小麦赤霉病不确定性的云模型表示方法研究
发布时间:2023-01-12 20:28
不确定性知识表示是目前人工智能领域研究的热点,许多机器学习的算法、智能预测的工具及其应用也在不断的创新。特别的,在智能研究中存在的类似“左右”、“大约”或“大概”等不确定性概念在各个领域的研究中出现频繁,也使得研究重点的一部分,转移到不确定性的研究上来。为了使得这些不确定性得到缓解,许多不确定性表示方法相继发展。在多种农作物中,小麦产量当居前三,是重要粮食来源。小麦赤霉病是小麦病害中危害范围和程度都较为广泛的一种。其病情严重的评判指标是由小麦赤霉病测报技术规范标准[GBT15796-2011]中病穗率的范围来判别。由于硬性划分等级会出现:“两个无限接近临界值却划分到不同等级”的情况,对于这些临界点很难定义其等级。因此,对小麦赤霉病的分级制度中的不确定性进行合理表示,对施水施药具有一定的指导性意义。本文将小麦赤霉病在分级诊断中出现的不确定性作为研究对象,利用云模型作为不确定性知识表示工具,实现赤霉病等级划分过程的不确定性知识表示。并对表示结果进行综合评价和分析说明。论文的主要研究工作如下:(1)论述了不确定性知识的表示方法,以及其中的云模型在各领域中的应用。本文在阐述了不确定性知识的一些...
【文章页数】:68 页
【学位级别】:硕士
【文章目录】:
致谢
摘要
abstract
第一章 绪论
1.1 研究背景及意义
1.2 国内外研究现状
1.2.1 小麦赤霉病检测与分级现状
1.2.2 不确定性知识表示研究现状
1.2.3 云模型研究现状
1.3 论文研究目标和主要研究内容
1.3.1 研究目标
1.3.2 研究内容
1.4 技术路线
1.5 论文结构
第二章 小麦赤霉病图像处理
2.1 小麦采集环境和方案
2.2 选取颜色空间
2.3 小麦赤霉病图像预处理
2.3.1 中值滤波图像去噪
2.3.2 小波阈值图像去噪
2.3.3 高斯滤波图像去噪
2.3.4 去噪对比的结果
2.4 分割小麦病害区域
2.4.1 otsu算法分割图像
2.4.2 k-means算法分割图像
2.4.3 分割结果的对比
2.5 本章小结
第三章 小麦赤霉病颜色特征云模型的生成
3.1 构造小麦赤霉病颜色特征参数
3.1.1 病害区域的颜色矩
3.1.2 颜色特征参数的构造和相关性分析
3.2 云模型概念
3.2.1 云模型理论
3.2.2 正态云模型
3.2.3 梯形云模型
3.3 确定云参数及生成相应云模型
3.3.1 颜色特征参数频率曲线的生成
3.3.2 确定颜色特征云的参数
3.3.3 生成云模型
3.4 本章小结
第四章 小麦赤霉病颜色特征云模型综合评价模型
4.1 建立小麦赤霉病颜色特征云模型评价模型
4.2 小麦赤霉病颜色特征云模型评价结果分析
4.3 本章小结
第五章 总结与展望
5.1 工作总结
5.2 未来的工作展望
参考文献
作者简介
【参考文献】:
期刊论文
[1]基于权重融合和云模型的岩爆倾向性预测研究[J]. 李绍红,王少阳,朱建东,李部,杨戒,吴礼舟. 岩土工程学报. 2018(06)
[2]解析显著性水平及应用[J]. 胡晓华,高伟超. 统计与决策. 2017(13)
[3]基于正态云和双半降梯形云的敏感设备电压跌落故障水平评估[J]. 何如. 智能电网. 2017(07)
[4]基于OpenCV的烤烟烟叶图像高斯去噪法[J]. 姬江涛,邓明俐,贺智涛,杜新武,金鑫,刘剑君. 江苏农业科学. 2016(11)
[5]基于颜色矩的典型草原牧草特征提取与图像识别[J]. 韩丁,武佩,张强,韩国栋,通霏. 农业工程学报. 2016(23)
[6]基于云变换的混合计算模型在水淹层识别中的应用[J]. 刘凌云,许少华. 计算机系统应用. 2016(07)
[7]云模型在中长期降水预测中的应用[J]. 郭春梅,陈海涛,李阿龙. 人民黄河. 2016(07)
[8]基于梯形云模型的成绩定性评价[J]. 杨金花. 电子设计工程. 2016(12)
[9]模糊数学评价法在食品感官评价中的应用[J]. 李玉珍,肖怀秋. 中国酿造. 2016(05)
[10]不确定性数学方法的比较研究[J]. 秦贞燕,王永丽,于慧慧,周杰. 现代经济信息. 2016(06)
博士论文
[1]图像去噪及其效果评估若干问题研究[D]. 杨成佳.吉林大学 2016
[2]不确定性知识的灰色定性表达及其在机器人定位中的应用研究[D]. 王鹏.中国科学技术大学 2015
[3]基于云模型的双向认知计算方法研究[D]. 许昌林.西南交通大学 2014
[4]基于聚类分析的图像分割算法研究[D]. 许晓丽.哈尔滨工程大学 2012
硕士论文
[1]基于云理论的刀具磨损状态监测与磨损量预测理论研究[D]. 康振兴.东北电力大学 2017
[2]结合小波收缩去噪算法的遥感图像分割[D]. 李亮亮.新疆大学 2016
[3]基于Markov随机场和K均值聚类的小麦叶部病害图像分割[D]. 黄帅.安徽农业大学 2015
