检索结果-内蒙古大学图书馆

仲恺农业工程学院学报 2025年第1期38卷 20-27页

作者：梁源林黄爱清吴健豪郭建军刘双印罗智杰仲恺农业工程学院信息科学与技术学院广东广州510225 仲恺农业工程学院智慧农业工程技术研究中心广东广州510225 仲恺农业工程学院广州市农产品质量安全溯源信息技术重点实验室广东广州510225

针对目前菌菇生产、销售实际环境中人工识别存在误识别率高且效率低下的问题,利用不同的设备与途径采集了21类国民常见食用菌图像并建立数据集,提出了基于改进YOLOv5s的菌菇检测及分类模型MR-YOLO,在维持网络深度与宽度不变的情况下,提... 详细信息

针对目前菌菇生产、销售实际环境中人工识别存在误识别率高且效率低下的问题,利用不同的设备与途径采集了21类国民常见食用菌图像并建立数据集,提出了基于改进YOLOv5s的菌菇检测及分类模型MR-YOLO,在维持网络深度与宽度不变的情况下,提升算法模型性能,将原生的YOLOv5s算法网络结构进行修改,引入卷积注意力模块(Convolutional Block Attention Module,CBAM)注意力机制来保证在节约参数与计算量的情况下帮助模型提升识别精度和准确率;此外,在模型池化层上采用空间金字塔池化结构(Spatial Pyramid Pooling Cross Stage Paritial Connection,SPPCSPC)来使得模型在特征提取操作时获得不同的感受野,有效解决图像目标大小差异较大时所带来的负面影响;在模型卷积层上使用C2f模块,保证模型在轻量化的同时能够获取更丰富的信息流.试验结果证明,与官方原生YOLOv5s相比,MR-YOLO在识别精度上提升了4.1%.且边框损失、类别损失与置信度损失分别降低了8.0%、16.4%、9.7%.证明了MR-YOLO模型相比YOLOv5s有着更强的性能与表现.

关键词： MR-YOLO 菌菇识别注意力机制深度学习目标检测

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基于Transformer-MultiScaleTCN的鹅舍湿度多步预测模型

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仲恺农业工程学院学报 2025年第2期38卷 22-30页

作者：胡聪李汝彬刘双印蔡成清车朱泓王鑫淼徐龙琴仲恺农业工程学院信息科学与技术学院广东广州510225 仲恺农业工程学院广州市农产品质量安全溯源信息技术重点实验室广东广州510225 仲恺农业工程学院智慧农业创新研究院广东广州510225 中山大学计算机学院广东广州510275

准确预测肉鹅养殖环境湿度对于实现精准养殖管理具有重要意义.通过对未来湿度变化趋势的精准预测,养殖者可以及时调整环境条件、优化养殖环境,有效减轻或预防热应激对肉鹅的影响,从而保证了肉鹅的健康成长和养殖效率的提升.本研究提出... 详细信息

准确预测肉鹅养殖环境湿度对于实现精准养殖管理具有重要意义.通过对未来湿度变化趋势的精准预测,养殖者可以及时调整环境条件、优化养殖环境,有效减轻或预防热应激对肉鹅的影响,从而保证了肉鹅的健康成长和养殖效率的提升.本研究提出一种基于Transformer-MultiScaleTCN的鹅舍湿度多步预测模型.该模型通过结合Transformer、改进的多尺度TCN(Temporal Convolutional Network)和多层感知机(Multi-Layer Perceptron,MLP)构成一种创新的预测框架.首先,通过Transformer的Encoder提取特征信息,捕捉长距离的依赖关系.其次,对原有TCN block进行改进并构建包含不同卷积核尺寸的多尺度TCN捕获数据依赖.然后,通过MLP构成的特征融合模块,将不同尺度的特征结合起来,以提高预测的准确性.最后,进行鹅舍环境湿度多步预测.试验结果显示,提出的模型在除第2步的MAE略高外,其他评价指标均优于对比模型.特别在步长为12时MAE、RMSE和R2分别达到0.0389、0.0623和0.8412.提出的模型能够有效地预测未来环境湿度的变化,为应对肉鹅养殖中常见的热应激问题提供了创新的解决策略.

