检索结果-内蒙古大学图书馆

测控技术 2020年第1期39卷 36-41页

作者：李宁宁梁敏陆迁莫毓昌李云生华侨大学数学科学学院计算科学福建省高校重点实验室

针对异构计算节点组成的大规模多状态计算系统的容错性能分析问题,提出了一种计算系统容错性能的评估方法。该方法采用自定义的两级容错性能形式化描述框架进行系统描述,通过构造多值决策图(Multi-value Decision Diagram,MDD)模型对系... 详细信息

针对异构计算节点组成的大规模多状态计算系统的容错性能分析问题,提出了一种计算系统容错性能的评估方法。该方法采用自定义的两级容错性能形式化描述框架进行系统描述,通过构造多值决策图(Multi-value Decision Diagram,MDD)模型对系统进行容错性能建模,并基于构造的模型高效地计算出部件故障的条件下计算系统在特定性能水平上运行的概率,减少了计算的冗余性。实验结果表明,该方法在模型的大小和构建时间上均优于传统方法。该方法的提出将对系统操作员或程序设计者具有重要意义,使其确保系统适合预期应用。

关键词：多状态计算系统性能分析性能规范多值决策图(MDD)

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面向手写体识别的DCNN抗噪性能研究

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软件导刊 2021年第5期20卷 1-6页

作者：蔡际杰陈德旺张璜福州大学数学与计算机科学学院福州大学智慧地铁福建省高校重点实验室福建福州350108 福州理工学院计算与信息科学学院福建福州350506

深度卷积神经网络(DCNN)是人工智能研究领域前沿方向。DCNN结构复杂、参数非常多、可解释性与鲁棒性不强,对图像数据集的清晰度要求很高,而目前关于DCNN抗噪性能研究还较欠缺。通过给手写体数据集DigitDataset的测试集添加4种不同幅度噪... 详细信息

深度卷积神经网络(DCNN)是人工智能研究领域前沿方向。DCNN结构复杂、参数非常多、可解释性与鲁棒性不强,对图像数据集的清晰度要求很高,而目前关于DCNN抗噪性能研究还较欠缺。通过给手写体数据集DigitDataset的测试集添加4种不同幅度噪声,深入研究DCNN在手写体识别上的抗噪性能。研究结果表明:①噪声对DCNN性能影响很大,噪声幅度越大,精度下降越快;②指数噪声对精度影响最大,伽马噪声、瑞利噪声次之,高斯白噪声影响最小;③随着噪声参数a和参数b的增大,识别精度大幅度下降。该结果对DCNN的改进和高鲁棒性的深度学习系统(如深度模糊系统等)研究具有一定参考价值。

关键词：深度卷积神经网络抗噪性能手写体识别鲁棒性可解释性

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融合LiDAR数据与高分影像特征信息的建筑物提取方法

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地球信息科学学报 2020年第8期22卷 1654-1665页

作者：郭峰毛政元邹为彬翁谦福州大学数字中国研究院(福建) 福州350108 福州大学空间数据挖掘与信息共享教育部重点实验室福州350108 福建工程学院交通运输学院福州350118 福州大学数学与计算机科学学院福州350116 福建省网络计算与智能信息处理省重点实验室(福州大学) 福州350116

建筑物是城市环境中的主要地物类型,从高分影像等数据中自动提取建筑物对于提升土地利用变化检测、城市规划与土地执法等业务的质量与效率具有重要意义。本文针对现有建筑物提取方法存在的边界提取不精确的问题以及采用手工特征表达图... 详细信息

建筑物是城市环境中的主要地物类型,从高分影像等数据中自动提取建筑物对于提升土地利用变化检测、城市规划与土地执法等业务的质量与效率具有重要意义。本文针对现有建筑物提取方法存在的边界提取不精确的问题以及采用手工特征表达图像信息的局限性,融合LiDAR数据与高分影像两种数据源的特征信息,提出一种基于SegNet语义模型的建筑物提取新方法。首先,对LiDAR数据预处理得到数字表面模型(DSM)、数字地形模型(DTM)、归一化数字表面模型(nDSM),利用高分影像NDVI值去除n DSM中部分树木点,得到结果影像nDSM_en;其次,分别获取LiDAR数据回波强度、表面曲率以及高分影像NDVI值3个特征构建特征图像训练SegNet语义模型,利用训练得到的模型完成建筑物初始提取;最后,采用阈值法分割nDSM_en得到影像对象,利用影像对象约束建筑物初始提取结果,完成建筑物精提取。在以ISPRS官方提供的标准数据集(数据采集的地理区域为德国Vaihingen,采集时间2008年7—8月)为样本的实验中,本文方法在像素层次的平均查全率、平均查准率和提取质量分别为96.4%、94.8%和91.7%;针对面积大于50 m2的建筑物对象,上述3个指标均为100%。实验结果表明:本文提出与实现的建筑物提取方法更好地利用了反映建筑物与非建筑物本质差异的特征信息,有效地实现了2种数据源的相对优势互补,提高了建筑物的检测与提取精度。

