康丽
- 作品数：4 被引量：40H指数：4
- 供职机构：大连工业大学信息科学与工程学院更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术文化科学电子电信更多>>
- 高光谱成像的水稻稻瘟病早期分级检测被引量：18
- 2021年
- 稻瘟病是世界公认的水稻重大病害之一。实现稻瘟病害的早期分级检测,对水稻病害早期防治及精准用药具有重要意义。以大田自然发病水稻为研究对象,采集稻瘟病发病早期染病叶片和健康叶片,获取所有叶片样本在400~1000 nm波段内的高光谱图像并提取光谱数据。水稻在染病之初不会立刻出现病斑,无法识别采集到的无斑叶片是否染病。为实现对自然染病叶片早期无病斑状态的识别,提出取染病叶片贴近病斑的非病斑区域高光谱数据作为染病等级中的1级样本进行检测分析。按照病斑面积将样本划分为4个等级:健康叶片为0级(109片)、染病无病斑为1级(116片)、病斑面积小于10%为2级(107片)、病斑面积小于25%为3级(101片)。运用主成分分析(PCA)和竞争性自适应重加权(CARS)算法进行特征变量选取,CARS提取的特征波段较多,利用PCA算法对其进一步降维。分别以全谱数据、PCA提取的4个、8个、CARS选择的21个、CARS-PCA提取的6个特征变量为输入,建立水稻稻瘟病早期高光谱支持向量机(SVM)、PCA4-SVM、PCA8-SVM、CARS-SVM和CARS-PCA-SVM检测模型。结果显示,所有模型对各级样本的检测准确率均较高,其中,对1级样本的检测准确率与其他级别相当,识别效果较好;所有模型的样本总体准确率均大于94.6%,CARS-SVM模型的总体准确率最高为97.29%,CARS-PCA-S VM模型为96.61%略低于CARS-SVM模型,但其输入变量仅为6个,较CARS-SVM的21个减少71.43%,模型更为简洁、更利于提高检测速度。因此,综合评价CARS-PCA-SVM模型最优,各级准确率分别为97.30%,94.87%,94.29%和100.00%。结果表明,所建模型检测准确度较高,可以实现对大田自然发病的稻瘟病早期分级检测,为稻瘟病染病之初无病斑叶片的检测提供新思路,为水稻稻瘟病早期防治、精准施药及检测仪器开发提供理论依据。
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- 关键词：稻瘟病主成分分析
- 水稻叶片SPAD值高光谱成像估测被引量：14
- 2020年
- 以水稻叶片为研究对象,基于健康和稻瘟病叶片高光谱图像,运用高光谱特征参数、竞争性自适应重加权(CARS)和主成分分析(PCA)算法选取特征变量,采用偏最小二乘回归(PLSR)、支持向量机(SVM)和反向传播神经网络(BPNN)算法,构建水稻叶片SPAD值高光谱估测模型,并对比分析。结果表明,所有模型均可预测SPAD值,最优模型为PCA-BPNN,其预测集决定系数、均方根误差、相对误差分别为0.8082、2.0783、4.18%。研究表明基于健康和稻瘟病叶片的高光谱图像估测叶绿素含量可行,为水稻健康状况监测、病害影响评估提供理论基础。
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- 关键词：高光谱成像稻瘟病SPAD值反向传播神经网络
- 面向计算思维培养的算法教学案例被引量：4
- 2018年
- 针对非计算机专业学生学习计算机基础课程后不能学以致用的问题,提出以思维培养为切入点进行教学改革,精心设计以问题为驱动的教学案例,引导学生对现实问题进行建模、分析、比较、抽象,利用流程图描述解决问题的步骤,通过改革教学方法,变知识的传授为思维的训练,激发学生对计算机科学的兴趣,使学生热爱计算机科学并积极探索,真正将计算思维融入后续的专业学习和一切活动中。
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- 关键词：思维培养思维过程计算机基础课程
- 统一混沌系统的状态观测器同步控制及其在保密通信中的应用被引量：4
- 2008年
- 通过设计合适的状态观测器,实现了统一混沌系统的同步,并讨论了其同步性能,并在此基础上提出了两种新型混沌保密通信方案,其中一种不需要混沌同步即可实现保密通信。讨论了两种混沌保密通信方案的仿真性能,仿真结果证明了所述方案的有效性。
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- 关键词：统一混沌系统保密通信状态观测器
