导读:本文包含了柑桔识别论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:柑桔品种,粒子群优化算法,粒子群算法,支持向量机
柑桔识别论文文献综述
王孝宇[1]（2018）在《基于机器视觉的柑桔苗品种识别方法》一文中研究指出本文基于粒子群优化后的支持向量机技术,通过MATLAB R2017b平台提取柑桔叶片的形态、颜色、纹理等8个特征参数,建立了可以对大雅柑、爱媛38号和晚熟血橙进行分类的模型。该模型的识别准确率为93.33%,预测一份样本的时间约为0.514 s。试验结果表明,该模型能够快速准确地对各类柑桔叶片进行分类,为柑桔分类机的研究提供了决策依据。(本文来源于《中国果业信息》期刊2018年06期）
曹涤环[2]（2018）在《柑桔黄龙病的症状识别与防治》一文中研究指出柑桔黄龙病又叫黄梢病,几乎能危害柑桔类的所有种类,是南方柑桔产区的一种毁灭性病害。它不仅使叶片转黄,还能使柑桔产量降低,品质下降,病情严重时会使根系腐烂,甚至会造成柑桔全园被毁,对柑桔生产威胁极大。因此,应高度重视柑桔黄龙病的防治,做到防患于未然。现将该病的发病症状及防治方法介绍如下:1症状表现始病时部分枝条的叶片黄化。在大树上黄化新梢往往最先出现在树冠顶部,这就是发病初期的黄梢症状。从局(本文来源于《农村实用技术》期刊2018年04期）
蒋美亮,伍兴甲,何源委[3]（2015）在《柑桔裂皮病的识别及其控防技术》一文中研究指出阐述了柑桔裂皮病的病名、病原、症状、寄主范围,介绍了简单鉴定法和生化鉴定法,提出了控防措施。(本文来源于《现代园艺》期刊2015年13期）
王娟,徐丽兰,胡军华,姚廷山,周娜[4]（2015）在《柑桔黑斑病菌的快速识别鉴定》一文中研究指出为探索一种快速、可靠、准确及操作简便的柑桔黑斑病菌检测方法,采用引物JRGGc、CITRIC1-ITS4、GCP和GCF3-GCR7分别对从柠檬果实黑斑上分离纯化到的黑斑病菌进行扩增。结果表明,引物GCP的扩增特异性最好,用其与MightyAmpDNA聚合酶构建的检测体系,只需0.2g病斑组织在5h之内即可进行柑桔黑斑病菌的快速鉴定。(本文来源于《中国南方果树》期刊2015年03期）
张瑞丰[5]（2013）在《柑桔类水果二维追溯码嵌入式识别技术研究》一文中研究指出柑桔类水果因含有多种营养成分和独特的生理活性物质而深受人们的喜爱，但市场上假冒事件屡见不鲜，为保证消费者和种植者的权益，建立一套健全的水果质量全程安全追溯体系是非常有必要的，引入身份码机制。二维条码具有信息容量大、信息密度高、安全强度高等优点，且其包含的信息不依赖于数据库和网络，本身还有一定的保密性，将其作为追溯系统的信息载体已成为趋势。本文选用Data Matrix二维条码作为研究对象，通过WinCE嵌入式平台实现二维条码的识别。论文首先探讨了追溯体系的追溯标准，将整个体系分为7个部分，从产地信息、生产、采后处理、存储、运输、销售、检验。针对每个部分提出了其需要追溯的内容。并详细介绍了这些内容是通过怎样的编码方式而生成与之对应的二维条码。其次对译码系统的硬件平台和软件系统的选择进行了对比分析，选用了以S3C6410为核心芯片的ARM11开发板作为硬件开发平台，Windows CE6.0作为嵌入式操作系统。研究和探讨了二维条码采集、图像处理及识别，采用Microsoft公司提供的DirectX开发包，利用嵌入式DirectShow技术开发了基于WinCE平台下的摄像头驱动程序，实现了条码图像的实时获取。研究了图像处理方法，提出使用彩色图像中G分量亮度作为整个图像的灰度值；根据摄像头采集图像所出现的噪声类型，使用了中值滤波法进行图像的滤波；采用了全阈值分割实现图像的二值化；还讨论了在复杂背景下二维条码的定位检测方法，首先对图像进行边缘检测，再将图像上的像素在水平和竖直方向投影，根据投影可以检测出条码在整个图像中的位置并将其分割出来，利用Hough变换检测图像中的直线并计算出图像偏转的角度，实现图像的旋转；最后使用双线性插值法对图像进行几何校正。最后介绍了Data Matrix二维条码的译码算法，实现了在嵌入式系统中对柑桔类二维追溯码的识别。(本文来源于《华东交通大学》期刊2013-06-30）
