检索结果-内蒙古大学图书馆

数学的实践与认识 2021年第24期51卷 83-95页

作者：孙玲玲胡彦蓉刘洪久浙江农林大学数学与计算机科学学院浙江杭州311300 浙江省林业智能监测与信息技术研究重点实验室浙江杭州311300 林业感知技术与智能装备国家林业与草原局重点实验室浙江杭州311300

基于在线品牌社群的海量评论信息进行数据挖掘,分析用户偏好,发现产品不足并提供改进依据.选取爱卡汽车论坛中的用户发帖文本.首先,通过提取少量高频名词构建候选种子特征词集,利用神经网络语言模型训练词向量,计算向量间的余弦相似度... 详细信息

基于在线品牌社群的海量评论信息进行数据挖掘,分析用户偏好,发现产品不足并提供改进依据.选取爱卡汽车论坛中的用户发帖文本.首先,通过提取少量高频名词构建候选种子特征词集,利用神经网络语言模型训练词向量,计算向量间的余弦相似度扩充候选种子特征词集,再经人工分类,获取完整产品特征词集;其次,运用LSTM对产品评论中各属性特征进行情感分类,使情感得分量化,并结合PC-KANO模型对用户产品需求偏好进行分析挖掘.研究结果表明,将在线品牌社群用户的发帖文本转化为用户对企业产品或服务的偏好.着眼于在线品牌社群用户帖子信息研究,为在线品牌社群用户偏好研究提供新的理论方向,加强企业与用户的信息交流、提升品牌竞争力提供一定参考.

关键词：在线品牌社群情感分析产品特征提取 KANO模型

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计算机类实验教学中心多方位改革与实践

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实验室研究与探索 2020年第1期39卷 233-235,291页

作者：陈芳吴俊武斌浙江农林大学信息工程学院浙江临安311300 浙江农林大学林业感知技术与智能装备国家林业和草原局重点实验室浙江临安311300 浙江农林大学浙江省林业智能监测与信息技术研究重点实验室浙江临安311300 浙江农林大学文法学院浙江临安311300

依照"资源共享,效益为先,优化配置,促进开放"的建设原则,浙江农林大学信息技术实验教学中心积极探索以专业功能分类建立的运行模式。从实验室统一空间布局、统一设备与仪器配置、统一实验队伍管理、统一经费预算开支及统一课... 详细信息

依照"资源共享,效益为先,优化配置,促进开放"的建设原则,浙江农林大学信息技术实验教学中心积极探索以专业功能分类建立的运行模式。从实验室统一空间布局、统一设备与仪器配置、统一实验队伍管理、统一经费预算开支及统一课程任务安排等5个方面介绍中心在计算机类实验室建设过程中所取得的改革与实践的经验及成果。

关键词：实验中心实验室管理运行机制

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基于Boruta和极端随机树方法的森林蓄积量估测

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林业资源管理 2020年第4期 127-133页

作者：韩瑞吴达胜方陆明黄宇玲浙江农林大学信息工程学院林业感知技术与智能装备国家林业和草原局重点实验室浙江省林业智能监测与信息技术研究重点实验室醴陵市陶瓷烟花职业技术学校

森林蓄积量是反映森林资源数量的重要指标之一。本研究应用Boruta特征选择方法和极端随机树(Extremely randomized trees,Extra-trees)方法,以小班为研究单元,估测龙泉市部分区域森林资源的每公顷蓄积量,为县域尺度森林蓄积量的估测提... 详细信息

森林蓄积量是反映森林资源数量的重要指标之一。本研究应用Boruta特征选择方法和极端随机树(Extremely randomized trees,Extra-trees)方法,以小班为研究单元,估测龙泉市部分区域森林资源的每公顷蓄积量,为县域尺度森林蓄积量的估测提供新的方法和思路。基于研究区的森林资源二类调查数据、高分二号(GF-2)遥感影像数据、数字高程模型数据,提取多元特征组成原始特征集。通过Boruta选择方法对原始特征集进行筛选,利用Extra-trees方法建立森林蓄积量估测模型,选用十折交叉验证法对模型进行检验,并与随机森林(Random Forest,RF)方法和梯度提升(Gradient Boosting)方法进行对比分析。研究结果显示:1)经过Boruta特征选择方法得出的特征有土层厚度、年龄、郁闭度、海拔、坡度和坡向;2)极端随机树方法采用网格搜索调参得到的最优参数组合为:树的个数为250,树的最大深度为14;3)基于Boruta和极端随机树方法的森林蓄积量估测模型的测试精度为84.14%,R2为0.92,RMSE为19.65m3/hm2,MAE为13.95m3/hm2,模型优于随机森林方法和梯度提升方法,表明Boruta特征选择方法结合极端随机树方法估测森林蓄积量可取得更好的效果。

