检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机仿真 2022年第8期39卷 275-281页

作者：裴蕾高彦平刘新亮赵璇北京工商大学电商与物流学院北京100048 农产品质量安全追溯技术及应用国家工程实验室北京100048 中国农业大学信息与电气工程学院北京100083

针对网络用户辨别谣言的能力、辟谣者的影响力和辟谣力度存在差异的情形,基于传染病动力学的经典模型,将网络用户扩展为六大类,建立了基于时延机制、自我抵抗机制和辟谣机制的新型谣言传播动力学模型。利用微分动力学和再生矩阵谱半径方... 详细信息

针对网络用户辨别谣言的能力、辟谣者的影响力和辟谣力度存在差异的情形,基于传染病动力学的经典模型,将网络用户扩展为六大类,建立了基于时延机制、自我抵抗机制和辟谣机制的新型谣言传播动力学模型。利用微分动力学和再生矩阵谱半径方法,计算了平衡点和基本再生数,并从理论上证明了平衡点的存在性以及稳定性。对模型进行数值仿真,探究了谣言的潜伏期、用户接受阈值、辟谣者个体影响力和辟谣力度对网络谣言传播的影响,并与传统的谣言传播动力学模型对比,结果表明提出的模型能有效降低传谣者密度,缩短谣言存在的时间。最后从个人行为角度、危机管理角度和技术角度给出了有效控制谣言传播的建议。

关键词：谣言传播辟谣机制自我抵抗机制时延机制

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农业元宇宙:关键技术、应用情景、挑战与展望

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智慧农业（中英文） 2022年第4期4卷 126-137页

作者：陈枫孙传恒邢斌罗娜刘海深国家农业信息化工程技术研究中心北京100097 农产品质量安全追溯技术及应用国家工程研究中心北京100097 数字植物北京市重点实验室北京100097

元宇宙这一新兴概念受到了产、学、研各界的广泛关注。农业与元宇宙的结合将极大地推动农业信息化和智能化发展,为农业智能化转型升级提供新动能。为深入分析元宇宙在农业领域的应用研究可行性,本文首先分析了农业元宇宙的概念,以及区... 详细信息

元宇宙这一新兴概念受到了产、学、研各界的广泛关注。农业与元宇宙的结合将极大地推动农业信息化和智能化发展,为农业智能化转型升级提供新动能。为深入分析元宇宙在农业领域的应用研究可行性,本文首先分析了农业元宇宙的概念,以及区块链、非同质化代币、5G/6G、人工智能、物联网、三维重建、云计算、边缘计算和扩展现实等元宇宙农业应用的关键技术。接着讨论了元宇宙在虚拟农场、农业教学系统和农产品追溯系统三个农业应用领域的主要情景,最后总结了农业元宇宙面临的系统建立、通信基础、硬件设备和运营等方面的主要挑战,并展望了未来的发展方向。本文可为元宇宙在农业的应用研究提供指导。

关键词：农业元宇宙区块链扩展现实数字孪生平行农业虚拟农场农产品追溯系统农业教学系统

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基于遗传算法的外卖配送路径优化研究

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轻工科技 2020年第12期36卷 51-53,93页

作者：朱桐江欢北京工商大学农产品质量安全追溯技术及应用国家工程实验室北京100048

随着外卖行业的不断发展,外卖的配送成本备受关注。本文针对外卖配送的路径优化问题,建立包括距离成本和惩罚成本在内的总配送成本最小为目标的外卖配送路径优化模型。利用混合遗传算法求解,通过实验仿真结果表明,与遗传算法相比,混合... 详细信息

随着外卖行业的不断发展,外卖的配送成本备受关注。本文针对外卖配送的路径优化问题,建立包括距离成本和惩罚成本在内的总配送成本最小为目标的外卖配送路径优化模型。利用混合遗传算法求解,通过实验仿真结果表明,与遗传算法相比,混合遗传算法在该模型的寻优结果上有明显优势。

关键词：外卖配送遗传算法混合遗传算法

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基于改进LSTM的生鲜牛肉新鲜度预测模型研究

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计算机仿真 2020年第1期37卷 469-472页

作者：张瑞芳卞玉芳左敏张青川北京工商大学计算机与信息工程学院北京100048 环境保护部核与辐射安全中心北京100082 农产品质量安全追溯技术及应用国家工程实验室北京100048

