检索结果-内蒙古大学图书馆

山西农业大学学报（自然科学版） 2022年第6期42卷 40-45页

作者：刘江平李欣陈晨内蒙古农业大学计算机与信息工程学院内蒙古呼和浩特010018 内蒙古自治区农牧业大数据研究与应用重点实验室内蒙古呼和浩特010030

[目的]牛奶中的脂肪是人所必不可少的营养物质,试验对牛奶脂肪含量进行研究,利用高光谱成像系统获取试验数据。[方法]首先,分别对经过多元散射校正(Multiplicative Scatter Correction,MSC)、变量标准化(Standard Normal Variate transf... 详细信息

[目的]牛奶中的脂肪是人所必不可少的营养物质,试验对牛奶脂肪含量进行研究,利用高光谱成像系统获取试验数据。[方法]首先,分别对经过多元散射校正(Multiplicative Scatter Correction,MSC)、变量标准化(Standard Normal Variate transform,SNV)、移动平均法(Moving Average,MA)和平滑滤波法(Savitzky-Golay,SG)四4种预处理方法得到的数据建立偏最小二乘回归(Partial Least Squares Regression,PLSR)模型,通过比较模型的评价参数得出最佳的预处理方法SNV进行接下来的操作。其次,对SNV预处理后的数据分别采取连续投影算法(successive projections algorithm,SPA)、竞争性自适应重加权算法(competitive adapative reweighted sampling,CARS)和主成分分析方法(Principal Component Analysis,PCA)进行特征选择操作并建立支持向量回归机(Support Vector Regression,SVR)模型,通过比较模型的预测精度及运行所需要的时间,得出较好的特征选择方法PCA。最后,对特征选择后的数据建立SVR模型,以达到分析牛奶中脂肪含量的目的。由于SVR模型本身的预测精度较低,本文提出一种EOBL-AO算法对SVR模型进行优化,为了检验EOBL-AO的优化效果,将该算法优化后的模型与遗传算法(Genetic Algorithm,GA)、哈里斯鹰优化算法(Harris Hawks Optimization,HHO)、天鹰座优化器(Aquila Optimizer,AO)等算法优化后的SVR模型进行比较。[结果]经EOBL-AO优化后的SVR模型的预测精度更高,且运行所需要的时间更短。[结论]利用精英反向学习(Elite Opposition-Based Learning,EOBL)改进AO是可行性的,改进后的AO算法具有更好的优化效果。

关键词：天鹰优化器精英反向学习主成分分析模型优化哈里斯鹰算法

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基于BiLSTM-CRF纪检监察事件命名实体识别

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计算机仿真 2022年第6期39卷 464-468页

作者：樊昊陈俊杰高静刘晓玲内蒙古农业大学计算机与信息工程学院内蒙古呼和浩特010000 内蒙古自治区农牧业大数据研究与应用重点实验室内蒙古呼和浩特010000

根据纪检监察领域的任务需求,构建了纪检监察事件语料库为数据集,使用BIOES序列标注方法标记该数据集的实体,并提出BiLSTM-CRF(双向长短期记忆网络-条件随机场)深度学习模型进行纪检监察事件的命名实体识别,该方法对事件中纪检监察机构... 详细信息

根据纪检监察领域的任务需求,构建了纪检监察事件语料库为数据集,使用BIOES序列标注方法标记该数据集的实体,并提出BiLSTM-CRF(双向长短期记忆网络-条件随机场)深度学习模型进行纪检监察事件的命名实体识别,该方法对事件中纪检监察机构,人名以及该嫌疑人所受处分名三类命名实体进行识别。采用BiLSTM,BiLSTM-CRF进行对比实验。实验结果显示,使用的方法对三类实体识别的P、R、F值分别为99.63%,99.63%,99.63%,验证了所提方法在纪检监察领域的有效性,证明本研究可以有效获取纪检监察事件中的重要实体信息。

关键词：纪检监察双向长短期记忆网络-条件随机场深度学习命名实体识别

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基于Stacking集成学习的冷鲜羊肉新鲜度无损检测研究

