检索结果-内蒙古大学图书馆

安徽农业大学学报 2021年第2期48卷 304-311页

作者：赵刚饶元王文姜敏江朝晖安徽农业大学信息与计算机学院合肥230036

为提高农业物联网的数据感知质量,提出了基于向量升维的异常农情数据实时检测方法。首先采用滑动窗口机制将标准化后的时序农情数据转换为观测向量,接着将相邻向量元素差值之和作为新向量元素对观测向量进行升维,最后构建了异常数据实... 详细信息

为提高农业物联网的数据感知质量,提出了基于向量升维的异常农情数据实时检测方法。首先采用滑动窗口机制将标准化后的时序农情数据转换为观测向量,接着将相邻向量元素差值之和作为新向量元素对观测向量进行升维,最后构建了异常数据实时检测框架。采用畜禽养殖物联网环境数据进行实验,开展滑动窗口大小取值、分类模型的异常数据检测性能与敏感性分析。结果表明,滑动窗口大小取2为宜,提出的向量升维方法能够有效提升分类模型的异常数据检测能力,且线性核支持向量机具有较优的异常数据检测性能和计算耗时,其检测效果与数据波动性和采样间隔负相关、与异常值偏离幅度正相关。

关键词：向量升维农情数据异常检测物联网

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基于Python语言的类C编译器的设计与实现

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洛阳理工学院学报（自然科学版） 2021年第4期31卷 78-84页

作者：许高建徐浩宇安徽农业大学信息与计算机学院安徽合肥230036

基于Python语言的GUI界面编译器易开发、易维护,实现了类C语言至最终汇编代码的编译,形象地展示了编译分析的整个过程。在实践中让学习编译原理的本科生和初学者更好地理解编译过程,提高教学质量。

关键词： Python语言编译器课程设计递归下降

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基于教育公平论域的进城农民工随迁子女教育和谐发展问题

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安徽警官职业学院学报 2022年第3期21卷 17-20页

作者：王秀梅陈晓玲安徽农业大学新农村发展研究院安徽合肥230036 安徽农业大学信息与计算机学院安徽合肥230036

教育公平既是促进社会公平的重要推动力量,也是测量社会公平指数与社会和谐发展指数的重要维度之一。进城农民工随迁子女教育和谐发展是新时代教育事业高质量发展的内在必然要求。教育整体环境亟待优化、部分进城农民工家庭的教育合促... 详细信息

教育公平既是促进社会公平的重要推动力量,也是测量社会公平指数与社会和谐发展指数的重要维度之一。进城农民工随迁子女教育和谐发展是新时代教育事业高质量发展的内在必然要求。教育整体环境亟待优化、部分进城农民工家庭的教育合促能力较为欠缺、进城农民工随迁子女有效社会融入障碍是现阶段影响进城农民工随迁子女教育发展和谐化的主要问题。科学推进进城农民工随迁子女教育和谐发展,需要政府、社会、家庭、学校的共同努力,坚持流入地负责、全面受教育的原则,推进学校与家庭的良性和谐互动,大力引导社会力量积极参与。

关键词：教育公平进城农民工随迁子女教育和谐发展路径选择

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成对相似度迁移哈希用于无监督跨模态检索

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计算机应用研究 2021年第10期38卷 3025-3029页

作者：康培培林泽航杨振国张子同刘文印广东工业大学计算机学院广州510006 香港理工大学计算机系香港999077 华南农业大学数学与信息学院广州510642

哈希编码能够节省存储空间、提高检索效率,已引起广泛关注。提出一种成对相似度迁移哈希方法(pairwise similarity transferring hash,PSTH)用于无监督跨模态检索。对于每个模态,PSTH将可靠的模态内成对相似度迁移到汉明空间,使哈希编... 详细信息

哈希编码能够节省存储空间、提高检索效率,已引起广泛关注。提出一种成对相似度迁移哈希方法(pairwise similarity transferring hash,PSTH)用于无监督跨模态检索。对于每个模态,PSTH将可靠的模态内成对相似度迁移到汉明空间,使哈希编码继承原始空间的成对相似度,从而学习各模态数据对应的哈希编码;此外,PSTH重建相似度值而不是相似度关系,使得训练过程可以分批进行;与此同时,为缩小不同模态间的语义鸿沟,PSTH最大化模态间成对相似度。在三个公开数据集上进行了大量对比实验,PSTH取得了SOTA的效果。

