检索结果-内蒙古大学图书馆

山东农业科学 2023年第5期55卷 154-163页

作者：温钊发蒲智程曦赵昀杰新疆农业大学计算机与信息工程学院新疆乌鲁木齐830052

农作物病害的快捷精准识别对我国粮食安全与农业发展提质增效具有重要意义。针对现有病害识别模型参数量大、泛化能力弱、不适用于田间实际场景且不易搭载至移动端等问题,本文提出了EssNet农作物病害识别网络,该网络以ShuffleNetV2_0.5... 详细信息

农作物病害的快捷精准识别对我国粮食安全与农业发展提质增效具有重要意义。针对现有病害识别模型参数量大、泛化能力弱、不适用于田间实际场景且不易搭载至移动端等问题,本文提出了EssNet农作物病害识别网络,该网络以ShuffleNetV2_0.5为基础网络,引入高效通道注意力(ECA)机制与SiLU激活函数进行结构改进,同时结合知识蒸馏技术使用EfficientNetB0网络对EssNet进行学习指导,最后使用余弦退火衰减策略对学习率进行动态调整使网络表现达到最优。结果表明,本文提出的EssNet农作物病害识别网络对复杂环境下2种作物(玉米、苹果)的11种病害在测试集上的准确率达到95.21%,比基础网络提高2.11个百分点,参数量为0.35 M,权重文件为1.49 MB。该网络的整体性能优于其他现有模型,为建立田间轻量级农作物病害识别方法提供了参考。

关键词：田间农作物病害识别轻量级知识蒸馏 EssNet ECA注意力机制余弦退火

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基于EfficientNet的实时目标检测模型

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计算机应用与软件 2023年第8期40卷 255-264,297页

作者：赵昀杰张太红姚芷馨新疆农业大学计算机与信息工程学院新疆乌鲁木齐830052

在智能驾驶领域中,通常要求模型兼顾精度和推演速率。然而由于硬件条件的限制,目前大量的目标检测模型尚不能满足该要求。因此,基于单阶段目标检测算法提出一种准确率与推演速率相对平衡的实时目标检测模型。该模型使用EfficientNet-B1... 详细信息

在智能驾驶领域中,通常要求模型兼顾精度和推演速率。然而由于硬件条件的限制,目前大量的目标检测模型尚不能满足该要求。因此,基于单阶段目标检测算法提出一种准确率与推演速率相对平衡的实时目标检测模型。该模型使用EfficientNet-B1作为主干网络,SPP与改进后的PANet作为脖颈网络,CIoU损失函数与YOLO损失函数的组合作为模型训练时的损失函数。为了在不引入额外计算量的同时进一步提升模型的精度,在模型训练时引入多种模型训练技巧。实验结果证明,在BDD100K与PASCAL VOC数据集上,该模型相比YOLOv4模型有着更低的计算量和更好的检测精度,且实验中所使用的训练技巧均为模型带来了一定的精度提升,证明了该模型及训练技巧的有效性。

关键词：目标检测 EfficientNet CIoU损失函数训练技巧

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基于轻量级MIE_Net的田间农作物病害识别

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江苏农业科学 2023年第10期51卷 176-184页

作者：温钊发蒲智程曦赵昀杰张泽宇新疆农业大学计算机与信息工程学院新疆乌鲁木齐830052

为实现农作物病害的快速精准识别,降低病害对农业安全生产的影响,本研究针对现有病害识别模型参数量大、鲁棒性低、泛化性弱等问题提出了轻量级MIE_Net农作物病害识别网络。该网络以MobileNetV2为基础网络结构,首先使用多尺度特征提取... 详细信息

为实现农作物病害的快速精准识别,降低病害对农业安全生产的影响,本研究针对现有病害识别模型参数量大、鲁棒性低、泛化性弱等问题提出了轻量级MIE_Net农作物病害识别网络。该网络以MobileNetV2为基础网络结构,首先使用多尺度特征提取模块替换原网络的初始卷积层,提高网络对不同面积病斑的特征提取能力,增加网络中的特征复杂度;其次在主模块中添加ECA注意力机制,提高网络对叶片病害区域的关注程度,降低复杂背景对小病斑特征提取过程的影响;最后使用Swish激活函数增加网络的表达能力,使网络性能达到最优。结果表明,多尺度特征提取模块提高了模型对不同病斑大小的识别准确率,ECA注意力模块提高了网络对小病斑的识别准确率,最终网络模型对复杂环境中2种作物11种病害类别的最低识别精确率达到91.2%,总体病害识别准确率达到95.79%,比原网络提高1.84百分点,参数量为2.24 M,权重文件大小为8.78 MB。MIE_Net网络在保证模型轻量化的同时提高了模型的准确性、泛化性以及鲁棒性,整体性能优于其他现有网络模型,为以后的轻量级作物病害识别方法提供了参考。

