检索结果-内蒙古大学图书馆

中国农业大学学报 2021年第3期26卷 53-62页

作者：何屿彤李斌张锋陶浩兵辜丽川焦俊安徽农业大学信息与计算机学院合肥230036

针对生猪智能化管理中传统标识方法存在的易脱标,易引起生猪感染等问题,采用基于改进YOLOv3模型的非侵入式方法,对生猪多个体识别进行研究。针对原有的YOLOv3模型,在Darknet53特征提取器中引入密连块,结合下采样层组成新的骨干网络;在YO... 详细信息

针对生猪智能化管理中传统标识方法存在的易脱标,易引起生猪感染等问题,采用基于改进YOLOv3模型的非侵入式方法,对生猪多个体识别进行研究。针对原有的YOLOv3模型,在Darknet53特征提取器中引入密连块,结合下采样层组成新的骨干网络;在YOLOv3模型中添加改进的SPP单元,最终构建了YOLOv3DBSPP模型。试验采用的猪脸数据集共分为10类,数据增强后样本为8 512张,训练集和测试集比例约为9∶1。结果表明:1)YOLOv3DBSPP模型在各分类概率阈值下检测猪脸数据集时的平均精度均值均高于YOLOv3模型;2)当IOU阈值为0.5,分类概率阈值为0.1时,YOLOv3DBSPP模型的平均精度均值比YOLOv3模型高9.87%;3)YOLOv3DBSPP模型检测远距离有遮挡的小目标样本时,平均精度值均高于YOLOv3模型。YOLOv3DBSPP模型用于猪脸识别时,能够提高基础特征提取器的特征提取能力以及检测器的准确率。

关键词：猪脸识别 YOLOv3 DenseNet SPP

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基于稀疏分量分析的生猪音频欠定盲源分离研究

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畜牧兽医学报 2023年第7期54卷 2794-2809页

作者：彭硕陶亮查文文陈成鹏辜丽川朱诚焦俊安徽农业大学信息与计算机学院合肥230036

旨在针对生猪养殖过程中,混合生猪音频特征难以提取及识别的问题,提出一种基于稀疏化理论的欠定生猪盲源信号分离方法。本研究选取4个月、150 kg左右,健康状况良好的长白母猪,将其不同状态下的叫声按照不同系数混合得到的音频信号作为... 详细信息

旨在针对生猪养殖过程中,混合生猪音频特征难以提取及识别的问题,提出一种基于稀疏化理论的欠定生猪盲源信号分离方法。本研究选取4个月、150 kg左右,健康状况良好的长白母猪,将其不同状态下的叫声按照不同系数混合得到的音频信号作为观测信号,运用短时傅里叶变换(short-time Fourier transform,STFT)对音频信号做时频域转换,通过分组筛选出信号中的单源点,使用自适应阻尼系数的AP(affinity propagation)算法结合奇异值分解,将单源点聚类以估计混合矩阵,采用优化最小lp范数的方法完成音频信号的重构。设计2组试验,1组阐述试验的一般过程,另1组通过对比分析整个分离算法的性能,使用相似系数(similarity coefficient)、信噪比(signal to noise ratio,SNR)和均方误差(mean square error,MSE)衡量分离音频质量。结果表明:1)3个源信号与2个观测信号的欠定生猪盲源分离中,不同时长下分离出的音频信号与对应源信号的相似系数、信噪比和均方误差分别在0.67~0.92、7.9~9.7 dB和0.005~0.08之间,从波形上看,算法的分离性能与时间长短和试验次数无关,结果具有一定的稳定性。2)在源信号数与观测信号数分别为3和2、4和2、4和3、5和2、5和3、5和4时,重构信号与源信号的平均相似系数、信噪比和均方误差分别在0.785~0.957、7.468~10.347 dB和0.019~0.092之间,经过对比分析,本研究方法具有一定的可靠性。3)在源信号数一定时,观测信号数越多,测得的指标越好,分离出来的音频质量越优。综上所述,该方法能够较为有效地分离出混合猪声信号的各源信号分量,为实际环境中混合生猪音频的特征提取奠定了基础。

关键词：生猪音频信号稀疏化 AP聚类 lp范数盲源分离

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基于聚类和异常检测的作物监测数据预处理研究

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浙江农业学报 2016年第5期28卷 885-892页

作者：江朝晖张静饶元朱诚李绍稳安徽农业大学信息与计算机学院安徽合肥230036

针对作物建模过程中监测数据存在的时间段识别分段以及异常数据问题,研究自动、有效的数据预处理方法,以期为后续分析和建模提供可靠的样本。采用改进后的聚类分析对监测获得的多维时间序列数据进行分类,进而获得连续、全面、均匀的时间... 详细信息

