检索结果-内蒙古大学图书馆

湖南科技学院学报 2019年第4期40卷 122-123页

作者：伍智鑫安徽农业大学信息与计算机学院

近年来,脱贫攻坚成为国家的重大目标,实现目标的战略思想是'精准扶贫'。因资助工作的特点和不足以及贫困生自身的特殊性,高校贫困生的资助工作一直无法做到精准、高效。在校园信息化建设的背景下,校园一卡通服务广泛应用于师生... 详细信息

近年来,脱贫攻坚成为国家的重大目标,实现目标的战略思想是'精准扶贫'。因资助工作的特点和不足以及贫困生自身的特殊性,高校贫困生的资助工作一直无法做到精准、高效。在校园信息化建设的背景下,校园一卡通服务广泛应用于师生工作学习生活及校园管理的各个方面,在为师生提供便捷服务的同时也积累了海量数据。论文通过基于一卡通数据挖掘在高校精准扶贫工作中的应用研究,尝试优化高校贫困生的认定体系,以期能为高校贫困生精准扶贫工作提供'量化''可视'的决策支持。

关键词：贫困生精准扶贫一卡通数据仓库数据挖掘用户画像

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基于茶学知识的本体与复杂网络关系的研究

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南通大学学报（自然科学版） 2019年第2期18卷 37-41页

作者：张蕴许高建王静安徽农业大学信息与计算机学院

以茶虫本体概念模型的结构特点为着力点,将茶虫本体的结构特点与网络进行类比,采用无向图、本体中概念与复杂网络中的点对应、本体中的关系与复杂网络中的边对应,对本体的平均路径长度、度分布、簇系数等参数进行统计分析,再将分析结果... 详细信息

以茶虫本体概念模型的结构特点为着力点,将茶虫本体的结构特点与网络进行类比,采用无向图、本体中概念与复杂网络中的点对应、本体中的关系与复杂网络中的边对应,对本体的平均路径长度、度分布、簇系数等参数进行统计分析,再将分析结果与已知典型本体GO本体(基因本体)进行比较。结果表明:该茶虫本体不具有小世界的特性,但具有无标度的特性。同时研究说明本体与复杂网络的关系相似性,为今后对本体展开新的研究如社团划分、提高语义匹配效率奠定基础。

关键词：茶虫本体复杂网络无标度小世界

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基于物联网的智能教室环境测控系统

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物联网技术 2019年第7期9卷 32-35页

作者：石鑫张兴宇邵金彪江朝晖安徽农业大学信息与计算机学院

为了提供舒适、节能的教室环境,文中设计了一款基于物联网架构的教室环境测控系统。测控终端以STM32嵌入式微处理器为核心,采集教室内温度、光照和人数等信息,按照设定的规则控制风扇、日光灯和窗帘动作,并将数据上传到OneNET平台,供后... 详细信息

为了提供舒适、节能的教室环境,文中设计了一款基于物联网架构的教室环境测控系统。测控终端以STM32嵌入式微处理器为核心,采集教室内温度、光照和人数等信息,按照设定的规则控制风扇、日光灯和窗帘动作,并将数据上传到OneNET平台,供后台统计分析。系统还设置了红外遥控和触摸屏两种人机交互方式,便于设置阈值或手动控制。测试表明,该系统运行正常,控制效果良好,功耗低,具有较好的应用前景。

关键词：智能教室环境测控红外感知 OneNET平台节能人机交互

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基于雨课堂的大学信息技术课程混合教学模式探究

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新教育时代电子杂志（教师版） 2021年第48期 153-154-155页

作者：张筱丹安徽农业大学信息与计算机学院安徽合肥230000

大学信息技术基础是高等院校针对非计算机专业学生开设的一门信息类公共基础课。本研究将“雨课堂”平台引入了大学信息技术基础课程教学过程中，进行混合式教学模式的探讨和研究。课题从课前、课中和课后三个教学环节对课程理论教学方... 详细信息

大学信息技术基础是高等院校针对非计算机专业学生开设的一门信息类公共基础课。本研究将“雨课堂”平台引入了大学信息技术基础课程教学过程中，进行混合式教学模式的探讨和研究。课题从课前、课中和课后三个教学环节对课程理论教学方法和手段进行了设计，在一定程度上改进了传统课堂中师生互动不足，学生积极性不高等问题，提升了课堂教学效果。

