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基于多维图像特征的农作物长势评价方法

致谢第5-6页
摘要第6-8页
ABSTRACT第8-9页
目录第10-13页
1 绪论第13-21页
    1.1 研究意义与背景第13-14页
    1.2 国内外研究方法第14-17页
        1.2.1 国外研究方法第14-16页
        1.2.2 国内研究方法第16-17页
    1.3 研究现状总结第17-18页
    1.4 本文主要工作及思路第18-21页
2 基于双目视觉的作物多维信息监测与处理第21-37页
    2.1 信息监测系统总体介绍第21-22页
    2.2 主要功能与设计原则第22-23页
        2.2.1 主要功能第22-23页
        2.2.2 设计原则第23页
    2.3 系统结构与工作原理第23-29页
        2.3.1 整体结构第23-24页
        2.3.2 控制主机第24-25页
        2.3.3 图像采集部件第25-27页
        2.3.4 无线通信部件第27页
        2.3.5 车辆运动部件第27-28页
        2.3.6 电源第28页
        2.3.7 设备轨道第28-29页
    2.4 农作物信息提取第29-36页
        2.4.1 维农作物信息第31-35页
        2.4.2 三维农作物信息第35-36页
    2.5 本章小结第36-37页
3 基于改进型局部保持投影的农作物多维生长特征优化第37-51页
    3.1 农作物多维生长特征体系的建立第37-38页
        3.1.1 特征结构体系建立过程第37页
        3.1.2 多维特征结构体系的建立第37-38页
    3.2 多维特征的选取与定义第38-44页
        3.2.1 高度特征第38-39页
        3.2.2 面积特征第39-40页
        3.2.3 形状特征第40-41页
        3.2.4 颜色特征第41-42页
        3.2.5 纹理特征第42-43页
        3.2.6 标准化处理第43-44页
    3.3 基于改进型局部保持投影的多维特征优化第44-50页
        3.3.1 特征优化模型的选择第44-45页
        3.3.2 基本LPP算法第45-46页
        3.3.3 改进型LPP算法第46-48页
        3.3.4 基于改进型LPP算法的特征优化方法第48-50页
    3.4 本章小结第50-51页
4 基于蝙蝠算法的农作物长势评价方法第51-65页
    4.1 评价模型的选择第51-53页
        4.1.1 分类模型第51-52页
        4.1.2 群体智能算法第52-53页
    4.2 蝙蝠算法的基本理论第53-57页
        4.2.1 蝙蝠算法概述第53页
        4.2.2 蝙蝠行为与定位原理第53-54页
        4.2.3 蝙蝠算法的规则化前提第54页
        4.2.4 蝙蝠算法的运算流程第54-56页
        4.2.5 蝙蝠算法变量的更新规则第56-57页
        4.2.6 蝙蝠算法特点总结第57页
    4.3 基于蝙蝠算法的农作物长势评价模型第57-63页
        4.3.1 总体评价流程第57-59页
        4.3.2 评价规则表示第59-61页
        4.3.3 评价规则构造过程第61-62页
        4.3.4 分类规则适应度第62-63页
        4.3.5 评价模型的性能第63页
    4.4 本章小结第63-65页
5 实验与分析第65-79页
    5.1 作物生长特征优化的实验分析第65-73页
        5.1.1 特征数据采集与处理第65-68页
        5.1.2 优化效果分析第68-70页
        5.1.3 SVM分类测试分析第70-73页
    5.2 农作物长势评价模型的实验分析第73-77页
        5.2.1 基于蝙蝠算法的规则挖掘与评价过程第73-75页
        5.2.2 对比分析实验第75-77页
    5.3 本章小结第77-79页
6 结论与展望第79-81页
    6.1 论文工作总结第79页
    6.2 进一步工作展望第79-81页
参考文献第81-85页
作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果第85-89页
学位论文数据集第89页

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