（计算数学专业论文）基于经验模式分解特征和矩特征的汉字字体识别方法对比研究.pdf

摘要 摘要 基于经验模式分解的汉字字体识别方法一文中提出了一种基于经验模 式分解( e m p i r i c a lm o d ed e c o m p o s i t i o n ，简称e m d ) 的汉字字体识别方法，其 具体过程为：通过对大量汉字字体的研究比较，选取了能反映汉字字体基本特 征的8 种基本笔画以这8 种汉字笔画为模板，在汉字文档图像块中随机地抽取 笔画信息，形成笔画特征序列通过对笔画特征序列作e m d 分解，提取每个笔画 特征序列的高频能量，并结合汉字文档图像块的平均灰度，形成字体识别的一 个9 维特征，称作e m d 特征 本文首先实现了上文中的e m d 特征，接着在上文中提出的8 种汉字特征笔 画序列的基础上，提出一种新的字体特征提取方法，即对每种序列分别提取一 阶矩( 期望) 和二阶矩( 方差) 两个特征，并结合汉字文档图像块的平均灰度，形 成字体识别的一个1 7 维特征，称作矩特征最后分别设计了欧式距离分类器和 改进的二次分类器( m q d f ) 两种分类器，并分别结合上面两类特征进行汉字字体 的对比识别对实际扫描样本的识别结果表明，本文提出的矩特征结合m q d f 分 类器的方法在上述各组对比实验中平均识别率最高，约为9 8 9 关健词： 经验模式分解、矩特征、汉字字体识别、m q d f a b s t r a c t e m p i r i c a lm o d ed e c o m p o s i t i o n ， m o m e n tf e a t u r e ，c l l i n e s ef o n tr e c o 鲥t i o n ，m q d f 4 第一章绪论 人分别对英文的字体识别进行了研究，他们使用t y p o g r a p h i c a l 特征对英文字体 进行识别，由于利用了西方文字的一些固有属性( 如基线的位置，字母间空白比例 等) ，这些方法难以应用于汉字的字体识别，同时也不可能对单个字符进行字体 识别； c ) 基于纹理分析的字体识别7 3 1 这些方法分别利用了文字图像的不同特 征，获得了较为满意的识别效果首先通过预处理形成一定大小的汉字图像块， 然后用g a b o r 滤波器提取全局纹理特征，最后使用加权欧式距离分类器进行分类 这种方法处理的对象是由同种字体字符组成的字符块，对于单个字符，无法进行 字体识别 由于汉字字符的复杂性，使得汉字字体的识别比英文字体更加困难近年来， 我国学者在这方面已经开展了富有成效的研究，并取得了令人瞩目的成果 d ) 文献【7 1 基于纹理分析的观点利用g a b o r 滤波器提取字体特征，得到了较好 的识别效果但是特征维数较高，计算比较复杂 e ) 文献利用小波变换提出了单字符汉字字体识别方法，对单个字符的字体 平均识别率达到9 7 3 5 然而，这种方法的特征维数高达2 5 6 维，有很高的计算复 杂度 f ) 文献【9 1 中提出了一种基于经验模式分解( e m p i r i c a lm o d ed e c o m p o s i t i o n ，简 称e m d ) 的汉字字体识别方法，其具体过程为：通过对大量汉字字体的研究比较， 选取了能反映汉字字体基本特征的8 种基本笔画以这8 种汉字笔画为模板，在汉 字文档图像块中随机地抽取笔画信息，形成笔画特征序列通过对笔画特征序列 作e m d 分解，提取每个笔画特征序列的高频能量，并结合汉字文档图像块的平 均灰度，形成字体识别的一个9 维特征，称作e m d 特征 第蠢绍i 堡奏薹薹羹耋蓄；囊囊羹囊雾l 垂j r 薹耋羹羹型蓁翼蓁萋垂蓁薹薹薹蓁羹羹 霎薹荔矍 l 錾篓秦鋈萎羹萋蚕鬟羹篓妻二妻童羹薹! 