关键词：雨课堂大学信息技术混合教学模式教学研究

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基于物联网的智能农业管理系统研究与设计

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信息技术与信息化 2019年第6期 120-122页

作者：牛子未章爱军王永梅安徽农业大学信息与计算机学院

物联网作为互联网发展的一个阶段性产物,其可以实现人与物、物与物之间的互联互通,大幅度提升社会信息化、共享化水平。智能农业管理系统就可以利用传感器、物联网以及终端软件实现农业自动化和智能化管理,监控农业植物的生长环境,采集... 详细信息

物联网作为互联网发展的一个阶段性产物,其可以实现人与物、物与物之间的互联互通,大幅度提升社会信息化、共享化水平。智能农业管理系统就可以利用传感器、物联网以及终端软件实现农业自动化和智能化管理,监控农业植物的生长环境,采集温度、湿度及营养成分等数据,针对这些数据进行加工和分析,以便能够分析当前农作物生长需要补充的养分,也可以调节温度和湿度,确保实时监控农作物的生长状态,实现农产品的生产、加工、存储和销售的可追溯性,保证农产品的质量,具有一定的意义。

关键词：物联网传感器智能化农业管理系统

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基于HS通道的大豆图像自适应阈值分割方法研究

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景德镇学院学报 2020年第6期35卷 57-60页

作者：姚雨晴张武宋一帆左冠鹏徐伟豪李绍稳安徽农业大学信息与计算机学院合肥230036 智慧农业技术与装备安徽省重点实验室合肥230036

图像分割技术是计算机视觉和图像语义理解领域的重要环节。本文针对图像的整体求解阈值导致灰度值偏低、对比度低,以及有效信息提取和识别困难的问题,基于HS通道运用改进的阈值分割方法对大豆图像进行分割。首先以滑窗分区域的方式对图... 详细信息

图像分割技术是计算机视觉和图像语义理解领域的重要环节。本文针对图像的整体求解阈值导致灰度值偏低、对比度低,以及有效信息提取和识别困难的问题,基于HS通道运用改进的阈值分割方法对大豆图像进行分割。首先以滑窗分区域的方式对图片求解各部分阈值,其次运用HSI空间和光线强度的关联关系,将H、S分量作为影响因子加入自适应阈值求解过程中,对二值化后的图片进行色彩还原。结果表明,运用本文方法分割后的图像更加准确符合人眼视觉的要求,同时对二值化后的图片进行色彩还原,能够很好地表现其原本色彩纹理等特性。

关键词：图像分割非均匀光线色彩分量

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基于动态时间弯曲的马铃薯干腐病发病期时序高光谱诊断方法

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食品科学 2018年第19期39卷 233-240页

作者：金秀齐海军李绍稳安徽农业大学信息与计算机学院安徽合肥230036

本实验针对马铃薯干腐病潜育期到发病期的诊断方法进行研究,利用时序高光谱对病害发生过程中的病症特征进行分析和提取,并基于时序性特征采用动态时间弯曲(dynamic time warping,DTW)聚类算法对时序关键点进行分析,即对发病期初始点进... 详细信息

本实验针对马铃薯干腐病潜育期到发病期的诊断方法进行研究,利用时序高光谱对病害发生过程中的病症特征进行分析和提取,并基于时序性特征采用动态时间弯曲(dynamic time warping,DTW)聚类算法对时序关键点进行分析,即对发病期初始点进行诊断。本研究在数据预处理中使用图像阈值分割算法提取动态感兴趣区域,利用概率密度比算法剔除病害光谱异常值,在对比病症的光谱与外观后,发现马铃薯干腐病的光谱具有非单调性特征,再基于该非单调性特征使用高斯核函数的主成分权重系数法进行光谱特征提取。最后基于病害特征,利用模糊聚类方法判定时序关键点,其结果正确率仅为66.7%;针对特征时序性再利用DTW聚类算法判定时序关键点,其结果正确率达94.4%。本实验研究表明基于DTW的时序高光谱诊断方法能对马铃薯干腐病发病期进行有效诊断。

