检索结果-内蒙古大学图书馆

小型微型计算机系统 2022年第3期43卷 574-581页

作者：杨宇吴国栋刘玉良汪菁瑶范维成安徽农业大学信息与计算机学院合肥230036

生成对抗网络(Generative Adversarial Nets)是一种融合了生成学习和对抗学习的无监督学习方法,以零和博弈作为核心思想,其组件通过互相对抗不断地提升模型效果.将GAN模型融入到推荐领域中,可有效缓解数据稀疏性问题,提高推荐效果.本文... 详细信息

生成对抗网络(Generative Adversarial Nets)是一种融合了生成学习和对抗学习的无监督学习方法,以零和博弈作为核心思想,其组件通过互相对抗不断地提升模型效果.将GAN模型融入到推荐领域中,可有效缓解数据稀疏性问题,提高推荐效果.本文从模型输入的是隐式反馈信息或显式反馈信息两个方面对基于GAN的个性化推荐模型进行了分析;探讨了基于GAN的个性化推荐研究已取得的相关成果,指出了现有GAN推荐研究在稳定性较差、缺少通用优化方法、模型复杂度较高、缺少通用评测指标等方面的不足;并从提高模型稳定性、缓解数据稀疏性、融合多场景、融入图神经网络等方面对GAN推荐的未来发展性方向进行了展望.

关键词：生成对抗网络推荐系统隐式反馈显式反馈

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

用户行为序列个性化推荐研究综述

引用

小型微型计算机系统 2022年第5期43卷 921-935页

作者：汪菁瑶吴国栋范维成涂立静李景霞安徽农业大学信息与计算机学院合肥230036

作为缓解信息过载的一种重要方式,推荐系统可以帮助用户从海量信息中快速找到有价值的信息,其应用也越来越广泛.用户行为序列个性化推荐,又简称为序列推荐,主要根据用户与物品交互行为对用户特征进行建模,进而使用不同方法捕捉用户的长... 详细信息

作为缓解信息过载的一种重要方式,推荐系统可以帮助用户从海量信息中快速找到有价值的信息,其应用也越来越广泛.用户行为序列个性化推荐,又简称为序列推荐,主要根据用户与物品交互行为对用户特征进行建模,进而使用不同方法捕捉用户的长期偏好和短期偏好,向用户推荐其可能感兴趣的物品.本文从用户偏好会随时间变化的视角出发,分为用户长期偏好、短期偏好和长短期偏好3个方面,重点探讨了现有用户行为序列个性化推荐研究取得的主要进展;分析了当前用户行为序列个性化推荐研究中存在的冷启动、数据稀疏和噪声干扰等主要问题,并进一步展望了该领域未来主要研究方向.

关键词：用户行为序列序列推荐长期偏好短期偏好

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于特征融合的生猪音频识别

引用

合肥学院学报（综合版） 2024年第2期41卷 100-107页

作者：熊婷荣陈威王宁汤先美辜丽川焦俊安徽农业大学信息与计算机学院合肥230036

针对在生猪音频识别中单一特征参数无法充分地表征猪声信息的问题,提出了基于梅尔倒谱系数(Mel Frequency Cepstral Coefficient,MFCC)与伽马通倒谱系数(Gammatone Frequency Cepstral Coefficient,GF-CC)的生猪音频融合特征生成方法。... 详细信息

针对在生猪音频识别中单一特征参数无法充分地表征猪声信息的问题,提出了基于梅尔倒谱系数(Mel Frequency Cepstral Coefficient,MFCC)与伽马通倒谱系数(Gammatone Frequency Cepstral Coefficient,GF-CC)的生猪音频融合特征生成方法。首先,以5种猪声为研究对象,利用功率谱减法和双门限端点检测法对猪声样本进行预处理。其次,提取MFCC、GFCC和它们的一阶差分参数,将MFCC+∆MFCC、GFCC+∆GFCC直接叠加得到高维的融合特征,为了降低高维特征的冗余度,利用增减分量法对其进行降维,最后将降维后的融合特征输入至Bi-LSTM网络模型进行分类识别。实验结果表明,相对于传统的单一特征MFCC、GFCC在识别率上分别提升了14.33%和18.63%,且在不同噪声环境下,融合特征具有比其他特征更好的鲁棒性和识别性能。

