杨丽明
- 作品数：35 被引量：288H指数：11
- 供职机构：中国农业大学理学院更多>>
- 发文基金：公益性行业(农业)科研专项国家自然科学基金国家重大基础研究前期研究专项更多>>
- 相关领域：农业科学理学自动化与计算机技术经济管理更多>>
- 基于瞬时无功功率理论高次谐波及基波无功电流的精确检测被引量：29
- 1998年
- 分析了在三相电压不平衡条件下，瞬时无功功率理论检测谐波和基波无功电流存在的问题，提出了精确检测这些电流分量的方法。
- 杨万开肖湘宁杨以涵杨丽明
- 关键词：瞬时无功功率高次谐波无功电流
- 基于SVM理论的一种新的数据分类方法被引量：25
- 2003年
- 基于 SVM分类器在模式识别问题中有独特的优势 ,本文通过对标准 SVM模型的改造 ,提出了一种新的简单的数据分类方法 .理论分析和实验表明 ,该方法与标准 SVM分类方法相比具有处理大规模数据识别的能力且保持较高的样本识别率 ,节省存储空间等优势 .
- 杨丽明
- 关键词：SVM模式识别数据分类核函数支持向量机
- 傅里叶变换近红外全谱回归分析的应用研究被引量：9
- 2005年
- 文章以66个小麦样品为实验材料,其中33个为建模集,剩余33个为预测集,利用广义逆矩阵直 接确定傅里叶变换近红外全谱分析回归模型中的回归系数,建立了用于蛋白质定量分析的近红外全谱回归 模型。用此模型对预测集中的样品进行预测,结果与凯氏定氮法测定结果间的相关系数为r=0．979 9,平均 相对误差为1．76％,表明由广义逆矩阵方法所建近红外全谱定量分析回归模型有较好的分析结果。所建模 型不仅可用于对样品的实际分析,而且可根据回归模型中各个系数了解各个波长点处的光谱信息对模型预 测值的贡献,从而可理解并解释傅里叶变换近红外全谱回归模型的物理学与化学意义。
- 张录达王韬杨丽明赵丽丽赵龙莲李军会严衍禄
- 关键词：化学计量学近红外广义逆矩阵
- 支持向量机(SVM)在傅里叶变换近红外光谱分析中的应用研究被引量：55
- 2005年
- 支持向量机(SVM)用于两类问题的识别研究,它是统计学习理论中最年轻的分支,所建分析模型有严格的数学基础。同时介绍了SVM学习的基本原理和方法,并将该方法引入化学计量学,以103个中药大黄样品为实验材料,通过SVM近红外光谱法建立了大黄样品真伪识别模型。对学习集中33个样品模型识别准确率为100%;对70个预测样品的识别准确率为9677%,为中药大黄的快速识别提供了参考。研究结果表明了SVM近红外光谱法建立生物样品识别模型的可行性。通过旨在介绍SVM学习方法的基本思想,以引起化学计量学工作者的进一步关注。
- 张录达苏时光王来生李军会杨丽明
- 关键词：中药准确率近红外光谱法统计学习理论
- 最优化方法在不等式中应用
- 2003年
- 本文介绍了约束最优化与不等式之间的联系,给出了一类重要不等式的最优化方法证明.
