检索结果-内蒙古大学图书馆

一种通用健康监护及医疗服务机器人系统设计

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中国医疗器械杂志 2010年第1期34卷 29-34页

作者：张赛董海强杜宏伟江朝晖中国科学技术大学电子科学技术系安徽合肥230027 安徽农业大学信息与计算机学院安徽合肥230036

介绍一种具备实时健康监护和简单医疗服务功能的自主机器人系统的设计。本系统将生理参数检测,传输和实时定位集成在若干便携的无线节点上,具有低成本、低功耗,易于配置维护等优点。室内环境下的实验验证了了系统的稳定性和实用性。

关键词：医疗机器人 ZigBee网络 RSS定位健康参数监护

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深度学习模型压缩方法在竹种分类中的应用研究

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复旦学报（自然科学版） 2020年第6期59卷 740-747页

作者：王志玲李绍稳金秀安徽农业大学信息与计算机学院安徽合肥230036 智慧农业技术与装备安徽省重点实验室安徽合肥230036

本文提出了一种基于深度学习模型压缩的竹种分类方法,旨在将压缩后的模型移植到手机端进行竹种自动分类.首先动态设置阈值删除已经训练的竹种分类模型中不重要权重,迭代剪枝与再训练同时进行.再通过K-Means++聚类算法对神经网络各层的... 详细信息

本文提出了一种基于深度学习模型压缩的竹种分类方法,旨在将压缩后的模型移植到手机端进行竹种自动分类.首先动态设置阈值删除已经训练的竹种分类模型中不重要权重,迭代剪枝与再训练同时进行.再通过K-Means++聚类算法对神经网络各层的权值聚类,从而实现权值共享,最后再经过量化模型的参数值压缩神经网络模型.实验结果表明:剪枝后的模型相较剪枝前的模型内存占用降低了46.4%.剪枝后模型进行量化后模型压缩了75%.压缩后的模型整体运行速度提升,其中基于AlexNet网络结构相较于VGGNet-16的竹种分类模型压缩后可更好应用到移动端,为离线状态下基于移动端进行分类提供支撑.

关键词：竹类深度学习模型压缩剪枝量化

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基于卷积神经网络和小样本的茶树病害图像识别

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江苏农业学报 2019年第1期35卷 48-55页

作者：孙云云江朝晖董伟张立平饶元李绍稳安徽农业大学信息与计算机学院安徽合肥230036 安徽省农业科学院农业经济与信息研究所安徽合肥230036

以常见且特征相似的茶轮斑病、炭疽病和云纹叶枯病为对象,研究在小样本情况下利用卷积神经网络进行病害图像识别问题。运用7种模式的预处理方法对茶树叶部病害图像样本进行处理,并采用Alex Net经典网络模型进行学习实验,比较、分析其训... 详细信息

以常见且特征相似的茶轮斑病、炭疽病和云纹叶枯病为对象,研究在小样本情况下利用卷积神经网络进行病害图像识别问题。运用7种模式的预处理方法对茶树叶部病害图像样本进行处理,并采用Alex Net经典网络模型进行学习实验,比较、分析其训练及识别效果。结果显示,模式7训练模型精度为93. 3%,平均测试准确率为90%,且对茶轮斑病、炭疽病和云纹叶枯病的正确区分率分别为85%、90%和85%,在预测值和真实值一致性方面优于其他预处理方法。在小样本情况下,该预处理方法可有效区分、识别3种易混病害,且识别精度高,性能好。

关键词：茶叶病害图像识别卷积神经网络小样本

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SVM和RNN在网络评论情感分析中的比较研究

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上海工程技术大学学报 2019年第4期33卷 378-383页

作者：吴国栋刘国良张凯涂立静安徽农业大学信息与计算机学院

随着电子商务的迅猛发展,网络评论情感分析研究日益受到重视.分别从传统的机器学习模型和深度学习模型视角,运用支持向量机(Support Vector Machine,SVM)和循环神经网络(Recurrent Neural Network,RNN)方法对向量化表示后的网络评论文... 详细信息

随着电子商务的迅猛发展,网络评论情感分析研究日益受到重视.分别从传统的机器学习模型和深度学习模型视角,运用支持向量机(Support Vector Machine,SVM)和循环神经网络(Recurrent Neural Network,RNN)方法对向量化表示后的网络评论文本进行情感倾向的学习分析.研究表明,在精确率、召回率及F1等评价指标方面,基于RNN模型的评论情感分析效果明显优于SVM模型.该结果可以帮助消费者更好进行网络消费决策.

