葉綠素?zé)晒庾鳛榫G色植物的無損探針,能反映出植物所受水肥等作用的情況,植物為應(yīng)對(duì)環(huán)境條件變化,葉綠素?zé)晒鈴?qiáng)度信息會(huì)相應(yīng)發(fā)生變化。基于這種關(guān)系,本文將從熒光探測(cè)入手對(duì)植物葉綠素?zé)晒鈴?qiáng)度信息與植物水肥耦合之間的影響問題進(jìn)行研究,為精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)中最優(yōu)水肥濃度的投入、實(shí)現(xiàn)我國現(xiàn)代農(nóng)林業(yè)的合理灌溉施肥提供參考。本文在研究葉綠素?zé)晒猱a(chǎn)生原理的基礎(chǔ)上,利用LED誘導(dǎo)熒光動(dòng)力學(xué)成像原理對(duì)熒光數(shù)據(jù)進(jìn)行采集,構(gòu)建了兼顧獲取快、慢相熒光強(qiáng)度廓線的硬件探測(cè)系統(tǒng)。設(shè)計(jì)了理想條件下單一水分或氮肥變化的熒光檢測(cè)實(shí)驗(yàn)和實(shí)際生長條件下水肥耦合實(shí)驗(yàn),通過對(duì)比和分析熒光強(qiáng)度廓線特點(diǎn),驗(yàn)證了目前常用分析方法的有效性和局限性。針對(duì)傳統(tǒng)方法不能有效檢測(cè)在水肥同時(shí)作用下熒光信息這一問題,提出了基于隱馬爾可夫（HMM）的數(shù)據(jù)處理算法,用熒光動(dòng)力學(xué)曲線復(fù)雜信息進(jìn)行學(xué)習(xí)建模,實(shí)現(xiàn)了不同水肥濃度下種類的識(shí)別功能,驗(yàn)證了水肥耦合效應(yīng)的存在和可觀察性。在HMM訓(xùn)練識(shí)別軟件算法運(yùn)用于熒光檢測(cè)的研究方面,采用Baum-Welch算法,分別從迭代次數(shù)、狀態(tài)值選取、以及訓(xùn)練識(shí)別模型初值選取等方面對(duì)動(dòng)力學(xué)熒光信息的建模進(jìn)行分析研究。確定了模型初值選取是固定矩... 

【文章來源】：西安理工大學(xué)陜西省

【文章頁數(shù)】：84 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
1 緒論
    1.1 研究目的與意義
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 農(nóng)業(yè)植物生產(chǎn)領(lǐng)域研究
        1.2.2 葉綠素?zé)晒鈴?qiáng)度檢測(cè)研究
        1.2.3 數(shù)學(xué)建模分析研究
    1.3 課題的思路與技術(shù)路線
    1.4 論文主要內(nèi)容
    1.5 本章小結(jié)
2 葉綠素?zé)晒饧澳Ｊ阶R(shí)別算法基本原理
    2.1 葉綠素?zé)晒饣驹?br>        2.1.1 葉綠素介紹
        2.1.2 葉綠素?zé)晒猬F(xiàn)象
        2.1.3 葉綠素?zé)晒馓綔y(cè)分析技術(shù)
    2.2 葉綠素?zé)晒鈴?qiáng)度信息
        2.2.1 熒光動(dòng)力學(xué)特征信息
        2.2.2 影響熒光強(qiáng)度的因素
    2.3 隱馬爾可夫模型
        2.3.1 隱馬爾可夫概念
        2.3.2 隱馬爾可夫經(jīng)典算法
        2.3.3 隱馬爾可夫模型類型
    2.4 基于隱馬爾可夫模型的測(cè)量原理和應(yīng)用
    2.5 本章小結(jié)
3 葉綠素?zé)晒鈴?qiáng)度探測(cè)系統(tǒng)構(gòu)建與確定
    3.1 實(shí)驗(yàn)設(shè)備選擇
        3.1.1 激發(fā)光源的種類與選取
        3.1.2 濾光片的選取
        3.1.3 熒光信號(hào)采集設(shè)備選取
    3.2 熒光強(qiáng)度探測(cè)系統(tǒng)設(shè)計(jì)
        3.2.1 方案 1
        3.2.2 方案 2
    3.3 實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)確定
    3.4 本章小結(jié)
4 實(shí)驗(yàn)樣本設(shè)計(jì)和選擇
    4.1 植物的選擇
    4.2 水肥濃度確定
    4.3 樣本設(shè)計(jì)和培養(yǎng)
        4.3.1 水肥單一影響實(shí)驗(yàn)
        4.3.2 水肥濃度變化實(shí)驗(yàn)設(shè)定
        4.3.3 水肥耦合數(shù)據(jù)采樣
    4.4 本章小結(jié)
5 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)處理軟件設(shè)計(jì)以及HMM各參數(shù)確定
    5.1 HMM軟件設(shè)計(jì)方案
    5.2 HMM在熒光動(dòng)力學(xué)信息中的建模
        5.2.1 HMM訓(xùn)練
        5.2.2 HMM樣本狀態(tài)數(shù)選擇
    5.3 葉綠素?zé)晒馓卣髦颠x擇研究
        5.3.1 熒光特征點(diǎn)
        5.3.2 熒光光合點(diǎn)
        5.3.3 熒光原始信息
        5.3.4 熒光原始及斜率信息
    5.4 隱馬爾可夫模型建立
    5.5 本章小結(jié)
6 基于HMM的實(shí)驗(yàn)樣本識(shí)別效果分析
    6.1 模型識(shí)別方法和識(shí)別正確率分析
        6.1.1 某一濃度識(shí)別方法
        6.1.2 實(shí)際濃度數(shù)據(jù)識(shí)別正確率統(tǒng)計(jì)
    6.2 16 組、9 組水肥耦合樣本識(shí)別正確率分析
        6.2.1 16 組實(shí)驗(yàn)樣本濃度識(shí)別分析
        6.2.2 9 組實(shí)驗(yàn)樣本濃度識(shí)別分析
        6.2.3 識(shí)別正確率分析
    6.3 不同條件下識(shí)別正確率效果識(shí)別分析
        6.3.1 16 組樣本多建模條件下識(shí)別分析
        6.3.2 9組樣本多建模條件下識(shí)別分析
        6.3.3 總樣本識(shí)別結(jié)果分析
    6.4 基于HMM的水肥耦合識(shí)別效果分析
    6.5 本章小結(jié)
7 總結(jié)與展望
    7.1 本文研究工作總結(jié)
    7.2 展望
致謝
參考文獻(xiàn)
在校期間發(fā)表論文


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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博士論文
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碩士論文
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本文編號(hào)：3512436