检索结果-内蒙古大学图书馆

智慧农业（中英文） 2024年第1期6卷 123-134页

作者：王鹏哲朱华吉缪祎晟刘畅吴华瑞广西大学计算机与电子信息学院广西南宁530000 国家农业信息化工程技术研究中心北京100097 北京市农林科学院信息技术研究中心北京100097 农业农村部数字乡村技术重点实验室北京100097

[目的/意义]农业场景下的知识服务具有周期性长、活动时间长的特点。传统推荐模型无法有效挖掘农业场景下的基于农时的隐藏信息。针对上述问题,提出一种融合时间感知和增强过滤的农业知识个性化推荐模型(Time-aware and Filter-enhanced... 详细信息

[目的/意义]农业场景下的知识服务具有周期性长、活动时间长的特点。传统推荐模型无法有效挖掘农业场景下的基于农时的隐藏信息。针对上述问题,提出一种融合时间感知和增强过滤的农业知识个性化推荐模型(Time-aware and Filter-enhanced Sequential Recommendation Model for Agriculture Knowledge,TiFSA)。[方法]首先,基于时间感知的位置嵌入方法,将农户交互的时间信息与位置嵌入相结合,帮助学习农业情境下基于农时的项目相关性。其次,在时间感知位置嵌入的基础上,引入滤波器过滤算法,自适应地衰减农户情境数据中的噪声。最后,引入时间信息的多头自注意力网络,实现对时间、项目和特征的统一建模,对农户随时间变化的偏好特征进行情境表示,从而为用户提供可靠的推荐结果。[结果和讨论]根据“全国农业知识智能服务云平台”中的用户交互序列数据集进行实验。结果表明,该模型在农业数据集上的命中率为45.79%,归一化折损累计增益为53.52%;与近几年性能最佳的模型Ti-SASRec相比分别提升16.19%和14.02%。[结论]该模型能够有效捕获农业领域的用户情境特征和建模农户的动态偏好,具有更好的推荐性能。

关键词：农业知识推荐滤波器算法时间感知自注意力网络序列推荐

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基于YOLACT-RFX模型的穴盘甘蓝苗株分割算法

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计算机工程 2023年第12期49卷 214-223页

作者：王楷韩笑朱华吉缪祎晟吴华瑞江苏大学计算机科学与通信工程学院江苏镇江212013 国家农业信息化工程技术研究中心北京100097 北京市农林科学院信息技术研究中心北京100097 农业农村部数字乡村技术重点实验室北京100097

温室作物长势分析是近年来农业信息化领域中的研究热点,目前国内温室多用穴盘育苗的方式,其密集种植的特点和复杂的背景干扰给穴盘苗株的分割识别任务带来挑战。提出一种基于YOLACT-RFX的分割算法实现对穴盘内甘蓝苗株的高精度分割和苗... 详细信息

温室作物长势分析是近年来农业信息化领域中的研究热点,目前国内温室多用穴盘育苗的方式,其密集种植的特点和复杂的背景干扰给穴盘苗株的分割识别任务带来挑战。提出一种基于YOLACT-RFX的分割算法实现对穴盘内甘蓝苗株的高精度分割和苗期识别。通过引入递归特征金字塔结构加强甘蓝苗株叶片边缘处的特征提取能力,改进相邻穴盘孔位中相互干扰苗株的分割性能。在递归特征金字塔结构中利用空洞空间金字塔池化结构对尺寸和形状快速变化的甘蓝苗株进行特征识别。最后,融合ResNeXt主干网络提升算法精度,加快模型收敛速度。基于甘蓝苗自建数据集验证所提算法的有效性,实验结果表明,当交并比为0.5时,YOLACT-RFX算法的各类平均精度为84.4%,平均召回率为92.7%,相较于YOLACT算法分别提升了3.6%和3.9%。在同等情况下,分割效果优于MASK-RCNN、SOLO、QueryInst等算法。改进后的YOLACT-RFX算法可实现对不同生长期内甘蓝穴盘苗株的高精度分割,为温室自动化甘蓝苗期管理提供技术基础。

关键词：分割算法甘蓝苗株苗期识别递归特征金字塔空洞空间金字塔池化

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基于改进UperNet的结球甘蓝叶球识别方法

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智慧农业（中英文） 2024年第3期6卷 128-137页

作者：朱轶萍吴华瑞郭旺吴小燕江苏大学计算机科学与通信工程学院江苏镇江212013 国家农业信息化工程技术研究中心北京100097 北京市农林科学院信息技术研究中心北京100097 农业农村部数字乡村技术重点实验室北京100097