[4]基于计算机视觉的玉米叶部病害识别技术的研究[D]. 贾浩.山东农业大学 2014
[5]K-means聚类方法的改进及其应用[D]. 李荟娆.东北农业大学 2014
[6]基于高斯噪声的图像去噪算法研究[D]. 樊勇.西南石油大学 2014
[7]基于线性回归模型的我国电力市场输配电发展的研究与预测[D]. 张益名.河北工程大学 2014
[8]小波变换在图像去噪中的应用研究[D]. 欧阳晶.江西师范大学 2006
本文编号:3730406
【文章页数】:68 页
【学位级别】:硕士
【文章目录】:
致谢
摘要
abstract
第一章 绪论
1.1 研究背景及意义
1.2 国内外研究现状
1.2.1 小麦赤霉病检测与分级现状
1.2.2 不确定性知识表示研究现状
1.2.3 云模型研究现状
1.3 论文研究目标和主要研究内容
1.3.1 研究目标
1.3.2 研究内容
1.4 技术路线
1.5 论文结构
第二章 小麦赤霉病图像处理
2.1 小麦采集环境和方案
2.2 选取颜色空间
2.3 小麦赤霉病图像预处理
2.3.1 中值滤波图像去噪
2.3.2 小波阈值图像去噪
2.3.3 高斯滤波图像去噪
2.3.4 去噪对比的结果
2.4 分割小麦病害区域
2.4.1 otsu算法分割图像
2.4.2 k-means算法分割图像
2.4.3 分割结果的对比
2.5 本章小结
第三章 小麦赤霉病颜色特征云模型的生成
3.1 构造小麦赤霉病颜色特征参数
3.1.1 病害区域的颜色矩
3.1.2 颜色特征参数的构造和相关性分析
3.2 云模型概念
3.2.1 云模型理论
3.2.2 正态云模型
3.2.3 梯形云模型
3.3 确定云参数及生成相应云模型
3.3.1 颜色特征参数频率曲线的生成
3.3.2 确定颜色特征云的参数
3.3.3 生成云模型
3.4 本章小结
第四章 小麦赤霉病颜色特征云模型综合评价模型
4.1 建立小麦赤霉病颜色特征云模型评价模型
4.2 小麦赤霉病颜色特征云模型评价结果分析
4.3 本章小结
第五章 总结与展望
5.1 工作总结
5.2 未来的工作展望
参考文献
作者简介
【参考文献】:
期刊论文
[1]基于权重融合和云模型的岩爆倾向性预测研究[J]. 李绍红,王少阳,朱建东,李部,杨戒,吴礼舟. 岩土工程学报. 2018(06)
[2]解析显著性水平及应用[J]. 胡晓华,高伟超. 统计与决策. 2017(13)
[3]基于正态云和双半降梯形云的敏感设备电压跌落故障水平评估[J]. 何如. 智能电网. 2017(07)
[4]基于OpenCV的烤烟烟叶图像高斯去噪法[J]. 姬江涛,邓明俐,贺智涛,杜新武,金鑫,刘剑君. 江苏农业科学. 2016(11)
[5]基于颜色矩的典型草原牧草特征提取与图像识别[J]. 韩丁,武佩,张强,韩国栋,通霏. 农业工程学报. 2016(23)
[6]基于云变换的混合计算模型在水淹层识别中的应用[J]. 刘凌云,许少华. 计算机系统应用. 2016(07)
[7]云模型在中长期降水预测中的应用[J]. 郭春梅,陈海涛,李阿龙. 人民黄河. 2016(07)
[8]基于梯形云模型的成绩定性评价[J]. 杨金花. 电子设计工程. 2016(12)
[9]模糊数学评价法在食品感官评价中的应用[J]. 李玉珍,肖怀秋. 中国酿造. 2016(05)
[10]不确定性数学方法的比较研究[J]. 秦贞燕,王永丽,于慧慧,周杰. 现代经济信息. 2016(06)
博士论文
[1]图像去噪及其效果评估若干问题研究[D]. 杨成佳.吉林大学 2016
[2]不确定性知识的灰色定性表达及其在机器人定位中的应用研究[D]. 王鹏.中国科学技术大学 2015
[3]基于云模型的双向认知计算方法研究[D]. 许昌林.西南交通大学 2014
[4]基于聚类分析的图像分割算法研究[D]. 许晓丽.哈尔滨工程大学 2012
硕士论文
[1]基于云理论的刀具磨损状态监测与磨损量预测理论研究[D]. 康振兴.东北电力大学 2017
[2]结合小波收缩去噪算法的遥感图像分割[D]. 李亮亮.新疆大学 2016
[3]基于Markov随机场和K均值聚类的小麦叶部病害图像分割[D]. 黄帅.安徽农业大学 2015
[4]基于计算机视觉的玉米叶部病害识别技术的研究[D]. 贾浩.山东农业大学 2014
[5]K-means聚类方法的改进及其应用[D]. 李荟娆.东北农业大学 2014
[6]基于高斯噪声的图像去噪算法研究[D]. 樊勇.西南石油大学 2014
[7]基于线性回归模型的我国电力市场输配电发展的研究与预测[D]. 张益名.河北工程大学 2014
[8]小波变换在图像去噪中的应用研究[D]. 欧阳晶.江西师范大学 2006
本文编号:3730406
本文链接:https://www.wllwen.com/nykjlw/dzwbhlw/3730406.html
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