检索结果-内蒙古大学图书馆

实验技术与管理 2010年第5期27卷 100-101,116页

作者：罗红恩张友华叶勇安徽农业大学信息与计算机学院

物流工程专业作为一个应用型学科，重视物流系统中的流程和现场操作，培养的学生应具有较强的实践能力；高校能提供的实践、实习机会有限，而这些实践、实习并不能使学生接触到相关的核心业务。通过Flexsim软件的教学，可以使学生直观... 详细信息

物流工程专业作为一个应用型学科，重视物流系统中的流程和现场操作，培养的学生应具有较强的实践能力；高校能提供的实践、实习机会有限，而这些实践、实习并不能使学生接触到相关的核心业务。通过Flexsim软件的教学，可以使学生直观的理解物流流程中涉及的具体的设施设备，提高了学生的学习兴趣，同时通过对具体流程的模拟仿真分析，提高了学生分析问题和解决问题的能力。

关键词： Flexsim 物流工程设施设备

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从知识管理视角探讨高校实验室建设与管理

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实验室研究与探索 2012年第4期 280-283页

作者：孙怡安徽农业大学信息与计算机学院

高校实验室是培养学生动手能力、实践能力、创新意识和创新能力的摇篮,也是学科建设、人才培养、科学研究、社会服务和知识创新的重要基地。如何使高校实验室建设与管理适应知识经济的时代,更好地促进知识共享和知识创新尤为重要。为了... 详细信息

高校实验室是培养学生动手能力、实践能力、创新意识和创新能力的摇篮,也是学科建设、人才培养、科学研究、社会服务和知识创新的重要基地。如何使高校实验室建设与管理适应知识经济的时代,更好地促进知识共享和知识创新尤为重要。为了更好地发挥实验室在高校培养创新人才过程中的作用,从知识管理的角度出发,分析了高校实验室建设与管理的现状,探讨了如何在实验室建设与管理中引入知识管理的思想。

关键词：知识管理实验室建设实验室管理

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气动发动机设计方法与理论的研究进展

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机械设计 2015年第2期32卷 1-6页

作者：宋宇蒋峰朱德泉朱烨孙磊焦俊安徽农业大学工学院安徽合肥230036 安徽农业大学信息与计算机学院安徽合肥230036

气动发动机是一种以压缩空气为动力源的新型发动机,其绿色环保特点十分突出,具有广阔的市场前景。气动发动机的设计难点是提高压缩空气储能利用率,进而改善其性能。阐述了近年来气动发动机的主要设计方法,分析了各种设计方法和理论的不... 详细信息

气动发动机是一种以压缩空气为动力源的新型发动机,其绿色环保特点十分突出,具有广阔的市场前景。气动发动机的设计难点是提高压缩空气储能利用率,进而改善其性能。阐述了近年来气动发动机的主要设计方法,分析了各种设计方法和理论的不同点,比较了在提高气动发动机效率上的各自优点和不足,对气动发动机设计方法和理论研究所呈现的主要特点进行了总结和展望,提出了以多学科组合优化方法进行气动发动机效率提升途径研究的发展方向。

关键词：气动发动机设计方法与理论效率提升组合优化

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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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一种基于改进YOLOv4算法的茶树芽叶采摘点识别及定位方法

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复旦学报（自然科学版） 2022年第4期61卷 460-471页

作者：徐凤如张昆明张武王瑞卿汪涛万盛明刘波饶元安徽农业大学信息与计算机学院安徽合肥230036

针对复杂环境下农业采茶机器人无法快速、准确地识别与定位茶树芽叶采摘点的问题,本文采用改进型YOLOv4-Dense算法和OpenCV图像处理方法,对茶树芽叶采摘点的定位问题进行研究。首先,基于YOLOv4算法,将CSPDarkNet53主干特征提取网络中的R... 详细信息

