检索结果-内蒙古大学图书馆

湖南农业大学学报(自然科学版) 2025年第1期51卷 123-130页

作者：袁红春肖智豪上海海洋大学信息学院上海201306

现有的鱼群异常行为检测方法无法有效提取高级语义信息、特征学习不足,且缺乏对异常样本的学习和提取关键特征的能力,无法满足现有的大规模水产养殖需求。笔者结合深度学习技术,提出了一种伪异常引导的融合注意力和记忆增强的鱼群异常... 详细信息

现有的鱼群异常行为检测方法无法有效提取高级语义信息、特征学习不足,且缺乏对异常样本的学习和提取关键特征的能力,无法满足现有的大规模水产养殖需求。笔者结合深度学习技术,提出了一种伪异常引导的融合注意力和记忆增强的鱼群异常行为检测方法:通过在视频序列中随机选择跳跃的帧构建伪异常合成器生成伪异常样本,增强对异常样本的感知能力;提出选择性内核频率通道注意力(SKFca)机制,在选择性内核(SK)注意力的基础上引入频域信息,以捕捉更丰富的输入信息;通过瓶颈注意力(BAM)机制在通道和空间维度上抑制不相关的背景特征,突出前景目标特征;在2种注意力模块后面添加记忆增强模块,将异常样本的编码特征替换为正常样本的编码特征,扩大异常样本输出与输入的重构误差;将记忆增强后的通道和空间维度上的关键特征和频域特征融合,以全面提取高级语义信息。结果表明,本研究所提方法在2种自制的鱼类数据集上检测效果都很好,曲线下面积(AUC)分别达0.953和0.957,且能实现对异常的精确定位。

关键词：鱼群异常行为检测高级语义信息深度学习伪异常引导注意力机制记忆增强

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于多通道单回归的太平洋长鳍金枪鱼渔场预测模型与可解释性研究

引用

水生生物学报 2025年第3期49卷 13-25页

作者：赵诣袁红春上海海洋大学信息学院上海201306 农业农村部渔业信息重点实验室上海201306

为提高太平洋长鳍金枪鱼渔场预报准确率,探索深度学习及可解释性方法在长鳍金枪鱼渔场预报领域中的应用,采用太平洋区域(120°E—80°W、45°S—45°N)2000—2021年长鳍金枪鱼延绳钓渔业数据,选取了月份、经纬度、海洋... 详细信息

为提高太平洋长鳍金枪鱼渔场预报准确率,探索深度学习及可解释性方法在长鳍金枪鱼渔场预报领域中的应用,采用太平洋区域(120°E—80°W、45°S—45°N)2000—2021年长鳍金枪鱼延绳钓渔业数据,选取了月份、经纬度、海洋温度、海洋盐度、叶绿素浓度、混合层深度等16种原始特征数据,涉及标量、向量、矩阵和张量,通过组织残差结构的卷积神经网络和全连接神经网络,构建了一种新型多通道单回归深度学习模型。该模型能同时使用不同大小不同分辨率的数据,利用卷积运算的强大适应能力提取各类环境因子的潜在特征并进行融合完成预测任务。同时引入SHAP(SHapleyAdditiveexPlanation)可解释方法对样本各个参数贡献度进行分析,沿不同维度累加SHAP值挖掘环境因子与渔获量间的内在关系,为科学分析提供实用的分析方法。结果表明,本模型能通过海量异构数据正确学习特征因子与长鳍金枪鱼渔场位置和渔获量间的相关关系,与其他渔场预测模型(随机森林、XGBOOST、广义加性模型、支持向量机、长短期记忆网络和BP模型)相比,该模型的均方误差、均方根误差和平均绝对误差最低,分别为0.00322、0.0567和0.272,较其他模型相比降低了3.9%—82.6%。该研究模型可以有效适应异构数据输入,完成端到端的学习任务。同时,通过对SHAP值的多维度分析也证明了渔获量分布与许多环境因子具有高度相关性,包括海洋温度、海洋盐度、混合层深度和海面异常高度。除此之外,可解释性方法还揭示了溶解铁对长鳍金枪鱼渔获量的相关关系。可解释性深度学习可以作为一种新的特征因子研究方法应用在环境因子与生物习性的相关性研究领域中,为传统生物学特征研究提供新的研究思路。

关键词：渔场预测深度学习卷积神经网络可解释性人工智能太平洋长鳍金枪鱼

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于深度学习集合优化模型的径流区间预测研究

引用

水利学报 2025年第2期56卷 240-252,265页

作者：黄靖涵王兆才吴俊豪姚之远上海海洋大学信息学院上海201306 华东师范大学河口海岸学国家重点实验室上海200241

由于极端天气事件趋多趋强和径流变化的复杂性,实现准确的径流预测具有挑战性,且以往研究多基于确定数值的点预测,难以考虑不确定性影响,导致预测结果缺乏实用性。本研究开发了基于气象和水文变量的径流区间预测深度学习集合模型。首先... 详细信息

