检索结果-内蒙古大学图书馆

控制工程 2019年第9期26卷 1712-1716页

作者：李成赵海琳长沙民政职业技术学院图书信息中心湖南长沙410004 中南林业科技大学计算机与信息工程学院湖南长沙410004

非负矩阵分解(Nonnegative Matrix Factorization,NMF)给矩阵分解加了非负的约束条件,其分解的子矩阵更容易解释。传统的NMF算法使用基于L2范数的优化目标,不容易识别非线性分布的数据结构。为了解决这一问题,提出一种基于L21范数的正... 详细信息

非负矩阵分解(Nonnegative Matrix Factorization,NMF)给矩阵分解加了非负的约束条件,其分解的子矩阵更容易解释。传统的NMF算法使用基于L2范数的优化目标,不容易识别非线性分布的数据结构。为了解决这一问题,提出一种基于L21范数的正则化非负矩阵分解算法,将非负矩阵分解的目标函数写成L21范数的形式,并在目标函数中加入图正则化项,使其能更好地处理复杂的非线性数据。最后,使用基准数据集,在聚类任务上测试所提出算法的性能。实验结果表明,所提出的算法可以提取数据的关键特征,获得原始数据的低维表示,产生更好的聚类结果。

关键词：非负矩阵分解 L21范数正则化聚类

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乡村振兴背景下湖南省新型职业茶农培育的主要障碍、模式选择与实现路径研究

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福建茶叶 2020年第6期42卷 283-284页

作者：胡红宇陈海红陈政刘宏亮永州职业技术学院信息工程学院湖南永州425000 湖南工学院计算机与信息科学学院中南林业科技大学商学院

乡村要振兴,人才是关键。新型职业农民是乡村先进生产力的代表,也是乡村振兴的骨干力量,当前,农村人才流失比较严重,人才总量不足的问题已经成为湖南农业转型发展和乡村振兴的重要制约因素,为此,本文结合湖南省茶农、茶业、茶业的发展实... 详细信息

乡村要振兴,人才是关键。新型职业农民是乡村先进生产力的代表,也是乡村振兴的骨干力量,当前,农村人才流失比较严重,人才总量不足的问题已经成为湖南农业转型发展和乡村振兴的重要制约因素,为此,本文结合湖南省茶农、茶业、茶业的发展实际,以新型职业茶农队伍建设为研究对象,在分析湖南省省新型职业茶农培育中存在的主要障碍基础上,着力创新机制,提出加快培育一支高素质的新型职业茶农队伍的模式选择与实现路径。

关键词：湖南省新型职业农民主要障碍模式选择实现路径

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河北省交通与农业现代化耦合协调性研究

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经济地理 2020年第3期40卷 152-159页

作者：陈政崔若男周天予刘会平罗娇霞湖南工学院计算机与信息科学学院中国湖南衡阳421002 湖南工学院经济与管理学院中国湖南衡阳421002 湖南省联创低碳经济发展中心中国湖南长沙416006 湖南财经工业职业技术学院会计系中国湖南衡阳421002 中南林业科技大学商学院中国湖南长沙410004

通过协调耦合模型,定量化分析了河北交通与农业现代化之间的耦合协调度的关系,根据2017年河北各市五种与农业相关性较大的交通基础设施指标和五种农业现代化指标,计算出各自两种系统之间的耦合度和协调度,结果表明河北交通基础设施与农... 详细信息

通过协调耦合模型,定量化分析了河北交通与农业现代化之间的耦合协调度的关系,根据2017年河北各市五种与农业相关性较大的交通基础设施指标和五种农业现代化指标,计算出各自两种系统之间的耦合度和协调度,结果表明河北交通基础设施与农业现代化系统整体处于高度协调状态,表明两种系统有着密切的联系;全省农业现代化综合指数整体较低,体现出各市在农业现代化的各方面发展不够平衡;交通基础设施指数、发展度和耦合度指数均体现出南高北低的空间分布聚集性,尤其以交通基础设施指数最为显著,张家口和承德地区农业现代化和交通基础设施均较落后。河北省及各市农业现代化及交通建设在未来发展中应根据两者的耦合协调关系调整发展侧重点。

关键词：农业现代化交通基础设施耦合协调度农业机械化乡村振兴战略

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非标准设计模式的恢复

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计算机工程与设计 2019年第1期40卷 143-148,208页