关键词： Boruta特征选择极端随机树随机森林森林蓄积量机器学习

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基于多路特征融合的Faster R-CNN与迁移学习的学生课堂行为检测

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广西师范大学学报（自然科学版） 2020年第5期38卷 1-11页

作者：白捷高海力王永众杨来邦项晓航楼雄伟浙江农林大学信息工程学院浙江杭州311300 浙江省林业智能监测与信息技术研究重点实验室浙江杭州311300 浙江省林业局浙江杭州311300 杭州感知科技有限公司浙江杭州311300 林业感知技术与智能装备国家林业和草原局重点实验室浙江杭州311300

课程教学质量是衡量学校教学水平的一项核心内容,其教学效果可以从学生听课状态进行直观反映。为提升学生上课状态,督促课堂纪律,本文提出一种基于多路特征融合的Faster R-CNN与迁移学习的学生课堂行为检测的方法。首先,利用浙江农林大... 详细信息

课程教学质量是衡量学校教学水平的一项核心内容,其教学效果可以从学生听课状态进行直观反映。为提升学生上课状态,督促课堂纪律,本文提出一种基于多路特征融合的Faster R-CNN与迁移学习的学生课堂行为检测的方法。首先,利用浙江农林大学监控视频进行手工标注图片,并利用数据增强方式增加图片规模,建立常见学生课堂行为数据集;然后,以预训练的Inception-ResNet-v2网络用于特征提取,目标检测框架选用Faster R-CNN,通过迁移学习方式实现对正常学习、睡觉、低头等课堂行为的检测;最后,通过多路特征融合方式,在拥有丰富语义信息的深层中融入更多细节信息的浅层特征,得到改进的学生课堂表现检测模型。实验结果显示:该模型的查准率均值可达76.32%,在原有算法基础上提升了12.22个百分点,取得较好的检测效果。该模型对学生课堂行为具有较高的查准率,表明多路特征融合的Faster R-CNN在学生课堂行为检测具有一定的应用前景,可为提高课堂教学质量提供新的参考。

关键词：课堂行为检测 Faster R-CNN 特征融合迁移学习

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基于树木整体图像和集成迁移学习的树种识别

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农业机械学报 2019年第8期50卷 235-242,279页

作者：冯海林胡明越杨垠晖夏凯浙江农林大学信息工程学院杭州311300 浙江省林业智能监测与信息技术研究重点实验室杭州311300 林业感知技术与智能装备国家林业局重点实验室杭州311300

为解决自然场景中拥有复杂背景的树木整体图像识别问题,提出了一种基于树木整体图像和集成迁移学习的树种识别方法。首先使用AlexNet、VggNet-16、Inception V3及ResNet 50这4种在ImageNet大规模数据集上预训练的模型对图像进行特征提取... 详细信息

为解决自然场景中拥有复杂背景的树木整体图像识别问题,提出了一种基于树木整体图像和集成迁移学习的树种识别方法。首先使用AlexNet、VggNet-16、Inception V3及ResNet 50这4种在ImageNet大规模数据集上预训练的模型对图像进行特征提取,然后迁移到目标树种数据集上,训练出4个不同的分类模型,最后通过相对多数投票法和加权平均法建立集成模型。构建了一个新的树种图像数据集——TreesNet,基于该数据集,设计了多类实验,并将该方法与传统的图像识别方法进行了分析比较。实验结果表明:该方法对复杂背景下树种图像识别准确率达到99.15%,对于树木整体图像识别具有较好的效果。