关键词：生猪音频识别特征融合 MFCC Gammatone滤波器

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于改进K-means的AODV路由协议

引用

合肥学院学报（综合版） 2024年第2期41卷 83-90页

作者：陈成鹏查文文潘伟豪汤先美辜丽川许正荣安徽农业大学信息与计算机学院合肥230036

AODV路由协议是无线自组织网络中的经典协议,被广泛应用于各种通讯场景中。传统的AODV路由协议在路由发现阶段使用广播方法转发RREQ(路由请求分组),容易造成广播风暴从而影响网络性能。针对该问题,研究提出了基于改进K-means的AODV路由... 详细信息

AODV路由协议是无线自组织网络中的经典协议,被广泛应用于各种通讯场景中。传统的AODV路由协议在路由发现阶段使用广播方法转发RREQ(路由请求分组),容易造成广播风暴从而影响网络性能。针对该问题,研究提出了基于改进K-means的AODV路由协议,使用节点间距离、传输错误数和路由拥塞度作为路由度量,利用密集度参数改进初始聚类中心的选择,设计AODV-K路由协议选择最佳转发节点以减少不必要的路由请求分组转发,提高了路由请求分组的转发效率并减少了路由拥塞。运用NS-3对协议进行仿真,仿真结果表明所提出的改进路由协议,在高网络负载和网络密度下,对比原AODV路由协议,在平均端到端延迟方面分别降低了26.1%和25.6%。当节点数在30、40、50时,在分组投递率方面平均提升13.7%,当每秒发送分组数据包数大于30时,分组投递率平均提高了11.3%。

关键词：无线自组织网络 AODV路由协议路由度量 K-means聚类消息转发机制

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

图自编码器推荐研究综述

引用

计算机工程与科学 2022年第2期44卷 335-344页

作者：李方吴国栋涂立静刘玉良查志康李景霞安徽农业大学信息与计算机学院安徽合肥230036

图自编码器GAE是一种源自图神经网络的学习框架,在编码器中引入聚合邻域节点的思想,解码器对图结构数据进行解码,重构图结构数据;在模型中引入监督模块,可以提高图结构数据在模型中的嵌入完整性和数据生成的准确性;编解码可以采用不同... 详细信息

图自编码器GAE是一种源自图神经网络的学习框架,在编码器中引入聚合邻域节点的思想,解码器对图结构数据进行解码,重构图结构数据;在模型中引入监督模块,可以提高图结构数据在模型中的嵌入完整性和数据生成的准确性;编解码可以采用不同的神经网络,从而利用不同神经网络的优点。近年来GAE推荐逐渐成为推荐系统研究的热点。从无监督学习与半监督学习方面分析了已有GAE推荐研究取得的进展;探讨了已有GAE推荐模型存在用户冷启动问题、可解释性差、模型复杂度高和难以处理数据的多源异构性等方面的问题;并从跨领域推荐,结合传统推荐方法,引入注意力机制,融合各类场景等研究方向对未来GAE推荐进行展望。

关键词：图自编码器推荐无监督学习半监督学习

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

农产品区块链信息可信评估差异化共享模型设计与实现

引用

农业工程学报 2022年第11期38卷 309-317页

作者：伍德伦饶元许磊束雅莉凌诺娟时玉龙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

针对现有的农产品区块链溯源系统中,数据差异化共享与追溯效率不高,难以保障上链数据可信性的问题。该研究通过分析农产品供应链各环节业务逻辑与数据组成,设计了农产品区块链信息可信评估差异化共享模型。提出了农产品区块链信息可信... 详细信息

