检索结果-内蒙古大学图书馆

湖北农业科学 2025年第2期64卷 179-183,196页

作者：张瑛进史志强古丽米拉·克孜尔别克库木斯·阿依肯新疆农业大学计算机与信息工程学院乌鲁木齐830052 新疆医科大学第七附属医院乌鲁木齐830001

针对因恶劣环境、电池耗尽、硬件故障等原因导致的土壤温湿度传感器数据丢失问题,提出一种基于卷积神经网络的长短期记忆网络(CNN-LSTM)填补模型。以闪电河流域2019年土壤温湿度数据为试验数据,分别选用CNN、LSTM、TCN、CNN-TCN、CNN-LS... 详细信息

针对因恶劣环境、电池耗尽、硬件故障等原因导致的土壤温湿度传感器数据丢失问题,提出一种基于卷积神经网络的长短期记忆网络(CNN-LSTM)填补模型。以闪电河流域2019年土壤温湿度数据为试验数据,分别选用CNN、LSTM、TCN、CNN-TCN、CNN-LSTM 5个模型对土壤温湿度传感器网络缺失数据进行填补,并采用Adam算法优化模型,使用决定系数(R^(2))、均方根误差(RMSE)、平均绝对误差(MAE)指数对模型填补结果进行评价。结果表明,采用线性插补算法获得完整的数据,CNN-LSTM模型的R^(2)为0.999 9,高于其他模型,MAE、RMSE分别为0.001 85、0.019 70,均远低于其他模型。采用k近邻插补算法获得完整的数据,CNN-LSTM模型的MAE、RMSE分别为0.000 12、0.000 12,均远低于其他模型,R^(2)为0.999 4,高于CNN模型、TCN模型;CNN-LSTM模型对土壤温湿度传感器数据缺失值的填补效果最好。CNN-LSTM模型在处理大规模土壤温湿度传感器缺失数据问题时具有较好的可行性和精确度。

关键词： CNN-LSTM模型土壤温湿度缺失数据填补算法

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面向鱼油掺假的ElasticNet定量反演算法和拉曼光谱检测研究

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光散射学报 2025年第1期37卷 60-68页

作者：路玉君徐刚刘华东山西铁道职业技术学院智能控制系山西太原030013 山西农业大学信息科学与工程学院山西晋中030800 太原理工大学信息与计算机学院山西太原030024

鱼油是目前大众消费追求的保健品之一,国内鱼油消费市场的体量也与日俱增,鱼油的掺假行为也日益突出。为实现鱼油掺假行为的量化分析,本文提出了一种基于近红外显微拉曼光谱技术结合ElasticNet定量反演算法实现不同动物油脂掺假鱼油的... 详细信息

鱼油是目前大众消费追求的保健品之一,国内鱼油消费市场的体量也与日俱增,鱼油的掺假行为也日益突出。为实现鱼油掺假行为的量化分析,本文提出了一种基于近红外显微拉曼光谱技术结合ElasticNet定量反演算法实现不同动物油脂掺假鱼油的研究工作。详细开展了不同动物油拉曼光谱特征峰的分析,分别建立牛油、猪油、羊油及鸡油掺假鱼油的拉曼光谱数据库,并建立了与之对应的ElasticNet定量反演模型,结果表明4个定量模型对测试集预测的R^(2)分别为0.9848、0.9876、0.9886及0.9880,RMSE分别为0.0389、0.0352、0.0339及0.0347。因此,面向鱼油掺假问题,本文提出的ElasticNet定量反演算法和拉曼光谱相结合的技术方法对鱼油质量检测领域具有重要的借鉴价值和研究意义,该方法可指导未来鱼油检测的现场原位快检应用。

关键词：弹性网络回归显微拉曼光谱鱼油定量分析掺假分析

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改进ASPP和融合多尺度特征语义分割算法

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计算机仿真 2025年第3期42卷 208-215+476页

作者：曹新宇张太红赵昀杰新疆农业大学计算机与信息工程学院智能农业教育部工程研究中心新疆农业信息化工程技术研究中心

针对语义分割算法DeepLabv3+,并未对骨干网络提取的特征信息充分利用，导致最后的分割边缘不连续、模糊以及分割错误等问题，提出了改进ASPP和融合多尺度特征的语义分割算法。算法采用极化自注意力和全注意力空洞空间金字塔池化模块(FP-... 详细信息