关键词：树种识别迁移学习图像识别深度学习集成学习

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基于Faster R-CNN模型的木材表面节子缺陷检测

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木材工业 2020年第2期34卷 45-48页

作者：萧嘉奕马艳周竹方益明浙江农林大学信息工程学院浙江杭州311300 浙江省林业智能监测与信息技术研究重点实验室浙江杭州311300 浙江双枪竹木有限公司浙江丽水323800

研究基于Faster R-CNN模型的木材表面节子缺陷检测方法,解决现有方法存在的特征选取困难、不能适应木材以及节子的多样性变化、检测精度不高等问题,而且能够给出节子缺陷的位置以及图像的大小。小样本集测试结果表明,该方法能够取得较... 详细信息

研究基于Faster R-CNN模型的木材表面节子缺陷检测方法,解决现有方法存在的特征选取困难、不能适应木材以及节子的多样性变化、检测精度不高等问题,而且能够给出节子缺陷的位置以及图像的大小。小样本集测试结果表明,该方法能够取得较高的检测精度,准确率为94.0%;对其中4个典型样本进行分析,位置检测最大误差仅为5个像素,大小检测最大误差仅为7个像素;相比OSTU方法具有更好的检测精度。

关键词：深度学习节子检测 Faster R-CNN 缺陷定位

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基于Fick-小波包变换方法对土壤CO_2浓度时间序列的去噪处理

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传感技术学报 2019年第5期32卷 715-722页

作者：谢宝良胡军国李烨斐陈芳毛国平浙江农林大学信息工程学院林业感知技术与智能装备国家林业和草原局重点实验室浙江省林业智能监测与信息技术研究重点实验室杭州311300

土壤CO_2浓度时间序列的数据质量易受到外界环境及土壤监测仪质量的影响,导致不能精确的测定土壤呼吸。针对土壤CO_2浓度时间序列的数据质量问题,本文提出小波包变换和Fick第二定律结合的方法对时间序列进行去噪分析。实验结果显示,无... 详细信息

土壤CO_2浓度时间序列的数据质量易受到外界环境及土壤监测仪质量的影响,导致不能精确的测定土壤呼吸。针对土壤CO_2浓度时间序列的数据质量问题,本文提出小波包变换和Fick第二定律结合的方法对时间序列进行去噪分析。实验结果显示,无论从均值,信噪比,均方根误差和斜率距离来看,本文算法都优于由传统方法计算得到的结果。同时,在研究区域分别测量了早中晚三个时间段的土壤CO_2浓度,对其进行去噪处理之后,利用Fick第一定律计算获得的土壤碳通量与LI-8100测得的仅相距1μmol/m^2/s左右。说明通过本文算法不仅精确算得了开放型气室内任意时间任意位置的CO_2浓度时间序列,并且通过计算处理后的时间序列获得了与LI-8100相近的土壤碳通量。

关键词：小波包变换时间序列去噪 Fick定律土壤CO2浓度土壤碳通量

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基于无人机多光谱影像的小微水域水质要素反演

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环境科学学报 2019年第4期39卷 1241-1249页

作者：刘彦君夏凯冯海林方益明浙江农林大学信息工程学院杭州311300 浙江省林业智能监测与信息技术研究重点实验室杭州311300 林业感知技术与智能装备国家林业局重点实验室杭州311300

总磷(TP)、悬浮物浓度(SS)、浊度(TUB)3种水质参数可以直接通过遥感反演得到,常用于评价区域水环境的污染状况.以浙江农林大学东湖为研究对像,使用无人机携带多光谱传感器(Mica Sense Red Edge)获取多光谱影像,进而提取16个光谱参数,分... 详细信息