针对现有的农产品区块链溯源系统中,数据差异化共享与追溯效率不高,难以保障上链数据可信性的问题。该研究通过分析农产品供应链各环节业务逻辑与数据组成,设计了农产品区块链信息可信评估差异化共享模型。提出了农产品区块链信息可信评估差异化共享架构,构建了农产品信息存储优化模块,基于区块链技术建立企业链、溯源链,将数据按隐私性分账本存储于企业链,全供应链公开数据存入星际文件系统(InterPlanetary File System,IPFS)后,返回的数据哈希值存储于溯源链,通过企业链账本维护策略实现了供应链数据的高效性共享与追溯;设计了基于层次分析法的企业信誉度评估机制,根据企业和消费者对链上数据可信度的评估结果对数据发布节点进行信誉积分奖惩,提升链上数据可信性;并通过智能合约实现了数据格式和内容的链前监管。基于Hyperledger Fabric平台研发农产品区块链信息可信评估差异化共享系统,在某茶叶供应链上进行应用与测试。测试结果表明,此模型与现有数据差异化共享模型相比,数据存储时间缩短16.7%,隐私数据查询时间缩短10.01%,公开数据查询时间缩短38.3%。该研究提出的方法能够实现农产品供应链数据差异化共享,提供高效可信溯源服务,为农产品可信溯源系统的设计提供参考。

关键词：农产品溯源区块链可信评估差异化共享信誉评估

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于集成提升算法的土壤速效氮近红外光谱回归预测

引用

激光与光电子学进展 2021年第16期58卷 547-557页

作者：韩亚鲁李绍稳郑文瑞石胜群朱先志金秀安徽农业大学信息与计算机学院安徽合肥230036

速效氮含量的预测在土壤养分诊断中具有重要意义,通过特征选择和回归预测算法可有效地提高速效氮光谱检测模型的预测精度。选取了皖南地区的188个黄红壤土样本作为对象,利用7种预处理方法对光谱数据进行了校正,结合移动窗口法和5种智能... 详细信息

速效氮含量的预测在土壤养分诊断中具有重要意义,通过特征选择和回归预测算法可有效地提高速效氮光谱检测模型的预测精度。选取了皖南地区的188个黄红壤土样本作为对象,利用7种预处理方法对光谱数据进行了校正,结合移动窗口法和5种智能优化类算法进行特征选择后,再基于多种集成提升(Boosting)算法建立36种回归校正模型来分析比较。实验结果表明:基于粒子群优化(PSO)的特征优选算法优选出的202个光谱特征主要集中在600~1000 nm,利用此特征构建出的Adaptive Boosting(AdaBoost)模型性能最佳,其土壤速效氮预测精度提高到0.944。所提方法不仅提高了土壤速效氮预测精度,而且在特征区间优选算法上进行了探讨,具有一定的理论价值。

关键词：光谱学近红外光谱土壤速效氮特征选择 Boosting

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

水稻冠层叶瘟病与缺氮的高光谱识别

引用

云南农业大学学报(自然科学版) 2025年第1期40卷 167-175页

作者：袁建清仇逊超高睿苏中滨哈尔滨金融学院计算机系黑龙江哈尔滨150030 东北农业大学电气与信息学院黑龙江哈尔滨150030

【目的】利用水稻大田近地冠层高光谱数据,实现在冠层尺度上对叶瘟病与缺氮水稻的早期识别。【方法】基于氮胁迫梯度试验和大田自然发病,采用室外高光谱成像系统采集缺氮水稻和自然发病水稻的大田近地冠层图像,提取并分析中度感病、轻... 详细信息