张晓焱[6]（2010）在《基于近红外光谱的柑桔产地溯源及橙汁掺假识别研究》一文中研究指出近红外光谱技术是二十世纪90年代发展最快、最引人注目的光谱技术之一。因其具有分析速度快、样品前处理简单、操作简便、非破坏性以及不使用化学试剂等优点,加上近年来计算机科学、化学计量学理论和方法的不断发展与完善,近红外光谱技术越来越受到国内外学者的青睐,已广泛应用到食品、医药、石油化工等众多领域。本研究对江西、重庆和湖南叁个产地的72个脐橙样品及119个橙汁样品,利用PertenDA7200型近红外光谱仪收集近红外光谱,通过平滑、一阶导数、二阶导数、矢量归一化、标准正态变量变换(SNV)等光谱预处理方法以及主成分分析(PCA)、簇类独立软模式法(SIMCA)和判别偏最小二乘法(PLS-DA)等数理统计方法建立了基于近红外光谱的柑桔产地判别和橙汁掺假识别定性分析模型。主要研究结果如下：1、针对江西、重庆和湖南叁个产地的72个脐橙样品,建立了基于SIMCA模式识别法的柑桔产地溯源定性分析模型。原始光谱经过一阶导数(9点平滑)预处理,在1140-1170 nm波段范围,江西、重庆和湖南叁个产地模型的主成分数为2时,采用SIMCA模式识别法建立柑桔产地溯源模型。在5%的显着水平下,叁个产地模型对训练集样品的识别率均为100%,拒绝率分别为85.7%、83.3%、100%；对验证集样品的识别率均为100%,拒绝率分别为100%、89.5%、100%。表明建立的SIMCA模型能够达到区分柑桔产地来源的目的。2、对江西、重庆和湖南叁个产地的脐橙样品分别赋值0、1、-1,建立了柑桔产地的PLS-DA模型。原始光谱不经过任何光谱预处理,在全波长范围950-1650 nm建立的模型效果最好,在主成分数为13时建立PLS-DA柑桔产地溯源模型,预测值与标准值的相关系数(R~2)为0.973,校正标准差(RMSEC)为0.109,预测标准差(RMSEP)为0.159，模型对训练集样品的预测值分别在-0.196-0.205、0.751-1.119、-1.151--0.867,对验证集样品的预测值分别在-0.441-0.368、0.652-1.063、-1.219--0.564,重庆样品预测最小值0.652大于江西样品预测最大值0.368,湖南样品预测最大值-0.564小于江西样品预测最小值-0.441,叁类样品能明显区分开,模型对训练集和验证集样品的识别准确率达到100%。比较分析SIMCA模式识别法和PLS-DA法建立的柑桔产地溯源模型,发现PLS-DA模型比SIMCA模型的预测准确度更高,模型的稳定性能更好。3、对橙汁原汁赋值1,宽皮柑桔汁和柚汁赋值-1,建立区分橙汁原汁与宽皮柑桔汁和柚汁的PLS-DA模型。原始光谱经过SNV预处理,在950-1650 nm全波长范围,模型的预测效果最好,在主成分数为10的条件下,建立PLS-DA模型。模型的预测值与标准值的相关系数R2为0.991,RMSEC为0.0928,RMSEP为0.137,模型对训练集中橙汁原汁的预测值在0.880-1.208,宽皮柑桔汁和柚汁的预测值在-1.157～-0.787,对验证集样品的预测值分别为0.945-1.446和-1.395～-0.558,模型对训练集和验证集样品的识别准确率为100%。4、针对橙汁原汁和掺假橙汁样品,分别赋值1和-1,建立了基于PLS-DA法的橙汁掺假识别模型。原始光谱不经过任何预处理,在1340-1550 nm波段范围,在最佳主成分数为6的条件下,建立橙汁掺假识别的PLS-DA模型。模型的预测值与标准值的相关系数R2为0.985,RMSEC为0.0899,RMSEP为0.108,模型对训练集中橙汁原汁的预测值在0.745-1.145,对掺假橙汁的预测值在-1.162--0.763,对验证集样品的预测值分别在0.842-1.208和-1.126--0.780,两类样品以0为界限,分别分布在1和-1附近,模型对训练集和验证集样品的预测准确率为100%。(本文来源于《西南大学》期刊2010-05-25）