针对作物建模过程中监测数据存在的时间段识别分段以及异常数据问题,研究自动、有效的数据预处理方法,以期为后续分析和建模提供可靠的样本。采用改进后的聚类分析对监测获得的多维时间序列数据进行分类,进而获得连续、全面、均匀的时间段,在此基础上,根据样本数据规模选择合适的异常检测准则,用于异常数据检测和处理。通过对黑豆以及番茄、南瓜、黄瓜等作物监测数据的聚类分析及异常检测处理,高效地筛选出适合分析和建模的数据样本集。研究表明,聚类分析与异常检测相结合的数据预处理方法有效避免了作物监测实验中存在的误差和干扰,提高了数据分析与建模的质量和效率,在作物模型尤其是小样本作物模型的研究和应用中具有潜力。

关键词：作物模型监测实验数据预处理聚类分析异常检测

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复杂背景下小麦叶部病害图像分割方法研究

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计算机工程与科学 2015年第7期37卷 1349-1354页

作者：张武黄帅汪京京刘连忠安徽农业大学信息与计算机学院安徽合肥230036

针对复杂背景下小麦叶部病害图像分割问题,以小麦条锈病、叶锈病为研究对象,提出一种结合K-means聚类、Otsu阈值法等多种方法的分割策略。主要分三个步骤将小麦病斑图像分割出来:首先,利用背景与叶片a*b*分量的差异性,采用K-means聚类... 详细信息

针对复杂背景下小麦叶部病害图像分割问题,以小麦条锈病、叶锈病为研究对象,提出一种结合K-means聚类、Otsu阈值法等多种方法的分割策略。主要分三个步骤将小麦病斑图像分割出来:首先,利用背景与叶片a*b*分量的差异性,采用K-means聚类分割方法,去除泥土、杂草、阴影等背景,分割出小麦植株图像;其次,利用Otsu动态阈值法进行二值化处理,并结合数学形态学运算及面积阈值法分割出带有病斑的主要小麦病害叶片图像;最后,采用K-means算法对小麦病害叶片图像进行聚类运算,最终分割出小麦病斑图像。利用该方法进行分割实验,分割准确率达到95%以上,分割效果理想,为小麦叶部病害图像分割提供了参考,也为后续的小麦病害识别和诊断提供了基础。

关键词：条锈病叶锈病图像分割复杂背景 K-means

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P2P网络信任模型研究

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计算机工程与科学 2012年第11期34卷 62-67页

作者：汪清涟吴国栋孙俊杰安徽农业大学信息与计算机学院安徽合肥230036

由于P2P网络的开放性、匿名性、随机性以及网络节点的高动态性等特点,使得网络节点之间的交流和服务存在着很大的安全隐患。信任模型作为一种解决网络安全隐患的方案,近年来得到了广泛的研究和发展。本文从基于超级节点、基于推荐、基... 详细信息

由于P2P网络的开放性、匿名性、随机性以及网络节点的高动态性等特点,使得网络节点之间的交流和服务存在着很大的安全隐患。信任模型作为一种解决网络安全隐患的方案,近年来得到了广泛的研究和发展。本文从基于超级节点、基于推荐、基于反馈和基于博弈论这四个方面系统总结和分析了目前国内外最具有代表性的P2P网络信任模型,详细阐述了这四类模型的特征,并指出了各自的优势和不足。尽管P2P网络信任模型的研究成果不断涌现,但尚有一些问题有待进一步解决,本文最后结合当前研究热点和难点展望了P2P网络信任模型在未来的研究方向。

关键词： P2P网络网络安全信任模型

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基于移动互联网图像处理模式的作物叶片含水量检测研究

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浙江农业学报 2015年第10期27卷 1835-1840页

作者：杨春合江朝晖杨宝华陈祎琼刘连忠安徽农业大学信息与计算机学院安徽合肥230036

为了提高基于计算机视觉的作物含水量检测方法的实用性,提出移动互联网图像处理模式,前端手机负责作物叶片图像采集和结果显示,后台服务器运行图像分析和检测算法。采用同态滤波-MSR组合算法消除自然条件下光照不均匀和颜色失真的影响,... 详细信息

为了提高基于计算机视觉的作物含水量检测方法的实用性,提出移动互联网图像处理模式,前端手机负责作物叶片图像采集和结果显示,后台服务器运行图像分析和检测算法。采用同态滤波-MSR组合算法消除自然条件下光照不均匀和颜色失真的影响,提取颜色和纹理等多种特征,并运用主成分分析和回归方法建立水分检测模型。以玉米为对象进行测试,结果表明,平均相对误差为3.645 4%,方差为2.121 4,系统运行正常。该方法可便捷获取图像,实时获得检测结果,检测误差在可接受范围之内,且后台算法更新和扩展对用户是透明的,适合农民和农技人员使用。

关键词：含水量检测计算机视觉移动互联网光照增强特征融合

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基于基因表达式编程的番茄叶片CO2交换率建模与预测

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浙江农业学报 2016年第9期28卷 1616-1623页

作者：李婷婷江朝晖闵文芳姜贯杨饶元安徽农业大学信息与计算机学院安徽合肥230036

针对现有作物生长建模方法存在的不足,引入基因表达式编程算法,开展番茄叶片CO_2交换速率与主要环境因子关系的建模和预测研究。采用基因表达式编程算法建立番茄叶片CO_2交换速率模型,并将该模型与经典的回归模型及神经网络模型进行预... 详细信息