关键词：环境预测肉鹅养殖多步预测时间卷积网络 Transformer

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基于SSA-PSO-LSTM模型的羊舍相对湿度预测技术

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农业机械学报 2022年第9期53卷 365-373,398页

作者：郭建军韩钤钰董佳琦周冰徐龙琴刘双印仲恺农业工程学院广州市农产品质量安全溯源信息技术重点实验室广州510225 仲恺农业工程学院信息科学与技术学院广州510225 深圳信息职业技术学院数字媒体学院深圳518172 仲恺农业工程学院智慧农业创新研究院广州510225

羊舍湿度过高或过低都会直接威胁肉羊健康生长,及时掌握湿度变化趋势并提前调控是确保规模化肉羊无应激环境下健康养殖的关键。为提高湿度预测精度,提出了基于奇异谱分析(SSA)、粒子群优化算法(PSO)、长短时记忆网络(LSTM)的羊舍湿度非... 详细信息

羊舍湿度过高或过低都会直接威胁肉羊健康生长,及时掌握湿度变化趋势并提前调控是确保规模化肉羊无应激环境下健康养殖的关键。为提高湿度预测精度,提出了基于奇异谱分析(SSA)、粒子群优化算法(PSO)、长短时记忆网络(LSTM)的羊舍湿度非线性组合预测模型。利用SSA分离出正常序列和噪声序列,将原始序列转换为平滑序列;其次通过PSO不断迭代优化确定LSTM的最优参数组合,降低LSTM的训练成本;最终依据优化参数建立组合预测模型分别对两序列进行预测,模型结果之和为最终预测结果。利用该模型对新疆维吾尔自治区2021年3月17—27日期间的羊舍空气相对湿度进行预测,结果表明,该组合预测模型具有良好的泛化性、稳定性和收敛性。与标准的ELM、SVR、LSTM、PSO-LSTM、EMD-PSO-LSTM等模型相比,本文提出的SSA-PSO-LSTM组合模型具有更高的预测精度,其均方误差、平均绝对误差和决定系数分别为1.127%^(2)、0.803%和0.988。

关键词：羊舍湿度预测奇异谱分析粒子群优化长短时记忆网络

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采用改进RetinaNet的笼养肉鸽繁育期个体检测模型

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农业工程学报 2022年第13期38卷 184-193页

作者：刘双印范文婷邓皓何国煌陈耀聪周冰李锦慧冯大春吴惠粦李景彬尹航仲恺农业工程学院广州市农产品质量安全溯源信息技术重点实验室广州510225 石河子大学机械电气工程学院石河子832000 仲恺农业工程学院信息科学与技术学院广州510225 仲恺农业工程学院智慧农业创新研究院广州510225 广州国家现代农业产业科技创新中心广州510000

实现繁育期精准个体检测是提高集约养殖环境下肉鸽繁育效率和精准管控效果的有效手段,其中小目标鸽蛋及粘连乳鸽的精准检测是关键。该研究提出了一种基于改进RetinaNet的目标检测模型,以RetinaNet网络为基础框架,将ResNet50特征提取网... 详细信息

实现繁育期精准个体检测是提高集约养殖环境下肉鸽繁育效率和精准管控效果的有效手段,其中小目标鸽蛋及粘连乳鸽的精准检测是关键。该研究提出了一种基于改进RetinaNet的目标检测模型,以RetinaNet网络为基础框架,将ResNet50特征提取网络与特征金字塔网络(FeaturePyramidNetworks,FPN)结合,增加特征金字塔网络中特征检测尺度,提升对图像中遮挡鸽蛋与粘连乳鸽的检测精度;在分类和回归子网络前引入卷积注意力模块(ConvolutionalBlock Attention Module,CBAM),提升对小目标检测的精度。试验结果表明,该研究提出的模型对于笼养肉鸽个体检测的平均精度均值(mean Average Precision,m AP)达到80.89%,相对SSD等传统模型有明显提升;对成鸽、乳鸽与鸽蛋检测的平均精度(Average Precision,AP)分别为95.88%,79.51%和67.29%,相对原始RetinaNet模型提高了2.16、21.74和22.48个百分点,在保证成鸽精准检测的基础上,提升了对复杂环境下存在局部遮挡的小目标鸽蛋以及粘连乳鸽的检测精度,为实现集约化养殖环境下肉鸽繁育周期个体检测和精准管控提供有效支持。

