检索结果-内蒙古大学图书馆

江苏农业学报 2023年第4期39卷 1026-1035页

作者：张代维马友华吴雷王强王肖飞安徽农业大学资源与环境学院安徽合肥230036 安徽省北斗精准农业信息工程实验室安徽合肥230036

及时获取农作物种植结构对粮食安全及农业可持续发展具有重要意义。为了解当前农作物种植结构遥感提取研究前沿和进展,利用文献计量法探究了该领域近20年的研究现状及热点。利用Vosviewer软件和Bibliometrix程序包,分析了Web of Scienc... 详细信息

及时获取农作物种植结构对粮食安全及农业可持续发展具有重要意义。为了解当前农作物种植结构遥感提取研究前沿和进展,利用文献计量法探究了该领域近20年的研究现状及热点。利用Vosviewer软件和Bibliometrix程序包,分析了Web of Science核心合集和中国知网中2000-2022年农作物种植结构遥感提取领域的867篇文献,从发文量、发文国家、国内发文机构、载文期刊、关键词共现及关键词时序等角度进行可视化分析。农作物种植结构遥感提取研究领域整体发文量呈指数上升;英文发文量最多的国家是中国,为197篇,国际合作最多的也是中国,中文发文量较多的机构是中国科学院(89篇)、中国农业科学院(38篇);研究主要集中于如何选择遥感影像、提取方法以及特征;通过对热点关键词进行时序变化分析发现,当前和未来的研究热点数据是基于时间序列的多源数据融合,热门分类方法主要是以面向对象并结合随机森林、卷积神经网络进行提取,热门特征指数还是以归一化植被指数(NDVI)为主并结合其他特征选择最优特征组合。农作物种植结构遥感提取研究未来将聚焦在如何向低成本、高效率、高精度提取发展。

关键词：农作物种植结构遥感文献计量 Vosviewer

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基于单细胞转录组数据的植物根毛细胞特异性调控机制研究

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内蒙古农业大学学报（自然科学版） 2024年第6期45卷 50-61,83页

作者：陈书霞徐雯雯乐毅安徽农业大学信息与人工智能学院合肥230036 安徽省北斗精准农业信息工程实验室合肥230036

根毛组织通过增加根系与土壤的接触面积,促进植物水分与营养的吸收,其顶端生长特性也为研究植物细胞命运决定和极化等基本生物学问题提供理想模型,深入研究根毛的分子机制对理解植物如何适应环境变化具有重要的科学与实践意义。本文对... 详细信息

根毛组织通过增加根系与土壤的接触面积,促进植物水分与营养的吸收,其顶端生长特性也为研究植物细胞命运决定和极化等基本生物学问题提供理想模型,深入研究根毛的分子机制对理解植物如何适应环境变化具有重要的科学与实践意义。本文对两种模式植物的根毛组织单细胞转录组数据进行深入分析,利用拟时序分析技术构建细胞发育轨迹,并对依赖于轨迹分支的差异基因进行表达分析建模与功能富集,以揭示其独特的分子特征。hdWGCNA(high dimensional weighted correlation network analysis)用于构建特定细胞簇的基因共表达网络框架,并进行关键模块鉴定与特征基因筛选。实验分析揭示了细胞状态转变期间根毛细胞类型发育和基因表达变化的动态过程,并有效识别调控根毛细胞发育的关键基因,如拟南芥中的BHLH54、BHLH66与BHLH82基因,参与植物气孔及根毛发育过程以实现精细调控;水稻中的LOC_Os07g43670基因通过介导生长素的传导途径调控下游基因表达。共表达网络分析揭示了根毛发育过程中的核心模块,并进一步验证了关键基因的生物学功能。本研究提供了在单细胞水平上对根毛细胞复杂发展网络中的决策机制和分子调控网络的理论依据,也为植物细胞命运的分子调控机制研究开辟了新的思路。

关键词：植物单细胞拟时序分析共表达网络调控基因

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基于GPT修正农业病虫害命名实体识别方法

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内蒙古农业大学学报（自然科学版） 2023年第5期44卷 34-43页

