国家自然科学基金(30271048)
- 作品数：13 被引量：87H指数：7
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- 相关机构：南京林业大学东南大学中国科学院更多>>
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- 相关领域：自动化与计算机技术农业科学轻工技术与工程更多>>
- 抚育间伐对北美短叶松的生长及材质的影响(英文)被引量：14
- 2005年
- 以加拿大新布郎斯威克省自然资源与能源部1966年建立的天然林抚育间伐实验基地为研究对象,从3种疏伐强度(1.22 m×1.22 m,1.52 m×1.52 m,2.13 m×2.13 m)的样地和一块控制地中共采伐了154株树,胸径范围10～24 cm,研究抚育间伐 (PCT) 对北美短叶松的生长及材质的影响.结果表明:随着疏伐强度从1.22 m×1.22 m增加到2.13 m×2.13 m,北美短叶松的死亡率从67.6%下降到32.7%.随着疏伐强度的增加,树干胸径、商品材树干高度和材积、树干削度、树枝直径均显著增加.3种疏伐强度中,只有2.13 m×2.13 m的疏伐强度对树高和树冠的尺寸有显著影响.PCT 能增加无节材的长度,但对木材的密度没有显著影响.
- 童雀菊张述垠
- 关键词：抚育间伐北美短叶松疏伐强度
- 基于人工神经网络的原木CT图像缺陷识别被引量：10
- 2005年
- 以欧洲白蜡为例,利用训练好的神经网络识别原木CT图像中的各种木材缺陷。不同隐蔽层节点的神经网络可以正确地识别树皮、节子、腐朽和无疵木材;但是对于细小裂纹尚还不能准确识别。计算机快速、自动识别图像中的各种缺陷,有利于实现最优化的锯切方案。
- 徐兆军王厚立丁建文业宁
- 关键词：图像处理图像识别CT扫描人工神经网络
- 原木断层扫描图像的自动分割研究被引量：10
- 2003年
- 首先介绍了医学数字成像标准(DICOM)及其文件格式,在此基础上使用灰度值统计图和灰度值直方图技术,对原木轴间断层扫描图像进行了分析。找出了原木图像的分布特点和规律,并实现了原木图像和背景图像的自动分割。为原木缺陷的自动识别,提供了有利的条件。
- 张爱珍王厚立徐兆军
- 关键词：DICOM原木图像分割
- 基于CT扫描的计算机模拟薄木刨切被引量：16
- 2004年
- 基于CT扫描和计算机模拟技术,本文介绍了一种制定原木截断和木方锯剖方案的方法。通过扫描获得原木内部结构的相关信息、图象处理和三维重建,在计算机上进行原木模拟刨切加工,并在屏幕上显示虚拟刨切薄木的图象。可对同一木段进行多方案的重复加工,通过对显示图象的比较分析,制定出优化加工方案。
- 王厚立徐兆军丁建文业宁
- 关键词：原木断层扫描图象处理
- 基于样条函数的原木CT图像序列数据重建被引量：2
- 2005年
- CT图像中灰度大小与木材密度成正比。径切面上的木材密度变化不大,但缺陷出现时会有大幅变化。笔者依据以上的木材特性,以欧洲白腊为例利用三次自然样条函数对原木CT扫描三维数据重构,比较了有间隔和没有间隔的函数插值的数据。结果表明:进行原木CT图像采样时,适当的间隔可以提高CT的扫描效率和图像的处理速度,且能降低成本。
- 徐兆军业宁王厚立丁建文
- 关键词：原木CT图像
- 基于神经网络的版面分析被引量：3
- 2004年
- 分析了传统的版面分析算法,提出了一种新的基于神经网络的版面分析的算法。算法先 对原图像进行边界识别,以突出文字区域的信息,消弱图像区域的信息,然后用8×8的矩形采样,取 样本的期望和方差来作为训练的样本,然后识别,并用基于连通数来滤波。通过实验结果可以看出这 种方法是很有效的。
- 徐兆军业宁王厚立
- 关键词：版面分割版面分析神经网络
- 一种SVM非线性回归算法被引量：13
- 2005年
- 提出了一种新的基于分类的SVM非线性回归算法(CSVR),首先将Y扩展为Y+ε和Y-ε两个数据集,再将n维输入空间X中的数据连同Y+ε和Y-ε组成n+1维空间χ中的两类数据,并用Z∈{+1,-1}来标识两类数据,再利用标准的SVM二分类算法求解。利用该算法对一系列的基准函数进行测试,取得了令人满意的结果。该算法对噪声数据不敏感,具有较好的鲁棒性,并且可以根据实际需要设定ε的大小,防止出现过拟合现象。该算法由于不需要先验地建立一个参数未知的回归模型,因此可以用在其他传统统计回归算法失效的场合。
- 业宁梁作鹏董逸生王厚立
- 关键词：非线性支持向量机
- 基于支持向量机的木材缺陷识别被引量：12
- 2006年
- 对于一些昂贵的珍稀木材,如何提高成材率是一个值得深入研究的课题,本文将支持向量机的多分类方法引入到对木材图像的缺陷识别中,通过采样提取木材缺陷数据和相关统计信息,并标记缺陷的类别信息,将这些信息组成一个向量作为支持向量机训练的输入信息,用训练后的支持向量机网络分类木材图像,取得了较好的分类效果。
- 业宁王厚立徐兆军丁建文
- 关键词：支持向量机木材CT图像识别
- MLSVM4——一种多乘子协同优化的SVM快速学习算法被引量：5
- 2005年
- 贯序最小优化(SMO)算法是解决大数据集支持向量机学习问题的一种有效方法,但SMO选择工作集的策略是选择数据集中最违背KKT条件的两个样本,而且还使用了随机函数,使得优化过程具有很大的随机性,影响了学习效率.在多拉格朗日乘子协同优化的通用公式基础上,吸收了Keerthi所提出的SMO修改算法中双阈值的优点,给出了乘子数为4时的一个算法MLSVM4,由于能更加精确地确定待优化样本的拉格朗日乘子值,使得学习收敛速度大大提高,特别是在使用线性核的场合下效果更加明显,在Adult、Web、手写体数字数据集上的实验结果表明,MLSVM4算法速度超过了SMO算法3到42倍.
- 业宁孙瑞祥董逸生
- 关键词：SVM快速学习算法拉格朗日乘子
- 基于事务线索树的一次扫描关联规则增量挖掘算法被引量：1
- 2004年
- 首先将事务数据库压缩存储到一棵事务线索树(TT-tree)的结点上,并建立这些结点的索引表,然后寻找结点索引表的最后结点到根结点的全部路径,这些路径及路径的交集包含了用于挖掘关联规则的频繁集.该算法只需扫描事务数据库一次,由于采用了逆向搜索TT-tree的方法,搜索的时间开销非常少.该算法可以挖掘中短模式的海量数据,具有很好的伸缩性,同时该算法具有增量挖掘的功能.通过大量的实验数据进行比较,该算法的速度约是Apriori算法的10倍.
- 业宁董逸生王厚立
- 关键词：增量挖掘算法可伸缩性频繁集事务数据库
