检索结果-内蒙古大学图书馆

中国农机化学报 2025年第1期46卷 220-226页

作者：卢明余心杰郭俊先新疆农业大学机电工程学院乌鲁木齐市830052 浙大宁波理工学院计算机与数据工程学院宁波市315100

在水稻种植过程中,为实现人工施肥行为自动化的检测和识别,以浙江省宁波市海曙区数字农业中心水稻田间的人工施肥行为识别作为研究目标,开展基于YOLOv8算法的水稻田间人工施肥行为识别研究。在YOLOv8算法的基础上增加目标检测层,保留浅... 详细信息

在水稻种植过程中,为实现人工施肥行为自动化的检测和识别,以浙江省宁波市海曙区数字农业中心水稻田间的人工施肥行为识别作为研究目标,开展基于YOLOv8算法的水稻田间人工施肥行为识别研究。在YOLOv8算法的基础上增加目标检测层,保留浅层特征信息,增强网络模型对小尺寸目标特征的感知能力;引入全局注意力模块,增强网络模型对全局特征信息的关注度。结果表明,改进后的YOLOv8-GS识别模型mAP值为98.4%,比原YOLOv8模型提高2.4%,每幅图像检测时间为1.7 ms。对小尺寸目标测试集检测,mAP值为98.6%,比改进前提高3.3%。YOLOv8-GS模型具有高精度、实时性、多尺度等优点,特别是对小尺寸目标具有较强的检测和识别能力。

关键词：水稻施肥行为识别 YOLOv8 检测层注意力机制

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基于多模态知识图谱的河姆渡文化资源库系统设计与实现

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现代电子技术 2025年第2期48卷 143-147页

作者：宋振英卢焕达李天杰王华健杨焕勇于欣大连海洋大学信息工程学院辽宁大连116023 浙大宁波理工学院计算机与数据工程学院浙江宁波315100 浙江理工大学计算机科学与技术学院浙江杭州310018

以河姆渡遗址群考古报告为数据源,通过信息提取、实体链接等方法构建多模态知识图谱,并设计信息系统,实现了河姆渡文化遗产资源的数据管理和检索。参考学术论文及考古研究,设计一种河姆渡文化知识图谱的本体知识体系,并提出一种从考古... 详细信息

以河姆渡遗址群考古报告为数据源,通过信息提取、实体链接等方法构建多模态知识图谱,并设计信息系统,实现了河姆渡文化遗产资源的数据管理和检索。参考学术论文及考古研究,设计一种河姆渡文化知识图谱的本体知识体系,并提出一种从考古报告中提取图像与知识图谱实体进行对齐的算法,实现了多模态文化资源与实体节点的精准匹配。在此基础上,开发了一个河姆渡文化资源库管理系统。该系统具有多模态检索、图谱化展示等功能,并为用户提供了交互式、可视化的数据浏览和分析工具,有助于用户更深入地理解和利用河姆渡文化遗产资源;也可为研究人员、文化机构和公众提供便捷的工具,以更好地探索和理解河姆渡文化,为文化遗产的管理、研究和教育提供了一种新的手段。

关键词：多模态知识图谱河姆渡文化资源管理本体知识实体链接数据融合

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基于权重能量自适应分布的三维形状分割算法

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计算机辅助设计与图形学学报 2020年第3期32卷 343-351页

作者：舒振宇杨思鹏辛士庆庞超逸杨雨璠胡超浙江大学宁波理工学院计算机与数据工程学院宁波315100 浙江大学宁波研究院宁波315100 浙江大学机械工程学院杭州310027 山东大学计算机科学与技术学院青岛266237 浙江大学宁波理工学院信息科学与工程学院宁波315100

针对三维形状分割问题,提出一种引入权重能量自适应分布参与深度神经网络训练的全监督分割算法.首先对三维形状表面进行过分割得到若干小块,提取每一个小块的特征描述符向量作为神经网络的输入,计算权重能量自适应分布,将经过加权后的... 详细信息

针对三维形状分割问题,提出一种引入权重能量自适应分布参与深度神经网络训练的全监督分割算法.首先对三维形状表面进行过分割得到若干小块,提取每一个小块的特征描述符向量作为神经网络的输入,计算权重能量自适应分布,将经过加权后的分割标签作为神经网络的输出,训练深度神经网络.对于新的未分割的三维模型,提取模型表面三角面片的特征向量后输入到神经网络中进行预测分割后,对预测分割的边缘进行修整得到分割结果,实现三维模型的自动分割.在普林斯顿三维模型分割数据集上的实验结果表明,算法通过在训练过程中引入权重能量自适应分布,可以大幅降低神经网络训练时的均方误差,提高神经网络预测结果的准确率;与传统算法相比,该算法具有高准确率、强鲁棒性、强学习扩展能力等优点.