关键词：建筑物提取 LiDAR数据高分辨率影像 SegNet 阈值分割边界约束

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面向车辆目的地推测的时空搜索优化

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计算机工程 2020年第2期46卷 28-34页

作者：韩磊於志勇朱伟平於志文福州大学数学与计算机科学学院福州350116 福建省网络计算与智能信息处理重点实验室福州350116 空间数据挖掘与信息共享教育部重点实验室福州350002 西北工业大学计算机学院西安710072

在仅有车辆起始位置信息的情况下,车辆目的地推测的准确率通常较低。针对该问题,通过在城市道路摄像头的视频录像数据中进行时空搜索,获取目标车辆更多的途经信息,以更准确地推测出其目的地。为在相同的时空搜索次数下最大化目标车辆目... 详细信息

在仅有车辆起始位置信息的情况下,车辆目的地推测的准确率通常较低。针对该问题,通过在城市道路摄像头的视频录像数据中进行时空搜索,获取目标车辆更多的途经信息,以更准确地推测出其目的地。为在相同的时空搜索次数下最大化目标车辆目的地推测的准确率,设计基于概率的单一指标、基于概率和基尼指数的复合指标以及基于概率和信息增益的复合指标,以评估不同时空搜索对于车辆目的地推测的效用,并基于3种指标分别提出CFMM-MidQuery、CFMM-UtilityQuery-Gini和CFMM-UtilityQuery-Info算法。实验结果表明,时空搜索有助于提高车辆目的地推测的准确率,基于效益的复合指标较基于概率的单一指标评估效果更好,在时空搜索次数相同的条件下,两者目的地推测的准确率相差最高达11.4%。

关键词：目的地推测特征评估时空搜索 Markov模型搜索优化

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1-甲基环丙烯处理对采后‘油㮈’果实呼吸速率和活性氧代谢的影响

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食品科学 2020年第23期41卷 205-211页

作者：林静颖李辉袁芳林育钊林河通福建农林大学食品科学学院福建福州350002 亚热带特色农产品采后生物学(福建农林大学)福建省高校重点实验室福建福州350002 福建农林大学农产品产后技术研究所福建福州350002 闽南师范大学生物科学与技术学院福建漳州363000

为研究1-甲基环丙烯(1-methylcyclopropene,1-MCP)处理对采后‘油㮈’果实呼吸速率和活性氧代谢的影响,将采后‘油㮈’果实经1.2μL/L 1-MCP处理后,于(25±1)℃下贮藏,以不经1-MCP处理作为对照。结果表明:与对照组果实相比,1-MCP处理... 详细信息

为研究1-甲基环丙烯(1-methylcyclopropene,1-MCP)处理对采后‘油㮈’果实呼吸速率和活性氧代谢的影响,将采后‘油㮈’果实经1.2μL/L 1-MCP处理后,于(25±1)℃下贮藏,以不经1-MCP处理作为对照。结果表明:与对照组果实相比,1-MCP处理能有效降低‘油㮈’果实呼吸速率、超氧阴离子自由基产生速率和膜脂过氧化产物丙二醛含量,保持‘油㮈’果实较高的超氧化物歧化酶、过氧化物酶、过氧化氢酶和抗坏血酸过氧化物酶等活性氧清除酶活性,及较高的总酚、还原型抗坏血酸和还原型谷胱甘肽等内源抗氧化物质含量。因此认为,1.2μL/L 1-MCP处理能有效降低采后‘油㮈’果实呼吸作用,同时提高采后‘油㮈’果实的活性氧清除能力、降低活性氧积累及抑制膜脂过氧化作用,从而提高采后‘油㮈’果实耐贮性、延长其果实保鲜期。