蠢i i i i 萋主篓鍪蠢餮薹i 器重；薹囊，冀霎基霪主；耋专霞萋蓄；童妻囊辇囊譬蕈墼羹篓雾塞蚕鍪茎蠢蒌委霪鐾雾霪蓬；璧善竺羹辇堂 鬟荔篓霎萎r 薹； 薹妻襄茕兰l 薹霎熹雪j 薹妻萋耋l 茎妻薹塞 蠢匿薹重量l 羹! i ! ；j =差萋薹耋篱薹冀萋差耋饕i 童i i 一! i 霎囊l 孽霆喜i ；j l 一 善i ；一雾i 囊雾霎：霎囊鋈薹羹薹蓁蚕薹霎塞薹霎鍪薹：翼蓉 耋雾蓁霎蠢霎霎霎薹藿薹鋈毳薹! 霪蠹冀姜萋羹霎喜鬟薹薹! 霪蓁羹囊翼萋薹蚕妻薹薹蓁。霎翼等萎羹嚣萋薹霎囊篓羹 薹羹曩蓁塑萎薹j 警| 薹冀囊耄囊萎i 耄琶囊薹翼 薹氢鬟鎏薹霎霎薹霎萎篓翼蓁蓥| 羹鋈霎，霉耋羹。群量霪； 霪薹篓霪薹霎；耄薹鎏蠹i 萋荔蚕攀；蓁墓鬟；蓁薹霎羹霎妻 薹薹；吵姜譬熏箩圣：囊篓出羹；囊羹j 委霎! 霪篓薹薹囊。羹囊 霪萎一妻薹薹薹翼要雾羹囊雾童霪；鍪塞薹霎妻羹鏊聿薹嘉 羹茬占譬囊璧薹薹。霎妻薹霪萋霎囊i 妻薹蓥襄雅荔；羹囊 茎薹；薹囊妻翼；霎冀冀薹= 萎薹薹；耋；鑫藿i 妻萋；蠢萋委； 薹耋主差；羹萎薹垂驱囊，冀雾甄薹；霎妻荔；鏊鍪妻窭薹j 主委薷 嘎j 蠢霎耋萋霎；霎薹茎奏萎；鍪羹篓藿霆羹羹| 霎 雾薹霎；蕈霎冀萎霎；纂誓囊囊蠹薹冀簟摹霎霎薹型茎荔 第垂蠹l 堡i 霎日曰妻璧囊重垦藿丞孝堇璧 量主! 匿夏雾瑟绍薹羹雾蒿羹冀嚣曩雾茎薹蓁 嘉篓秦篓些 i 霎薹霉墓妻霪囊塾囊蠢秆鐾i 章毫莛簿! i 室i 茎茎； 夔雾童l i 妻萎墓j 毒善；蠹蠢；薹藿琶委耄。露围蒡鎏羹；薹薹薹錾蠹囊囊萋萋味耋善耋囊霎蚕薹萋奏雾蓑羹萋薹! 垂两蜮鎏蠢薹霪 蓄国堡藿薹霎雾 驼襄q弱堑；它型霎耋篓；委奏姜霎! 篓露一蓦 萎羹蕈学囊目萋萋! 冀l j 。| 鐾萱“! i 蚤蚤薹妻墓薹j 蠹翼萋薹薹妻妻篓霎薹霎冀蠢薹i 翼薹鐾霾蓁霪蓁囊妻薹鋈 墓墓委荔篓墓墼萋奏蔷；以姜麦霪薹鬈鍪蠹霎塞鬟篓篓；羹雾薹霎霎主奏 委篓蓁雾鎏薹霉霉奏蓁i 霎霎萋臻囊荔篓冀薹 囊萋茎蓁蓁i一茎塞霎奏羹_f冀曩薹耋囊!霉萋囊萋奏薹蠢薹 攀奏薹琴；囊耋蔓荔攀囊萎i翼莓童娶篓篓囊!鼋茎茎霎擎囊 窆萎薹萋霎萋薹霹霹霎叁屠匡薹蓥麦雾；錾塑蓁蓁蒌蓁蓁雾蓁薹塑 羹薹鎏蓁霎雩薹蒌婆蓁霎。蓁薹蓁雾羹竖霎蓁羹薹萋i百 第蓍结薹墅萋鋈囊至；薹孽；季重薹：；薹 羹蓁鋈羹薹薹 薹妻 二= 摹蒿姜夏墓耋萋奏鬻j 翼妻i 二三三j ； 星莹囊墓耄墓霎= 妻霉蜜枣；姜孽；鬟季羹鋈莹妻嚣i 墓雾；囊事鍪囊；摹霎鎏霪墓重茎量囊雾参篓霉薹耄雾二广零薹圣霎薹嚣| = 薹蓁 薹薹； 鍪垂篓鎏曩；蠢蠢篓霉冀茎妻毫；霪藩 囊囊薹薹薹主毒塞奏：鼍 娄魂馨翟量蓄 = j j 蔓j _ i i 三；蔓；j ：! 一二二；精窜! 曩萼鼍；譬? | | | | 一蠹| | j | | | | ；墨0 萼刍萝一萝 雪萝t 一| | | | _ 。酾；f 一鼍 鼍主j 熏銎j 毫 毫一o j 毫i 鼍毫蔓毫毒三一蠡黧戛 蚕謇? l j i | | i ? 