牛肉作为我国消费量较大的肉质食品,其新鲜度受到广泛关注。研究的主要目的是通过改进的循环神经网络模型对牛肉新鲜度进行预测研究。利用红外光谱技术采集了影响牛肉新鲜度的实验数据,即牛肉的系水率、pH值和TVB-N的含量。在利用改进... 详细信息

牛肉作为我国消费量较大的肉质食品,其新鲜度受到广泛关注。研究的主要目的是通过改进的循环神经网络模型对牛肉新鲜度进行预测研究。利用红外光谱技术采集了影响牛肉新鲜度的实验数据,即牛肉的系水率、pH值和TVB-N的含量。在利用改进的循环神经网络进行预测的同时,采用了循环神经网络做对比,通过计算均方根误差来评价模型的优势。实验结果表明,改进的循环神经网络均方根误差低于循环神经网络。同时这也证明了上述模型在食品预测方面具有较高的正确性,可用于对食品安全或者新鲜度进行预测。

关键词：食品循环神经网络改进的循环神经网络预测

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基于卷积神经网络和双向门控循环单元网络注意力机制的情感分析

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科学技术与工程 2021年第1期21卷 269-274页

作者：张腾刘新亮高彦平北京工商大学计算机与信息工程学院北京100048 农产品质量安全追溯技术及应用国家工程实验室北京100048 中国农业大学信息与电气工程学院北京100083

传统的情感分析方法不能获取全局特征,以及否定词、转折词和程度副词的出现影响句子极性判断。在深度学习方法基础上提出了基于卷积神经网络和双向门控循环单元网络注意力机制的短文本情感分析方法。将情感积分引入卷积神经网络,利用情... 详细信息

传统的情感分析方法不能获取全局特征,以及否定词、转折词和程度副词的出现影响句子极性判断。在深度学习方法基础上提出了基于卷积神经网络和双向门控循环单元网络注意力机制的短文本情感分析方法。将情感积分引入卷积神经网络,利用情感词自身信息,通过双向门控循环网络模型获取全局特征,对影响句子极性的否定词、转折词和程度副词引入注意力机制实现对这类词的重点关注,提取影响句子极性的重要信息。实验结果表明,该模型与现有相关模型相比,有效提高情感分类的准确率。

关键词：深度学习双向门控循环单元(Bi-GRU) 注意力机制卷积神经网络情感分析

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ELMs和SVMs在多分类问题上的泛化性能比较

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计算机应用与软件 2019年第10期36卷 262-267,278页

作者：卢欣欣潘丽平周口师范学院计算机科学与技术学院河南周口466001 农产品质量安全追溯技术河南省工程实验室河南周口466001 周口科技职业学院河南周口466001

多分类问题是机器学习、数据挖掘领域的重要研究内容。在文本分类、语音识别、图像识别、基因检测等方面有广泛的应用。通过在UCI数据集对极限学习机算法ELMs(ELM,KELM)和支持向量机算法SVMs(SVM,LSSVM)在多分类问题上的表现进行详细比... 详细信息

多分类问题是机器学习、数据挖掘领域的重要研究内容。在文本分类、语音识别、图像识别、基因检测等方面有广泛的应用。通过在UCI数据集对极限学习机算法ELMs(ELM,KELM)和支持向量机算法SVMs(SVM,LSSVM)在多分类问题上的表现进行详细比较,得出以下结论:ELMs相较于SVM在多分类问题上有更高的分类准确率,而且随着分类数目的增加,ELMs的泛化能力相较于SVM提高越多,但是ELMs对于LSSVM并没有得到上述结论;ELMs相较于SVMs对数据的类别数目不敏感,分类准确率随类别数目增加下降不明显;ELMs相较于SVMs在多分类问题上所需计算代价更小,且拥有更快的学习和训练速度,适用于多分类问题。

关键词：极限学习机(ELM) 核极限学习机(KELM) 支持向量机(SVM) 最小二乘支持向量机(LSSVM) 多分类问题泛化能力

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中国智慧冷链发展水平评价及对策建议

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智慧农业（中英文） 2023年第1期5卷 22-33页

作者：杨霖杨斌任青山杨信廷韩佳伟北京市农林科学院信息技术研究中心北京100097 农产品质量安全追溯技术及应用国家工程研究中心北京100097 农业农村部农产品冷链物流技术重点实验室北京100097 仲恺农业工程学院信息科学与技术学院广东广州510225