由于极端天气事件趋多趋强和径流变化的复杂性,实现准确的径流预测具有挑战性,且以往研究多基于确定数值的点预测,难以考虑不确定性影响,导致预测结果缺乏实用性。本研究开发了基于气象和水文变量的径流区间预测深度学习集合模型。首先通过皮尔逊相关系数(PCC)筛选出影响径流的关键驱动变量;接着将原始数据通过变分模态分解(VMD)分解为多个模态分量(IMFs);然后利用互补集合经验模态分解法(CEEMD)对分量进行二次分解,捕捉更多的数据细节;径流的点预测结果由融合注意力机制的门控循环单元(AM-GRU)来取得,并使用改进的麻雀优化算法(ISSA)优化GRU的学习率、隐藏层维数等超参数以提升模型性能;最后,引入了非参数核密度估计(NKDE)进行径流区间预测。采用构建的组合模型VMD-CEEMD-ISSA-AM-GRU(VCIAG)对嘉陵江流域的9个水文站点进行多期预测。计算结果表明:本文模型在短期尺度表现优异,多个站点的纳什效率系数(NSE)接近1;在洪水预报方面,模型在东津沱站、武胜站、金溪站的NSE分别为0.73、0.92和0.92;此外,通过沙普利值法(Shapley)量化了输入变量对径流的影响。本研究提出的VCIAG模型不仅在径流点预测精度方面表现出色,而且在不确定性的区间预测方面也有显著优势,可为管理者提供更加准确、可靠的径流信息,从而在实践中更好地支持径流风险评估和科学决策方案的制定。

关键词：深度学习集合模型径流区间预测模态分解改进的麻雀优化算法注意力机制

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

引用

上海海洋大学学报 2025年第1期34卷 94-110页

作者：雷文晶徐兢贾钊柳轶帆郭旭王俊亚邹钧上海海洋大学水产与生命学院上海201306

克隆了草鱼(Ctenopharyngodon idella)TAP1、TAP2a、TAP2t基因、分析了其在系统进化中的地位,发现草鱼TAP基因结构非常保守,与鲤科鱼类亲缘关系最近。通过对TAP蛋白的结构预测发现草鱼TAP蛋白含有多个跨膜区,并具有ATP结合盒式蛋白(ATP-... 详细信息

克隆了草鱼(Ctenopharyngodon idella)TAP1、TAP2a、TAP2t基因、分析了其在系统进化中的地位,发现草鱼TAP基因结构非常保守,与鲤科鱼类亲缘关系最近。通过对TAP蛋白的结构预测发现草鱼TAP蛋白含有多个跨膜区,并具有ATP结合盒式蛋白(ATP-binding cassette transporter, ABC)超家族的典型结构特征。草鱼TAP基因在脾脏和头肾组织中表达量较高;感染嗜水气单胞菌(Aeromonus hydrophila)72 h后,TAP1、TAP2a、TAP2t表达显著上调。植物血凝素(Phytohemagglutinin, PHA)和聚肌苷酸-聚胞苷酸(Polyinosinicpolycytidylic acid)均可诱导草鱼TAP1、TAP2a、TAP2t的表达。此外,分析了细胞因子对TAP基因表达的影响,结果显示,伽马干扰素(IFN-γ)和白介素1beta(IL-1β)上调TAP1和TAP2t的表达。EPC细胞在感染鲤春病毒血症病毒(Spring viraemia of carp virus, SVCV)12、24和36 h后TAP1的表达量显著升高,TAP2t表达在12 h得到上调,提示TAP1和TAP2t参与宿主应答SVCV的免疫反应。研究结果为阐明鱼类MHC I的抗原呈递机制奠定基础。

关键词：抗原加工相关转运蛋白TAP MHCⅠ 草鱼转录表达分析细菌病毒

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

凡纳滨对虾摄食不同饵料的声音信号分类模型研究

引用

南方水产科学 2025年第2期21卷 27-37页

作者：曹正良王子贤李钊丞姜珊蒋千庆胡庆松靳雨雪上海海洋大学海洋科学与生态环境学院上海201306 上海海洋大学海洋生物资源与管理学院上海201306 上海海洋大学工程学院上海201306

利用机器学习技术对凡纳滨对虾(Litopenaeus vannamei)摄食不同饵料时的声音信号进行分类,旨在比较不同分类模型的性能,确定最优模型,为对虾养殖中饵料管理的信息化提供参考。研究选取对虾摄食沙蚕、颗粒饲料和鱿鱼时的声音信号,经降噪... 详细信息