关键词：马铃薯干腐病时序高光谱时序关键点模糊聚类动态时间弯曲

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基于Bi-LSTM和注意力机制的命名实体识别

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洛阳理工学院学报（自然科学版） 2019年第1期29卷 65-70,77页

作者：刘晓俊辜丽川史先章安徽农业大学信息与计算机学院安徽合肥230036

命名实体识别是自然语言处理中一项重要的基础任务,本文提出一种简单、新颖的深层循环神经网络的命名实体识别(Named Entity Recognition,NER)方法。使用一种稠密连接的方式(Dense connection,DC)在多层的双向长短期记忆神经网络(bi-dir... 详细信息

命名实体识别是自然语言处理中一项重要的基础任务,本文提出一种简单、新颖的深层循环神经网络的命名实体识别(Named Entity Recognition,NER)方法。使用一种稠密连接的方式(Dense connection,DC)在多层的双向长短期记忆神经网络(bi-directional long short-term memory, Bi-LSTM)之间传递信息,称这种网络结构为DC-BiLSTM。利用DC-BiLSTM来学习句子特征,并采用自注意力机制(self-attention)来捕捉任意两个标记之间的关系,最后使用条件随机场(CRF)对整个句子进行解码预测。实验表明结果,该方法在MSRA语料上平均F1值能达到91.81%,最高F1值能达到92.05%。

关键词：命名实体识别 DC-BiLSTM 注意力机制条件随机场

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基于压缩感知的农情监测节点稀疏采样决策方法

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长江大学学报（自然科学版） 2019年第1期16卷 79-87,I0005,I0006页

作者：赵刚饶元朱军李绍稳安徽农业大学信息与计算机学院安徽合肥230036

将压缩感知应用于农情监测节点的稀疏采样,能够有效减少数据冗余和能耗,而如何甄选测量矩阵、稀疏基和重构算法,是实现节点稀疏采样和数据收集质量控制的关键。系统分析了基于压缩感知的单节点稀疏采样与重构方法,设计了基于压缩感知的... 详细信息

将压缩感知应用于农情监测节点的稀疏采样,能够有效减少数据冗余和能耗,而如何甄选测量矩阵、稀疏基和重构算法,是实现节点稀疏采样和数据收集质量控制的关键。系统分析了基于压缩感知的单节点稀疏采样与重构方法,设计了基于压缩感知的农情监测节点稀疏采样决策系统功能架构,阐述了Python语言环境下系统的实现技术与效果。系统初步应用表明,对于30d连续监测、采样间隔为15min的花卉植株茎流、土壤湿度数据的压缩感知,宜选择固定采样率,测量矩阵、稀疏基、重构算法分别选取周期测量矩阵、差分矩阵和SL0算法,每2～10d重构一次数据可实现数据恢复代价与精度的良好折衷。

关键词：压缩感知农情监测节点稀疏采样决策

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基于D~*算法的农用履带机器人路径规划研究

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安徽理工大学学报（自然科学版） 2019年第1期39卷 31-37页

作者：陈靖辜丽川李倩倩何屿彤吴亚文焦俊安徽农业大学信息与计算机学院安徽合肥230036

针对传统A~*算法在路径规划中的不足,采用了一种实时性更强的D~*算法,与A~*算法不同的是,D~*算法的OPEN列表中包含了弧长代价递增的RAISE和弧长代价递减的LOWE两种状态类型。将传统A~*算法和D~*算法进行仿真试验对比,试验结果表明,D~*... 详细信息

针对传统A~*算法在路径规划中的不足,采用了一种实时性更强的D~*算法,与A~*算法不同的是,D~*算法的OPEN列表中包含了弧长代价递增的RAISE和弧长代价递减的LOWE两种状态类型。将传统A~*算法和D~*算法进行仿真试验对比,试验结果表明,D~*算法缩短了搜索长度和搜索时间且收敛速度快、计算量小。同时,在真实环境下进行了导航试验,结果表明机器人能稳定安全的按照规划路径到达目的点,验证了D~*算法的高效率性。

关键词：农用机器人路径规划 D*算法

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