总磷(TP)、悬浮物浓度(SS)、浊度(TUB)3种水质参数可以直接通过遥感反演得到,常用于评价区域水环境的污染状况.以浙江农林大学东湖为研究对像,使用无人机携带多光谱传感器(Mica Sense Red Edge)获取多光谱影像,进而提取16个光谱参数,分别构建东湖水域TP、SS、TUB的反演模型.结果表明:光谱参数V5(NIR 0.770～0.890μm)与TP、SS相关性显著(r分别为0.470、-0.537,p<0.05),V4(0.670～0.760μm)与TUB相关性显著(r=0.486,p<0.05).在建立的TP反演模型中,指数函数模型精度最高,决定系数R^2为0.7829;在建立的SS、TUB反演模型中,多项式函数模型精度最高,决定系数R^2分别为0.7503、0.7334.经检验,TP、SS、TUB模型估测值与实测值线性拟合曲线的决定系数R^2分别为0.7374、0.8978、0.6726,满足水质要素反演的精度要求.最后利用建立的模型,结合多光谱影像数据,建立了东湖水域各参数的空间分布图,实现了水质参数的可视化,可为小微水域的污染防治提供技术支撑.

关键词：无人机多光谱总磷悬浮物浓度浊度遥感反演

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基于无人机影像的银杏单木胸径预估方法

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浙江农林大学学报 2019年第4期36卷 757-763页

作者：贾鹏刚夏凯董晨冯海林杨垠晖浙江农林大学信息工程学院浙江杭州311300 浙江农林大学浙江省林业智能监测与信息技术研究重点实验室浙江杭州311300

胸径是立木测定的基本因子,自动获取胸径数据是准确高效计算森林蓄积量和生物量的关键。以银杏Ginkgobiloba为研究对象,通过无人机获得影像数据,利用运动恢复结构(SFM)方法生成数字表面模型和正射影像图,进而提取单株银杏的树冠面积(Ac)... 详细信息

胸径是立木测定的基本因子,自动获取胸径数据是准确高效计算森林蓄积量和生物量的关键。以银杏Ginkgobiloba为研究对象,通过无人机获得影像数据,利用运动恢复结构(SFM)方法生成数字表面模型和正射影像图,进而提取单株银杏的树冠面积(Ac),冠幅(Wc)及树高(H)。3个参数分别与胸径(DBH)建立一元回归模型(Ac-DBH,Wc-DBH,H-DBH),二元回归模型(Ac&Wc-DBH,Ac&H-DBH,Wc&H-DBH)和三元回归模型(Ac&Wc&H-DBH)。52组拟合样本的结果显示:Ac&Wc&H-DBH模型的决定系数(R^2)最高为0.8250,均方根误差(ERMS)最小为0.9591。19组检测样本的结果显示:Ac&Wc&H-DBH模型反演的胸径值误差率为4.20%,小于A类森林资源胸径因子允许的误差值(5%)。研究结果表明:通过无人机采集树冠面积、冠幅和树高3个参数,可计算得到较高精度的胸径值。

关键词：森林测计学无人机胸径树冠面积冠幅树高反演模型

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基于OpenGL的交互式三维树木建模与可视化研究

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浙江农林大学学报 2019年第1期36卷 138-147页

作者：赵凯唐丽华张姝婧浙江农林大学信息工程学院浙江杭州311300 浙江农林大学浙江省林业智能监测与信息技术研究重点实验室浙江杭州311300

通过讨论树体枝干几何建模的理论和方法,重点围绕树木交互式建模技术和三维可视化实现进行了研究探讨。实现过程主要分为3步:首先,对真实树木枝干的几何形态结构进行分析,利用分析结果构建枝干模型生成方法,用六边形棱柱近似模拟树干和... 详细信息

通过讨论树体枝干几何建模的理论和方法,重点围绕树木交互式建模技术和三维可视化实现进行了研究探讨。实现过程主要分为3步:首先,对真实树木枝干的几何形态结构进行分析,利用分析结果构建枝干模型生成方法,用六边形棱柱近似模拟树干和枝段,再用六边形棱台作为枝段元经过连续偏转、连接的方法模拟枝干弯曲的形态。其次,基于枝干生成方法,利用分形迭代思想实现整株树体的建模。为提高仿真度,通过加入干扰因子使最终生成的树体枝干模型不过于规则。最后,为实现模型的可视化,选用OpenGL图形技术和Visual C++作为模型可视化工具和开发工具,通过对所建立的模型进行数学描述以及场景渲染和特征参数提取,建立一个支持交互的三维树木建模系统。

关键词：森林测计学树木建模三维可视化分形迭代 OpenGL 交互设计

来源：评论

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