利用机器学习技术对凡纳滨对虾(Litopenaeus vannamei)摄食不同饵料时的声音信号进行分类,旨在比较不同分类模型的性能,确定最优模型,为对虾养殖中饵料管理的信息化提供参考。研究选取对虾摄食沙蚕、颗粒饲料和鱿鱼时的声音信号,经降噪滤波处理后,通过2类方式分类:1)基于音频特征向量,分别建立支持向量机(Support Vector Machine,SVM)、随机森林(Random forest,RF)和k-最近邻(k-Nearest Neighbor,KNN)模型;2)基于梅尔频谱图,建立卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)模型。结果表明,结合Mixup数据增强技术和粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization,PSO)的CNN模型在准确率方面表现最佳,达到91.67%。4个模型在识别颗粒饲料的召回率均超过90%,说明摄食颗粒饲料的声音信号相较于摄食沙蚕和鱿鱼等软体饵料更易识别。CNN模型不仅在准确率、精确度、召回率和F1分数等指标上均优于上述传统模型,同时能够适应复杂声学信号的分析需求,具有较大的应用潜力。

关键词：凡纳滨对虾被动声学声音信号分类机器学习卷积神经网络模型

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于改进YOLOv8n的水下鱼类目标识别轻量化模型

引用

上海海洋大学学报 2025年第1期34卷 188-200页

作者：曹宇李佳阳王芳上海海洋大学工程学院上海201306

针对复杂水下环境中鱼类目标识别精度不足、传统目标识别模型复杂度高、识别速度慢等问题,出现了一种基于改进YOLOv8n的水下鱼类目标识别模型YOLOv8n-fish。本文提出轻量级双卷积模块C2fDualConv,以改善YOLOv8n中C2f模块的特征学习能力... 详细信息

针对复杂水下环境中鱼类目标识别精度不足、传统目标识别模型复杂度高、识别速度慢等问题,出现了一种基于改进YOLOv8n的水下鱼类目标识别模型YOLOv8n-fish。本文提出轻量级双卷积模块C2fDualConv,以改善YOLOv8n中C2f模块的特征学习能力;基于高效的结构重参数化思想设计全新的颈部网络EffQAFPN,以平衡目标模型的识别精度和速度;采用二阶段微调方法,提升水下弱光及干扰物环境下鱼类目标识别模型的识别精度。实验结果表明,YOLOv8n-fish模型在测试集的平均精度为97.47%,较传统YOLOv8n模型提升了1.07%;而改进后模型的参数量、浮点运算量和模型内存占用量仅为原始模型的56.1%、82%和66.7%。YOLOv8n-fish模型的识别速度仅次YOLOv5n-P6,可达到121帧/s。实验结果表明,YOLOv8n-fish模型在保持高识别精度的同时显著降低计算成本,为水产养殖的智能监测提供有效的技术支持。

关键词：水产养殖 YOLOv8n 双卷积模块轻量化深度学习

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

改进北方苍鹰算法及其在智能汽车路径规划中的应用

引用

汽车安全与节能学报 2025年第1期16卷 148-158页

作者：匡兴红沈佳成上海海洋大学工程学院上海201306

针对传统北方苍鹰算法(NGO)存在易陷入局部最优值、寻优精度低、收敛速度慢等问题,提出一种多策略改进北方苍鹰算法(INGO),并应用于智能汽车的路径规划,规划了一条路径最平滑、节点最少、距离最短的汽车路径。采用佳点集分布、融合黄金... 详细信息

针对传统北方苍鹰算法(NGO)存在易陷入局部最优值、寻优精度低、收敛速度慢等问题,提出一种多策略改进北方苍鹰算法(INGO),并应用于智能汽车的路径规划,规划了一条路径最平滑、节点最少、距离最短的汽车路径。采用佳点集分布、融合黄金正弦策略、Levy飞行策略、趋优反向学习、Cauchy变异策略改进北方苍鹰算法,并进行了基准测试函数对比以及智能汽车路径规划仿真。结果表明:相比其他算法,INGO算法在寻优和稳定性上具有明显优势;在2种不同地图上生成的路径最平滑,适应度最优分别下降3.7%、16.3%,节点个数最优分别下降14.3%、21.4%。

关键词：改进北方苍鹰算法(INGO) 佳点集黄金正弦 Levy飞行趋优反向学习 Cauchy变异路径规划

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于时滞耦合CPG的六足机器人步态控制

引用

力学季刊 2025年第1期46卷 39-50页

作者：王鸿翔吴开军宋自根上海海洋大学信息学院上海201306 同济大学航空航天与力学学院上海200092

受生物运动神经系统启发而来的中枢模式发生器(Central Pattern Generator,CPG)控制理论方法,可以实现腿足机器人产生多种不同的步态模式,在机器人的仿生运动控制中具有重要意义.针对六足机器人的步态运动控制,首先改进了经典的VDP(Van ... 详细信息