关键词： ‘油㮈’果实 1-甲基环丙烯呼吸速率活性氧代谢耐贮性

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伪标签邻域粗糙集下的属性约简加速策略

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计算机工程与设计 2020年第11期41卷 3087-3093页

作者：饶先胜宋晶晶杨习贝于化龙王平心江苏科技大学计算机学院江苏镇江212003 闽南师范大学数据科学与智能应用福建省高校重点实验室福建漳州363000 江苏科技大学理学院江苏镇江212003

为降低伪标签邻域粗糙集中求解一组半径下约简的时间消耗,在基于贪心策略的启发式搜索基础上,通过减少属性约简过程中属性的遍历规模,设计一种约简求解的加速策略。在求解当前半径下的约简时,其启发式搜索过程是在前一个半径所求得约简... 详细信息

为降低伪标签邻域粗糙集中求解一组半径下约简的时间消耗,在基于贪心策略的启发式搜索基础上,通过减少属性约简过程中属性的遍历规模,设计一种约简求解的加速策略。在求解当前半径下的约简时,其启发式搜索过程是在前一个半径所求得约简结果基础上,继续选择重要度最大的候选属性加入当前约简中。在8个UCI数据集上的实验结果表明,相较于使用启发式算法求解一组半径下的约简,所提加速策略在不降低约简性能的同时,能有效减少求解一组半径下约简的时间消耗。该方法为快速求解伪标签邻域粗糙集的约简提供了技术支撑。

关键词：加速策略属性约简启发式算法邻域粗糙集伪标签

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改革开放40年中国林业经济可视化研究

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福建工程学院学报 2021年第1期19卷 37-42页

作者：张瑞琛刘秋金杨思崟章福东刘伟国福建农林大学管理学院福建福州350002 福建农林大学计算机与信息学院福建福州350002 生态与资源统计福建省高校重点实验室福建福州350002 云南农业大学资源与环境学院云南普洱665099

基于文献特征分析、高频词分析、聚类分析和战略坐标分析,对中国知网收录的1800篇林业经济研究文献数据进行可视化研究,发现中国林业经济研究主要分为森林资源经济研究、森林资源与生态效益研究、林业经济可持续性发展对策研究、林业低... 详细信息

基于文献特征分析、高频词分析、聚类分析和战略坐标分析,对中国知网收录的1800篇林业经济研究文献数据进行可视化研究,发现中国林业经济研究主要分为森林资源经济研究、森林资源与生态效益研究、林业经济可持续性发展对策研究、林业低碳经济研究四大热门研究方向。通过战略坐标分析和文献分析,进一步挖掘研究的热度和潜在价值,发现低碳经济是当前林业经济研究的重点关注对象、林业经济可持续发展研究前景较好、森林资源与生态效益研究相对匮乏,新时期需重点关注其研究动态,并丰富研究广度与深度。

关键词：林业经济可视化高频词分析聚类分析战略坐标分析

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福建省品牌鸡蛋消费影响因素研究--以福州、厦门地区为例

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中国家禽 2020年第1期42卷 77-81页

作者：王珊李毓峰傅玮韡郑雯刘金福王智苑福建农林大学计算机与信息学院福建福州350002 生态与资源统计福建省高校重点实验室福建福州350002 福建省资源环境空间信息统计研究中心福建福州350002 福建省金皇环保科技有限公司福建福州350003 福建农林大学林学院福建福州350002 福建省环境信息中心福建福州350003

以福州、厦门地区品牌鸡蛋消费者为研究对象,运用因子分析法探究影响品牌鸡蛋购买的主要因素,再采用结构方程模型分析鸡蛋消费行为、鸡蛋属性、品牌效应之间相互关系。结果表明:鸡蛋属性和品牌效应直接影响消费者对品牌鸡蛋的购买,此外... 详细信息

以福州、厦门地区品牌鸡蛋消费者为研究对象,运用因子分析法探究影响品牌鸡蛋购买的主要因素,再采用结构方程模型分析鸡蛋消费行为、鸡蛋属性、品牌效应之间相互关系。结果表明:鸡蛋属性和品牌效应直接影响消费者对品牌鸡蛋的购买,此外品牌效应还通过影响鸡蛋属性间接影响消费。在鸡蛋属性方面消费者主要关注安全问题,在品牌效应中消费者主要关注价格因素其次是鸡蛋品牌。因此,企业首先要提高品牌鸡蛋品质,制定合理价格,以加强消费者对品牌鸡蛋的信任程度并促进该行业的健康、可持续发展。