[目的/意义]叶球是结球甘蓝的重要部分,其生长发育对田间管理至关重要。针对叶球分割识别存在大田背景复杂、光照不均匀和叶片纹理相似等问题,提出一种语义分割算法UperNet-ESA,旨在能快速、准确地分割田间场景中结球甘蓝的外叶和叶球,... 详细信息

[目的/意义]叶球是结球甘蓝的重要部分,其生长发育对田间管理至关重要。针对叶球分割识别存在大田背景复杂、光照不均匀和叶片纹理相似等问题,提出一种语义分割算法UperNet-ESA,旨在能快速、准确地分割田间场景中结球甘蓝的外叶和叶球,以实现田间结球甘蓝的智能化管理。[方法]首先,采用统一感知解析网络(Unified Perceptual Parsing Network,UperNet)作为高效语义分割框架,将主干网络改为先进的ConvNeXt,使得模型在提升分割精度的同时也能具有较低的模型复杂度;其次,利用高效通道注意力机制(Efficient Channel Attention,ECA)融入特征提取网络的各阶段,进一步捕捉图像的细节信息;最后,通过将特征选择模块(Feature Selection Model,FSM)和特征对齐模块(Feature Alignment Model,FAM)集成到特征金字塔框架中,得到更为精确的目标边界预测结果。[结果和讨论]在自制结球甘蓝图像数据集上进行实验,与目前主流的UNet、PSPNet和DeeplabV3+语义分割模型相比,改进UperNet方法的平均交并比为92.45%,平均像素准确率为94.32%,推理速度为16.6 f/s,能够达到最佳精度-速度平衡效果。[结论]研究成果可为结球甘蓝生长智能化监测提供理论参考,对甘蓝产业发展具有重要的应用前景。

关键词：结球甘蓝语义分割叶球识别注意力机制特征选择特征对齐

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融合农村居民意图的健康知识推荐方法

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计算机工程与设计 2024年第7期45卷 2142-2149页

作者：王馨悦吴华瑞陈雯柏韩笑朱华吉赵春江北京信息科技大学自动化学院北京市农林科学院信息技术研究中心国家农业信息化工程技术研究中心农业农村部数字乡村技术重点实验室

为提高农村居民健康认知水平，提出一种融合农村地区居民意图的健康知识推荐方法。考虑到村民对不同健康知识的偏好，建模用户层中村民与健康知识间的关系路径，捕获村民获取健康知识的潜在意图，利用图卷积与注意力机制传播聚合村民意... 详细信息

为提高农村居民健康认知水平，提出一种融合农村地区居民意图的健康知识推荐方法。考虑到村民对不同健康知识的偏好，建模用户层中村民与健康知识间的关系路径，捕获村民获取健康知识的潜在意图，利用图卷积与注意力机制传播聚合村民意图邻居节点信息，获得村民与健康知识的高阶邻域表示，通过双交叉聚合器将初始节点与邻域表示进行聚合，增强村民与健康知识的表示能力，实现村民健康知识精确推荐。基于农村健康知识数据集验证研究模型有效性，结果表明该模型在准确率、NDCG指标上均得到了一定程度的提高。

关键词：农村知识推荐注意力机制知识图谱嵌入传播健康知识神经网络

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基于多模态数据驱动的黄瓜温室湿度预测方法

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电子测量技术 2023年第16期46卷 97-104页

作者：黄天艺吴华瑞朱华吉广西大学计算机与电子信息学院南宁530004 国家农业信息化工程技术研究中心北京100097 北京市农林科学院信息技术研究中心北京100097 农业农村部数字乡村技术重点实验室北京100097

温室湿度精准预测对病害防治策略制定、水肥自动灌溉等具有重要意义。本文研究了一种基于多模态数据驱动的预测方法。为解耦温室环境控制中环境变量复杂关系,提高模型预测效率,利用LASSO回归从多温室环境参数中筛选得到温室空气湿度变... 详细信息