关键词：病害识别轻量级网络注意力机制多尺度特征

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基于K-means聚类和改进MLP的苹果分级研究

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河南农业科学 2023年第1期52卷 161-171页

作者：王迎超张婧婧贾东霖周腾飞新疆农业大学计算机与信息工程学院新疆乌鲁木齐830052

为准确实现多特征融合的苹果分级,提出了一种基于K-means聚类和改进MLP的苹果分级方法。该方法主要包括图像预处理、亮度均衡化、背景分割、特征加权以及改进的MLP分级网络训练。首先借助均值滤波算法和直方图均衡化操作改善苹果图像质... 详细信息

为准确实现多特征融合的苹果分级,提出了一种基于K-means聚类和改进MLP的苹果分级方法。该方法主要包括图像预处理、亮度均衡化、背景分割、特征加权以及改进的MLP分级网络训练。首先借助均值滤波算法和直方图均衡化操作改善苹果图像质量;接着借助K-means聚类算法进行背景分割;在果体与背景分割的基础上,依次提取苹果的果径、果形、颜色、缺陷、纹理5个特征;然后借助皮尔逊相关性分析和人工挑选偏好权重对特征数据集综合加权,模拟人工分级场景;最后将特征数据送入改进的MLP神经网络中完成苹果的分级定等。通过对400个定好等级的苹果进行分级测试,准确率达到94.25%,验证了分级方法的可行性与准确性。该方法与现行的苹果分级标准相结合,具备时效性强、检测指标完备等分级优势。

关键词： K-means聚类皮尔逊相关系数多特征融合改进MLP 苹果分级

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农产品流通效率对农产品价格的影响

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商业经济研究 2024年第5期 108-111页

作者：涂欣祺滕佳敏付莲莲江西农业大学计算机与信息工程学院江西南昌330038

为探讨农产品流通效率对农产品价格的作用机理,本文基于2003-2021年相关数据,首先构建农产品流通效率评价指标体系,运用数据包络法(DEA)测度流通效率,并建立VAR模型探讨农产品流通效率对农产品价格的影响。结果发现,综合效率呈波动上升... 详细信息

为探讨农产品流通效率对农产品价格的作用机理,本文基于2003-2021年相关数据,首先构建农产品流通效率评价指标体系,运用数据包络法(DEA)测度流通效率,并建立VAR模型探讨农产品流通效率对农产品价格的影响。结果发现,综合效率呈波动上升趋势,但仍未达到相对有效水平;纯技术效率维持在较高水平;规模效率均值仅为0.859且规模报酬递增;综合效率和规模效率对大豆、活鸡和大白菜价格有反向抑制作用;农产品价格受其自身影响最大,除此之外,规模效率对大豆、活鸡和大白菜价格的贡献率较高,纯技术效率对苹果价格的作用较强。最后,本文提出提高组织化水平等相关建议。

关键词：农产品流通效率农产品价格数据包络分析 VAR模型

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一种基于改进的XGBoosting算法对婴幼儿奶粉中的脂肪含量的预测模型

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光谱学与光谱分析 2024年第5期44卷 1464-1471页

作者：张文婧薛河儒姜新华刘江平黄清内蒙古农业大学计算机与信息工程学院内蒙古呼和浩特010018 内蒙古农牧业大数据研究与应用重点实验室内蒙古呼和浩特010018

婴儿奶粉成分配比中,脂肪有着重要地位。脂肪不仅是婴儿生长发育中的重要成分,同时也为婴儿的生长提供必需的能量,对于婴儿脑发育及神经髓鞘的形成具有重要意义。化学的婴儿奶粉脂肪含量检测如乙醚提取法,方法检测灵敏,但存在破坏样本... 详细信息

婴儿奶粉成分配比中,脂肪有着重要地位。脂肪不仅是婴儿生长发育中的重要成分,同时也为婴儿的生长提供必需的能量,对于婴儿脑发育及神经髓鞘的形成具有重要意义。化学的婴儿奶粉脂肪含量检测如乙醚提取法,方法检测灵敏,但存在破坏样本和检测周期较长的缺点,因此寻求一种为婴儿奶粉成分的无损检测方法,高光谱成像技术提供了一种可能的途径。以内蒙古地区不同阶段的婴儿奶粉为研究对象,采用多元散射校正(MSC)、标准正态变换(SNV)、平滑滤波算法(Savitzky-Golay)、鲁斯特算法(Roust)等对高光谱数据进行预处理,再利用竞争性自适应重加权算法(CARS)算法从125个特征波长中筛除光谱数据中冗余的波长保留有效波长66个。对极值梯度提升算法(XGBoosting)算法进行了贝叶斯优化(BO),最终构建了基于BO-XGBoosting对婴儿奶粉脂肪含量的预测模型。结果显示,该模型预测效果优于传统的偏最小二乘回归(PLSR)和支持向量回归(SVR)模型,且优于集成算法中Bagging、GrdientBoosting算法。贝叶斯优化极值梯度提升算法BO-XGBoosting模型在测试集实验,得到的决定系数(R^(2))和均方根误差(RMSEP)分别为0.9537和0.5773,比XGBoosting算法的R^(2)和RMSEP分别提高2.91%和降低19.2%。该研究为奶粉中脂肪含量的预测提供了基于BO-XGboosting集成算法的快速无损检测的算法支持和理论依据。

