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题名一种基于稀疏典型性相关分析的图像检索方法
被引量：23
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作者
庄凌
庄越挺
吴江琴
叶振超
吴飞
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机构
浙江大学计算机科学与技术学院
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出处
《软件学报》
EI
CSCD
北大核心
2012年第5期1295-1304,共10页
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基金
国家自然科学基金(90920303
61070068)
中央高校基本科研业务费专项资金(KYJD09015)
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文摘
图像语义检索的一个关键问题就是要找到图像底层特征与语义之间的关联,由于文本是表达语义的一种有效手段,因此提出通过研究文本与图像两种模态之间关系来构建反映两者间潜在语义关联的有效模型的思路.基于该模型,可使用自然语言形式(文本语句)来表达检索意图,最终检索到相关图像.该模型基于稀疏典型性相关分析(sparse canonical correlation analysis,简称sparse CCA),按照如下步骤训练得到:首先利用隐语义分析方法构造文本语义空间,然后以视觉词袋(bag of visual words)来表达文本所对应的图像,最后通过Sparse CCA算法找到一个语义相关空间,以实现文本语义与图像视觉单词间的映射.使用稀疏的相关性分析方法可以提高模型可解释性和保证检索结果稳定性.实验结果验证了Sparse CCA方法的有效性,同时也证实了所提出的图像语义检索方法的可行性.
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关键词
图像检索
文本
语义
稀疏典型性相关分析
视觉单词
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Keywords
image retrieval
text
semantics
sparse canonical correlation analysis
visual word
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名鲁西斗鸡体尺、体重及屠宰性状间的典型性相关分析
被引量：18
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作者
秦巧梅
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机构
菏泽学院制药工程系
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出处
《中国畜牧兽医》
CAS
北大核心
2012年第6期153-156,共4页
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基金
菏泽学院科学研究基金项目(XY08XM01)
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文摘
对鲁西斗鸡的体尺、体重和屠宰3组14个性状进行测定,并对这些变量进行了典型性相关分析。结果表明,体尺指标(胸深、胸宽、胫长、体斜长、龙骨长)间的相关系数为0.682～0.767;体重性状(初生重、180日龄重、日增重)间的相关系数为0.306～0.935,屠宰性能(胴体重、屠宰率、半净膛重、半净膛率、全净膛重,全净膛率)各项指标间高度相关,相关系数为0.945～0.986。体重性状和体尺性状间、体重性状与屠宰性状间及体尺性状与屠宰性状间的第一个典型相关系数差异极显著,其典型相关系数分别为0.705、0.560和0.878,贡献率分别为0.979、0.984和0.820。
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关键词
鲁西斗鸡
典型性相关分析
屠宰性状
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Keywords
Luxi cockfighting
canonical correlation analysis
slaughter trait
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分类号
S823.82
[农业科学—畜牧学]
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题名大豆多个数量性状的典型性相关分析
被引量：1
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作者
薛红
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机构
黑龙江省农业科学院克山分院
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出处
《黑龙江农业科学》
2010年第10期22-24,共3页
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文摘
对大豆高油组合、高蛋白组合及常规组合材料的2个品质性状、9个农艺性状进行典型性相关分析,结果表明:品质中起主要作用的是脂肪含量,农艺性状中起主要作用的依次是主茎节数、单株粒重、全株荚数、底荚高度、全株粒数;生殖生长期和生育期对脂肪含量的影响最小。脂肪含量与单株粒重、全株荚数、底荚高度的选择有相互促进作用,可同时进行选择和改良;脂肪含量与主茎节数、全株粒数间存在一定的矛盾。
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关键词
大豆
品质性状
农艺性状
典型性相关分析
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Keywords
soybean
quality traits
agronomic traits
canonical correlation analysis
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分类号
S565.1
[农业科学—作物学]
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题名湖南省柑橘园土壤营养状况及其对叶片养分的影响
被引量：26
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作者
曹胜
欧阳梦云
周卫军
崔浩杰
段群滔
宋彪
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机构
湖南农业大学资源环境学院
湖南农业大学食品科技学院
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出处
《土壤》
CAS
CSCD
北大核心
2019年第4期665-671,共7页
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基金
现代农业(柑橘)产业技术体系专项基金项目(CARS-27)资助
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文摘
为了解湖南省柑橘园土壤及叶片养分丰缺状况,对湖南省82个柑橘主产区土壤和植株叶片的矿质元素含量进行分析测试,运用曲线回归方法分析了土壤酸碱性与土壤肥力间相关性,采用典型性相关分析方法研究了土壤与叶片养分的定量统计关系。结果表明:全省86.75%的柑橘园土壤pH为酸性至强酸性,78.31%的土壤有机质含量处于适宜水平,有效氮、磷、钾缺乏土壤比例分别为15.66%、69.88%和27.71%,柑橘叶片全氮、磷、钾缺乏比例分别为12.35%、16.05%和18.52%。曲线回归分析结果显示,土壤养分含量与pH存在密切的关系,土壤有机质(Y1)、碱解氮(Y2)、有效磷(Y3)、速效钾(Y4)与pH(X)的拟合关系分别为:Y1=2.15X^2–24.17X+85.53(R^2=0.53)、Y2=0.255X^2–3.17X+91.29(R^2=0.36)、Y3=5.51X^2–66.37X+208.22(R^2=0.43)、Y4=5.59X^2–37.24X+213.43(R^2=0.40)。典型性相关分析结果显示,土壤养分含量水平的高低对叶片中其他养分含量也存在明显的影响,柑橘园土壤养分指标(X1:pH;X2:有机质;X3:碱解氮;X4:有效磷;X5:速效钾)与叶片养分指标(Y1:氮;Y2:磷;Y3:钾)的拟合模型分别为:U1=–0.390X1+0.909X2+0.398X3+0.269X4–0.297X5,V1=0.792Y1+0.637Y2–0.132Y3。在园区培肥管理时,应注意调节土壤酸碱度,因土酌情采取增施氮肥、磷肥和钾肥等综合平衡施肥措施。
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关键词
湖南省
柑橘园
土壤养分
叶片养分
回归分析
典型性相关分析
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Keywords
Hunan Province
Citrus orchard
Soil nutrients
Leaf nutrients
Regression analysis
Typical correlation analysis
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分类号
S666
[农业科学—果树学]
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