温室湿度精准预测对病害防治策略制定、水肥自动灌溉等具有重要意义。本文研究了一种基于多模态数据驱动的预测方法。为解耦温室环境控制中环境变量复杂关系,提高模型预测效率,利用LASSO回归从多温室环境参数中筛选得到温室空气湿度变化强关联环境因子,结合CNN提取图像空间特征的优势,基于GAF理论将温室时间序列分别转化为GASF与GADF二维图像,进一步增强有效信息,抑制环境噪声,通过引入低复杂度的双卷积层充分提取图像潜在特征,识别湿度变化趋势,对不同湿度变化趋势的时间序列逐一构建Bayesian_LSTM预测模型,增加平稳输入提高预测精度。针对黄瓜温室,将室内温度、湿度、光照强度历史时间序列转化为二维图像作为输入,分析验证了模型的预测性能。试验数据显示当时间滑动窗口大小为15,选用GADF转化图像,Bayesian_LSTM隐藏节点数为100时,平均绝对误差、平均绝对百分比误差、均方根误差分别达到2.58%、4.56%、4.80%,为模型性能最优。对比RNN、GRU、Bi-GRU、1D-CNN共4种主流预测模型,试验结果均表现出良好的预测性能。

关键词：环境预测格拉姆角场卷积神经网络长短期记忆神经网络贝叶斯神经网络

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一种面向蔬菜生产知识服务的主动推荐方法

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河北农业大学学报 2024年第6期47卷 127-135页

作者：刘畅王春山缪祎晟朱华吉郭旺吴华瑞国家农业信息化工程技术研究中心北京100097 北京市农林科学院信息技术研究中心北京100097 农业农村部数字乡村技术重点实验室北京100097 农业遥感应用河北省工程研究中心河北保定071001

针对蔬菜生产中品种选择、病虫害防治、田间管理等环节知识需求复杂且动态的特点,提出一种面向蔬菜生产知识服务的主动推荐方法,以期为个性化农业管理提供有效支持。将知识图谱构建作为目标,通过结合自注意力机制的动态用户兴趣建模、... 详细信息

针对蔬菜生产中品种选择、病虫害防治、田间管理等环节知识需求复杂且动态的特点,提出一种面向蔬菜生产知识服务的主动推荐方法,以期为个性化农业管理提供有效支持。将知识图谱构建作为目标,通过结合自注意力机制的动态用户兴趣建模、分层嵌入技术表示和图神经网络(GNN)多跳推理机制,逐层筛选和聚合复杂关系信息,实现蔬菜生产知识服务的精准推荐。实验结果表明,所提出的方法在推荐准确率和性能指标上均显著优于现有先进模型,能够适应蔬菜生产中不同环节的动态知识需求。本研究为个性化农业管理和智能决策提供了一种高效解决方案,为农业知识服务推荐方法的研究提供了新的思路与方法。

关键词：蔬菜生产个性化推荐图神经网络知识图谱分层嵌入技术

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基于特征增强的多方位农业问句语义匹配

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西南大学学报（自然科学版） 2023年第6期45卷 201-210页

作者：王奥吴华瑞朱华吉广西大学计算机与电子信息学院南宁530004 北京市农林科学院信息技术研究中心北京100097 国家农业信息化工程技术研究中心北京100097 农业农村部数字乡村技术重点实验室北京100097

农业问句文本数据具有专业名词多、特征稀疏、语句规范性差等特征,难以深入挖掘句间交互关系.为改善农业相似问句的匹配性能,提出一种基于特征增强的多方位农业问句语义匹配模型.模型通过共享参数的双向长短期记忆网络提取上下文向量,... 详细信息

农业问句文本数据具有专业名词多、特征稀疏、语句规范性差等特征,难以深入挖掘句间交互关系.为改善农业相似问句的匹配性能,提出一种基于特征增强的多方位农业问句语义匹配模型.模型通过共享参数的双向长短期记忆网络提取上下文向量,分别引入自注意力机制、多维注意力机制增强农业问句文本语义推断特征和文本距离特征,通过多特征增强聚焦语义特征信息,将增强特征嵌入到多方位匹配函数中,从向量值、方向和元素等角度进行句间相似度对比,以捕获句子多样性特征.从农业问答社区导出农业问答文本数据,人工标注相似问句构建试验数据集.试验结果表明:基于特征增强的多方位农业问句语义匹配模型可以增强文本特征之间的交互,获取更多的关系特征信息,在构建的农业问句数据集上正确率及F1值达95.3%和97.3%,与其他5种问句语义匹配模型相比,效果提升明显.