针对复杂环境下农业采茶机器人无法快速、准确地识别与定位茶树芽叶采摘点的问题,本文采用改进型YOLOv4-Dense算法和OpenCV图像处理方法,对茶树芽叶采摘点的定位问题进行研究。首先,基于YOLOv4算法,将CSPDarkNet53主干特征提取网络中的ResNet单元替换为DenseNet单元,使用改进后的算法模型对采集的茶树数据集进行芽叶目标检测;其次,运用OpenCV图像处理方法进行RGB-HSV颜色转换获取芽叶的轮廓,并基于形态学算法定位采摘点的位置;最后,开展采摘点定位方法的对比实验,分别与矩函数法、最小外接矩形中心点法的定位结果进行对比。实验结果表明:1)改进型YOLOv4-Dense算法在芽叶目标检测上的精确率为91.83%,召回率为68.84%,AP值为86.55%,F1分数为0.79;与YOLOv4模型的精确率、召回率、AP值、F1分数相比分别提升了2.21%,2.00%;2.05%,0.02;与YOLO v3模型相比它们分别提升了,5.56%,15.26%;9.13%,0.13;2)针对自然条件下的茶树芽叶,采用OpenCV图像处理方法定位采摘点的精确率为80.8%,召回率为83.2%,与矩函数法、最小外接矩形中心点法相比,分别提升了3.5%,7.1%;1.4%,6.1%。实验数据说明本研究方法对于芽叶采摘点的准确识别与定位具有一定的借鉴意义。

关键词：图像处理茶树芽叶采摘点深度学习

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基于A*与B样条算法的农用机器人路径规划系统

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安徽大学学报（自然科学版） 2018年第1期42卷 45-53页

作者：孟珠李焦俊李郑涛张政云朱竹芳安徽农业大学信息与计算机学院安徽合肥230036

为高效智能地规划农用机器人在农田中的运行路径,保证精确的作业行距及作业方向,实现机器人按照指定路径自动行驶,设计了基于A*与B样条算法的农用机器人路径规划系统.使用A*算法对农用机器人运行过程进行路径规划,并利用B样条算法平滑... 详细信息

为高效智能地规划农用机器人在农田中的运行路径,保证精确的作业行距及作业方向,实现机器人按照指定路径自动行驶,设计了基于A*与B样条算法的农用机器人路径规划系统.使用A*算法对农用机器人运行过程进行路径规划,并利用B样条算法平滑该路径,进而得到最优作业路径.Matlab仿真实验结果表明:A*算法和B样条算法结合起来应用于农用机器人的路径规划是可行的.

关键词： A*算法 B样条算法路径规划 ArcGIS Engine Matlab

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知识图谱补全技术研究综述

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小型微型计算机系统 2023年第3期44卷 471-482页

作者：吴国栋刘涵伟何章伟李景霞王雪妮安徽农业大学信息与计算机学院合肥230036

作为一种新兴的数据结构,知识图谱被广泛用于搜索引擎、推荐系统、对话系统等诸多领域中.知识图谱补全(knowledge graph completion)是通过不同的方法,对图谱中的三元组残缺项进行补充.本文以模型构造方法为视角,从Trans结构、神经网络... 详细信息

作为一种新兴的数据结构,知识图谱被广泛用于搜索引擎、推荐系统、对话系统等诸多领域中.知识图谱补全(knowledge graph completion)是通过不同的方法,对图谱中的三元组残缺项进行补充.本文以模型构造方法为视角,从Trans结构、神经网络和张量分解三类方法对已有知识图谱补全的相关技术研究进行深入探讨,分析了不同补全技术的优缺点.指出了Trans结构模型和张量分解模型适用于大规模的知识图谱补全,而神经网络模型适用于关系结构复杂的知识图谱补全;现有知识图谱补全技术存在关系复杂性高、语义信息难以获取、训练代价大、模型扩展性差等不足.从知识图谱中复杂关系处理、上下文语义获取、节点间长期依赖关系捕获、模型融合与可扩展性等方面来展望了知识图谱补全技术未来主要研究方向.