针对现有作物生长建模方法存在的不足,引入基因表达式编程算法,开展番茄叶片CO_2交换速率与主要环境因子关系的建模和预测研究。采用基因表达式编程算法建立番茄叶片CO_2交换速率模型,并将该模型与经典的回归模型及神经网络模型进行预测性能比较。经过3组数据的实验和对比,结果显示,基因表达式编程模型具有最高的预测精度和最佳的预测时效性,同时该算法的复杂度与神经网络相当。研究表明,基因表达式编程算法是一种性能良好的作物建模工具,可作为现有方法的补充。

关键词：作物生长模型基因表达式编程 CO2交换率环境因子

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一种新型P2P微支付协议P2P-BAPay

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计算机工程与科学 2012年第12期34卷 45-50页

作者：孙俊杰汪清涟吴国栋吴先富安徽农业大学信息与计算机学院安徽合肥230036

随着网络技术的迅猛发展,电子商务越来越频繁,电子支付技术也得到了广泛的研究和发展。本文研究的是在P2P网络环境下,针对P2P-NetPay微支付协议中商家不在线时经纪人工作负担过重的问题,通过加入经纪人助理BA,提出了一种基于P2P的新型... 详细信息

随着网络技术的迅猛发展,电子商务越来越频繁,电子支付技术也得到了广泛的研究和发展。本文研究的是在P2P网络环境下,针对P2P-NetPay微支付协议中商家不在线时经纪人工作负担过重的问题,通过加入经纪人助理BA,提出了一种基于P2P的新型微支付协议P2P-BAPay。在新协议中,经纪人助理BA为商家检验消费者电子货币的真实性,分担了经纪人在支付交易中的网络负载和工作负担,同时通过支付字链,能够及时发现消费者和商家的重复消费行为。协议中节点采用了匿名标识身份,在一定程度上有效地保护了节点隐私的安全。

关键词： P2P网络经纪人助理微支付

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基于轨迹跟踪的农用履带机器人自适应滑模控制

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江苏农业学报 2018年第3期34卷 711-720页

作者：许正荣王文周辜丽川乔焰褚刚秀焦俊安徽农业大学信息与计算机学院安徽合肥230036

为了提高农用履带机器人轨迹跟踪控制的性能,在履带机器人运动学模型的基础上,设计了自适应滑模控制,构建了一种变倾斜参数的自适应积分滑模切换函数,基于这个函数提出了由等效控制和切换控制组成的自适应滑模跟踪控制,将机器人的位姿误... 详细信息

为了提高农用履带机器人轨迹跟踪控制的性能,在履带机器人运动学模型的基础上,设计了自适应滑模控制,构建了一种变倾斜参数的自适应积分滑模切换函数,基于这个函数提出了由等效控制和切换控制组成的自适应滑模跟踪控制,将机器人的位姿误差,以及在线辨识的时变不确定参数反馈至控制器中,计算出左右轮驱动电机的期望角速度,同时利用李亚普诺夫方法证明了所设计滑模跟踪控制的稳定性。田间试验结果表明,当机器人以1~4 m/s速度运行时,在运动方向距离误差、侧向距离误差和航向角的误差分别为-0.04~0.04 m,-0.09~0.07m和-0.03~0.05 rad。因此,机器人自适应滑模控制具有良好的控制精度,能够满足田间实际作业的要求。

关键词：机器人滑模控制运动学自适应位姿误差积分滑模面

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从神经网络中抽取土地评价模糊规则

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农业工程学报 2005年第12期21卷 93-97页

作者：胡月明薛月菊李波谢健文陈飞香包世泰华南农业大学信息学院广州510642 香港科技大学计算机系

为了明确土地评价中所训练神经网络的含义,使土地评价工作者可轻松地理解、判断所得到土地评价模型的正确性和合理性,提出从神经网络中抽取土地评价模糊规则的方法。现有的大多数从神经网络中提取方法,神经网络的输入属性要么局限于连续... 详细信息

为了明确土地评价中所训练神经网络的含义,使土地评价工作者可轻松地理解、判断所得到土地评价模型的正确性和合理性,提出从神经网络中抽取土地评价模糊规则的方法。现有的大多数从神经网络中提取方法,神经网络的输入属性要么局限于连续的,要么只适应于离散的,而土地评价因子往往既包含连续的又包含离散的、标称的,该文首先提出了一种输入属性值适应于这三种类型数据的模糊神经网络建立方法,进而给出一种从建立的神经网络中抽取其中较主要模糊规则的算法。试验表明,所提出的土地评价方法,可直接从样本中学习评价规律,使土地评价工作者易于理解,当出现抽取的规则与实际情况不吻合时,可重新训练神经网络和抽取规则,所得到的评价结果比BP网络的评价结果更准确,从而提高了土地评价的准确性。

关键词：神经网络土地评价模糊规则抽取输入属性

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