关键词：农业问句语义匹配特征增强自然语言处理双向长短期记忆网络自注意力机制

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基于YOLOX的穴盘甘蓝病害检测方法

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江苏农业科学 2023年第8期51卷 193-202页

作者：马驰吴华瑞于会山聊城大学物理科学与信息工程学院山东聊城252000 国家农业信息化工程技术研究中心北京100097 北京市农林科学院信息技术研究中心北京100097 农业农村部数字乡村技术重点实验室北京100097

为实现穴盘甘蓝的智能化管理,针对穴盘甘蓝病害识别存在的光照不均匀、对比度低和待检测目标小等问题,研究了基于深度学习的穴盘甘蓝病害检测算法。该算法结合通道空间注意力机制模块,在特征提取模块对特征信息进行重标定,引导模型关注... 详细信息

为实现穴盘甘蓝的智能化管理,针对穴盘甘蓝病害识别存在的光照不均匀、对比度低和待检测目标小等问题,研究了基于深度学习的穴盘甘蓝病害检测算法。该算法结合通道空间注意力机制模块,在特征提取模块对特征信息进行重标定,引导模型关注病害区域特征,抑制背景噪声,降低模型漏检率。并采用自适应多尺度特征融合算法提取穴盘甘蓝病害多尺度特征,充分利用不同尺度特征的语义信息提升小目标的检测精确率。由于算法的检测框定位不准确,在回归损失函数中添加了重叠面积损失、中心点距离损失和宽高损失,对回归任务进行了优化,提高穴盘甘蓝病害预测框定位精度;同时引入变焦损失函数作为分类损失函数,利用权重缩放因子缓解模型训练过程中相似病害类间差距小的问题。结果表明,研究算法对穴盘甘蓝炭疽病、细菌性黑斑病、褐斑病、黑腐病的检测平均精确率分别为97.59%、99.70%、98.69%和97.64%;其平均精度均值达到98.41%,与YOLOX、Faster R-CNN、YOLOv3、SSD、CenterNet算法相比,分别提高了4.96、12.86、18.19、4.71、10.69百分点。

关键词：病害检测穴盘甘蓝多尺度特征融合注意力机制小目标检测

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基于角色和数据可视域的农业科研协同办公平台设计

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西南师范大学学报（自然科学版） 2019年第9期44卷 82-88页

作者：李昀吴华瑞邓颖李庆学顾静秋北京市农林科学院北京100097 国家农业信息化工程技术研究中心北京100097 北京市农业信息技术研究中心北京100097 农业农村部农业信息软硬件产品质量检测重点实验室北京100097

农业科研单位信息类型和用户组成复杂,业务流程繁琐,给农业科研单位的协同办公、信息共享利用和信息安全管理等带来许多问题和困难.为了适应科技管理工作发展和科技信息共享服务的需要,系统研究和构建了基于角色和数据可视域,针对多源... 详细信息

农业科研单位信息类型和用户组成复杂,业务流程繁琐,给农业科研单位的协同办公、信息共享利用和信息安全管理等带来许多问题和困难.为了适应科技管理工作发展和科技信息共享服务的需要,系统研究和构建了基于角色和数据可视域,针对多源、复杂和多层级用户的高效管理流程与信息安全主动管理系统;将平台用户横向按部门、纵向按管理等级等进行划分,并对数据资源进行可视域限定,形成用户和数据双向控制的用户权限管理及数据安全控制体系.构建了既可以实现高效信息加载和共享,又可保持信息安全的农业科研协同办公平台.

关键词：信息流数据可视域协同办公数据分发

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大模型在设施蔬菜智能化生产中的应用

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蔬菜 2024年第11期 1-8页

作者：吴华瑞李晓锁国家农业信息化工程技术研究中心/北京市农林科学院信息技术研究中心/农业农村部数字乡村技术重点实验室北京100097

以ChatGPT为代表的大模型的诞生引发了社会各界的广泛关注和深入讨论,将该类模型引入到农业领域可加快智慧农业的发展速度,大幅提升生产效率。本文立足于人工智能大模型的最新进展,系统性地梳理了其发展历程与现状,并聚焦于设施蔬菜生... 详细信息

以ChatGPT为代表的大模型的诞生引发了社会各界的广泛关注和深入讨论,将该类模型引入到农业领域可加快智慧农业的发展速度,大幅提升生产效率。本文立足于人工智能大模型的最新进展,系统性地梳理了其发展历程与现状,并聚焦于设施蔬菜生产领域,阐述了大模型在设施蔬菜智能化生产过程中的应用,包括蔬菜病虫害识别与防治、设施智能决策、蔬菜生长监测与产量预测等方面,最后总结分析了大模型技术目前面临的挑战以及未来的发展方向,旨在为未来大模型在设施蔬菜生产中的应用与推广奠定坚实的理论基础与实践指导。

关键词：智慧农业大模型人工智能设施蔬菜智能化生产

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