关键词：知识图谱补全 Trans结构神经网络张量分解

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GEP优化的多输出RBF网络作物生理参数建模

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安徽农业大学学报 2017年第1期44卷 165-170页

作者：闵文芳江朝晖李婷婷祁钊饶元安徽农业大学信息与计算机学院合肥230036

针对常用的回归和神经网络作物建模方法存在的输出单一、参数优化困难和预测精度不足等问题,利用基因表达式编程优异的全局搜索能力和RBF神经网络多输出任意非线性函数逼近特点,设计了1种GEP优化的RBF多输出模型算法GEP-RBF。以水稻和... 详细信息

针对常用的回归和神经网络作物建模方法存在的输出单一、参数优化困难和预测精度不足等问题,利用基因表达式编程优异的全局搜索能力和RBF神经网络多输出任意非线性函数逼近特点,设计了1种GEP优化的RBF多输出模型算法GEP-RBF。以水稻和番茄的5个关键环境因子为输入、以叶片CO_2交换率和蒸腾速率为输出,进行建模验证。结果显示,在预测的均方根误差指标上,GEP-RBF模型与GA-RBF和RBF相比,水稻的CO_2交换率和蒸腾速率分别降低了约28.4%、38.0%和89.9%、62.8%,番茄的CO_2交换率和蒸腾速率则分别降低了约56.9%、48.4%和75.3%、67.1%;在多输出结果的平衡性指标上,相比GA-RBF和RBF,GEP-RBF模型提高了约16.4%~77.4%。结果表明,GEP-RBF模型具有良好的预测精度和多输出平衡性,是一种有效的作物生长建模方法。

关键词：作物模型基因表达式编程优化 RBF神经网络

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田间除草机器人研究进展综述

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机器人 2021年第6期43卷 751-768页

作者：傅雷扬李绍稳张乐孟余耀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

聚焦田间杂草清除领域,首先介绍了除草机器人的产生背景及其应用价值,并回顾了除草机器人国内外发展现状.然后,重点分析了除草机器人的结构组成及相关技术,并展望了除草机器人的未来发展趋势.最后,作了总结.

关键词：田间除草机器人结构设计场景理解智能导航

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基于改进YOLOv5s的猪脸识别检测方法

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西南农业学报 2023年第6期36卷 1346-1356页

作者：李广博查文文陈成鹏时国龙辜丽川焦俊安徽农业大学信息与计算机学院合肥230036

[目的]针对传统生猪养殖耳标识别存在易脱落、易引起生猪感染等问题,采用改进YOLOv5s的模型对猪脸进行非入侵式识别。[方法]首先将K-Means的距离改为1-IOU,提高模型目标锚框的适应度;其次,引入CA坐标注意力机制,提高模型特征提取的能力... 详细信息

[目的]针对传统生猪养殖耳标识别存在易脱落、易引起生猪感染等问题,采用改进YOLOv5s的模型对猪脸进行非入侵式识别。[方法]首先将K-Means的距离改为1-IOU,提高模型目标锚框的适应度;其次,引入CA坐标注意力机制,提高模型特征提取的能力;最后,引入BiFPN特征融合,有效利用特征提高模型的检测能力。试验采用的猪脸数据集共分为5类,数据增强后样本为12756张,训练集和测试集划分比例为9∶1。[结果]改进后的算法在准确率、召回率、平均精确率(IOU=0.5)分别达到0.926、0.897、0.955,比原始YOLOv5s算法分别提高13.2%、3.0%、2.2%,同时,改进后的算法在单只、多只、小目标、密集、有遮挡的场景下,泛化能力较强、识别精准度高。[结论]利用深度学习算法,可以获取生猪面部信息并准确识别,减少漏检、错检情况,为生猪智能化管理提供较好的技术支持。

关键词：猪脸识别 YOLOv5 K-Means 坐标注意力机制 BiFPN

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