作者：肖卓宇何锫余波中南林业科技大学涉外学院湖南长沙410200 湖南工业职业技术学院信息工程学院湖南长沙410208 广州大学计算机科学与教育软件学院广东广州510006

为解决非标准设计模式不易恢复的问题,提出一种非标准设计模式恢复方法,关注设计模式重叠与变体,描述设计模式实例重叠的情形。以Decorator为例总结3种典型的变体实现,通过手工的形式验证经典开源系统中State与Strategy模式重叠实例及De... 详细信息

为解决非标准设计模式不易恢复的问题,提出一种非标准设计模式恢复方法,关注设计模式重叠与变体,描述设计模式实例重叠的情形。以Decorator为例总结3种典型的变体实现,通过手工的形式验证经典开源系统中State与Strategy模式重叠实例及Decorator与Composite模式变体的基准数及所处目录位置,以5种主流设计模式恢复工具进行非标准设计模式恢复实验,实验结果表明,矩阵积分评估的策略取得了较好的效果,非标准设计模式恢复值得深入研究。

关键词：设计模式设计模式恢复非标准重叠变体

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大数据在智慧农业中的应用研究

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南方农机 2019年第14期50卷 74-74页

作者：周晓谭骏珊中南林业科技大学计算机与信息技术学院湖南长沙410000 中南林业科技大学计算机与信息工程学院湖南长沙410000

我国是一个农业大国,在农业种植方面有丰富的经验。在大数据时代背景下,智慧农业的全面发展得到了技术上的支持。文章介绍了智慧农业的内涵,并通过分析现阶段智慧农业发展存在的问题,提出可行性措施,旨在加强智慧农业利用大数据信息的... 详细信息

我国是一个农业大国,在农业种植方面有丰富的经验。在大数据时代背景下,智慧农业的全面发展得到了技术上的支持。文章介绍了智慧农业的内涵,并通过分析现阶段智慧农业发展存在的问题,提出可行性措施,旨在加强智慧农业利用大数据信息的科学性。

关键词：大数据智慧农业应用

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基于二进制的印刷体数字识别算法

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计算机与网络 2018年第5期 62-64页

作者：卿东升李建军邓巧玲中南林业科技大学计算机与信息工程学院湖南应用技术学院

为了保证印刷体数字识别的准确性和良好的扩展性,提出了一种基于二进制的印刷体数字识别算法,旨在为每一个被识别的印刷体数字分配一组特定的二进制,从而保证其识别的准确性和可扩展性。通过Matlab编程仿真可知,识别的准确率非常高,证... 详细信息

为了保证印刷体数字识别的准确性和良好的扩展性,提出了一种基于二进制的印刷体数字识别算法,旨在为每一个被识别的印刷体数字分配一组特定的二进制,从而保证其识别的准确性和可扩展性。通过Matlab编程仿真可知,识别的准确率非常高,证明了其识别的可行性。

关键词：数字识别二进制特征值数字分割

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基于粗糙集的不完备信息系统增量式属性约简

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测控技术 2018年第11期37卷 50-54页

作者：李成赵海琳长沙民政职业技术学院图书信息中心湖南长沙410004 中南林业科技大学计算机与信息工程学院湖南长沙410004

属性约简是粗糙集理论在模式识别中一项重要的应用,传统的属性约简算法只适合处理静态的信息系统,而处理不断动态更新的信息系统面临着巨大的挑战。对于不完备信息系统,提出一种增量式的属性约简算法。在不完备信息系统下引入粗糙集理... 详细信息

属性约简是粗糙集理论在模式识别中一项重要的应用,传统的属性约简算法只适合处理静态的信息系统,而处理不断动态更新的信息系统面临着巨大的挑战。对于不完备信息系统,提出一种增量式的属性约简算法。在不完备信息系统下引入粗糙集理论中关于正区域的概念,针对不完备信息系统中属性增加的情形,提出了基于正区域的增量式属性约简算法。实验结果表明了所提出的增量式属性约简算法比非增量式的算法具有更高的效率,同时比其他同类型的算法具有更高的优越性。

关键词：粗糙集增量式学习正区域不完备信息系统属性约简

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基于萤火虫群优化算法的烟草香级集成分类方法

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数学的实践与认识 2017年第20期47卷 45-55页