关键词：支持向量机循环神经网络评论文本情感分析词向量

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基于CNN-LSTM电影评论的情感分析

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洛阳理工学院学报（自然科学版） 2019年第4期29卷 71-77页

作者：孙敏李旸余大为张恩宝李倩倩安徽农业大学信息与计算机学院

情感性评论能反映出人们的意见信息,对这些文本进行情感分析可以获得许多有价值的信息。将CNN和LSTM相结合,对公开的电影评论数据集IMDB分别采用CNN、LSTM和CNN-LSTM模型进行情感分析和研究比较。实验结果表明,CNN-LSTM网络模型比单个的... 详细信息

情感性评论能反映出人们的意见信息,对这些文本进行情感分析可以获得许多有价值的信息。将CNN和LSTM相结合,对公开的电影评论数据集IMDB分别采用CNN、LSTM和CNN-LSTM模型进行情感分析和研究比较。实验结果表明,CNN-LSTM网络模型比单个的CNN网络模型和单个LSTM网络模型具有更高的精度,可以解决这种短文本中的情感分析问题。

关键词：情感分析电影评论 CNN-LSTM

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基于改进CNN的局部相似性预测推荐模型

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计算机工程与科学 2019年第6期41卷 1071-1077页

作者：吴国栋宋福根涂立静史明哲东华大学管理学院上海200051 安徽农业大学信息与计算机学院安徽合肥230036

为缓解推荐系统中数据稀疏性问题,利用卷积神经网络CNN具有较强捕捉局部特征能力的优势,通过加入一个调节层,提出一种改进CNN的局部相似性预测推荐模型LSPCNN。新模型对初始用户-项目评分矩阵进行迭代调整,使用户兴趣偏好局部特征化,再... 详细信息

为缓解推荐系统中数据稀疏性问题,利用卷积神经网络CNN具有较强捕捉局部特征能力的优势,通过加入一个调节层,提出一种改进CNN的局部相似性预测推荐模型LSPCNN。新模型对初始用户-项目评分矩阵进行迭代调整,使用户兴趣偏好局部特征化,再融合CNN对缺失评分进行预测,从而实施个性化推荐。实验结果表明,LSPCNN模型在不同数据稀疏度下的 MAE 值较传统推荐方法平均下降4%,有效缓解了数据稀疏性,提高了推荐系统的性能。

关键词：卷积神经网络(CNN) 局部相似性稀疏性推荐系统

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农作物病虫害专家系统中的知识表示方法

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江汉大学学报（自然科学版） 2019年第4期47卷 378-384页

作者：张嫚嫚张武金秀朱诚宋一帆洪汛李孟杰安徽农业大学信息与计算机学院

农作物病虫害的知识表示和知识推理方法的有效性是实现农作物病虫害专家系统正确决策的基础。总结了农作物病虫害专家系统中常见的知识传统表示、知识的现代表示以及知识混合表示方法的优缺点及应用情况,对其发展趋势进行了分析和展望... 详细信息

农作物病虫害的知识表示和知识推理方法的有效性是实现农作物病虫害专家系统正确决策的基础。总结了农作物病虫害专家系统中常见的知识传统表示、知识的现代表示以及知识混合表示方法的优缺点及应用情况,对其发展趋势进行了分析和展望。知识混合表示方法因能有效克服单一表示法的局限性并可充分发挥各种方法的长处而被广泛应用。神经网络知识表示因其快速、准确性高、灵活性高的特点应用前景良好。