【目的】利用水稻大田近地冠层高光谱数据,实现在冠层尺度上对叶瘟病与缺氮水稻的早期识别。【方法】基于氮胁迫梯度试验和大田自然发病,采用室外高光谱成像系统采集缺氮水稻和自然发病水稻的大田近地冠层图像,提取并分析中度感病、轻度感病、缺氮和健康水稻冠层的反射率光谱特征。针对预处理后的高光谱数据,采用主成分分析(principal component analysis,PCA)、植被指数(vegetation index,VI)和竞争性自适应重加权法(competitive adaptive reweighted sampling,CARS)3种方法提取特征变量,并结合线性判别分析(linear discriminant analysis,LDA)与支持向量机(support vector machine,SVM)分类算法,构建水稻冠层叶瘟病与缺氮的早期识别模型。【结果】单独使用PCA降维方法提取特征构建的模型无显著的分类效果;基于VI的模型相比全谱模型在区分效果上有所提升,但提升幅度不大;采用CARS提取特征波长所构建的模型显示出最佳的区分效果。进一步对提取的CARS特征进行PCA降维后,获得5个主成分特征用于建模,其SVM和LDA模型的总体分类精度分别为95.51%和96.15%,Kappa系数分别为0.91和0.92,表现出较高的分类一致性。【结论】本研究通过选用较少的特征变量,成功实现了水稻冠层叶瘟病与缺氮的有效识别,为水稻病害与养分胁迫的遥感监测提供了新的思路和理论依据。研究成果可为大规模水稻病虫害监测与精准施药提供支持,在精准农业领域具有重要的应用价值。

关键词：高光谱成像水稻叶瘟病竞争性自适应重加权法(CARS) 支持向量机(SVM) 线性判别分析(LDA)

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于身份验证的果蔬区块链信息存储溯源模型设计

引用

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

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于16S rDNA测序的巢湖流域水体粪便污染溯源

引用

农业环境科学学报 2023年第5期42卷 1128-1138页

作者：祁钊赵相龙桑金慧何振杰傅丹丹岳振宇宋祥军安徽农业大学信息与计算机学院合肥230036 安徽省动物性食品质量与生物安全工程实验室合肥230036

排入地表水中的动物粪便会带来一系列生态与公共卫生问题,快速准确鉴别污染来源对于源头控制与污染治理具有重要意义。基于细菌群落的微生物溯源技术(Community-based microbial source tracking)以及高通量DNA测序技术(Nextgeneration ... 详细信息

排入地表水中的动物粪便会带来一系列生态与公共卫生问题,快速准确鉴别污染来源对于源头控制与污染治理具有重要意义。基于细菌群落的微生物溯源技术(Community-based microbial source tracking)以及高通量DNA测序技术(Nextgeneration sequencing,NGS),对污染源中微生物和环境样本中的微生物群落进行比较分析,进而对水体中粪便污染来源进行预测。本文利用16S rDNA测序,系统分析与比较了巢湖流域水体、沉积物样本与广泛的潜在污染源(包括村庄与养猪场污水,野生水鸟粪便,人类与家禽、家畜粪便)的细菌群落组成,同时,利用基于机器学习的溯源软件FEAST与Sourcetracker,对水体、沉积物样本的潜在污染源进行了预测。结果表明:水体与沉积物样本的微生物多样性显著高于粪便样本,其中巢湖水体与河流沉积物样本具有最高的物种多样性,同时样本中也存在大量未分类物种。变形菌门(Proteobacteria)、放线菌门(Actinobacteria),拟杆菌门(Bacteroidetes)广泛分布于所有样本中。溯源分析结果表明,村庄排污口与污水处理厂排污口样本是河水样本最主要的污染来源,沉积物与湖水样本则预测存在猪场排污水与野生水鸟粪便的污染,所有样本未检测到来自人粪与鸡粪的污染。

关键词： 16S rDNA测序微生物群落水体污染微生物溯源

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：

通借通还

建议与咨询 留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

请选择保存的检索档案： 新增检索档案 确定 取消

请选择收藏分类： 新增自定义分类 确定 取消

通借通还

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：