【摘 要】
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随着我国科学技术水平的不断提升,大量的先进技术被应用到了国家生产与建设的各个领域。因为在国家生产与建设的过程中,会使用很多的机械设备,所以这些先进的技术手段也会被
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基于稻穗几何形态特征和在穗籽粒数二者之间的映射关系,提出基于稻穗图像形态学特征机器学习的在穗籽粒测量新方法.首先,利用图像处理方法提取一次枝梗的面积、骨架长度、周长、骨架距离均值等形态特征.其次,针对一次枝梗识别,提出基于局部距离方差的提取方法,获取一次枝梗骨架.最后,使用改进的支持向量机构建稻穗几何形态特征和在穗籽粒数两者之间的映射关系.实验结果表明,用以上特征训练的分类器,预测稻穗籽粒数的相对
基于I帧宏块帧内预测模式(IPMBM)和量化离散余弦变换(DCT)系数相结合的双编码参数模型,本文提出了一种H.264相同量化参数双重压缩检测算法,利用单次压缩和双次压缩视频编码参数具有不同收敛性的特点来设计分类特征.首先将输入视频以相同量化参数压缩多次,然后从视频的I帧中提取相应IPMBM和量化DCT系数,统计两者在相邻两次压缩版本之间的变化数量,以此作为分类特征进行提取,最后采用支持向量机(S
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通过高温固相反应,合成了一种硼酸盐基质NaSrB5O9,讨论了通过调整H3BO3的含量以达到纯相。制备了系列稀土离子Ce^3+、Pr^3+、Eu^3+、Tb^3+单掺和Ce^3+-Pr^3+、Eu^3+-Tb^3+共
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