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Major Existing Classification Matrices and Future Directions for Internet of Things

Advances in Internet of Things 2017年第4期7卷 112-120页

作者： Kedir mamo Basher Juan-Ivan Nieto-Hipolito Maria De Los Angeles Cosio Leon Mabel Vazquez-Briseno Juan de Dios Sánchez López Raymundo Buenrostro Mariscal Facultad de Ingeniería Arquitectura y Dise&#241 o UABC Ensenada México

Classification method is a formula, logical description generalizing characteristics of objects of related area. Nowadays, billions of smart objects are immersed in the environment, sensing, interacting, and cooperating with each other to enable efficient services. When we think about IoT, classification is a major challenge particularly if our technology is international level applicable. So, this limitation needs clear and deep analysis of the existing classification matrixes and gives some future directions depending on the different researches in the area. The paper surveys the current state-of-art in the classification of IoT. First, we try to explain commonly existing classification matrixes;Second, cooperation of different methods defending on classification matrixes used. Then analyses challenges that IoT faced from classification angle and finally we give some direction for future IoT classification.

关键词： Internet of Things Classification of IoT IoT Overview Future of IoT Smart Objects

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基于高光谱成像技术的稻谷中霉菌定量检测及模型建立

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粮食科技与经济 2021年第5期46卷 82-88页

作者：刘纪伟张婉婷丁焱薇任秋涵 Firew Tafesse mamo 周曰春胡秋辉丁超刘强南京财经大学食品科学与工程学院/江苏省现代粮食流通与安全协同创新中心江苏南京210023 巴哈达尔大学埃塞俄比亚生物技术研究所埃塞尔比亚亚的斯亚贝巴999047 南京灵山粮食储备库有限公司江苏南京211599

采用可见/近红外高光谱成像技术,并结合主成分分析(principal component analysis,PCA),利用偏最小二乘回归PLSR算法,构建稻谷储藏过程中典型霉菌(黄曲霉、黑曲霉与杂色曲霉)污染的无损检测方法。结果表明:稻谷分别接种3种霉菌后,黄曲... 详细信息

采用可见/近红外高光谱成像技术,并结合主成分分析(principal component analysis,PCA),利用偏最小二乘回归PLSR算法,构建稻谷储藏过程中典型霉菌(黄曲霉、黑曲霉与杂色曲霉)污染的无损检测方法。结果表明:稻谷分别接种3种霉菌后,黄曲霉菌繁殖速率最快,对比霉变过程下稻谷在400~1000 nm波段信号发现,光谱反射率随霉变时间延长关联下降,其中黑曲霉对应的光谱信号变化幅度最为明显;结合PCA结果,不同霉变阶段性下稻谷光谱信号存在差异;霉变稻谷中黄曲霉、黑曲霉与杂色曲霉含量预测模型的相关系数分别为0.77、0.76和0.81,均方根误差分别为1.15、1.19和0.95 lg(CFU/g),能够做到对3种霉菌的准确预测。该结果可以为稻谷霉变的无损预测提供技术支持和理论依据。

关键词：高光谱稻谷霉变无损检测预测模型

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玉米最经济施N量的空间和时间变异

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国外作物育种 2003年第6期22卷 22-22页

作者： M．mamo G．L．Malzer 谢国禄

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