针对语义分割算法DeepLabv3+,并未对骨干网络提取的特征信息充分利用，导致最后的分割边缘不连续、模糊以及分割错误等问题，提出了改进ASPP和融合多尺度特征的语义分割算法。算法采用极化自注意力和全注意力空洞空间金字塔池化模块(FP-ASPP)建立起多个信息流之间的交互，增强信息之间的联系，捕获较为密集的像素点，更加充分的利用深层的语义信息。其次引入了特征对齐金字塔模块(Feature Aligned Pyramid Module),对骨干网络的多层特征信息进行利用，增强特征的表达能力，利用其中的FAM和FSM对不同尺度特征信息进行融合，提高各层特征之间的互补能力，来获取到更加全面的特征图。最后将FP-ASPP和特征对齐模块的输出进行拼接操作，得到最后的分割结果。在IDD数据集和Cityscapes数据集上进行大量实验，结果表明所提出的算法的平均交并比(mIoU)分别达到65.78%和66.64%,相较于基准算法DeepLabv3+分别提升了1.33%和2.17%。该算法充分利用了骨干网络中的每层特征信息，在原有的算法基础上提升了分割精度，也取得了更好的分割结果。

关键词：语义分割空洞空间金字塔池化特征对齐金字塔特征融合

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基于改进StyleGAN乡村道路图像数据增强方法

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计算机系统应用 2025年第4期34卷 45-54页

作者：希仁娜张太红姚芷馨新疆农业大学计算机与信息工程学院乌鲁木齐830052 智能农业教育部工程研究中心乌鲁木齐830052 新疆农业信息化工程技术研究中心乌鲁木齐830052

针对现有乡村道路图像数据集数据样本少且类别不均衡的问题,提出了一种基于改进StyleGAN的数据增强方法.在原有StyleGAN框架基础上引入了解耦映射网络,以降低W空间隐编码的耦合度;综合卷积与Transformer的优点,设计了一个卷积耦合迁移模... 详细信息

针对现有乡村道路图像数据集数据样本少且类别不均衡的问题,提出了一种基于改进StyleGAN的数据增强方法.在原有StyleGAN框架基础上引入了解耦映射网络,以降低W空间隐编码的耦合度;综合卷积与Transformer的优点,设计了一个卷积耦合迁移模块(CCTB),该模块中的核心十字形窗口自注意力机制增强了网络对复杂上下文和空间布局的捕捉能力.这两项改进使网络性能大幅提升.通过消融实验对比改进前后的StyleGAN网络,IS指标从42.38提高到了77.31,FID值从25.09降至12.42,表明了数据生成质量和真实性得到了显著提升.为了验证数据增强对模型性能的影响,采用了2种经典且主流的目标检测算法进行测试,比较了原数据集与增强后数据集的性能差异,进一步证实了改进措施的有效性.

关键词：数据增强 StyleGAN 解耦映射卷积耦合迁移

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FEV-YOLOv8n:轻量化安全帽佩戴检测方法

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计算机测量与控制 2025年第1期33卷 69-77,84页

作者：韩博张婧婧鲁子翱新疆农业大学计算机与信息工程学院乌鲁木齐830052 智能农业教育部工程研究中心乌鲁木齐830052 新疆农业信息化工程技术研究中心乌鲁木齐830052

针对基线YOLOv8n检测算法结构较复杂以及现有的安全帽佩戴检测算法参数量和计算量较大,难以在终端部署等问题,提出一种基于FEV-YOLOv8n的轻量化检测模型;设计一种轻量级的FasterC2f模块改进YOLOv8n的骨干网络,实现网络的参数量和计算量... 详细信息

针对基线YOLOv8n检测算法结构较复杂以及现有的安全帽佩戴检测算法参数量和计算量较大,难以在终端部署等问题,提出一种基于FEV-YOLOv8n的轻量化检测模型;设计一种轻量级的FasterC2f模块改进YOLOv8n的骨干网络,实现网络的参数量和计算量的降低;在FasterC2f模块中引入EMA注意力机制,融合空间依赖和位置信息,建立长短期的依赖关系,增强对目标表征的关注,以提高模型检测的精度;使用VoVGSCSP模块改进颈部网络,提高遮挡目标以及小目标的辨识度;实验结果表明,改进YOLOv8n模型map值为92.5%,相较于YOLOv8n算法,模型大小减少20%,计算量降低18.5%,参数量降低15.7%,为安全帽佩戴检测的轻量化研究提供理论参考。