函蘸鼋笔o | | | | | | | | 懒酬| | | | 一 l 錾季| | | | | | 黼豳| | | | | | | | 葫| | | | 嘲鞴j | | | | | | 一霪| | | | | | 鹕盗裹；j ；i 薹曩量耍三 ；j ；i ；j ； 第二章基于e m d 分解特征和矩特征的汉字字体识别过程 l ，”o 。 | 丁1 ； -_-_-_ 一 ( a f m 。f c 图68 种基本笔画示意图 三经验模式分解( e m d ) 对汉字图像的8 个笔画特征序列分别进行e m d 分解，保留第一个i m f 用 来提取特征 经验模式分解的详细过程见第一章 四提取特征笔画序列的e m d 特征 不同字体包含的各种基本笔画是不相同的例如，宋体、黑体字体的汉字比 楷体、仿宋字体的汉字包含有较多的笔画( a ) ，这意味着宋体、黑体字体的笔画( a ) 特征序列比楷体、仿宋字体的笔画( a ) 特征序列具有较大的高频能量因此，宋体、 黑体字体的笔画( a ) 特征序列经e m d 分解后提取的高频能量将大于楷体、仿宋字体 的笔画( a ) 特征序列的高频能量图3 是两幅大小为1 2 8 x 1 2 8 的汉字图像，左边为黑 体，右边为楷体在它们的下方分别给出了取n = 2 0 0 时的笔画( a ) 特征序列和它们 经e m d 分解以后得到的i m f s 及其余量为叙述方便，我们将黑体和楷体文本图像块 的笔画( a ) 特征序列记为和，记和的第i 个i m f 为觇o ) 和f 彬( d 在下面的实验中，我们所使用的文本块均为2 5 6 级灰度图像，按习惯，0 表示完全 黑像素，2 5 5 表示完全白像素这样，当用基本笔画模板按上述均值方法计算相似 度时，值为0 表示相似度最大，值为2 5 5 表示相似度最小由于在黑体汉字中有较 多的笔画( a ) ，因此，我们看到在中几处出现= o 或接近于o 这意味着笔画 ( a ) 模板与黑体图像块中的某些笔画( a ) 达到了完全耦合或几乎完全耦合而在对 耋警疆皤钥翥霎薹摹薹薹薹餐型l 搴鬟 酶i ! i 羹 雾冀羹蓁羹雾錾羹雾塞薹薹羹蠢鋈蓁蓁羹曩 霪霎蚕曩蓁薹霉妻囊耋茎囊耋霎萋萋 i 黎妻薹奏冀塞毳囊鬟羹攀二董霎童窝6 5 4 ? 0 0 ) 囊耄重囊霪碧冀冀誊萋兰雾型萎雾辇錾二蠢蓉。差墓三三童心望；蓁零喜一蠢姜蓁童薹薹誉醒饕薹蘸鐾：薹黉蠹匿警羹。霎墓菱霉。 謇囊囊冀：霎薹薹萋i 莺冀耄琴童差耄毫差麦奏= 三薹委宴冀奏霎。 雾毒冀霎霎囊薹翥霎! 蠡冀薹翼i 翥到嚣饔i 銎季霪鬟 誓耄霉萋薹$ 6 6 5 ，4霎薹薹重誉至 萋萋薹鏊1 0 0 7 - 5 7 3 9 ( 2 0 0 9 ) 1 5 - 0 1 0 1 t 0 2 萋薹霎耋羹霪鬟薹薹囊蚕鍪i 薷彬塞。薹蓁薹蓁耋一囊， 雾；誊雾蹇薹。冀1 9 8 0 霎雾霎。冀藿爹爹薹囊薹薹囊鬈= 囊鬟 孽霪薹薹蓁霎主菰垂萋襄鍪；囊萎鋈：羹誓；羹萋。篓蓁篓雪 萋霎鬟10 5 0 h m 2 。1 9 9 0 墼，1 9 9 3 薹蓁3 萋痢型蓁耋囊薹萋鍪 薹翼霎蓁j 1 9 9 3 碧珏囊薹冀萋薹辇鍪纛篓i 1 9 9 5 篓薹鍪薹 囊奏爹| 囊霎萋霎萋菱萎墓孽为羹霎萋| 耋而耋茎嗣姜； i 薹螽掌塞 1 i 1 墓妻摹霎 薹囊薹囊薹薹薹j 萋碧囊鎏；菁髦彗璧i 薹零誊羹羹= 霎 羹孽受萎? 