关键词：三维模型三维模型分割权重能量自适应分布深度学习

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淡水珍珠蚌循环水养殖模式下分布式水质监控系统设计

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农业工程学报 2020年第7期36卷 239-247页

作者：张刚胡洋洋韩祥兰王振陈跃华宁波大学海运学院宁波315211 浙江大学宁波理工学院计算机与数据工程分院宁波315110

为促进中国淡水珍珠养殖业由传统粗放模式向高效生态智能化改造升级,该研究针对珍珠蚌工厂化循环水养殖模式下的水质监控需求,开发了基于无线传感网络的分布式水质监控系统。系统采用感知层、传输层和应用层相结合的体系架构,由水质监... 详细信息

为促进中国淡水珍珠养殖业由传统粗放模式向高效生态智能化改造升级,该研究针对珍珠蚌工厂化循环水养殖模式下的水质监控需求,开发了基于无线传感网络的分布式水质监控系统。系统采用感知层、传输层和应用层相结合的体系架构,由水质监测节点、气象监测节点、设备控制节点和监控中心组成。现场采用多参数传感器、ZigBee无线模块、可编程逻辑控制器(Programmable Logic Controller,PLC)和MCGS触控屏组合的方式,实现对多地点监测数据的实时采集、图形化显示和报警功能,对循环水处理设备的启停控制及藻类供饵自动控制功能;上位机采用MCGS网络版和SQL Server数据库构建监控数据中心。系统采用无线组网分布式架构,组网灵活且操作简单,简化了设备的安装和维护工作。经实际使用测试,系统工作稳定性和检测准确性均在98%以上,能够满足淡水珍珠蚌循环水养殖的监控需求,可以为珍珠蚌传统养殖模式的转变和产业生产方式的转型升级提供有利保障。

关键词：养殖水质监控 PLC ZigBee 淡水珍珠蚌

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基于合格值自适应后悔理论和证据理论的区间多属性决策方法

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系统科学与数学 2019年第6期39卷 857-874页

作者：许立波舒振宇庞超逸浙江大学宁波理工学院计算机与数据工程学院

针对属性值和权重都用区间描述的不确定性多属性决策问题,文章提出了一种基于合格值自适应后悔理论和证据理论的决策方法.该方法定义属性合格参考值,表示决策者对方案的接受度在该值以下呈现快速下降趋势.之后依据后悔理论,定义基于属... 详细信息

针对属性值和权重都用区间描述的不确定性多属性决策问题,文章提出了一种基于合格值自适应后悔理论和证据理论的决策方法.该方法定义属性合格参考值,表示决策者对方案的接受度在该值以下呈现快速下降趋势.之后依据后悔理论,定义基于属性合格参考值的后悔效用函数,改善传统后悔效用函数灵活性弱和对风险规避行为的描述能力不够强的缺点.之后扩展出基于区间的效用计算方法,并基于区间最优点得到感知效用值矩阵.然后将感知效用值转化为基本概率分配函数并据此进行基于权重的证据合成.该方法还通过设定偏好态度系数以反映决策者对评价高低的倾向性.最后,通过算例分析说明了该方法的可行性,合理性和稳定性.

关键词：决策后悔理论证据理论自适应不确定性

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三参数区间数下基于映射的可拓区间简单关联函数决策分析方法

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系统科学与数学 2018年第11期38卷 1282-1295页

作者：许立波李兴森李绍英浙江大学宁波理工学院计算机与数据工程学院宁波315000

针对属性值为三参数区数的多属性决策问题,文章提出了一种新的基于可拓区间简单关联度的多属性决策方法和框架.该方法定义了可拓三参数区间简单关联函数表达式,同时集成了区间计算和态度函数,并通过映射函数使得简单关联函数具备非线性... 详细信息

针对属性值为三参数区数的多属性决策问题,文章提出了一种新的基于可拓区间简单关联度的多属性决策方法和框架.该方法定义了可拓三参数区间简单关联函数表达式,同时集成了区间计算和态度函数,并通过映射函数使得简单关联函数具备非线性的表达能力.由于态度函数能够较精确地反映决策者对各评价值的倾向态度,该方法通过态度函数的设置进行决策的不确定性分析,还能用可拓移动变换对决策进行动态性分析和规则发现.最后,通过算例分析说明了该方法的合理性和稳定性.

