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无线互联科技 2023年第21期20卷 145-147页

作者：姚忠毅任利峰吉林农业科技学院吉林吉林132101

随着我国农业温室大棚技术的发展,番茄成为大棚蔬菜中典型的农作物之一,我国番茄种植生产量以及规模已位于世界第一。就目前数据显示,我国番茄大棚种植管理数据可视化程度较低,在番茄生产种植作业中,对其生长所需的参数难以精确调控,严... 详细信息

随着我国农业温室大棚技术的发展,番茄成为大棚蔬菜中典型的农作物之一,我国番茄种植生产量以及规模已位于世界第一。就目前数据显示,我国番茄大棚种植管理数据可视化程度较低,在番茄生产种植作业中,对其生长所需的参数难以精确调控,严重影响大棚作物产业的进一步发展。为确保大棚番茄生产作业的科学化、精准化,文章提出了基于knn-svm算法的温室番茄生长预测模型,通过模型,结合信息化设备以及人工方式采集的大棚番茄全周期生长信息,生成大棚番茄各阶段生长预测模型。在项目部署过程中,从算法的改进、数据采集、数据分析、数据可视化等方面入手,使得其适应环境的能力更强,数据的准确性更高,为大棚番茄规范化种植提供了参考。

关键词： knn-svm算法数据处理数据采集温室番茄生长模型

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微地震信号的特征提取与分类识别的研究

微地震信号的特征提取与分类识别的研究

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作者：慕阳成都理工大学

学位级别：硕士

微地震监测技术在国外已经被广泛的应用在大型岩土工程施工和大型结构体运行的安全性的监测中,如监测边坡、地下洞室与隧道的稳定性等方面。虽然在这个技术国内在工程邻域中的应用才刚刚起步,但是却起着越来越重要的作用。微地震监测能... 详细信息

微地震监测技术在国外已经被广泛的应用在大型岩土工程施工和大型结构体运行的安全性的监测中,如监测边坡、地下洞室与隧道的稳定性等方面。虽然在这个技术国内在工程邻域中的应用才刚刚起步,但是却起着越来越重要的作用。微地震监测能对大型工程的施工和安全监测提供准确的数据依据,如何能够快速有效的识别出微地震信号,对大型工程的安全评估具有举足轻重的意义。微地震监测系统由于具有较高的监测灵敏度,同时微地震信号本身的能量较弱,易受背景噪声干扰,这些因素使得真正需要提取的微地震信号被“淹没”在大量的干扰信号中,不能被快速准确的被筛选出来,降低了微地震信号的时效性和准确性,对大型岩土工程施工和大型结构体运行的安全性监测造成不利影响。本文通过提取微地震信号不同的信号特征,并对这些不同的信号特征进行融合后产生新特征,使用不同的分类识别方法对这些新特征进行分类实验,寻找到了一种能够快速有效识别微地震信号的手段。本文的实验平台为Matlab 2013a,提取的微地震信号特征有小波包系数香侬熵、小波包系数能量比、信号过零率、信号峰度系数、信号的信噪比这5种信号特征,分类方法选取了svm支持向量机算法、K近邻算法(knn)和knn-svm算法这三类算法。对以上5种信号特征相互融合生成了12种信号特征,并使用上述这3种分类算法进行分类实验,选取了其中分类正确率最高的信号特征与分类方法的组合,然后将其应用于实际的微地震信号的识别分类中并且取得了良好的效果。在本文实验选取了svm、knn、knn-svm三种算法,其中svm算法和knn算法选取了db7、db3、rbio1.5三种不同的小波基进行了试验。首先选用svm支持向量机法对所提取的特征进行分类,为了测试小波基、分类器、核函数、不同信号特征组等参数对分类结果造成的影响,每次测试中通过只改变一种参数来进行测试,以此来观察各种不同参数对分类结果造成的影响,svm算法中分类器测试中选取了C-SVC和V-SVC两种分类器,核函数选取了Rbf、Linear、Sigmoid三种核函数,在svm算法的实验结果中,采用信号过零率、信号的信噪比、信号的峰度系数、信号的db7小波基的小波包系数香侬熵的特征组合加Rbf核函数和V-SVC分类器进行搭配时的分类效果最好为95%。在knn算法实验中选K值选择了3、5、7、9、11这5个值,在knn算法结果中当K=7,采用db7小波基的小波包系数香侬熵与信号峰度系数、信号的信噪比的特征组合下分类正确率最好为85%。而在knn-svm算法实验中小波基选用了前面表现较好的db7小波基和V-SVC分类器,K值为2、3、4、5、6,核函数选取了Rbf、Linear、Sigmoid三种核函数进行分类实验,无论何种核函数当K=5或6,db7小波基的小波包系数香侬熵和信号峰度系数的特征组合分类正确率最好为55%。最终结果表明在使用svm算法下,信号过零率、信号的信噪比、信号峰度系数、信号的db7小波基的小波包系数香侬熵的信号特征组合与Rbf核函数的V-SVC分类器进行搭配对实际的微地震信号能够有效的进行筛选。并将其应用在了实际的水电站运行中监测得到的信号中,取得了良好的效果。这种手段使得施工和监测人员能够通过微地震监测系统快速、准确、可靠的提取出需要的微地震监测信号。

关键词：微地震信号特征融合 svm支持向量机 K近邻算法 knn-svm算法

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