关键词：图像识别养殖小目标检测鸽蛋粘连乳鸽 RetinaNet模型特征金字塔网络卷积注意力模块

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基于LightGBM-SSA-ELM的新疆羊舍CO_(2)浓度预测

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农业机械学报 2022年第1期53卷 261-270页

作者：尹航吕佳威陈耀聪岑红蕾李景彬刘双印仲恺农业工程学院信息科学与技术学院广州510225 北京市农林科学院信息技术研究中心北京100097 广东省农产品安全大数据工程技术研究中心广州510225 石河子大学机械电气工程学院石河子832003 仲恺农业工程学院广州市农产品质量安全溯源信息技术重点实验室广州510225

为减少肉羊集约化养殖过程中因环境恶化产生的应激反应,精准调控CO_(2)质量浓度,提出了基于分布式梯度提升框架(LightGBM)、麻雀搜索算法(SSA)融合极限学习机(ELM)的CO_(2)质量浓度预测模型。首先利用LightGBM筛选出与CO_(2)质量浓度相... 详细信息

为减少肉羊集约化养殖过程中因环境恶化产生的应激反应,精准调控CO_(2)质量浓度,提出了基于分布式梯度提升框架(LightGBM)、麻雀搜索算法(SSA)融合极限学习机(ELM)的CO_(2)质量浓度预测模型。首先利用LightGBM筛选出与CO_(2)质量浓度相关的重要特征,降低预测模型的输入维度;然后选择Sigmoid为激活函数,使用具有较强非线性处理能力的单隐含层ELM神经网络算法构建CO_(2)质量浓度预测模型;最后通过麻雀智能优化算法对ELM模型中所需要的超参数进行优化,并将优化后模型应用于新疆玛纳斯集约化肉羊养殖基地。试验结果表明,该模型预测均方根误差(RMSE)、平均绝对误差(MAE)和决定系数(R^(2))分别为0.0213 mg/L、0.0136 mg/L和0.9886,综合性能指标优于支持向量回归(SVR)、反向传播神经网络(BPNN)、长短记忆神经网络(LSTM)、门限循环单元(GRU)和LightGBM等;CO_(2)质量浓度预测曲线贴近真实曲线,具有良好的预测效果,能有效满足集约化肉羊养殖过程中CO_(2)质量浓度精准预测及调控要求。

关键词：羊舍集约化养殖 CO_(2)质量浓度预测极限学习机麻雀搜索算法分布式梯度提升框架

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区块链背景下农产品零售市场价格博弈模型与竞争策略

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智慧农业（中英文） 2024年第4期6卷 160-173页

作者：薛冰孙传恒刘双印罗娜李金辉广州市农产品质量安全溯源信息技术重点实验室广东广州510225 国家农业信息化工程技术研究中心北京100097 仲恺农业工程学院信息科学与技术学院广东广州510225

[目的/意义]区块链本质上是一个共享数据库,存储的数据是不可篡改、公开和透明的,应用在农产品供应链上可以提高产品透明度,吸引更多的消费者,但也会存在消费者隐私担忧问题。消费者的隐私担忧程度影响着农产品零售商对于是否售卖区块... 详细信息

[目的/意义]区块链本质上是一个共享数据库,存储的数据是不可篡改、公开和透明的,应用在农产品供应链上可以提高产品透明度,吸引更多的消费者,但也会存在消费者隐私担忧问题。消费者的隐私担忧程度影响着农产品零售商对于是否售卖区块链溯源农产品的决策。通过研究区块链溯源对农产品零售商竞争策略、定价和最优决策的影响,零售商可以根据自己的市场情况制定市场竞争策略,提高自己的竞争力,优化农产品供应链。[方法]基于纳什均衡及Stackelberg博弈理论,建立初始农产品零售商与新进零售商的价格博弈模型,研究分析农产品零售商之间的竞争决策,利用区块链智能合约技术将博弈过程以及对应情况写入智能合约,保障合作博弈有效进行,将博弈结果上链来规范博弈双方的合作行为。[结果和讨论]消费者隐私担忧问题会影响农产品的价格和利润。此外,通过对两家农产品零售商均衡策略的研究,发现当消费者隐私担忧程度较低、信息透明度较高时,两家零售商才会同时售卖区块链溯源产品;消费者隐私担忧程度和信息透明度处于中等水平时,消费者对初始零售商的信任度更高,使其可以承担更高的隐私担忧成本,而新进零售商会被挤出市场。[结论]从利益层面上讲,区块链溯源农产品并不总是适用于零售商,结合自身实际条件才能做出最优的决策选择。良性的合作博弈才能使利益最大化,优化农产品供应链整体利益水平。