薹薹鍪囊妻= 萋耄耄铲j 羹雾囊鬟薹；耋喜图= 囊 蓑囊霪黼雾。囊蚕羹霪嚣3 4 0 9 ；冀冀羹霪鐾5 5 0 9 ，薹囊羹酬 鏊磊眭i 霾薹矍| | | 蚕；雾囊霎蚕i 夔盔霜曼；囊雾薹= 薹薹萎 主y 。：善i 蒌囊雾；霪霎二雾薹；薹童霉塞，薹薹耋! 斋娑5 羹茎冀萎； 羹霎蘑凄耋囊1 3 ，8 1 4 ：! 霪；薹羹囊1 8 耋篓薹羹墓j 羹譬羹! 蠢塑篓茎室图茎一冀囊霎i 1 2 薹委荔鬻蠢 蓁萋妻鍪霎薹；篓萎篓童! 妻孽羹蓁：塑囊薹羹羹! 篓霪 墓萋鍪i 囊囊矍雾霾；鋈蓁蠢霎霎蚕羹薹霎二蓁斡型萎薹 e i 羹羹i 萋薹萋雾茎8 7 5 9 。雾霎囊耋；薹鋈氢鎏二雾篓羹鏊霎 薹；霎鐾蓁耋；羹霎萋蠢二茎霎霎i 薹篓墓垂蓁：妻矍i 薹鍪薹。 第二章基于e m d 分解特征和矩特征的汉字字体识别过程 第4 步利用z 艘1 ，按照本章第四节所述，计算该文本图像块的笔画( i ) 能量： 第5 步令江f + l ，若f 8 ，转第2 步：否则，转第6 步： 第6 步求，的均值，作为特征向量的第9 个特蓁；雾鋈霎霪雾錾雾雾鐾， 翼翥窦薹羹篓霎蓁冀羹雾羹蓁 封纛墼藜雾堕鋈薹簿薹羹鬟薹篓薹雾薹羹霾囊薹鋈翥霎鬟雾耋雾霪；堑 雾i 委6 4 1 文献标识码b 文章编号1 0 0 7 - 5 7 3 9 ( 2 0 0 9 ) 1 5 -0 1 0 3 - 0 1 济源市是河南省核桃主产区之一，因核桃苗木需求量 很大为快速获得良种苗木2 0 04 年8 月至2 0 0 7 年8 月进 行了大田核桃多季嫁接快速育苗技术试验。试验采取9 月 播种青皮核桃，翌年5 - 7 月进行夏季芽接。培育出当年速生 嫁接苗；8 9 月芽接培育出半成品苗；第3 年再对剩余砧木 苗进行枝接，达到了2 个生长周期全部出圃的目的。现将大 田核桃多季嫁接快繁技术总结如下。 1 培育砧木苗 1 1 圃地选择及整地 选择地面平整、灌溉方便、排水良好、地下水位深、土层 深厚、交通便利的砂壤土地做苗圃地。整地时，施复合肥7 5 0 第二章基f e m d * 解特和矩特征的字字体识别过程 图l o2 4 类样本笔画( a ) 的一阶特征图 第二章基f e ) 分解特征和矩特征的汉字字体识别过程 六分类器设计 图2 4 类样本笔画( a ) 的二阶特征图 获得字体图像块的特征向量之后，下面的任务是设计分类器进行字体分类 分类器的设计是模式识别中的关键问题本文设计了两种分类器：欧式距离分类 器和改进的二次判别分类器( m q d f ) ，进行对比识别下面分别介绍这两种分类器 1 欧式距离分类器 在所有的基于距离的分类器中，欧式距离分类器是最简单的一种设 是待 识别字体的第，个笔画能量，r 是第 种字体的第个笔画能量的均值当满足 第；爰季丐蠢著瓢黝影| 垂参奏霎礤镉! 嵇 鐾蒸錾蒌雾蓁冀羹鋈蓁藿薹薹冀翼 鎏扣蔼i 薹冀柏s 霎字伍i i ；奏霎羹耋薹霪蓥7 笺薹妻羹；妻矍蕈荔| i 萎i 霉霉! j | | 苎囊妻琴墓錾姜：i 雾囊鐾主矍妻i 冀萋蚕萋蚕萋闭凌醒霪蚕攀蓁；鋈剐n 丝霪；垂蓁羹? 薹旁萋冀j 霎蓄霪亨；囊霪霪蚕；圣_ 萎霪萋；薹髫羹孽薹 萎| 藿囊羹nk 荨篓誉垂 薹冀萋露攀妻霉耋蠢蘩。囊羹篓雩雷鬻芝薹冀囊意垡羹堇至誊= 薹薹薹， 蔓一! ；喜i 羞莹：霉i 一蓦耋耋 囊篓擎妻i ；i ；。