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杨红云; 罗建军; 孙爱珍; 万颖; 易文龙;
江西农业大学 软件学院/江西省高等学校农业信息技术重点实验室 江西 南昌330045;
江西农业大学 计算机与信息工程学院 江西 南昌330045;
水稻; 叶片全氮含量; 多元线性回归; 机器学习; 支持向量机; BP神经网络;
机译:使用颜色和形状特性使用图像特征使用图像特征的水稻疾病歧视和分类研究
机译:越光和弥生紫杂交后代图像特征提取水稻叶片性状
机译:利用图像特征进行网络诊断的水稻病害分类识别研究-基于颜色和形状特征的模式鉴别分析方法的准确性
机译:基于机器学习的水稻叶片剪辑研究
机译:预测眼睛的最初注视:研究基于对比度的图像特征
机译:叶片光合作用的提高可以转化为更高的作物产量吗?基于作物模型GECROS的水稻模拟研究
机译:叶片分析研究。 :vi。临界叶子浓度,指示水稻植物的N,P和K缺乏。 :VII。水稻叶片中的N-P-K平衡。
机译:基于叶片单元理论设计的轴流泵级性能研究:叶片单元数据
机译:图像特征量生成设备,图像特征量生成方法,图像特征量生成程序,图像特征量比较设备,图像特征量比较方法和图像特征量比较程序
机译:基于电子医疗记录的回顾性队列研究来确定药物不良反应的方法,基于电子数据记录的回顾性队列研究来检测药物不良反应或干预的方法以及基于药物的回顾性队列研究检测药物或药物的不良反应的方法
机译:确定例如乘用车的俯仰角变化以确定汽车在六个不同自由度上的正确运动,涉及基于一对图像特征和图像的关联图像特征确定参数
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