作者：余克健张程乐毅吴云志安徽农业大学信息与计算机学院合肥230036 安徽省北斗精准农业信息工程实验室合肥230036

命名实体识别是构建知识图谱的关键,在农业病虫害领域存在病虫害数据匮乏、实体结构复杂、实体类型识别困难等问题。针对于病虫害数据匮乏,本文采用网络爬虫技术以及扫描文本数据的方法,构建了玉米、小麦、水稻病虫害实体语料库。传统... 详细信息

命名实体识别是构建知识图谱的关键,在农业病虫害领域存在病虫害数据匮乏、实体结构复杂、实体类型识别困难等问题。针对于病虫害数据匮乏,本文采用网络爬虫技术以及扫描文本数据的方法,构建了玉米、小麦、水稻病虫害实体语料库。传统的命名实体识别方法无法解决农业病害实体结构复杂、实体类型识别困难等问题。本文提出一种基于GPT规则修正的LEBERT-BilSTM-CRF模型,LEBERT模型构建了字典树和Lexicon-Adapter结构,将原始字符进行扩充增加数据的丰富性,将经过BiLSTM-CRF的输出和GPT结果进行实体标签修正以此来提高准确率。在公开数据集训练得到合适的参数后,在自建文本语料库进行训练,通过条件随机场和GPT修正生成全局最优序列取得很好的识别效果,准确率为94.23%,召回率为92.34%,F1值为93.28%。

关键词：农业命名实体识别注意力机制 LEBERT 条件随机场

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数字土壤属性制图研究进展

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现代农业科技 2024年第23期 133-142,149页

作者：应纯洋周晓天张代维梅帅马友华吴雷安徽农业大学资源与环境学院安徽合肥230036 淮南市农业农村技术推广中心安徽淮南232000 安徽省北斗精准农业信息工程实验室安徽合肥230036

土壤是维持人类生存与发展的关键自然资源,其属性的空间分布对粮食安全、水资源保护、生态多样性、气候变化等全球性问题具有重要意义。为更有效地利用土壤资源,需要对其属性进行精确的数字化描述。传统土壤属性制图方法因其局限性,已... 详细信息

土壤是维持人类生存与发展的关键自然资源,其属性的空间分布对粮食安全、水资源保护、生态多样性、气候变化等全球性问题具有重要意义。为更有效地利用土壤资源,需要对其属性进行精确的数字化描述。传统土壤属性制图方法因其局限性,已不能满足现代精准农业和生态模拟的需求。数字土壤属性制图作为一种新兴技术,能够更精准地预测土壤养分的空间分布特征。目前,数字土壤属性制图的研究主要体现在地统计学方法、数理统计方法和机器学习模型的应用。地统计学方法通过分析土壤属性的空间自相关性,模拟其空间分布规律,并通过克里金法等进行空间预测。数理统计方法则主要用于探索土壤属性与环境因素之间的关系,构建预测模型。机器学习,如决策树、随机森林、人工神经网络、支持向量机等,通过构建模型预测土壤属性,并在土壤分类、养分预测等方面表现出较高准确性。然而,土壤属性空间分布的预测受样点布设方法的影响较大。因此,合理设计采样点的位置和数量,以及采用适当的布局方式,对于提高预测结果的准确性和可靠性至关重要。未来,数字土壤属性制图的研究将朝向多尺度、技术融合、人工智能化、精细化、动态更新等方向发展,以满足农业生产和土地资源管理的精准化需求。

关键词：土壤属性数字土壤属性制图环境变量地统计学数理统计机器学习样点分布研究进展

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基于深度残差网络的玉米病害识别

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江苏农业学报 2021年第1期37卷 67-74页

作者：刘翱宇吴云志朱小宁范国华乐毅张友华安徽农业大学信息与计算机学院安徽合肥230036 安徽省北斗精准农业信息工程实验室安徽合肥230036 安徽农业大学茶与食品科技学院安徽合肥230036

针对人工诊断玉米病害成本高、效率低、时延长等问题,提出一种基于深度残差网络的玉米病害识别网络TFL-ResNet。TFL-ResNet网络基于ResNet50网络,首先引入Focal Loss损失函数使模型专注于难分类的病害样本,其次将ResNet50网络在PlantVil... 详细信息