- 杨丽明
- 关键词：LAGRANGE乘子法动态规划不等式
- 春小麦种子物理指标与种子活力关系的初步分析被引量：11
- 2016年
- 以2013—2015年116份春小麦种子样品为材料,应用Seed Identification软件并结合仪器和手工测定获得17个物理指标值(千粒重、宽度、长度、投影面积、厚度、比重、硬度、灰度值、RGB颜色模型中红色R、绿色G和蓝色B、Lab颜色模型中的亮度L、色彩通道a和色彩通道b、HSB颜色模型中的色相H、饱和度S和亮度B。利用主成分分析法和聚类分析法,在标准环境及3种逆境(盐胁迫、干旱胁迫和人工加速老化胁迫)下,探讨了春小麦种子物理指标与种子活力的关系。研究发现各培养环境下,种子活力与种子的千粒重、宽度、长度、投影面积、S和a有明显相关性。千粒重、宽度、长度、投影面积、S和a值较小的小粒种子比大粒种子表现出更高的活力。本研究结果表明:小粒种子较大粒种子有更强的耐逆境能力;千粒重、宽度、长度、投影面积、S和a可作为逆境萌发条件下高活力种子样品筛选的候选指标。
- 时伟芳贾佳冯鹏飞谢宗铭杨丽明王建华孙群
- 关键词：春小麦物理指标种子活力主成分分析聚类分析
- 基于近红外光谱技术的春小麦单粒种子活力鉴定被引量：11
- 2016年
- 为研究利用近红外光谱技术鉴定春小麦单粒种子活力的效果,以2013年收获的甘肃春小麦品种宁春4号种子为材料,对300粒小麦种子进行近红外光谱单粒扫描,根据光谱图结合发芽实验结果建立春小麦种子活力预测模型。结果表明,以腹面和背面平均光谱的建模效果要优于单面光谱。最佳建模比例为建模集与检验集之比3∶1。应用近红外光谱定性偏最小二乘分析方法建模,在7 000~8 000cm-1光谱范围内采用中心化预处理,在主成分为5时,模型的建模集和检验集的鉴别率分别为86.36%和91.30%,建模效果最佳;采用近红外光谱偏最小二乘法定量检测小麦种子活力时,建模效果较差。因此,近红外光谱定性偏最小二乘分析方法适于进行春小麦单粒种子活力定性鉴定。
- 时伟芳谢宗铭杨丽明王建华孙群
- 关键词：春小麦种子活力近红外光谱
- 计算机图像识别技术在小麦种子精选中的应用被引量：16
- 2014年
- 以农大399小麦种子为试验材料,通过图像识别技术获取单粒小麦种子的形态物理指标,拟通过研究这些形态物理参数与小麦种子活力的相关性,为图像识别技术在作物种子加工工艺和参数精确选择提供参考。首先采用平板扫描仪获取单粒小麦种子的PNG图像,采用本实验室自主开发的种子形态自动化识别软件自动提取单粒种子(400粒)的RGB、Lab、HSB、长度、宽度和投影面积等形态物理指标,然后进行垂直玻璃板发芽试验,以发芽第5天的幼苗长度、鲜重和简易活力指数作为种子质量指标,相关分析结果表明:农大399小麦种子的幼苗鲜重与种子投影面积、长度和宽度的相关系数分别为0.45、0.40和0.37,均达到显著相关。将种子按投影面积、长度和宽度进行分组,实验结果表明幼苗鲜重和简易活力指数随着种子投影面积、宽度和长度的增加而增加,且达到极显著差异水平,生产上可以根据对种子质量或数量的需求灵活设置相关加工参数。
- 贾佳王建华谢宗铭杨丽明孙宝启孙群
- 关键词：小麦种子精选种子活力
- 具有非期望产出的随机DEA模型研究
- 2015年
- 为解决含有不确定信息的非期望产出效率评价问题,建立了一个非期望产出的随机DEA模型.该模型将非期望产出作为负期望产出进行处理,引入了期望效率值、显著性水平来刻画随机问题,并通过机会约束规划的相关知识将模型转化为确定形式.对模型的最优值的相关性质进行了探讨,说明最优值与期望效率值、显著性水平之间的关系.最后给出数值实验说明该模型的有效性.
- 朱佳欣孙玉华杨丽明
- 关键词：数据包络分析非期望产出随机性
- 半监督极限学习机及其在近红外光谱数据分析中的应用被引量：2
- 2016年
- 当数据集中包含的训练信息不充分时,监督的极限学习机较难应用,因此将半监督学习应用到极限学习机,提出一种半监督极限学习机分类模型;但其模型是非凸、非光滑的,很难直接求其全局最优解。为此利用组合优化方法,将提出的半监督极限学习机化为线性混合整数规划,可直接得到其全局最优解。进一步,利用近红外光谱技术,将半监督极限学习机应用于药品和杂交种子的近红外光谱数据的模式分类。与传统方法相比,在不同的光谱区域的数值实验结果显示:当数据集中包含训练信息不充分时,提出的半监督极限学习机提高了模型的推广能力,验证了所提出方法的可行性和有效性。
- 井诗博杨丽明李军会张思韫
- 关键词：极限学习机半监督学习混合整数规划近红外光谱
