在植物茎体超声回波检测中,超声一次回波位置的确定是超声检测的基础。因茎体为非均匀、强衰减的介质,超声在其传播过程中形成了复杂的传播路径,这导致超声一次回波位置不易判定。提出了混合差分的最小信息准则(Akaike of information c...在植物茎体超声回波检测中,超声一次回波位置的确定是超声检测的基础。因茎体为非均匀、强衰减的介质,超声在其传播过程中形成了复杂的传播路径,这导致超声一次回波位置不易判定。提出了混合差分的最小信息准则(Akaike of information criterion,AIC)算法,可自动有效地获取茎体超声一次回波位置信息。首先,分析该算法的实现过程并通过仿真实验验证了该检测方法的准确性;其次,以茎体木块为检测对象,分析了超声一次回波位置变化与茎体水分变化的关系,发现超声一次回波位置可有效跟踪茎体水分变化。最后,以不同土壤湿度环境下种植的向日葵为检测对象,在09:00—19:00期间完成向日葵茎体超声一次回波位置的动态检测。实验结果表明,向日葵茎体超声一次回波位置的变化与土壤湿度变化呈正相关。不同土壤湿度的向日葵茎体超声检测差异明显:当土壤短时缺水,茎体超声一次回波位置与土壤水分变化波动明显,符合因短时缺水导致的植物抗旱调节活动与正常的水分吸收与蒸腾活动不断转换的生理活动特点;当土壤水分充盈时,茎体超声一次回波位置和土壤水分变化缓和,同时,在11:00—12:00期间,出现土壤水分最小值与超声一次回波位置最大值,符合因蒸腾作用导致茎体水分下降的生理特点。混合差分AIC算法可自动、有效地获取植物茎体的超声一次回波位置,该信息可作为动态跟踪植物茎体生长状态的检测特征。展开更多
为分析和验证斐波那契树优化算法(Fibonacci tree optimization algorithm,FTO)求解多峰函数全局最优解的算法性能,对算法的可达性问题进行研究.本文基于斐波那契法构造一个斐波那契树结构,在搜索空间中进行全局、局部交替搜索,不易陷...为分析和验证斐波那契树优化算法(Fibonacci tree optimization algorithm,FTO)求解多峰函数全局最优解的算法性能,对算法的可达性问题进行研究.本文基于斐波那契法构造一个斐波那契树结构,在搜索空间中进行全局、局部交替搜索,不易陷入局部最优解.对斐波那契树优化算法基于该结构的可达性进行分析和证明.通过跟踪算法求解过程中坐标点的累积分布仿真实验和到达率的对比实验,分析和验证了算法求解多峰函数全局最优解的可达性.展开更多
特征选择是数据挖掘的关键过程,特征贡献度评分和特征优选是其核心部分.针对特征贡献度评分,提出一种用变异系数度量类内距离、互信息度量类间距离的CVMI(coefficient of variation and mutual of information)方法,将该算法运用到嵌入...特征选择是数据挖掘的关键过程,特征贡献度评分和特征优选是其核心部分.针对特征贡献度评分,提出一种用变异系数度量类内距离、互信息度量类间距离的CVMI(coefficient of variation and mutual of information)方法,将该算法运用到嵌入式特征选择方法中进行特征优选.实验采用UCI提供的4组数据集、1组遥感数据和1组鸟鸣声数据,使用7种特征贡献度评分方法进行对比.结果表明,CVMI方法更符合特征贡献度评价的客观规律,对比其他7种方法,CVMI方法取得较好效果.此外,基于CVMI特征评分方法构建最大特征树,结合二邻域去冗余的特征优选方法CVMI-RRMFT(remove redundancy of maximum feature tree),采用上述数据集进行实验,结果表明该方法不仅能有效降低数据维度,而且还能提高分类准确率.展开更多
文摘在植物茎体超声回波检测中,超声一次回波位置的确定是超声检测的基础。因茎体为非均匀、强衰减的介质,超声在其传播过程中形成了复杂的传播路径,这导致超声一次回波位置不易判定。提出了混合差分的最小信息准则(Akaike of information criterion,AIC)算法,可自动有效地获取茎体超声一次回波位置信息。首先,分析该算法的实现过程并通过仿真实验验证了该检测方法的准确性;其次,以茎体木块为检测对象,分析了超声一次回波位置变化与茎体水分变化的关系,发现超声一次回波位置可有效跟踪茎体水分变化。最后,以不同土壤湿度环境下种植的向日葵为检测对象,在09:00—19:00期间完成向日葵茎体超声一次回波位置的动态检测。实验结果表明,向日葵茎体超声一次回波位置的变化与土壤湿度变化呈正相关。不同土壤湿度的向日葵茎体超声检测差异明显:当土壤短时缺水,茎体超声一次回波位置与土壤水分变化波动明显,符合因短时缺水导致的植物抗旱调节活动与正常的水分吸收与蒸腾活动不断转换的生理活动特点;当土壤水分充盈时,茎体超声一次回波位置和土壤水分变化缓和,同时,在11:00—12:00期间,出现土壤水分最小值与超声一次回波位置最大值,符合因蒸腾作用导致茎体水分下降的生理特点。混合差分AIC算法可自动、有效地获取植物茎体的超声一次回波位置,该信息可作为动态跟踪植物茎体生长状态的检测特征。
文摘为分析和验证斐波那契树优化算法(Fibonacci tree optimization algorithm,FTO)求解多峰函数全局最优解的算法性能,对算法的可达性问题进行研究.本文基于斐波那契法构造一个斐波那契树结构,在搜索空间中进行全局、局部交替搜索,不易陷入局部最优解.对斐波那契树优化算法基于该结构的可达性进行分析和证明.通过跟踪算法求解过程中坐标点的累积分布仿真实验和到达率的对比实验,分析和验证了算法求解多峰函数全局最优解的可达性.
文摘特征选择是数据挖掘的关键过程,特征贡献度评分和特征优选是其核心部分.针对特征贡献度评分,提出一种用变异系数度量类内距离、互信息度量类间距离的CVMI(coefficient of variation and mutual of information)方法,将该算法运用到嵌入式特征选择方法中进行特征优选.实验采用UCI提供的4组数据集、1组遥感数据和1组鸟鸣声数据,使用7种特征贡献度评分方法进行对比.结果表明,CVMI方法更符合特征贡献度评价的客观规律,对比其他7种方法,CVMI方法取得较好效果.此外,基于CVMI特征评分方法构建最大特征树,结合二邻域去冗余的特征优选方法CVMI-RRMFT(remove redundancy of maximum feature tree),采用上述数据集进行实验,结果表明该方法不仅能有效降低数据维度,而且还能提高分类准确率.