关键词：品牌鸡蛋消费行为因子分析结构方程模型

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Cu-MOF-199/多壁碳纳米管修饰玻碳电极检测食品包装中迁移的双酚A

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青岛科技大学学报（自然科学版） 2021年第2期42卷 13-21页

作者：黄迪惠黄小洲陈锦阳张飞吉叶瑞洪福建师范大学福清分校海洋与生化工程学院近海流域环境测控治理福建省高校重点实验室福建福清350300 福建师范大学生命科学学院福建福州350117

通过制备Cu-MOF-199/多壁碳纳米管电化学传感器,并将其用于测定食品包装中迁移的双酚A。显示双酚A在磷酸盐缓冲液pH=7.0,扫描速率为100 mV·s^(-1),富集电位为0.3 V,富集时间为100 s,涂层为3层时有良好明显的反应。在优化条件下,双... 详细信息

通过制备Cu-MOF-199/多壁碳纳米管电化学传感器,并将其用于测定食品包装中迁移的双酚A。显示双酚A在磷酸盐缓冲液pH=7.0,扫描速率为100 mV·s^(-1),富集电位为0.3 V,富集时间为100 s,涂层为3层时有良好明显的反应。在优化条件下,双酚A溶度在20~40μmol·L-1范围内与氧化峰电流差有良好的线性关系,检出限为1.75×10^(-8 )mol·L-1,对于实际样品的回收率为91.0%~99.4%。通过上述方法进行实验,结果表明该方法合理可行,4次重复测定BPA的氧化峰电流响应值的相对标准偏差(RSD)为4.2%以内,说明Cu-MOF-199/MWCNTs复合材料修饰玻碳电极有良好的稳定性和重现性,可用于检测食品包装中迁移的双酚A。

关键词：双酚A Cu-MOF-199/多壁碳纳米管修饰电级循环伏安法

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融合全域与局域特征的深度卷积网络鸟类种群识别

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林业科学 2020年第1期56卷 133-144页

作者：林志玮丁启禄刘金福福建农林大学计算机与信息学院福州350002 福建农林大学林学院福州350002 福建农林大学林学博士后流动站福州350002 福建省高校生态与资源统计重点实验室福州350002 福建农林大学海峡自然保护区研究中心福州350002 中国人民银行福州中心支行福州350003

【目的】基于鸟类影像数据,探讨全域与局域特征融合手段,结合深度卷积神经网络理论,建构鸟类种群识别模型,以期为森林与湿地的监控与治理提供新的手段。【方法】首先,依据人类识别物体从整体到局部的生理过程,采用跳跃结构实现物体整体... 详细信息

【目的】基于鸟类影像数据,探讨全域与局域特征融合手段,结合深度卷积神经网络理论,建构鸟类种群识别模型,以期为森林与湿地的监控与治理提供新的手段。【方法】首先,依据人类识别物体从整体到局部的生理过程,采用跳跃结构实现物体整体信息与局部信息的交互,该模型主要采用2个模型框架提取鸟类的全域和局域部件特征,并采用跳跃结构,提出融合模块(Fusion block)结构进行特征融合,将全局特征信息传递至局部特征抽取模块。该模型训练阶段需提供鸟类局部的部位标注信息,而测试阶段采用Faster R-CNN模型自动提取其鸟类局部标注信息。其次,探讨不同鸟类局部影像信息对模型的影响,最后,通过对比不同网络分类模型和鸟类数据集,验证模型的有效性和适用性。【结果】该鸟类种群分类模型具有较高的分类精度,总体分类精度达90%以上;对于不同的鸟类局部影像信息,其分类精度表现出一定的差异性,其中基于鸟类头部局部影像的网络分类模型总体分类精度最高;Faster R-CNN模型对鸟类局部影像定位精度较高,测试阶段采用人工标注的局部影像标签和Faster R-CNN模型预测的局部影像标签对模型的总体分类精度差异小;对比Inception-V1、Res Net-101、Dense Net-121以及Bilinear CNN等网络分类模型总体分类精度,该模型总体分类精相对较高,具有一定的有效性;对比使用NABirds鸟类数据集的分类效果,该模型总体分类表现较好,具有一定的适用性。【结论】该鸟类种群分类模型具有较好的识别效果以及有效性,可为森林与湿地的监控和治理提供合理有效的依据。

关键词：鸟类种群识别多框架深度神经网络全域与局域特征

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