关键词：目标检测安全帽 FasterC2f 轻量化 Efficient Multi-Scale Attention VoVGSCSP

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“小学期制”教学模式的探索与实现——以新疆农业大学计算机与信息工程学院为例

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电脑知识与技术 2023年第7期19卷 165-167页

作者：杨莹李小玉吴艳白涛新疆农业大学计算机与信息工程学院新疆乌鲁木齐830052

小学期制改革是目前高校教学模式改革的重要内容,目前已在众多高校中展开,实行小学期制的教学模式改革,既充分利用学校现有的教学资源,还是应用型、复合型人才培养模式的重要体现。文章试图以计算机与信息工程学院为例,探索小学期制实... 详细信息

小学期制改革是目前高校教学模式改革的重要内容,目前已在众多高校中展开,实行小学期制的教学模式改革,既充分利用学校现有的教学资源,还是应用型、复合型人才培养模式的重要体现。文章试图以计算机与信息工程学院为例,探索小学期制实施效果。

关键词：小学期制教学模式改革人才培养

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基于改进BiLSTM-KF的WSN数据漂移盲校准算法

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计算机技术与发展 2025年第2期35卷 122-129页

作者：史志强古丽米拉·克孜尔别克韩博张瑛进新疆农业大学计算机与信息工程学院新疆乌鲁木齐830052 智能农业教育部工程研究中心新疆乌鲁木齐830052 新疆农业信息化工程技术研究中心新疆乌鲁木齐830052

无线传感器网络数据的准确性对智能系统的决策和环境监测的优化至关重要。针对传感器设备在工作过程中易受外部环境变化及自身特性的影响产生数据漂移现象,导致数据精确度产生偏差的问题,该文提出一种基于CNN-BiLSTM-Attention-KF的无... 详细信息

无线传感器网络数据的准确性对智能系统的决策和环境监测的优化至关重要。针对传感器设备在工作过程中易受外部环境变化及自身特性的影响产生数据漂移现象,导致数据精确度产生偏差的问题,该文提出一种基于CNN-BiLSTM-Attention-KF的无线传感器网络数据漂移校准方法。首先,利用CNN提取数据的局部特征,BiLSTM捕获时序数据的长期依赖关系,并引入Attention增强模型处理数据序列中的关键信息,根据节点数据的时空相关性进行建模,得到待校准节点的预测值。其次,将其预测值与节点的实际观测值作为卡尔曼滤波器的输入,实现对漂移数据的跟踪和校准。在公开数据集IBRL上进行实验,结果表明该方法在各评价指标有所改善,其中平均绝对误差(MAE)降至0.3255,均方误差(MSE)降至0.2289,相关系数(R^(2))达到0.9882,均优于其他算法。CNN-BiLSTM-Attention-KF具有较好的校准效果,对于传感器在长时间工作中保持数据准确性具有重要意义。

关键词：无线传感器网络数据漂移双向长短期记忆网络卡尔曼滤波器盲校准

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先验知识融合语义特征的冬小麦田块精细提取方法

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农业工程学报 2025年第4期41卷 164-174页

作者：程傲任子由张承明李峰吴门新李红英段金馈刘一笑山东农业大学信息科学与工程学院泰安271018 山东省数字农业工程技术研究中心泰安271018 山东省气候中心济南250031 国家气象中心北京100081 宁夏回族自治区气象科学研究所银川750001 中国气象局旱区特色农业气象灾害监测预警与风险管理重点实验室/宁夏回族自治区防灾减灾重点实验室银川750001 山东女子学院数据科学与计算机学院济南250300

精细的田块数据是现代农业的重要基础资料,该研究针对从高分辨率遥感影像中提取田块精细数据的需求,建立了一种先验知识融合语义特征的冬小麦田块精细提取方法(prior knowledge and semantic features integration-based farmland parce... 详细信息