新一代信息技术促使冷链智能化水平得以快速发展,精准把控智慧冷链发展水平是实现技术瓶颈重点突破与发展方向战略布局的前提基础与保障。基于此,本研究从供给能力、仓储能力、运输能力、经济效益、信息化水平等维度构建了中国智慧冷链... 详细信息

新一代信息技术促使冷链智能化水平得以快速发展,精准把控智慧冷链发展水平是实现技术瓶颈重点突破与发展方向战略布局的前提基础与保障。基于此,本研究从供给能力、仓储能力、运输能力、经济效益、信息化水平等维度构建了中国智慧冷链发展评价指标体系,运用熵权法并结合优劣解距离法(Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution,TOPSIS)对2017—2021年中国30个省市(不包含西藏、中国香港、中国澳门、中国台湾)的智慧冷链发展水平进行定量评价,通过探索性空间数据分析法(Exploratory Spatial Data Analys,ESDA)和地理加权回归(Geographically Weighted Regression,GWR)分析评价指标对不同省市的影响变化。研究结果表明,经济发展状况、配套设施建设与信息化水平对智慧冷链建设影响作用较大;东部沿海地区智慧冷链发展普遍较好,西南和西北地区发展缓慢,整体发展较为落后;评价指标具有显著时空异质性,影响程度随空间位置和时间发生变化。为提升中国智慧冷链整体发展水平,就加强配套设施建设、促进信息化转型升级提出相应发展对策。本研究可为实现中国智慧冷链全局性谋划、战略性布局、整体性推进等提供科学依据。

关键词：智慧冷链熵权法 TOPSIS 探索性空间分析地理加权回归评价指标体系信息化水平

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BLSTM-PA在食品安全领域语义分析仿真研究

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计算机仿真 2020年第3期37卷 343-348页

作者：毕铭文卞玉芳左敏张青川北京工商大学计算机与信息工程学院北京100048 环境保护部核与辐射安全中心北京100082 农产品质量安全追溯技术及应用国家工程实验室北京100097 食品安全大数据技术北京市重点实验室北京100048

食品安全领域的智能问答系统旨在对用户通过自然语言进行的食品安全方面的提问做出快速、简洁的反馈,其技术挑战主要在于语义分析和答案句子表示,尤其是在于如何消除问答之间的词汇差距以加强问答匹配能力,以及如何抓取准确的核心单词... 详细信息

食品安全领域的智能问答系统旨在对用户通过自然语言进行的食品安全方面的提问做出快速、简洁的反馈,其技术挑战主要在于语义分析和答案句子表示,尤其是在于如何消除问答之间的词汇差距以加强问答匹配能力,以及如何抓取准确的核心单词以增强句子表示能力。尽管基于"短语级别"和众多的注意力模型已经取得了一定的性能提升,但基于注意力的框架都没有很好的重视位置信息。针对上述问题,运用词林和word2vec相结合的方法,提出近义词-主词替换机制(将普通词映射为核心词),实现了语义表示的归一化。同时,受位置上下文提升信息检索性能的启发,假设如果问句中的一个词(称之为问题词)出现在答案句中,问题词的临近词对比偏离词应该被给与更高的权重。基于上述假设,提出了基于双向lstm模型的位置注意力机制(BLSTM-PA)。上述机制给与答案句中问题词的临近文本更高的注意力。以食品安全问答系统为语义分析验证和仿真的平台,通过在食品安全领域数据集(即FS-QA)上进行的对比实验,从MAP和MRR评价指标来看,与基于传统的注意力机制的RNN模型相比,BLSTM-PA实现了5.96%的提升,证明了BLSTM-PA模型的良好性能,同时,集成了提出的问答模型的食品安全问答系统性能也得到了显著的提升。

