为了提高植物叶片图像的识别率, 采用改进神经网络算法, 通过径向基函数神经网络建立模型; 采用多环量子算法确定各环量子个体选择概率, 量子旋转门在一定范围内动态调整, 不同环上节点信息共享概率非线性动态变化; 对植物叶片图像进行识别, 包括形状特征、纹理特征; 通过多环量子算法实现径向基函数神经网络参数寻优。实验结果表明, 本文算法对植物叶片图像的几何特征、纹理特征、综合特征的平均识别率分别为91%, 89%, 93%, 与其他算法相比较高, 训练、识别时间分别为3.5 s、2.5 s。

本报告研究全球与中国市场风电叶片复合材料的产能、产量、销量、销售额、价格及未来趋势。

编写了 Matlab 代码以将叶子分类为以下类型之一：'Alternaria Alternata'、'Anthracnose'、'Bacterial Blight'、'Cercospora Leaf Spot' 和 'Healthy Leaves'。 分类由 Multiclass SVM 完成（一对一） 怎么跑？？ 1.将文件夹'Leaf_Disease_Detection_code'放在Matlab路径中，并将所有子文件夹添加到该路径中2. 运行 DetectDisease_GUI.m 3.在GUI中，单击“加载图像”，然后从Manu's Disease数据集中加载图像，单击“增强对比度”。 4. 接下来点击Segment Image，然后输入包含ROI的cluster no，即只有疾病受影响的部分或健康的部分5. 点击分类结果。 然后测量准确性（在这种情况下是健康与所有疾病）。 代码

matlab代码粒子群算法风轮叶片设计 简历 姓名：Prasannajit Dash先生出生日期：1973年1月11日性别：男性来往地址：S / o – Er。 Purna Chandra Dash地块590-C-3，Kabita Nivas，马哈塔布路，Dolmundai，Cuttack，奥里萨邦电子邮件：Pin – 753001，Orissa。 细胞-：07873555902/7978210970/8144002358博士号（+91）-671-2331177（Res。）学术记录 学位大学通过年的计算机科学博士学位（续）北奥里萨邦大学，巴里帕达，奥里萨邦（续）。 从2015年M.Tech（IT）英格学院开始。 和技术（CET），奥里萨邦Bhuabaneswar，2011年（CSE）Utkal大学，奥里萨邦Bhuabneswar，1994年 教学与行政经验 在ORISSA ENGG有8年以上的教学经验。 大学，布巴内斯瓦尔。 曾在Orissa Engg担任助理教授（IT）。 大学，布巴内斯瓦尔。 自2017年3月起在加尔各答的OAASA Technologies研发部门担任顾问。 过去

潜在客户贝叶斯 贝叶斯的PROSPECT叶片光学特性模型反演。

该课题为基于Matlab颜色特征和纹理特征的植物叶片，虫害侵蚀系统。可以判别某一片植物属于什么病。带有一个人机交互界面。

案例matlab叶片虫害侵蚀检测

随着深水浮式海上风电场在世界范围内的兴起,浮式平台运动性能对风力机稳定运行及叶片气动载荷影响的研究具有重要意义。基于三维粘性不可压缩Navier-Stokes方程和适用于旋转流场分析的重整化群k-ε(RNG)湍流模型,数值模拟美国可再生能源实验室(NREL)5MW海上风力机的气动性能,并将数值模拟结果与NREL的设计参考数据进行对比分析,较好地验证了该数值模拟方法的有效性。进一步利用滑移网格技术模拟风力机叶片随浮式平台的典型周期性运动,实现浮式风力机叶片与周围流场的复杂非线性流固耦合分析,分别研究浮式平台

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