；i i = 塞茎霎主； 藁囊蓁薹! 薹薹；i l 亨i 碍主薯l ；? j 一量；三二；薹i 奏囊蓁霎藜冀薹翼蠢霎荔：茬些蓁囊；霎饕羹薹ii 鼋二l5 一 i 豢；嚣霪4 。葫誊霎耋主茎i 塞! ；差熏i ；囊霎塞妻篓萝童鞫雾雾奏，霉嚣 薹囊霎薹；= 9 茎囊薹萋，蓁薹奏囊垦耋委耋耋鋈i = 霪。霉重一季一 囊萋。奏萋篓霎耄霎；蠹蓁囊萜翼冀主薹雪 舀薹囊蠢辇孽童 薹委霎| j 匡匡匡i 羹薹囊笋薹 童耋笋i i i 堡运窖窖霎藿摹薹墼il 翼冀 薹薹| ! ! ；j j 二羹萋妻i ? 薹薹雾篓：l l l l l j = 囊囊羹嗣。鬟耋昆蓁夔薹萋羹； 薹錾嘎囊萎塑著篓鬟薹萋鸶萋囊鍪篓薹霪囊霉耋耋囊：薹 缓耋藿冀霉薹i 霍萎萋荔薹耋 羹藿薹妻霎蓁薹；霪蓁霎i 荔翼霎蘑篓蓁需i 萎羹羹霎 耋霎薹妻萎k 蠹；羹霎雾羹鬟邛鐾霎；譬薹雾霎秦薹蓁i 霸蓁h 霎萋蠢霎鍪= 羹霎囊萎霎篓霪薹= 霪霎：蓁孽霎；冀霆 薹霎萋羹羹羹，耋霎藜霉囊；霎薹二鏊雾。霪蠢；篓蓁萎霎羹i 囊 萋囊要菱囊j 藿霉。雾妻冀萋薹；霎囊奏；薹雾篓鬻萋篓i 囊荔翼萎，茎篓荔蠢羹薹i 蓁霎荦萋l 篓豸辇薹j 一奏囊霎篓翼 雾鋈霎羹蓁j i i 薹萋蚕茎蠢嘉篓羹霎= 童耄篓囊嘉妻羹薹萎； 囊霪蠢薹野粪羹鐾錾篓；霎参霪蓁薹薹童雾蠢攀刿：薹一i 妻萎 篓雾誊萋； 季茎霉垂霎主羹蓍二 塞萎i 霎耄：j 釜 曼! i | | 王 至三王 i 羔三一；耋鬻垂萎雾享主零鳖誓善垂妻 耋雾j 喜董霉孽季妻妻。一；= 墓_ j j _ 王至至至乏 i _ 至垂妻蓄蠹奏| 蚕藿謇妻薹善j 茎i ：量一一囊j 蠢薹季囊 第二章基于e m d 分解特征和矩特征的汉字字体识别过程 a ：丢k 硝 af ：1 上式中，k 是类别数目，2 表示第f 个类别的协方差矩阵的第k + 1 个特征值 七字体识别系统 根据以上分析，一个完整的字体识别系统如图5 所示 1 5 图9 字体识别系统示意图 第三章实验结果及分析 第三章实验结果及分析 为了验证本文方法的有效性，我们选取了6 种常用的汉字字体，即宋体、楷 体、黑体、仿宋、隶书和幼圆每种字体又分4 种字形，即标准体、粗体、斜体和 粗斜体，总共2 4 种字体( 形) 训练和测试样本分为两类，即计算机生成的文档图 像和经扫描仪获得的文档图像计算机生成的文档图像由p h o t o s h o p7 0 生成，图 像分辨率为7 2 p i x e l s i n c h ，灰度模式扫描图像由h ps c a n j e t3 6 7 0 扫描仪扫描 获得，扫描分辨率为9 6 d p i ，灰度模式对每种字体，我们生成计算机图像4 0 幅， 大小为2 5 6 x 2 5 6 像素，其中2 0 幅作为训练样本，另2 0 幅作为测试样本对每种字 体，我们生成扫描图像各2 8 幅，大小为2 5 6 x 2 5 6 像素，其中2 0 幅作为训练样本， 另8 幅作为测试样本 1e m d 特征实验 下面是基于e m d 特征的两类样本在不同序列长度时的实验结果，表中m q d f 后括号内的数字为m q d f 中后的取值： 样本来源序列长度分类器识别率 2 0 套扫描样本 2 0 0 0 0 m q d f ( 3 )9 4 7 9 1 7 ( 1 8 2 1 9 2 ) 2 0 套扫描样本 2 0 0 0 0 欧式距离9 4 2 7 0 8 ( 1 8 l 1 9 2 ) 2 0 套扫描样本 l o o o o m q d f ( 3 ) 9 5 8 3 3 3 ( 1 8 4 1 9 2 ) 2 0 套扫描样本 1 0 0 0 0 欧式距离 9 4 7 9 1 7 ( 1 8 2 1 9 2 ) 2 0 套扫描样本 2 0 套扫描样本 2 0 套扫描样本 2 0 套扫描样本 2 0 套计算机样本 2 0 套计算机样本 2 0 套计算机样本 2 0 套计算机样本 m q d f ( 3 )9 5 8 3 3 3 ( 18 4 1 9 2 ) 欧式距离9 2 7 0 8 3 ( 17 8 19 2 ) m q d f ( 2 )9 2 1 8 7 5 ( 1 7 7 1 9 2 ) 欧式距离 9 3 2 2 9 2 ( 1 7 9 ，1 9 2 ) m q d f ( 3 )9 9 5 8 3 3 ( 4 7 8 4 8 0 ) 欧式距离9 9 7 9 1 7 ( 4 7 9 4 8 0 ) m q d f ( 3 )9 8 9 5 8 3 ( 4 7 5 4 8 0 ) 欧式距离 1o o ( 4 8 0 4 8 0 ) x o o o o 0 o 粼舢 咖咖 咖咖 湖湖 “ 5 5 5 5 2 2 第三章实验结果及分析 2 0 套计算机样本 2 0 套计算机样本 2 0 套计算机样本 2 0 套计算机样本 2 0 套计算机样本 2 0 套计算机样本 2 0 套计算机样本 2 0 套计算机样本 2 5 6 0m q d f ( 3 ) 2 5 6 0 欧式距离 2 5 6 0 m q d f ( 3 ) 2 5 6 0欧式距离 2 5 6 0m q d f ( 3 ) 2 5 6 0 欧式距离 2 5 6 0 m q d f ( 3 ) 2 5 6 0 欧式距离 2 矩特征实验 9 8 7 5 ( 4 7 4 4 8 0 ) 9 9 3 7 5 ( 4 7 7 4 8 0 ) 9 9 5 8 3 3 ( 4 7 8 4 8 0 ) 9 9 5 8 3 3 ( 4 7 8 n 8 0 ) 9 8 5 417 ( 4 7 3 n 8 0 ) 9 9 3 7 5 ( 4 7 7 n 8 0 ) 9 8 3 3 3 3 ( 4 7 2 4 8 0 ) 9 9 3 7 5 ( 4 7 7 4 8 0 ) 下面是基于矩特征的两类样本在不同序列长度时的实验结果： 样本米源序列长度分类器识别率 2 0 套扫描样本 2 0 套扫描样本 2 0 套扫描样本 2 0 套扫描样本 2 0 套扫描样本 2 0 套扫描样本 2 0 套扫描样本 2 0 套扫描样本 2 0 套扫描样本 2 0 套扫描样本 2 0 套扫描样本 2 0 套扫描样本 5 0 0 0 0 m q d f ( 1 1 ) 5 0 0 0 0 欧式距离 5 0 0 0 0 m q d f ( 1 1 ) 5 0 0 0 0欧式距离 5 0 0 0 0 m q d f ( 1 1 ) 5 0 0 0 0 欧式距离 2 0 0 0 0 m q d f ( 1 1 ) 2 0 0 0 0 欧式距离 2 0 0 0 0 m q d f ( 1 4 ) 2 0 0 0 0欧式距离 2 0 0 0 0 m q d f ( 1 4 ) 2 0 0 0 0 欧式距离 2 0 套计算机样本 1 0 0 