关键词：计算机仿真语义分析问答系统双向长短时记忆网络模型基于位置的注意力机制

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自动监测装置用温室粉虱和蓟马成虫图像分割识别算法

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农业工程学报 2018年第1期34卷 164-170页

作者：杨信廷刘蒙蒙许建平赵丽魏书军李文勇陈梅香陈明李明上海海洋大学信息学院上海201306 北京农业信息技术研究中心/国家农业信息化工程技术研究中心/农产品质量安全追溯技术及应用国家工程实验室/农业部农业信息技术重点实验室北京100097 北京市丰台区植保植检站北京100097 北京市农林科学院植物保护环境保护研究所北京100097

为了监测温室黄瓜作物虫害种类、数量变化情况以预测虫害发展趋势,该文以粉虱和蓟马为例,提出了一种基于Prewitt、Canny边缘检测算子分割和SVM(support vector machine)的温室粉虱和蓟马诱虫板的图像识别算法。该方法利用HSI(Hue-Satura... 详细信息

为了监测温室黄瓜作物虫害种类、数量变化情况以预测虫害发展趋势,该文以粉虱和蓟马为例,提出了一种基于Prewitt、Canny边缘检测算子分割和SVM(support vector machine)的温室粉虱和蓟马诱虫板的图像识别算法。该方法利用HSI(Hue-Saturation-Intensity)颜色空间的I分量与L*a*b*颜色空间的b分量二值图像中害虫目标与背景的高对比性,再分别相应地利用Prewitt算子和Canny算子进行单头害虫边缘分割,再经过形态学处理,最后融合这两幅二值图像完成单头害虫区域的提取。然后提取害虫的5个形态特征(面积、相对面积、周长、复杂度、占空比)及9个颜色特征(Hue-Saturation-Value颜色空间、HSI颜色空间、L*a*b*颜色空间各分量的一阶矩),并对这14个特征参数进行归一化处理,将特征值作为SVM的输入向量,进行温室粉虱和蓟马的诱虫板图像识别。通过分析比较不同向量组合的BP(back propagation)与SVM的害虫识别率、4种不同SVM核函数的害虫识别率,发现颜色特征向量是粉虱和蓟马识别的主成分,且SVM的识别效果优于BP神经网络、线性核函数的SVM分类性能最好且稳定。结果表明:平均识别准确率达到了93.5%,粉虱和蓟马成虫的识别率分别是96.0%和91.0%,能够实现温室害虫的诱虫板图像识别。该研究可以为虫害的监测与预警提供支持,为及时采取正确的防治措施提供重要的理论依据。

关键词：图像处理、图像分割算法边缘检测支持向量机颜色空间虫害监测

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基于自适应模糊神经网络的鱼类投喂预测方法研究

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中国农业科技导报 2020年第2期22卷 91-100页

作者：陈澜杨信廷孙传恒王以忠徐大明周超天津科技大学电子信息及自动化学院天津300222 北京农业信息技术研究中心农产品质量安全追溯技术及应用国家工程实验室农业农村部农业信息技术重点实验室北京100097

在集约化水产养殖中,鱼类的投喂水平直接关系到养殖效率和生产成本。针对当前水产养殖中存在的投喂量不合理、饲料浪费严重的问题,以实现投喂量的精准预测为目的,提出了一种基于自适应模糊神经网络的鱼类投喂量预测方法。该方法以罗非... 详细信息

在集约化水产养殖中,鱼类的投喂水平直接关系到养殖效率和生产成本。针对当前水产养殖中存在的投喂量不合理、饲料浪费严重的问题,以实现投喂量的精准预测为目的,提出了一种基于自适应模糊神经网络的鱼类投喂量预测方法。该方法以罗非鱼为研究对象,选择水温和鱼的平均体重2个因素作为输入变量,利用混合学习方法,通过训练和学习获得最优模糊规则库,基于自适应神经网络模糊推理系统(adaptive network fuzzy inference system,ANFIS)建立投喂量预测模型,取得了较好的预测效果。基于ANFIS的投喂量预测模型的均方根误差、平均绝对误差和平均绝对百分比误差分别为1.18、0.74和0.0031,均远远小于原始模糊推理投喂量预测模型的指标值,其网络预测能力优于原始模糊推理预测模型。因此,该模型不仅可以在无监督条件下对鱼进行科学投喂,节省人力成本,而且能为合理的投喂提供技术支撑和理论支持。

关键词： ANFIS 精准投喂水温体重水产养殖

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