国家基础科学人才培养基金(J0630103)
- 作品数：4 被引量：81H指数：4
- 相关作者：黄海洋石延霞柴阿丽李宝聚张淑梅更多>>
- 相关机构：北京师范大学中国农业科学院蔬菜花卉研究所更多>>
- 发文基金：国家基础科学人才培养基金国家自然科学基金国家高技术研究发展计划更多>>
- 相关领域：农业科学文化科学理学更多>>
- 免费数学师范生学习动力影响因素的定量分析被引量：8
- 2009年
- 教学等因素对免费师范生学习动力的影响表现为：老师的教学水平越高免费师范生对老师越喜爱，大学里所学课程将对今后工作产生的帮助大小决定了学生对目前课程设置合理程度的认可，免费师范生越喜爱数学对学好数学就越有信心．教学中应加强免费师范生数学文化方面的教育、提高教师的授课水平、理论联系实际、开设数学教育技术方面的课程．
- 张淑梅保佳王睿
- 关键词：免费师范生数学专业学习动力LOGISTIC模型
- 基于计算机视觉技术的番茄叶部病害识别被引量：35
- 2010年
- 以计算机视觉技术为手段,结合图像处理和模式识别技术,研究了番茄早疫病、晚疫病、叶霉病和棒孢叶斑病等4种叶部病害的自动识别方法。建立了一套适用于室内操作的图像采集处理系统,可进行病害样本图像的采集、预处理和病斑区域的分割。提取了每个病斑区域的9个颜色参数、5个纹理参数和4个形状参数,同时采用逐步判别与贝叶斯判别相结合和主成分分析与费歇尔判别相结合的两种方法实现特征参数的提取和判别模型的构建。逐步判别从提取的18个特征参数中选择了12个参数用于构建贝叶斯判别模型,结果对训练样本和测试样本的识别准确率分别达到100%和94.71%。主成分分析则将18个特征参数综合成2个新变量,构建的费歇尔判别函数对样本的总体识别准确率为98.32%。两种方法均获得了较好的分类效果,说明利用计算机视觉技术可以实现对番茄叶部病害的快速、准确识别,为实现番茄病害的田间实时在线检测提供了可能。
- 柴阿丽李宝聚石延霞岑喆鑫黄海洋刘君
- 关键词：计算机视觉番茄病害
- 基于计算机视觉技术的番茄叶片叶绿素含量的检测被引量：37
- 2009年
- 利用计算机视觉技术快速测定叶绿素含量的方法,建立了根据番茄叶片颜色特征确定其叶绿素含量的一元二次拟合模型。在计算机视觉图像采集系统中采集番茄叶片图像,利用MATLAB图像处理工具提取图像的颜色特征参数,对颜色特征参数和番茄功能叶叶绿素含量做相关分析,建立回归模型。结果表明:RGB颜色系统的R/G、(G-R)/(G+R)、G-R、色度坐标r、r-g及HIS颜色系统的H值均与叶绿素含量呈极显著非线性相关,可用于测定番茄叶片叶绿素含量。从建立的6组模型中筛选出拟合度较高的3组模型进行检验,预测误差在0～22.22%之间。用预测精度最高的G-R颜色特征预测叶绿素含量的模型为Chl.a=0.0926+0.1208(G-R)-0.0009(G-R)2,Chl.b=-0.0252+0.0397(G-R)-0.0003(G-R)2和Chl.(a+b)=0.1271+0.1600(G-R)-0.0011(G-R)2。
- 柴阿丽李宝聚王倩石延霞黄海洋
- 关键词：番茄计算机视觉叶绿素含量
- 利用累积logistic混合模型研究考研因素对数学专业免费师范生学习动力的影响被引量：4
- 2010年
- 基于六所部属师范大学数学专业免费师范生现状的调查数据,探讨是否允许考研和学习动力之间的关系.经典累积logistic模型对数据的拟合不佳.利用累积logistic混合模型,很好的拟合了数据,得到如果允许考研将提升免费师范生学习积极性的结论.
- 保佳王睿张淑梅
- 关键词：免费师范生数学专业学习动力考研