针对人工诊断玉米病害成本高、效率低、时延长等问题,提出一种基于深度残差网络的玉米病害识别网络TFL-ResNet。TFL-ResNet网络基于ResNet50网络,首先引入Focal Loss损失函数使模型专注于难分类的病害样本,其次将ResNet50网络在PlantVillage数据集训练好的参数迁移到改进网络上以完成构建。采用的玉米病害数据集涉及健康植株、大斑病、灰斑病、锈病4种标签,并使用旋转、翻转、平移等操作对数据集进行数据增强与扩充。对数据集进行训练和测试,与VGG16等对照模型相比,TFL-ResNet网络收敛速度更快、分类效果更好,平均识别准确率高达98.96%。通过观察精准率、召回率、混淆矩阵等评价指标得出TFL-ResNet网络具有较好的鲁棒性和泛化能力,可用于玉米病害智能诊断。

关键词：病害图像识别深度残差网络迁移学习

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基于深度森林的CT图像结直肠息肉检测研究

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洛阳理工学院学报（自然科学版） 2022年第1期32卷 68-74页

作者：陈祎琼刘澳范国华毕家泽陈滔安徽农业大学信息与计算机学院安徽合肥230036 安徽省北斗精准农业信息工程实验室安徽合肥230036 安徽农业大学工学院安徽合肥230036

为提高在CT图像中结直肠息肉的筛选效率,提出一种基于深度森林的结直肠息肉CT图像检测方法。通过灰度化、归一化、中值滤波、随机旋转的手段对数据集进行预处理,将处理后的数据输入一个调整后的深度森林进行预测分类,得到输出结果。实... 详细信息

为提高在CT图像中结直肠息肉的筛选效率,提出一种基于深度森林的结直肠息肉CT图像检测方法。通过灰度化、归一化、中值滤波、随机旋转的手段对数据集进行预处理,将处理后的数据输入一个调整后的深度森林进行预测分类,得到输出结果。实验结果表明,该模型与其他分类算法采用不同指标对比后,具有较好的分类效果,分类精度达到了99.67%,同时该模型具有较少的超参数,泛化能力强,有助于在医学影像领域辅助医生筛查疾病患者。

关键词：深度森林医学影像结直肠息肉图像分类

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土壤重金属污染空间插值及其验证方法研究综述

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环境监测管理与技术 2022年第2期34卷 1-6页

作者：费坤汪甜甜邹文嵩张天恩高沪宁胡宏祥马友华农田生态保育与污染防控安徽省重点实验室安徽农业大学资源与环境学院安徽合肥230036 安徽省北斗精准农业信息工程实验室安徽农业大学信息与计算机学院安徽合肥230036

综述了土壤重金属污染空间插值方法研究现状,分析了3类典型的插值方法(确定性插值方法、地统计学插值方法和组合插值方法),以及2种常用的精度验证方法(交叉验证法和独立的数据集验证法)各自的优缺点与适用范围,提出了加强组合插值模型... 详细信息

综述了土壤重金属污染空间插值方法研究现状,分析了3类典型的插值方法(确定性插值方法、地统计学插值方法和组合插值方法),以及2种常用的精度验证方法(交叉验证法和独立的数据集验证法)各自的优缺点与适用范围,提出了加强组合插值模型优化与精度提升、利用计算机智能技术优化插值算法模型、开发针对土壤重金属领域的考虑空间插值软数据挖掘的新型模型等未来研究方向。

关键词：重金属污染空间插值方法精度验证土壤

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基于遗传算法与WiFi聚类算法结合的北斗农机精准调度

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江苏大学学报（自然科学版） 2020年第4期41卷 426-433,445页

作者：王涛刘飞高羽佳胡楠张友华安徽农业大学信息与计算机学院安徽合肥230036 安徽农业大学安徽省北斗精准农业信息工程实验室安徽合肥230036

为了使我国农机在农耕季节得到高效的调度安排,保障农田顺利完成农事作业,设计出基于遗传算法与WiFi聚类算法结合的北斗农机精准调度方案.该方案首先根据物联网技术采集田间土壤墒情数据来提前预知田间是否需要农机进行农事作业;其次利... 详细信息