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内蒙古农业大学学报(自然科学版) 2024年

作者：鄂计祥姜新华任晓丹内蒙古农业大学计算机与信息工程学院内蒙古自治区农牧业大数据研究与应用重点实验室内蒙古机电职业技术学院电气工程系

冷鲜羊肉新鲜度的快速、无损检测有助于评估其食用价值和安全性。本研究结合堆叠（Stacking）集成学习与高光谱技术，提出一种融合卷积神经网络（convolutional neural network，CNN）的冷鲜羊肉新鲜度检测分类模型。通过对样本的高光... 详细信息

冷鲜羊肉新鲜度的快速、无损检测有助于评估其食用价值和安全性。本研究结合堆叠（Stacking）集成学习与高光谱技术，提出一种融合卷积神经网络（convolutional neural network，CNN）的冷鲜羊肉新鲜度检测分类模型。通过对样本的高光谱数据采集与新鲜度指标测定，构建了14天内的冷鲜羊肉光谱数据集。优化数据预处理和特征选择方法后，将其输入极限梯度提升（extreme gradient boosting，XGBoost）、K近邻（k-nearest neighbors，KNN）、支持向量机（support vector machine，SVM）和朴素贝叶斯（naive bayes，NB）等基模型训练。并引入CNN进行堆叠融合，形成分类效果更优的CNN-Stacking。结果显示，堆叠后模型有效实现了对冷鲜羊肉的新鲜度检测分类，其分类准确率、加权查准率、加权召回率和加权F1分数分别为99.22%、99.23%、99.22%和99.21%。与传统堆叠模型相比，准确率和加权召回率分别提高了1.05%和1.04%，且仅出现2个误分类。此外，改变数据集的规模，CNN-Stacking表现出良好的泛化性和鲁棒性。研究为肉类新鲜度检测提供了新的方法。

关键词：羊肉新鲜度堆叠卷积神经网络检测分类

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Smith-Waterman算法优化改进与Spark并行化研究

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内蒙古农业大学学报（自然科学版） 2019年第5期40卷 76-85页

作者：李雷孝刘燕凤高静内蒙古工业大学数据科学与应用学院呼和浩特010080 内蒙古自治区基于大数据的软件服务工程技术研究中心呼和浩特010080 内蒙古农业大学计算机与信息工程学院呼和浩特010018 内蒙古自治区农牧业大数据研究与应用重点实验室呼和浩特010018

Smith-Waterman算法是1种精确度最高、广泛应用于文本搜索的生物学序列比对算法。在对Smith-Waterman算法深入研究的基础上,从减少计算任务量和降低计算复杂度两个方面对算法进行优化改进,将优化改进算法基于Spark平台进行算法并行化设... 详细信息

Smith-Waterman算法是1种精确度最高、广泛应用于文本搜索的生物学序列比对算法。在对Smith-Waterman算法深入研究的基础上,从减少计算任务量和降低计算复杂度两个方面对算法进行优化改进,将优化改进算法基于Spark平台进行算法并行化设计,并通过准确性测试、算法运行速度测试、算法速度比较测试、算法可扩展性测试等实验分析优化改进算法和并行化算法的性能。实验结果表明:优化改进和并行化后的算法在保证准确性的前提下,极大地提高了算法运行速度和可扩展性。

关键词：基因序列比对 Smith-Waterman算法优化改进 Spark并行化

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基于卷积神经网络的蒙古文字体风格迁移模型

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内蒙古农业大学学报（自然科学版） 2021年第5期42卷 94-99页

作者：李进高静陈俊杰王永军申志军内蒙古农业大学计算机与信息工程学院内蒙古自治区农牧业大数据研究与应用重点实验室呼和浩特010011

目前设计一套特定风格样式的蒙古文字体是一项十分繁琐的工作,需要依靠传统人工方式或者计算机辅助对每个蒙古文字体进行单独设计,既耗时又耗力,故一种能自动生成蒙古文字体风格的模型十分有必要。国内外已有学者开展了对汉字和英文字... 详细信息

