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冯丽娟

作品数:5 被引量:5H指数:1
供职机构:河南工业大学电气工程学院更多>>
发文基金:河南省自然科学基金国家自然科学基金更多>>
相关领域:自动化与计算机技术电子电信农业科学轻工技术与工程更多>>

文献类型

  • 4篇会议论文
  • 1篇期刊文章

领域

  • 2篇电子电信
  • 2篇自动化与计算...
  • 1篇轻工技术与工...
  • 1篇农业科学

主题

  • 3篇图像
  • 3篇图像处理
  • 3篇小麦
  • 2篇小麦品种
  • 2篇量化器
  • 2篇滤波
  • 2篇KALMAN...
  • 2篇KALMAN...
  • 2篇参数选取

机构

  • 5篇河南工业大学

作者

  • 5篇李秀娟
  • 5篇冯丽娟
  • 3篇文成林
  • 2篇冯肖亮
  • 2篇宁涛
  • 2篇闫晶晶

传媒

  • 1篇江南大学学报...

年份

  • 3篇2015
  • 2篇2014
5 条 记 录,以下是 1-5
排序方式:
基于稀疏表示的小麦品种识别研究
利用机器视觉判别农作物品种的应用日趋增多,为了提高粮食品种的识别率,提出利用稀疏表示的方法识别小麦品种.首先选择内乡188、郑麦9023、优展1 号、豫麦47 这4 种不同类型的小麦品种,每种小麦随机选取200 粒,选择...
冯丽娟李秀娟文成林宁涛
关键词:图像处理
基于稀疏表示的小麦品种识别被引量:5
2015年
利用机器视觉判别农作物品种的应用日趋增多,为了提高粮食品种的识别率,提出利用稀疏表示的方法识别小麦品种。首先选择内乡188、郑麦9023、优展1号、豫麦47这4种不同类型的小麦品种,每种小麦随机选取200粒,选择其中40粒作为训练样本,提取可以区别不同类型小麦的颜色、形态和纹理特征参数作为小麦籽粒的典型特征,用来组建稀疏表示方法的所需字典;然后选择其中一种小麦品种作为测试样本,通过Matlab仿真计算每一个测试样本在字典上的投影,将投影误差最小的类作为测试样本的所属类别;最后对比和分析稀疏表示方法与BP神经网络方法对小麦品种的识别结果。仿真表明,稀疏表示方法对于4种小麦品种识别准确率达到96.7%,获得了很好的分类效果,是一种可以准确识别小麦品种的有效方法。
冯丽娟李秀娟文成林
关键词:图像处理
基于稀疏表示的小麦品种识别研究
利用机器视觉判别农作物品种的应用日趋增多,为了提高粮食品种的识别率,提出利用稀疏表示的方法识别小麦品种。首先选择内乡188、郑麦9023、优展1号、豫麦47这4种不同类型的小麦品种,每种小麦随机选取200粒,选择其中40...
冯丽娟李秀娟文成林宁涛
关键词:图像处理
文献传递
对数量化Kalman滤波及其参数选取
量化滤波是网络化信息处理的重要方法之一.量化方式及量化参数的选取是量化滤波器研究的关键问题.本文以对数量化策略为数据传输方式,给出一类新的基于测量值的对数量化Kalman滤波算法,并在此基础上提出两种量化器参数选取策略且...
李秀娟冯丽娟闫晶晶冯肖亮
关键词:KALMAN滤波器
对数量化Kalman滤波及其参数选取
量化滤波是网络化信息处理的重要方法之一。量化方式及量化参数的选取是量化滤波器研究的关键问题。本文以对数量化策略为数据传输方式,给出一类新的基于测量值的对数量化Kalman滤波算法,并在此基础上提出两种量化器参数选取策略且...
李秀娟冯丽娟闫晶晶冯肖亮
关键词:KALMAN滤波器
文献传递
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