沈丽明,方荣[7]（2008）在《柑桔缺素症的识别与防治》一文中研究指出1缺硼柑桔树新叶色淡透明,黄化起泡,出现黄色斑点,叶色反卷失去光泽,叶脉稍肿大,老叶主侧脉木栓化,纵向破裂,呈暗色,成熟果小且皮厚而硬,汁少渣多,俗称"石头果",防治方法:每周喷1次0.2%~0.3%的硼砂溶液,连喷2~3次。(本文来源于《现代园艺》期刊2008年12期）
姚廷山,雷慧德,李鸿筠,冉春,胡军华[8]（2008）在《“蛆柑”的识别与柑桔实蝇类害虫的防治》一文中研究指出前段时间有关四川广元旺苍柑桔有蛆的传言在网上大量传播,引起了消费者的恐慌和媒体的高度关注。其实,所谓的"蛆柑"就是被实蝇类为害的柑桔果实。这种果实表面常有黑色或暗褐色的产卵孔,有的产卵孔周围还会形成乳状突起,消费者很容易识别。被初龄幼虫群集为害后的柑桔果实,瓤囊壁破裂,干瘪失水,(本文来源于《中国果业信息》期刊2008年11期）
朱庆生,张敏,柳锋[9]（2008）在《基于HMAX特征的层次式柑桔溃疡病识别方法》一文中研究指出提出了一种自底向上的层次式柑桔溃疡病识别算法。针对柑桔溃疡病斑外观多样的特点,采用了在尺度和方向上具有较强不变性和选择性的HMAX特征集来进行病斑图像的特征表示。自底向上的识别过程能够加快识别速度,对于局部特征性强的对象识别能够有效提高识别率,减少误识别率。最后利用AdaBoost方法构造分类器对病斑进行识别,比较实验结果证明本文提出的算法能取得较好的识别效果。(本文来源于《计算机科学》期刊2008年04期）
张敏,朱庆生,杨方云,柳锋[10]（2008）在《柑桔溃疡病自动识别方法及其仿真研究》一文中研究指出研究基于Boosting的柑桔溃疡病自动识别算法。提出了一种基于特征选择准则的Boosting学习算法,采用对称交叉熵作为弱分类器的相似度评价。将弱分类器相似度与Boosting学习过程相结合学习出更优化的弱分类器,对溃疡病斑图象进行特征选取和学习,建立了自适应的病斑特征模型,最后利用该模型完成溃疡病自动识别。实验结果表明,这种算法避免了Boosting算法进行特征提取时的缺点,减少了选取结果中的冗余,尤其在进行高维特征选取时,能够提高特征选取速度,使选取的特征更具代表性。(本文来源于《系统仿真学报》期刊2008年08期）
柑桔识别论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
柑桔黄龙病又叫黄梢病,几乎能危害柑桔类的所有种类,是南方柑桔产区的一种毁灭性病害。它不仅使叶片转黄,还能使柑桔产量降低,品质下降,病情严重时会使根系腐烂,甚至会造成柑桔全园被毁,对柑桔生产威胁极大。因此,应高度重视柑桔黄龙病的防治,做到防患于未然。现将该病的发病症状及防治方法介绍如下:1症状表现始病时部分枝条的叶片黄化。在大树上黄化新梢往往最先出现在树冠顶部,这就是发病初期的黄梢症状。从局
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
柑桔识别论文参考文献
[1].王孝宇.基于机器视觉的柑桔苗品种识别方法[J].中国果业信息.2018
[2].曹涤环.柑桔黄龙病的症状识别与防治[J].农村实用技术.2018
[3].蒋美亮,伍兴甲,何源委.柑桔裂皮病的识别及其控防技术[J].现代园艺.2015
[4].王娟,徐丽兰,胡军华,姚廷山,周娜.柑桔黑斑病菌的快速识别鉴定[J].中国南方果树.2015
[5].张瑞丰.柑桔类水果二维追溯码嵌入式识别技术研究[D].华东交通大学.2013
[6].张晓焱.基于近红外光谱的柑桔产地溯源及橙汁掺假识别研究[D].西南大学.2010
[7].沈丽明,方荣.柑桔缺素症的识别与防治[J].现代园艺.2008
[8].姚廷山,雷慧德,李鸿筠,冉春,胡军华.“蛆柑”的识别与柑桔实蝇类害虫的防治[J].中国果业信息.2008
[9].朱庆生,张敏,柳锋.基于HMAX特征的层次式柑桔溃疡病识别方法[J].计算机科学.2008
[10].张敏,朱庆生,杨方云,柳锋.柑桔溃疡病自动识别方法及其仿真研究[J].系统仿真学报.2008