为了使我国农机在农耕季节得到高效的调度安排,保障农田顺利完成农事作业,设计出基于遗传算法与WiFi聚类算法结合的北斗农机精准调度方案.该方案首先根据物联网技术采集田间土壤墒情数据来提前预知田间是否需要农机进行农事作业;其次利用北斗卫星导航对作业田地和农机进行定位获取其位置信息,然后通过地理信息系统技术规划作业田地进行轨迹测算;最终通过遗传算法对一片区域的农机与农田进行模拟迭代推演,筛选出农机调度的最佳方案.方案使农户的作业需求得到精准、快速的解决,并且在无信号环境下作业可通过WiFi聚类算法对农机进行定位,掌握农机自身状况.结果表明:此方案具有简单易用、高效便捷、适应性强等特点,能帮助各地农机站对农机进行精准调度,提升我国农业的信息化及现代化水平,从而推动农业现代化的发展.

关键词：农机调度遗传算法北斗定位物联网技术 GIS地图

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基于多头自注意力机制的实体识别研究

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蚌埠学院学报 2022年第5期11卷 54-60页

作者：陈伟吴云志涂凌刘航余克健乐毅安徽农业大学信息与计算机学院安徽合肥230036 安徽省北斗精准农业信息工程实验室安徽合肥230036 安徽大学物质科学与信息技术研究院安徽合肥230601

为了有效利用专业领域知识,对知识抽取展开研究,针对传统命名识别容易受上下文相对距离的影响、实体整体识别效果差的问题,提出了一种多头自注意力机制与条件随机场(CRF)结合的实体抽取模型。该模型基于Transformer架构,使用多头自注意... 详细信息

为了有效利用专业领域知识,对知识抽取展开研究,针对传统命名识别容易受上下文相对距离的影响、实体整体识别效果差的问题,提出了一种多头自注意力机制与条件随机场(CRF)结合的实体抽取模型。该模型基于Transformer架构,使用多头自注意力机制有效获取上下文信息,构建了多头自注意力机制与CRF结合的实体抽取改进模型,通过拼接多个自注意力机制,减少了对上下文中相对距离过多的约束并特征提取,实现了上下文全局信息的获取能力,提高了模型的泛化能力。最后,基于《人民日报》公开数据集,与其他机器学习模型进行了实验对比,验证了本方法的有效性,并在水下机器人任务作业数据的实体抽取中取得了较好的实验结果。

关键词：命名实体识别多头自注意力机制条件随机场特征提取

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基于改进DRF算法的农业微服务负载均衡

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江苏农业学报 2020年第5期36卷 1298-1304页

作者：马志宇吴颖夏川刘飞吴云志乐毅张友华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/安徽省北斗精准农业信息工程实验室安徽合肥230036

微服务作为一种新型的互联网平台架构设计,在现代智慧农业中具有细粒度、低耦合度和高可靠性的优势。在负载均衡智慧农业微服务领域,目前针对复杂农业环境下的特定微服务负载均衡方案的研究较少,而高性能微服务负载均衡策略能够有效提... 详细信息

微服务作为一种新型的互联网平台架构设计,在现代智慧农业中具有细粒度、低耦合度和高可靠性的优势。在负载均衡智慧农业微服务领域,目前针对复杂农业环境下的特定微服务负载均衡方案的研究较少,而高性能微服务负载均衡策略能够有效提升农业物联网的网络体验和性能指标。本研究提出一种改进的主导资源公平分配(Dominant resource fairness,DRF)算法,通过引入多角度的性能测评因素,着力于提升在智慧农业平台的微服务化下实现服务高效负载均衡的性能。经测试,本研究提出的算法相比于目前流行的微服务平台自带的负载均衡算法在响应时间、吞吐率和稳定性方面有明显提升,实现了各个农业生产单位物联网设备和数据终端以低耦合度的方式接入系统平台,同时实现高效地利用、治理和规范化来自各个数据源的农情数据,具有较高的实用价值。

关键词：负载均衡微服务物联网智慧农业主导资源公平分配(DRF)算法

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