目前设计一套特定风格样式的蒙古文字体是一项十分繁琐的工作,需要依靠传统人工方式或者计算机辅助对每个蒙古文字体进行单独设计,既耗时又耗力,故一种能自动生成蒙古文字体风格的模型十分有必要。国内外已有学者开展了对汉字和英文字体风格自动迁移的研究,但蒙古文领域仍处于空白阶段。因此,该文提出将卷积神经网络模型应用于蒙古文字体风格迁移,并给出了基于卷积神经网络的蒙古文字体风格自动迁移模型,实现了相应的算法和软件。在蒙古文字体数据集上进行实验,模型采用均方根优化器自动调节深度学习率,逐渐减少差异值,可直接从蒙古文标题字体生成蒙古文手写体等字体,得到的生成字体样式基本接近真实字体样式,达到字体风格迁移的效果。

关键词：蒙古文字体卷积神经网络风格迁移自动生成

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基于BP神经网络的空气质量等级预测模型构建

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内蒙古农业大学学报（自然科学版） 2023年第4期44卷 40-46页

作者：刘敏扈华内蒙古农业大学计算机与信息工程学院/内蒙古自治区农牧业大数据研究与应用重点实验室呼和浩特010011

精确预测呼和浩特市空气质量有助于相关部门把握该市空气质量情况并实施治理空气污染政策。首先,通过爬虫技术获取该市2013年—2021年PM_(2.5)、PM_(10)、SO_(2)、NO_(2)、CO、O_(3)共6种污染物浓度与空气质量等级标签的2700组真实数据... 详细信息

精确预测呼和浩特市空气质量有助于相关部门把握该市空气质量情况并实施治理空气污染政策。首先,通过爬虫技术获取该市2013年—2021年PM_(2.5)、PM_(10)、SO_(2)、NO_(2)、CO、O_(3)共6种污染物浓度与空气质量等级标签的2700组真实数据,各等级标签内按照7∶3的比例随机抽取训练集与测试集;其次,建立BP神经网络模型,设置输入层、隐含层和输出层的神经元数,确定SIGMOID与SOFTMAX为激活函数,基于反向传播算法输入训练集学习BP神经网络模型,评估模型在测试集上的性能;再次利用同样的训练集与测试集构建贝叶斯模型并验证其性能;最后,对比两种模型的预测精度。结果表明,BP神经网络模型Micro-F1值为90.247%,具有较高的预测准确率,可以为该市的空气质量等级预测提供一种合理有效的综合评价方法。

关键词：空气质量污染物 BP神经网络贝叶斯网络

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一种高效自动化的转录组差异性表达分析方法

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生命科学研究 2019年第1期23卷 39-45页

作者：赵芳高静刘振羽王永军邬学敏内蒙古农业大学计算机与信息工程学院内蒙古自治区农牧业大数据研究与应用重点实验室中国内蒙古呼和浩特010018

差异性表达分析是转录组研究的核心目标之一,对于揭示基因功能和调控规律具有重要意义。但该分析属于多步迭代且耗时较长的计算密集型过程,软件之间具有复杂的数据依赖关系,输入输出格式不尽相同。传统方式下,软件安装与使用复杂、繁琐... 详细信息

差异性表达分析是转录组研究的核心目标之一,对于揭示基因功能和调控规律具有重要意义。但该分析属于多步迭代且耗时较长的计算密集型过程,软件之间具有复杂的数据依赖关系,输入输出格式不尽相同。传统方式下,软件安装与使用复杂、繁琐的手动操作、分析环境的不易迁移以及无法按需集成都是有待解决的关键问题。针对上述问题,文中首次将云开源项目Docker容器技术应用于生物信息领域,提出一种高效自动化的转录组差异性表达分析方法。首先将最佳实践流程在Docker容器中内置与集成,其次多脚本联动与Web服务相结合,最后形成一个轻量级、易迁移、高效自动化的转录组差异性表达分析"黑匣子"。实验结果表明,与传统方式相比,该方法的分析时间缩短约72%,效率提升2倍多,为研究人员提供了更高效的技术支持。

关键词： Docker容器转录组差异性表达分析最佳实践流程脚本

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一种基于注意力机制的高分遥感影像场景分类的方法

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内蒙古科技与经济 2021年第15期 100-103,105页