0 0 0 m q d f ( 9 ) 2 0 套计算机样本 1 0 0 0 0 0 欧式距离 2 0 套计算机样本1 0 0 0 0 0 m q d f ( 9 ) 2 0 套计算机样本 10 0 0 0 0 欧式距离 9 8 9 5 8 3 ( 1 9 0 1 9 2 ) 9 5 3 1 2 5 ( 1 8 3 1 9 2 ) 9 8 9 5 8 3 ( 1 9 0 1 9 2 ) 9 3 2 2 9 2 ( 1 7 9 1 9 2 ) 9 9 4 7 9 2 ( 1 9 1 1 9 2 ) 9 4 2 7 0 8 ( 1 8 1 1 9 2 ) 9 4 7 9 1 7 ( 1 8 2 1 9 2 ) 9 3 7 5 ( 18 0 1 9 2 ) 9 5 8 3 3 3 ( 18 4 1 9 2 ) 9 4 2 7 0 8 ( 1 8 1 1 9 2 ) 9 3 7 5 0 8 0 1 9 2 ) 9 3 2 2 9 2 ( 1 7 9 1 9 2 ) 10 0 ( 4 8 0 4 8 0 ) 9 7 5 ( 4 6 8 4 8 0 ) 9 9 5 8 3 3 ( 4 7 8 n 8 0 ) 9 7 916 7 ( 4 7 0 4 8 0 ) 2 0 套计算机样本 10 0 0 0 0 m q d f ( 9 ) 10 0 ( 4 8 0 4 8 0 ) 2 8 第三草 萎泰狴量嚣忿钴) 2 0 0 9 囊耋i 竺薹 参考文献 参霎羹冀 ! i i 垂童雾j 象薹雾，薹羹藿| 薹薹羹薹羹霎蓁羹鋈薹薹熏。鐾薹薹；琴萋i 鋈i ；| 蓁薹 主蓁霪。 8 粪i 霪鋈；雾羹冀。羹墓羹黍霎薹雾羹霪雾藿冀蓁雾冀霆：雾雾雾篓，璧蓄萋i 霉塞i 霎il 蠢雾蚕一l 篓蚕； l 萋 蓁璺塞篓蓁萋订囊? 囊i生竖藿薹薹。 霎薹蠢薹羹囊萋薹薹莛萋翼薹萋孽摹窆薹蓁塞萎耋| 霎薹霉薹主襄琴塞；囊攀耋蓉 囊霉喜薹妻零釜薹主薹主霎 1 1 - 0 1 平菇是常见的食用菌类，在栽培条件不适宜的情况下， 其生长发育受阻出现畸形，不但影响产量，而且由于品相 不好。商品价值降低。了解平菇产生畸形的原因，及早采取 预防措施是很必要的。 l 蓝色菇 菌盖边缘产生 蓝色的晕圈，有的菇体表面全部为蓝色 盖覆。发生原因。菇房内采用煤灶加温，或者菇房紧靠厨 房。由于煤炭燃烧时产生二氧化硫、一氧化碳等毒害气体， 加上通风换气较差，造成菇体中毒，进而发生变色反应。 防治措施。冬季菇场增温措施宜采用太阳能、暖气、电热等 方法如采用煤火、柴火等方法加温应设置封闭式传热的 烟火管道，防止二氧化硫等有毒气体进入菇房。 2 萎缩菇 幼菇停止生长出现萎缩、死亡。发生原因。培养基营 参考文献 2 0 0 4 ， 4 3 0 4 3 3 1 7 郑天翔，杨力华经验模式分解算法的探讨和改进中山大学学报，2 0 0 7 ， 4 6 ( 1 ) ：1 6 1 8 c h e nq h ，h u a n gne ，r i e m e n s c h n e i d e rs ，x uy s ab s p l i n ea p p r o a c h f o re m p i r i c a lm o d ed e c o m p o s i t i o n s j a d v a n c e si nc o m p u t a t i o n a l m a t h