关键词：区块链供应链农产品零售商消费者隐私博弈论

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多源信息融合下冷链配送车辆碳排放动态预测方法

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智慧农业（中英文） 2024年第4期6卷 138-148页

作者：杨霖刘双印徐龙琴赫敏绳庆峰韩佳伟仲恺农业工程学院信息科学与技术学院广东广州510225 仲恺农业工程学院广州市农产品质量安全溯源信息技术重点实验室广东广州510225 仲恺农业工程学院智慧农业创新研究院广东广州510225 北京市农林科学院信息技术研究中心北京100097

[目的/意义]冷链配送碳排放动态预测是企业碳排放精准评估及其绿色信用等级评定的重要依据。本研究面向车辆碳排放受路况信息、行驶特征、制冷参数等多因素影响,提出一种融合多源信息的冷藏车辆碳排放动态预测模型。[方法]基于道路车辆... 详细信息

[目的/意义]冷链配送碳排放动态预测是企业碳排放精准评估及其绿色信用等级评定的重要依据。本研究面向车辆碳排放受路况信息、行驶特征、制冷参数等多因素影响,提出一种融合多源信息的冷藏车辆碳排放动态预测模型。[方法]基于道路车辆数量与像素面积占比表征路况信息,构建基于改进YOLOv8s的路况信息识别模型,并以路况信息、行驶特征(速度、加速度)、货物重量、制冷参数(温度、功率)等为输入,构建基于改进iTransformer的冷藏车辆碳排放动态预测模型。最后与其他模型展开对比分析,分别验证路况信息识别与车辆碳排放动态预测的精度。[结果]改进的YOLOv8s路况信息识别模型在精确率、召回率和平均识别精度上分别达到98.1%、95.5%和98.4%,比YOLOv8s分别提高了1.2%、3.7%和0.2%,参数量和运算量分别减少了12.5%和31.4%,检测速度提高了5.4%。改进的iTransformer模型碳排放量预测的均方误差、平均绝对误差、均方根误差和R^(2)分别为0.026 1%VOL、0.079 1%VOL、0.161 5%VOL和0.940 0,均优于其他时序预测模型。[结论]提出的多源信息融合下冷链配送碳排放预测模型可实现对冷藏车辆碳排放量的精准预测,为有效降低冷链配送碳排放与提升配送企业绿色信用等级等提供理论参考。

关键词：冷链配送碳排放路况识别时序预测 YOLOv8s iTransformer 多源信息融合渐进特征金字塔网络

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基于介电润湿的数字微流控系统液滴精准生成与分裂

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微纳电子技术 2021年第9期58卷 818-826页

作者：罗智杰许嘉志潘仲宇黄爱清何积源曹亮刘双印仲恺农业工程学院信息科学与技术学院广州510225 仲恺农业工程学院智慧农业工程技术研究中心广州510225 仲恺农业工程学院广州市农产品质量安全溯源信息技术重点实验室广州510225

基于介电润湿(EWOD)效应的数字微流控(DMF)系统能实现微升级别的多个液滴移动、分裂、合成等操作。针对目前基于EWOD的DMF系统液滴生成和分裂精度不高、效率低、难以精准控制的问题,在传统的电极设计基础上,设计了一种可以实现液滴精准... 详细信息

基于介电润湿(EWOD)效应的数字微流控(DMF)系统能实现微升级别的多个液滴移动、分裂、合成等操作。针对目前基于EWOD的DMF系统液滴生成和分裂精度不高、效率低、难以精准控制的问题,在传统的电极设计基础上,设计了一种可以实现液滴精准生成和分裂的混合型驱动电极的EWOD芯片,并且研制了能与设计芯片匹配的驱动控制系统。最终实现了一套具备液滴生成、分裂、定位以及反馈功能的数字微流控方案。实验结果表明提出的方案能够提高液滴生成和分裂的成功率和可靠性。与传统的正方形驱动电极的EWOD芯片相比,该EWOD芯片液滴生成的误差率降低了约7%,单个液滴生成的时间缩短了约240 ms。同时研制的基于嵌入式系统和机器视觉的驱动控制系统可以为其他研究EWOD器件的相关团队提供一个可靠的一体化实验验证平台。