关键词：相似度迁移哈希无监督学习跨模态检索

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基于ARIMA-LSTM的服装流行趋势预测模型

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工业控制计算机 2022年第8期35卷 115-117页

作者：胡赛周庆燕李号邵继安徽农业大学信息与计算机学院安徽合肥230000 中国农业大学信息与电气工程学院北京100091

针对服装销售过程中供求不平衡等问题,提出了一种自回归移动平均(ARIMA)和长短期神经网络(LSTM)相结合的服装流行趋势预测模型。首先,利用网络爬虫技术获取服装的销售、评论等相关信息;然后,采用ARIMA模型对不同色彩属性下的服装销量预... 详细信息

针对服装销售过程中供求不平衡等问题,提出了一种自回归移动平均(ARIMA)和长短期神经网络(LSTM)相结合的服装流行趋势预测模型。首先,利用网络爬虫技术获取服装的销售、评论等相关信息;然后,采用ARIMA模型对不同色彩属性下的服装销量预测其线性特征,通过LSTM修正ARIMA模型的预测残差;最后,对比ARIMA模型和ARIMA-LSTM组合模型的预测精度和性能。实验表明,与单一的时间序列算法相比,结合两种高效的模型算法在服装销量预测精度上取得了较好的效果。

关键词：时间序列 ARIMA模型 LSTM模型趋势预测

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基于并行混合网络融入注意力机制的情感分析

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计算机应用 2020年第9期40卷 2543-2548页

作者：孙敏李旸庄正飞余大为安徽农业大学信息与计算机学院合肥230036

针对传统卷积神经网络(CNN)不仅会忽略词的上下文语义信息而且最大池化处理时会丢失大量特征信息的问题,传统循环神经网络(RNN)存在的信息记忆丢失和梯度弥散问题,和CNN和RNN都忽略了词对句子含义的重要程度的问题,提出一种并行混合网... 详细信息

针对传统卷积神经网络(CNN)不仅会忽略词的上下文语义信息而且最大池化处理时会丢失大量特征信息的问题,传统循环神经网络(RNN)存在的信息记忆丢失和梯度弥散问题,和CNN和RNN都忽略了词对句子含义的重要程度的问题,提出一种并行混合网络融入注意力机制的模型。首先,将文本用Glove向量化;之后,通过嵌入层分别用CNN和双向门限循环神经网络提取不同特点的文本特征;然后,再把二者提取得到的特征进行融合,特征融合后接入注意力机制判断不同的词对句子含义的重要程度。在IMDB英文语料上进行多组对比实验,实验结果表明,所提模型在文本分类中的准确率达到91.46%而其F1-Measure达到91.36%。

关键词：卷积神经网络双向门限循环单元特征融合注意力机制文本情感分析

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基于YOLOV3优化模型的复杂场景下茶树嫩芽识别

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浙江农业学报 2021年第9期33卷 1740-1747页

作者：张晴晴刘连忠宁井铭吴国栋江朝晖李孟杰李栋梁安徽农业大学信息与计算机学院安徽合肥230036 安徽农业大学茶与食品科技学院安徽合肥230036 茶树生物学与资源利用国家重点实验室安徽合肥230036

茶叶智能采摘的关键技术之一是待采摘嫩芽的识别,而嫩芽大小、环境光照、拍摄角度等因素都会给嫩芽的精准识别带来困难。针对复杂场景下传统茶树嫩芽识别方法准确率低的问题,文章提出一种基于YOLOV3深度卷积模型的识别方法,并通过增加SP... 详细信息

茶叶智能采摘的关键技术之一是待采摘嫩芽的识别,而嫩芽大小、环境光照、拍摄角度等因素都会给嫩芽的精准识别带来困难。针对复杂场景下传统茶树嫩芽识别方法准确率低的问题,文章提出一种基于YOLOV3深度卷积模型的识别方法,并通过增加SPP模块优化模型,提高模型对茶树嫩芽的识别能力。实验结果表明,YOLOV3模型和YOLOV3优化模型均能在复杂场景下实现茶树嫩芽识别,且YOLOV3优化模型的平均精度均值mAP比YOLOV3模型提高3.5百分点,达到91%,说明YOLOV3优化模型能够更好地应用于自然场景下的茶树嫩芽识别。

关键词：深度学习卷积神经网络茶树嫩芽识别

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