受生物运动神经系统启发而来的中枢模式发生器(Central Pattern Generator,CPG)控制理论方法,可以实现腿足机器人产生多种不同的步态模式,在机器人的仿生运动控制中具有重要意义.针对六足机器人的步态运动控制,首先改进了经典的VDP(Van derPol)振荡器模型,增加了其周期节律信号上升和下降阶段的时间占比函数,进而可以实现机器人腿足摆动相和支撑相的参数调控.其次,采用改进的VDP振荡器作为功能结构单元,利用单元之间的耦合时滞实现对步态模式的调控,构建了单向环形的新型时滞耦合CPG控制器.进一步,我们在SolidWorks中设计了一款六足机器人模型,并通过ADAMS和MATLAB联合仿真实验,实现了六足机器人常见的三足、四足和五足三种步态模式.最后,通过对实物样机的步态测试实验,验证了所提出的时滞耦合CPG控制系统的可行性和有效性.

关键词：中枢模式发生器时滞耦合 VDP振荡器六足机器人步态运动

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于YOLOv7的轻量化农田害虫检测算法

引用

湖南农业大学学报(自然科学版) 2025年第2期51卷 103-112页

作者：张鹏程矫桂娥毕卓上海海洋大学信息学院上海201306 上海建桥学院信息技术学院上海201306

针对现有的害虫检测算法存在计算量和参数量大、检测精度较低等问题,本文提出了一种基于YOLOv7的轻量化农田害虫检测算法。首先,将轻量级GhostNetV2和PConv模块分别引入主干网络和颈部网络,在降低网络的参数量和计算量的同时减少通道的... 详细信息

针对现有的害虫检测算法存在计算量和参数量大、检测精度较低等问题,本文提出了一种基于YOLOv7的轻量化农田害虫检测算法。首先,将轻量级GhostNetV2和PConv模块分别引入主干网络和颈部网络,在降低网络的参数量和计算量的同时减少通道的特征冗余;其次,引入可变形大核注意力机制(D-LKA),增强模型对不规则形状的目标信息的捕捉能力;然后,在颈部网络运用尺度内特征交互模块AIFI提升尺度内和尺度间的特征交互能力;最后,针对特征融合导致的特征信息丢失的问题,引入CARAFE上采样算子,以提高模型的感知野,增加特征信息流通,减少特征损失。结果表明:改进后的算法对农田害虫的检测精度达到了72.1%;相较于YOLOv7,其参数量下降43.4%,计算量下降37.0%。本文提出的检测算法在实现模型轻量化的同时,提高了检测结果的准确率,可为农业智能机器的研究提供参考。

关键词：害虫检测 YOLOv7 轻量化注意力机制特征融合

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

一种融合时空特征的物联网入侵检测方法

引用

信息安全研究 2025年第3期11卷 241-248页

作者：翁铜铜矫桂娥张文俊上海海洋大学信息学院上海201306 上海建桥学院信息技术学院上海201306

针对不平衡的物联网流量数据集中攻击样本不足且类别较多降低了检测模型的分类准确率和泛化能力等问题,提出一种融合时空特征的物联网入侵检测方法(BGAREU).首先对数据进行规范化处理,并采用SMOTEENN方法改善训练样本的数据分布;然后通... 详细信息

针对不平衡的物联网流量数据集中攻击样本不足且类别较多降低了检测模型的分类准确率和泛化能力等问题,提出一种融合时空特征的物联网入侵检测方法(BGAREU).首先对数据进行规范化处理,并采用SMOTEENN方法改善训练样本的数据分布;然后通过双向门控循环单元(BiGRU)和多头注意力(multi-head attention)提取时序特征和全局信息,并结合ResNext网络和U-Net网络构建多尺度的空间特征提取网络,再将高效通道注意力(ECA-Net)加入残差单元中以增强局部表征能力;最后将融合的特征输入Softmax分类器进行多分类.实验表明,在物联网流量数据集UNSW-NB15,NSL-KDD,WSN-DS上与其他模型相比,该模型在各项指标上均有2%以上的提升.此外,还通过对比多种注意力机制验证了ECA-Net具有更强的表征能力,并探索了多头注意力中不同数量的注意力头对模型性能的影响.

关键词：入侵检测双向门控循环单元多头注意力多尺度特征提取高效通道注意力

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：

通借通还

建议与咨询 留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

请选择保存的检索档案： 新增检索档案 确定 取消

请选择收藏分类： 新增自定义分类 确定 取消

通借通还

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：