作者：陶东华申志军穆丽娜薛有为内蒙古农业大学计算机与信息工程学院内蒙古自治区农牧业大数据研究与应用重点实验室内蒙古呼和浩特010018

针对高分遥感影像场景分类准确率低的问题,提出了一种改进的卷积神经网络模型AResNet。该模型将注意力机制引入到预置残差网络中,使用卷积注意力模块分别从通道和空间两个维度学习特征信息,增强了特征的可判别性,实现对遥感影像场景的... 详细信息

针对高分遥感影像场景分类准确率低的问题,提出了一种改进的卷积神经网络模型AResNet。该模型将注意力机制引入到预置残差网络中,使用卷积注意力模块分别从通道和空间两个维度学习特征信息,增强了特征的可判别性,实现对遥感影像场景的有效分类。在此基础上,采用ImagNet预训练参数,在训练过程中,采用Adam算法不断优化参数。实验结果表明,在NWPU-RESISC45数据集上,AResNet模型分类准确率提升到了94.3%,验证了模型的有效性。

关键词：高分遥感影像场景分类注意力机制卷积神经网络

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面向农作物病虫害领域的命名实体识别

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内蒙古农业大学学报（自然科学版） 2022年第1期43卷 86-90页

作者：谢聪娇高静陈俊杰内蒙古农业大学计算机与信息工程学院呼和浩特010011 内蒙古自治区农牧业大数据研究与应用重点实验室呼和浩特010011 内蒙古自治区大数据中心呼和浩特010096

命名实体识别是信息抽取的基础任务,面向农作物病虫害领域的命名实体识别对于农业信息化建设具有重要意义。为了提高面向农作物病虫害领域命名实体识别的准确率,提出了采用字符级词性标注与自定义领域词典结合双向长短时记忆网络(Bi-LST... 详细信息

命名实体识别是信息抽取的基础任务,面向农作物病虫害领域的命名实体识别对于农业信息化建设具有重要意义。为了提高面向农作物病虫害领域命名实体识别的准确率,提出了采用字符级词性标注与自定义领域词典结合双向长短时记忆网络(Bi-LSTM)+条件随机场模型(CRF)的方法对"病虫害"、"作物"、"地名"、"农药"4类实体词进行识别,该方法的准确率达到了97.10%,因此该模型能够有效应用于农作物病虫害领域的命名实体识别任务。

关键词：命名实体识别 Bi-LSTM CRF 病虫害

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基于改进长鼻浣熊优化算法的牛奶脂肪光谱特征波段筛选方法研究

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内蒙古农业大学学报（自然科学版） 2024年第6期45卷 76-83页

作者：张源朴刘江平内蒙古农业大学计算机与信息工程学院呼和浩特010011 内蒙古自治区农牧业大数据研究与应用重点实验室呼和浩特010030

随着食品安全与质量控制需求的增加,近红外光谱(NIR)分析技术因其非侵入性和高效性,在快速检测领域展现出极大潜力。然而,传统特征选择方法在处理高维光谱数据时,常面临计算复杂度高、依赖性强及泛化能力不足等问题,难以满足实际应用需... 详细信息

随着食品安全与质量控制需求的增加,近红外光谱(NIR)分析技术因其非侵入性和高效性,在快速检测领域展现出极大潜力。然而,传统特征选择方法在处理高维光谱数据时,常面临计算复杂度高、依赖性强及泛化能力不足等问题,难以满足实际应用需求。针对上述问题,本文提出了一种改进的长鼻浣熊优化算法(GD-Golden-SCOA),该算法融合了佳点集策略、动态反向学习策略和黄金正弦算法,旨在增强全局搜索能力和参数自适应性,减少人工干预。实验中,对比了5种预处理方法,并通过全波长建模、传统遗传算法(GA)、无信息变量消除算法(UVE)、原始长鼻浣熊优化算法(COA)与改进后的COA算法进行特征波段筛选。实验结果表明,改进算法不仅显著减少了特征波段数量,而且在牛奶脂肪含量预测中提高了模型的精度,训练集和测试集的R2分别达到0.994和0.989,显示出其在牛奶快速无损检测领域的广泛应用潜力。

关键词：近红外光谱分析特征波段筛选长鼻浣熊优化算法佳点集动态反向学习

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