精细的田块数据是现代农业的重要基础资料,该研究针对从高分辨率遥感影像中提取田块精细数据的需求,建立了一种先验知识融合语义特征的冬小麦田块精细提取方法(prior knowledge and semantic features integration-based farmland parcel extraction methodology,PKFFPE),PKFFPE以遥感图像和相应的边缘图像作为输入,采用编码器-解码器结构进行特征提取,利用多尺度注意力模块捕获不同尺度的关键特征,使用SoftMax对图像进行初步分割;通过深入分析同一田块内颜色、纹理等特征的分布规律获取先验知识,利用先验知识建立后处理方法,对初分割结果进行优化,生成田块精细数据。选择河北省邯郸市馆陶县和山东省泰安市宁阳县作为试验区,用于验证PKFFPE方法在平原地区和丘陵地区的适用性;选择UNet、ErfNet、SegNet、EIGNet,以及面向对象分类的方法作为初分割的对比方法,选择条件随机场和形态学处理作为的后处理的对比方法开展对比试验。试验结果表明,PKFFPE方法在馆陶县、宁阳县结果的准确率(96.1%、93.2%)、精确率(90.6%、87.6%)、召回率(93.2%、90.6%)、和F1分数(91.9%,89.0%)均优于对比方法,证明了PKFFPE方法在从高分辨遥感影像中提取田块精细数据方面具有突出的优势,能够应用于科研和生产实践。

关键词：遥感分类冬小麦卷积神经网络先验知识田块

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TResX-BiGRU:科技人才履历实体识别模型

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计算机技术与发展 2025年第2期35卷 159-165页

作者：李彪陈燕红温明肖天赐韩博新疆农业大学计算机与信息工程学院新疆乌鲁木齐830052 智能农业教育部工程研究中心新疆乌鲁木齐830052 新疆农业信息化工程技术研究中心新疆乌鲁木齐830052 新疆电子研究所新疆乌鲁木齐830013

科技人才履历实体识别是人才知识图谱构建、人才推荐等应用的重要基础。针对传统语言模型在处理长文本时效果不佳,难以有效识别文本中的实体关键信息,导致实体识别准确率低等问题,该文设计了一种科技人才履历命名实体识别模型TResX-BiGR... 详细信息

科技人才履历实体识别是人才知识图谱构建、人才推荐等应用的重要基础。针对传统语言模型在处理长文本时效果不佳,难以有效识别文本中的实体关键信息,导致实体识别准确率低等问题,该文设计了一种科技人才履历命名实体识别模型TResX-BiGRU。文本特征通过XLNet模型进行编码,捕捉其丰富的上下文语义信息;使用BiGRU模型对文本的时序特征进行有效建模,进一步挖掘深层次文本语义关系;引入残差连接充分融合文本的不同层次的特征信息,将XLNet与BiGRU的输出经过线性变换后进行累加,最后输出最佳的标签序列。在自建的科技人才履历Talents语料库与Resume数据集上进行了多层次的对比分析,实验结果表明,TResX-BiGRU模型达到了较好的性能,分别获得了82.36%与97.54%的F1值,在科技人才履历命名实体识别任务中是一种先进的模型。

关键词： XLNet模型 BiGRU 科技人才履历残差连接命名实体识别

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基于改进的Graph Cut算法的羊体图像分割

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华中科技大学学报（自然科学版） 2018年第2期46卷 123-127页

作者：周艳青薛河儒潘新郜晓晶内蒙农业大学计算机与信息工程学院

针对羊体图像复杂背景、不均匀光照且含有大量噪声等特点,提出一种融合多尺度分水岭的改进Graph Cut分割模型.引入多尺度分水岭对图像进行预分割,将基于像素级的Graph Cut算法转化为基于区域的算法以提高分割的效率.通过标记前景和背景... 详细信息

针对羊体图像复杂背景、不均匀光照且含有大量噪声等特点,提出一种融合多尺度分水岭的改进Graph Cut分割模型.引入多尺度分水岭对图像进行预分割,将基于像素级的Graph Cut算法转化为基于区域的算法以提高分割的效率.通过标记前景和背景种子点,利用模糊C均值算法实现前景和背景区域聚类.将多尺度分水岭分割的区域作为图割的顶点,以Lazy Snapping为框架计算图的边界项和数据项,并构造能量函数,通过最大流/最小割算法求解能量函数的最小值,从而实现图像分割.通过使用不同的分割算法进行实验比较,结果表明改进的算法在准确性和高效性方面都具有很好的性能.

关键词：图像分割羊体图像图割算法多尺度分水岭模糊C均值

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