论文部分内容阅读
大豆（学名：Glycine max）,中国古称菽,是一种其种子含有丰富蛋白质的豆科植物。大豆呈椭圆形、球形,颜色有黄色、淡绿色、黑色等,故又有黄豆、青豆、黑豆之称。大豆最常用来做各种豆制品、榨取豆油、酿造酱油和提取蛋白质。豆渣或磨成粗粉的大豆也常用于禽畜饲料。
影响大豆种子萌发的因素
【摘 要】
：
大豆（学名：Glycine max）,中国古称菽,是一种其种子含有丰富蛋白质的豆科植物。大豆呈椭圆形、球形,颜色有黄色、淡绿色、黑色等,故又有黄豆、青豆、黑豆之称。大豆最常用来做各
【机 构】
：
木兰县种子公司
【出 处】
：
黑龙江科技信息
【发表日期】
：
2013年26期
其他文献
为求解模糊环境下输出倾向的数据包络分析（DEA）模型，利用可信性测度建立了一类新的输出倾向的可信性DEA（CDEA）模型，其中目标函数采用了模糊机会约束规划的概念，且所有的约束条件中都
采用组稀疏表示分类方法时,同类样本同时参与对测试样本的表示,忽略了类内样本间的相关性。提出了一种改进方法,该方法在块正交匹配追踪算法基础上,将样本间的相干系数作为参数,设置适当的阈值,对每次选取的样本进行判别,剔除与测试样本相关性较差的样本,优化算法的重建性能。在Yale B和ORL的数据库上的实验表明,与原有方法相比,改进后的方法得到的识别率较高,实验结果证明了该方法的有效性。
为了提高大空间建筑内实时监控的火灾检出率,提出基于改进分层聚类和支持向量机(SVM)的火灾识别算法。首先建立火焰颜色模型,用像素运动累积法获取疑似目标,借助改进层次聚类法对其进行合并,形成少量疑似区域。然后提取疑似区域相邻帧间相关性、面积变化率、质心偏移距离、红绿分量比、平均亮度这五个特征量。最后将特征输入到SVM进行二分类,判断是否有火。实验结果表明该算法提高了聚类算法在实际应用中的效率,克服了
现阶段数码迷彩纹理的提取方法缺乏主观视觉感知,针对其提取效果和质量欠佳的问题,提出一种融合视觉感知和等周理论的数码迷彩纹理提取方法。此方法先利用人的视觉感知特性构造边权值函数,将等周率作为选择分割阈值的准则选取最小等周率所对应的候选阈值作为最终分割阈值,完成数码迷彩纹理的提取。在一系列自然纹理图像上的实验结果表明,与现有的几种经典多阈值分割方法相比,此方法的分割效果更好。
木材作为一种常见的生产材料,被广泛的应用于各个行业中。但是由于木材的质量参差不齐,如何识别和检验木材就成为了一个重要的技术问题,因为不符合行业要求和施工条件的木材,