论文赏析-A Close Look at Leaves.ppt
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1、A Close Look at Leaves,2013.11.10,本次讲座的主要内容:,1.赛题的回顾和解析2.Outstanding论文的赏析 要点简析 建模过程 优点总结3.学长一等奖论文亮点浅尝4.建模和写作方面的总结,论文要点,1 树叶分类2 树叶形状和树叶分布关系3 树的轮廓和树叶形状关系4 估计一颗树的树叶总质量,?怎么分类?,模型一:树叶的分类,1.选取7个几何参数量化树叶2.建立树叶数据库3.计算树叶的几何参数总偏差4.层次分析求权重5.模型的检验,结论,1.Rectangularity 矩形面积比树叶的面积比上树叶矩形边框的面积,2 Aspect ratio 矩形高度比 矩
2、形的高h和宽b之比,树叶的几何参数,树叶的几何参数,3 Circularity 内外切圆比 树叶内切圆和外切圆的半径之比,4 Form factor 形状参数一个著名的形状描述参数。,A:树叶的面积 P:树叶的周长,树叶的几何参数,5 Edge regularity area index.边缘规则面积指数,6 Edge regularity perimeter index 边缘规则周长指数 比较越小,树叶的边缘越参差不齐,最大值为1,树叶的面积与树叶边缘凸面轮廓的面积之比。比值越接近于1,说明树叶的边缘越光滑。,树叶的几何参数,7 Proportional index 比例指数沿树叶的主叶脉,
3、将边缘矩形均分4份,计算每份中树叶的面积和对应的矩形面积之比。每个树叶都4个值,形成一个长度为4的矢量,建立树叶数据库,选取北美的6种不同类型的树叶,建立一个树叶数据库,并分别计算出6中树叶的7个参数。,数据库中6种树叶的7个参数值,计算树叶的总偏差比较分类,分类的思路:给定一个待分类的树叶,计算7个参数值,分别和数据库中6种树叶的参数比较,计算相应的7个参数偏差和,通过比较与6个树叶的偏差和的大小,判断树叶属于哪一类。,平方差,第7个的参数为:,求权重层次分析(AHP),层次分析的步骤?,层次分析的过程:,1 构造这7个参数的判断矩阵2 求特征根和特征向量 3 做一致性检验 CI=0.008
4、7 CR=0.0064 CR小于0.01 通过一致性检验,模型检验,第四种的偏差和最小,故可以判断枫叶属于数据库中的第四类,和假设一致。说明此种分类方法的可行性。,模型二:树叶的分布和形状的关系,最大化的简化模型,假设:树的主干直指天空,两相同树叶生长在树干的同一侧,并水平向上。树所处的位置的纬度是L,春分中午,光线与水平方向的夹角是a,树叶遮挡阴影比例(PL),主要研究partly shaded leaf 所占的比例(PL)根据a角的不同,分三种情况讨论:,1 热带地区(a=90),热带阔叶林,a=90时,阳光直射,光合作用主要由上层树叶完成,故有一层树冠且树叶形状宽厚。,2 寒带地区(a=
5、0),寒带针叶林,a=0时,阳光平射,阴影部分几乎趋于0,树叶的分布很集中,且树冠包含致密的树叶,树叶呈针状。,3 温带地区,为简化模型,我们使用菱形来简化树叶的形状。并固定树叶面积,调节长轴来调节它的形状,树叶的遮挡比,最理想的情况,此时h=ho,E=0,当h小于ho时:,遮挡的比E=0时,可以得出结论,对于不同形状的树叶,它们之间分布的最好的高度h,模型检验,找出几种树的树叶的主轴长度,和树叶节间之间的距离。根据得出的结论公式,计算光线角度a和纬度L,然后与实际的树的纬度进行比较,数据很接近,说明树叶形状和分布模型的可行性。,模型三:树的轮廓和树叶的形状,相似!,树轮廓和树叶形状关系比较,
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