基于matlab平台的：水果分级系统（颜色，形状，大小，缺陷，方法bp，分级标准设置，带界面GUI，步骤详细）

伪彩色编码，采用灰度分级，把灰色图像分为四个区域，分别赋予不同的颜色

隐私保护技术解决了数据发布过程中的隐私泄露问题，然而当前的数据发布技术大多只面向查询用户发布同一隐私保护级别的数据，并未考虑查询用户等级不同的情况。在所提出的满足差分隐私的数据分级发布机制中，数据发布方利用隐私预算参数不同的拉普拉斯机制对数据查询结果进行隐私保护处理，实现了输出隐私保护程度不同的查询结果。在依据付费或权限对查询用户分级后，数据发布方为等级较高（低）的查询用户发布隐私保护程度较低（高）的查询结果，使得查询用户可使用错误率较低（高）的数据，达到了隐私数据分级发布的效果。实验结果与安全性分析表明该机制在抵抗背景知识攻击的同时还可有效地实现输出错误率不同的分级查询结果。

设备到设备（D2D）通信可以提高现有蜂窝基础架构中的网络覆盖范围，频谱效率和能效，这使其成为未来网络的有希望的体系结构。 由于服务的多样化，本文考虑了异构统计服务质量（QoS）约束，其中蜂窝用户关注延迟约束，而D2D用户组则更加关注数据传输的中断概率。 蜂窝用户的功率分配问题可以通过优化容量支付功率损耗博弈模型来解决。 利用拉格朗日对偶分解和牛顿迭代法，将蜂窝用户的功率优化问题转化为参数优化问题。 由于D2D用户的能源资源有限，能源效率成为D2D用户群体关注的焦点。 利用分数规划和凸优化技术，提出了在断电概率约束下的D2D用户高效节能的最优功率分配算法。 结果，构思了基于分层博弈的功率分配算法以有效地解决功率优化问题。 仿真结果表明，与其他算法相比，该算法性能有所提高，并且收敛了一定的迭代次数。

基于matlab平台的：水果分拣分级系统（颜色，形状，面积，缺陷，界面GUI）

共14种水系矢量数据，下边进行简单介绍，括号内是水系矢量文件名称。 各级矢量水系（river1【线】、river1【面】、river3以上【线】、river3以上【面】、四级水系【线】、river5【线】）；简单明了的水系（河湖【线】、河湖【面】）；复杂详细的水系（面状水系【线】、线状水系【面】、osm_水系矢量面【面】、osm_水系中心线【线】、water【线】、water_a【面】） 各级水系解释：水系级别是指划分水系支流规模大小和相互关系的等级，一般分为五级。 简单明了的水系：该矢量分为面状和现状，与各级水系相比相对复杂，复杂程度处于各级水系和复杂水系之间。 复杂详细水系：该数据源于osm，其中水系中心线是通过arcgis工具提取而成，但是在细小的河流上反应不明显，数据来源于网友提供，中心线数据在做图以及水模方面有一定的作用。

【目的】采用机器视觉技术，针对新疆无核白和红提单粒葡萄的质量和果径大小进行预测和分级研究。【方法】在不同的颜色特征空间模型，预处理原始图像，采用最大类间方差法分割目标区域；采用数学形态学方法去除二值图像中部分果梗及噪声点，获得最佳二值图像；基于二值图像，分析获取单粒葡萄的几何特征；最后，分别采用一元线性回归法和偏最小二乘回归法预测单粒葡萄的质量和果径，采用二次判别分析法对单粒葡萄的质量和果径进行分级。【结果】利用短轴与果形指数特征相结合建立的偏最小二乘回归模型可有效预测单粒葡萄的质量和果径，预测决定系数达到0.98和0.945；基于该特征组合的二次判别分析法可用于单粒葡萄的质量和果径分级，准确率超过85%。【结论】机器视觉技术能够较准确预测单粒葡萄的质量和果径，并能对质量和果径进行分级。

对新疆冰糖心红富士苹果采用高光谱成像技术进行分级和糖度预测研究。在糖度预测分析中,使用正交试验设计方法确定影响预测效果的主要因素是预测回归方法、光谱预处理方法和波长合并,次要因素是光谱校正处理方法、数据类型和实测值归一化处理。提取平均光谱,经过白板校正,采用一阶微分光谱预处理,10个波长的光谱合并,基于多元线性回归方法建立苹果糖度的预测模型,其验证集苹果糖度的预测模型相关系数为0.911,预测均方根误差为0.76%Brix,相对分析误差为2.44。在分级研究中,选择712nm波长图像,Gamma灰度变换增强图像,大津算法阈值确定后分割图像,基于形态学处理剔除果梗区域,提取苹果分割后区域的面积、充实度、周长、平均灰度等特征,采用二次判别分析分级苹果,验证集苹果分级准确率达到89.5%。结果表明,高光谱图像技术既能够准确预测新疆冰糖心红富士苹果糖度品质,也可以用于基于外部品质特征的分级研究。

地址信息作为空间信息，在各行各业中的应用越来越广泛，通过日常地址和标准地址匹配获取到标准地址的经纬度的应用很广泛，目前在匹配中使用深度学习Bert模型的方法对地址进行分段分级，通过分级信息，对地址济宁精准匹配。

仅东南亚地区就有大约 80% 的人口将大米视为主要食物。 由于大多数国家在大米生产方面实现自给自足，消费者更关注质量更好的大米。 人们分析市场上大米的质量和等级是一项非常繁琐的工作。 米粒的质量检验由人工检验员进行人工目检，这既不客观也不有效，因为很多时候由于检验员缺乏经验或人为错误，结果可能不可信。 因此需要一种大米质量自动分级系统，它可以消除人工质量分级过程的缺点。 在本文中，分析了图像处理技术以及机器和计算机视觉，以回顾自动质量分级过程的最新技术。 为了审查目的，考虑了各种程序和方法，以根据不同的参数分析米粒的质量。 本文重点介绍了最近为使用图像处理、机器视觉、计算机视觉和其他技术开发自动化大米质量分级系统而进行的研究。