作者：邓晨曦周国雄湖南环境生物职业技术学院生态宜居学院湖南衡阳421005 中南林业科技大学计算机与信息工程学院湖南长沙410004

针对烟草化学成分与卷烟制品香级之间确定的数学模型难以建立的问题.提出了一种基于萤火虫群优化算法的烟草香级集成分类方法.方法首先使用混合核SVM独立训练多个个体支持向量机,然后利用改进的离散型萤火虫群优化算法选择部分精度较高... 详细信息

针对烟草化学成分与卷烟制品香级之间确定的数学模型难以建立的问题.提出了一种基于萤火虫群优化算法的烟草香级集成分类方法.方法首先使用混合核SVM独立训练多个个体支持向量机,然后利用改进的离散型萤火虫群优化算法选择部分精度较高、差异度较大的个体分类器参与集成,最后通过多数投票法得到最终的分类预测结果.对比实验结果表明,算法在分类准确度上具有较大的优势,证明了算法的有效性·从而为烟草的香级分类提供了可靠依据.

关键词：选择性集成学习萤火虫群优化算法混合核SVM 烟草香级分类

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基于改进模糊聚类的烟草品质集成评价模型

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湖南农业大学学报（自然科学版） 2016年第4期42卷 359-364页

作者：尹梅周国雄湖南工程职业技术学院信息工程系湖南长沙410151 中南林业科技大学计算机与信息工程学院湖南长沙410004

针对烟草化学成分与烟草品质之间难以建立确定的数学模型的问题,提出了一种基于改进模糊聚类的烟草品质评价方法。该方法以烟叶样品的化学成分的差异性为依据,以模型分类结果与专家评吸结果的一致性为目标,利用模拟退火算法对现有的模... 详细信息

针对烟草化学成分与烟草品质之间难以建立确定的数学模型的问题,提出了一种基于改进模糊聚类的烟草品质评价方法。该方法以烟叶样品的化学成分的差异性为依据,以模型分类结果与专家评吸结果的一致性为目标,利用模拟退火算法对现有的模糊聚类算法进行优化改进,建立基分类器;在此基础上,利用Ada Boost将基分类器对于不同样本集的多个分类结果进行集成,形成最终的烟草品质评价模型。以130组烟叶作为烟草样本,测定了各烟叶样品中总糖、还原糖、总氮、烟碱、氧化钾、氯离子、蛋白质7种化学成分含量,并采用改进的模糊聚类方法与神经网络算法、模糊聚类算法进行对比试验,该方法的误检率为6.7%,具有提升小样本数据的辨识能力,优于所比较的其他2种方法。

关键词：模糊聚类模拟退火专家评吸烟草品质评价

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基于卷积神经网络模型的遥感图像分类

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高技术通讯 2017年第3期27卷 203-212页

作者：付秀丽黎玲萍毛克彪谭雪兰李建军孙旭左志远北京石油化工学院信息工程学院北京102617 北京化工大学信息科学与技术学院北京100029 中国农业科学院农业资源与农业区划研究所呼伦贝尔草原生态系统国家野外科学观测研究站北京100081 湖南农业大学资源环境学院长沙410128 中南林业科技大学计算机与信息工程学院长沙410004 东北农业大学文法学院哈尔滨150030

研究了遥感图像的分类,针对遥感图像的支持向量机(SVM)等浅层结构分类模型特征提取困难、分类精度不理想等问题,设计了一种卷积神经网络(CNN)模型,该模型包含输入层、卷积层、全连接层以及输出层,采用Soft Max分类器进行分类。选取2010... 详细信息

研究了遥感图像的分类,针对遥感图像的支持向量机(SVM)等浅层结构分类模型特征提取困难、分类精度不理想等问题,设计了一种卷积神经网络(CNN)模型,该模型包含输入层、卷积层、全连接层以及输出层,采用Soft Max分类器进行分类。选取2010年6月6日Landsat TM5富锦市遥感图像为数据源进行了分类实验,实验表明该模型采用多层卷积池化层能够有效地提取非线性、不变的地物特征,有利于图像分类和目标检测。针对所选取的影像,该模型分类精度达到94.57%,比支持向量机分类精度提高了5%,在遥感图像分类中具有更大的优势。

关键词：卷积神经网络(CNN) 模型支持向量机(SVM) 特征提取遥感图像分类

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