关键词：农作物病虫害知识表达专家系统

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基于敏感度分析的案例特征项权重算法的改进

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计算机科学 2010年第5期37卷 194-196,209页

作者：杨宝华辜丽川李绍稳安徽农业大学信息与计算机学院合肥230036 合肥工业大学管理学院合肥230009

研究案例库特征项权重的确定方法,通过集成BP神经网络和敏感度分析,改进案例库特征项的权重确定算法,将案例库中的各特征项和决策目标项构造一个BP神经网络,经训练和学习后,依次删除输入节点,分析网络的输出对输入的敏感程度,确定各特... 详细信息

研究案例库特征项权重的确定方法,通过集成BP神经网络和敏感度分析,改进案例库特征项的权重确定算法,将案例库中的各特征项和决策目标项构造一个BP神经网络,经训练和学习后,依次删除输入节点,分析网络的输出对输入的敏感程度,确定各特征项的权重。并以红籽西瓜仁重的案例库对其进行测试,结果表明该算法是有效的。

关键词：敏感系数特征项权重神经网络

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用于驾驶疲劳检测的人眼定位及状态判别算法

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计算机工程与应用 2010年第24期46卷 185-188页

作者：刘鹏江朝晖熊进刘爱萍冯焕清中国科学技术大学电子科学与技术系合肥230027 安徽农业大学信息与计算机学院合肥230036

基于驾驶疲劳研究中的视频图像,提出一种新的适用于驾驶疲劳检测的人眼定位及状态判别算法。定位算法利用Gabor小波变换对图像进行预处理,提取基于图像的地形图特征,并利用支持向量机的方法对候选特征区域进行验证,然后在定位区域对人... 详细信息

基于驾驶疲劳研究中的视频图像,提出一种新的适用于驾驶疲劳检测的人眼定位及状态判别算法。定位算法利用Gabor小波变换对图像进行预处理,提取基于图像的地形图特征,并利用支持向量机的方法对候选特征区域进行验证,然后在定位区域对人眼状态进行判断。经实验验证,该方法可以定位睁眼及闭眼图像,并可以定性和定量判断人眼状态。采用该方法获得的人眼状态信息将为后续的驾驶疲劳分析提供重要的数据。

关键词：人眼定位人眼状态判断驾驶疲劳支持向量机地形特征

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基于身份验证的果蔬区块链信息存储溯源模型设计

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江苏农业学报 2023年第2期39卷 434-443页

作者：伍德伦饶元安徽农业大学信息与计算机学院安徽合肥230036 智慧农业技术与装备安徽省重点实验室安徽合肥230036

现有的果蔬溯源系统中,物联网数据采集设备身份验证机制不完善,果蔬数据传输效率不高,且无法保证数据在存储于区块链前未被篡改。构建了基于身份验证的果蔬区块链信息存储溯源模型,对模型进行分析后,首先提出果蔬供应链数据流动模型,通... 详细信息

现有的果蔬溯源系统中,物联网数据采集设备身份验证机制不完善,果蔬数据传输效率不高,且无法保证数据在存储于区块链前未被篡改。构建了基于身份验证的果蔬区块链信息存储溯源模型,对模型进行分析后,首先提出果蔬供应链数据流动模型,通过物联网设备将采集的数据存储于星际文件系统(Interplanetary file system,IPFS),环节数据存储完成后,系统将IPFS返回的哈希值存入区块链网络,提高了数据的安全性;其次设计了果蔬供应链数据传输流程,提高了果蔬数据传输效率;最后利用Blake2改进型Ed25519算法实现了物联网设备的身份验证机制,提高了系统的安全性。在此基础上设计了基于身份验证的果蔬区块链信息存储溯源系统,并在某果蔬企业进行了实际应用,进行相关测试后发现,本系统的全供应链数据存储平均耗时4.738 s,数据查询平均耗时0.452 s。测试结果表明,此系统可在保障数据安全的前提下,提高用户的溯源速度,可为果蔬溯源系统的设计与研发提供参考。

关键词：区块链果蔬溯源存储优化身份验证

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