关键词：介电润湿(EWOD) 数字微流控(DMF)系统液滴生成和分裂嵌入式系统机器视觉

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基于PCA-SVR-ARMA的狮头鹅养殖禽舍气温组合预测模型

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农业工程学报 2020年第11期36卷 225-233页

作者：刘双印黄建德徐龙琴赵学华李祥铜曹亮温宝琴黄运茂广州市农产品质量安全溯源信息技术重点实验室广州510225 石河子大学机械电气工程学院石河子832000 仲恺农业工程学院智慧农业创新研究院广州510225 广东省高校智慧农业工程技术研究中心广州510225 深圳信息职业技术学院数字媒体学院深圳518172 广东省水禽健康养殖重点实验室广州510225 广东省农产品安全大数据工程技术研究中心广州510225

为提高狮头鹅养殖禽舍气温预测精度,提出了基于主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)、支持向量回归机(Support Vector Regression,SVR)融合自回归滑动平均(Autoregressive Moving Average,ARMA)模型的狮头鹅养殖禽舍气温组合预测模型。在建模过程中,运用主成分分析法筛选狮头鹅养殖禽舍气温的关键影响因子,消除变量之间冗余信息,约简预测模型结构;采用SVR-ARMA构建狮头鹅禽养殖舍气温组合预测模型,先通过SVR对气温进行预测,再由基于ARMA模型的残差预测值修正气温预测结果。利用该模型对广东省汕尾市2018年7月21日至2018年7月30日期间的狮头鹅养殖禽舍气温进行预测。结果表明,该组合预测模型取得了良好的预测性能,与标准BP神经网络、标准SVR、PCA-BPNN(反向传播神经网络,Back Propagation Neural Network)、PCA-SVR和PCA-BPNN-ARMA等模型对比分析,其评价指标平均绝对误差、均方根误差和平均绝对百分比误差分别为0.1832℃、0.4540℃和0.0059,均表明所提出的组合模型具有更高的预测效果,不仅能够满足狮头鹅养殖禽舍气温实际精准调控的需要,还为狮头鹅健康养殖和种苗繁育环境精细化管理提供决策。

关键词：畜禽舍温度模型预测支持向量回归机残差修正狮头鹅养殖 ARMA模型

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基于改进A^(*)算法的数字微流控系统液滴路径规划研究

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电子测量技术 2021年第21期44卷 56-63页

作者：罗智杰黄子涛彭翠玲潘仲宇刘双印曹亮尹航仲恺农业工程学院信息科学与技术学院广州510225 仲恺农业工程学院广东省高校智慧农业工程技术研究中心广州510225 仲恺农业工程学院广州市农产品质量安全溯源信息技术重点实验室广州510225

基于介电润湿(EWOD)效应的数字微流控系统(DMF)能实现微升级别的多个液滴移动、分裂、合成等操作。为了降低EWOD器件异质液滴之间的交叉污染,减少化学合成和生化检验在EWOD器件中的完成时间,保证器件的可靠性,通过MATLAB平台对DMF系统... 详细信息

基于介电润湿(EWOD)效应的数字微流控系统(DMF)能实现微升级别的多个液滴移动、分裂、合成等操作。为了降低EWOD器件异质液滴之间的交叉污染,减少化学合成和生化检验在EWOD器件中的完成时间,保证器件的可靠性,通过MATLAB平台对DMF系统环境进行空间建模,在基本A^(*)算法的基础上,将拐点作为估计函数值的影响因子,融入液滴碰撞策略,提出了针对EWOD器件流体特征的改进A^(*)算法。通过对化学合成实验的仿真模拟,该算法表现出了较好的液滴寻址优化特性。对比基本A^(*)算法,在相同路径长度下(64个驱动电极),该算法能够有效减少冗余的拐点(减少10个)和液滴到达目标电极时间(减少约23 s)。此外,改进的算法在复杂条件下(存在未知和已知故障)的多液滴合成实验也表现出较好的适应性(只需要24个时间戳即实现合成)。实验结果证明提出的液滴寻址算法对EWOD器件中多液滴的路径规划和调度优化具有较好的应用性和可靠性,可有效减少液滴应用在EWOD器件中的完成时间。

关键词：数字微流控介电润湿改进A^(*)算法路径规划避碰策略

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