关键词：高光谱贝叶斯优化 XGBoosting模型脂肪含量无损检测

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细粒度图像分类综述

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计算机应用 2023年第1期43卷 51-60页

作者：申志军穆丽娜高静史远航刘志强阜阳师范大学计算机与信息工程学院安徽阜阳236037 内蒙古农业大学计算机与信息工程学院呼和浩特010011

细粒度图像具有类内方差大、类间方差小的特点,致使细粒度图像分类(FGIC)的难度远高于传统的图像分类任务。介绍了FGIC的应用场景、任务难点、算法发展历程和相关的常用数据集,主要概述相关算法:基于局部检测的分类方法通常采用连接、... 详细信息

细粒度图像具有类内方差大、类间方差小的特点,致使细粒度图像分类(FGIC)的难度远高于传统的图像分类任务。介绍了FGIC的应用场景、任务难点、算法发展历程和相关的常用数据集,主要概述相关算法:基于局部检测的分类方法通常采用连接、求和及池化等操作,模型训练较为复杂,在实际应用中存在较多局限;基于线性特征的分类方法模仿人类视觉的两个神经通路分别进行识别和定位,分类效果相对较优;基于注意力机制的分类方法模拟人类观察外界事物的机制,先扫描全景,后锁定重点关注区域并形成注意力焦点,分类效果有进一步的提高。最后针对目前研究的不足,展望FGIC下一步的研究方向。

关键词：细粒度图像分类深度学习卷积神经网络注意力机制计算机视觉

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《面向对象程序设计》双语教学探索与研究

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越野世界 2022年第2期17卷 191-193页

作者：魏雅鹛褚刚秀高彦伟安徽农业大学信息与计算机学院安徽合肥 230036 安徽农业大学信息与计算机学院安徽合肥 230036 安徽农业大学信息与计算机学院安徽合肥 230036

面向对象程序设计是高等院校电子信息工程、通信工程等专业的专业重要基础课程,该课程需要理论与实践紧密结合.为了适应程序设计语言教学必须与当前技术发展相匹配这一发展趋势,我们对现有的教学模式进行了深入探讨和研究,提出融入式双... 详细信息

面向对象程序设计是高等院校电子信息工程、通信工程等专业的专业重要基础课程,该课程需要理论与实践紧密结合.为了适应程序设计语言教学必须与当前技术发展相匹配这一发展趋势,我们对现有的教学模式进行了深入探讨和研究,提出融入式双语教学的新思路.从双语课程的教学内容、教学模式、教学手段等方面探讨了教改措施的实施,实现双语课程的教学目标.有针对性地对理论和实验教学两部分进行了教学探讨,完善了该课程的教学体系,促进学生对所学理论知识与实际编程能力的融会贯通,提高了教学效果与教学质量.

关键词：面向对象程序设计双语教学农业院校

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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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基于注意力机制的深度学习推荐研究进展

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计算机工程与科学 2021年第2期43卷 370-380页

作者：陈海涵吴国栋李景霞王静雅陶鸿安徽农业大学信息与计算机学院安徽合肥230036

近年来,注意力机制AM被广泛应用到基于深度学习的自然语言处理任务中,基于注意力机制的深度学习推荐也成为推荐系统研究的一个新方向。探讨了注意力机制的结构和分类标准,从基于注意力机制的DNN推荐、CNN推荐、RNN推荐、GNN推荐4个方面... 详细信息

近年来,注意力机制AM被广泛应用到基于深度学习的自然语言处理任务中,基于注意力机制的深度学习推荐也成为推荐系统研究的一个新方向。探讨了注意力机制的结构和分类标准,从基于注意力机制的DNN推荐、CNN推荐、RNN推荐、GNN推荐4个方面分析了现有融合注意力机制的深度学习推荐研究的主要进展和不足,阐明了其中的主要难点,最后指出了多特征交互的注意力机制推荐、多模态注意力机制深度学习推荐、融入注意力机制的多种深度神经网络混合推荐和注意力机制的群组推荐等基于注意力机制的深度学习推荐未来的主要研究方向。

关键词：注意力机制深度学习推荐系统

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