关键词：决策可拓学三参数区间关联函数

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基于分层学习的三维模型兴趣点提取算法

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计算机辅助设计与图形学学报 2020年第2期32卷 222-232页

作者：舒振宇杨思鹏辛士庆刘予琪龚梦航庞超逸胡超浙江大学宁波理工学院计算机与数据工程学院宁波315100 浙江大学宁波研究院宁波315100 浙江大学机械工程学院杭州310027 山东大学计算机科学与技术学院青岛266237 浙江大学信息与电子工程学院杭州310027 浙江大学工程师学院杭州310027 浙江大学宁波理工学院信息科学与工程学院宁波315100

针对基于学习的三维模型兴趣点提取问题,提出一种兴趣点分层学习的全监督算法.提取三维模型表面所有顶点的特征向量后,将人工标注的兴趣点分为稀疏点和密集点,对于稀疏点使用整个三维模型进行神经网络训练,对于密集点则找出兴趣点分布... 详细信息

针对基于学习的三维模型兴趣点提取问题,提出一种兴趣点分层学习的全监督算法.提取三维模型表面所有顶点的特征向量后,将人工标注的兴趣点分为稀疏点和密集点,对于稀疏点使用整个三维模型进行神经网络训练,对于密集点则找出兴趣点分布密集的区域进行单独的神经网络训练;然后对2个神经网络进行特征匹配,得到一个用于三维模型兴趣点提取预测的分类器.测试时,提取新输入的三维模型上所有顶点的特征向量,将其输入到训练好的分类器中进行预测,应用改进的密度峰值聚类算法提取兴趣点.算法采用分层学习的策略,解决了传统算法在模型细节处难以准确提取密集兴趣点的问题.在SHREC’11数据集上的实验结果表明,与传统算法相比,该算法提取兴趣点的准确率更高,出现的遗漏点和错误点更少,对解决越来越精细的三维模型的兴趣点提取问题有较大帮助.

关键词：三维模型三维模型兴趣点分层学习

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基于生成对抗网络的点云形状保结构补全

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中国科学：信息科学 2020年第5期50卷 675-691页

作者：缪永伟刘家宗陈佳慧舒振宇浙江理工大学信息学院杭州310018 浙江大学宁波理工学院计算机与数据工程学院宁波315100

针对三维点云形状修复补全中难以保持形状精细结构信息的问题,借助于生成对抗网络框架,本文提出了一种自动修复补全三维点云形状的神经网络结构.该网络由生成器和判别器构成.神经网络的生成器采用编码器–解码器结构,以缺失的三维点云... 详细信息

针对三维点云形状修复补全中难以保持形状精细结构信息的问题,借助于生成对抗网络框架,本文提出了一种自动修复补全三维点云形状的神经网络结构.该网络由生成器和判别器构成.神经网络的生成器采用编码器–解码器结构,以缺失的三维点云形状作为输入,首先通过输入变换和特征变换对齐输入点云数据的采样点位置与特征信息;然后借助权共享多层感知器对各采样点提取局部形状特征并利用最大池化层与多层感知器编码提取出采样点的特征码字;其次将采样点特征码字加上网格坐标数据,解码器使用2个连续的三层感知器折叠操作将网格数据转变成点云形状的缺失补全数据;最后将缺失补全数据与点云输入数据合并,得到完整的三维点云形状.神经网络的判别器则接收真实的完整点云形状数据和生成器生成的完整点云形状数据,并利用与生成器相同的编码器结构判别出点云形状数据的真假并反馈以不断优化生成器,最终使生成器生成足以"以假乱真"的点云形状数据样本.实验表明,针对形状缺失的稠密点云和稀疏点云数据,本文方法在修复补全形状缺失部分的同时能有效保持输入点云形状的精细结构信息.

关键词：生成对抗网络编码器–解码器结构点云数据形状补全折叠操作

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热传导方程的时间最优脉冲控制问题的有限元逼近

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控制理论与应用 2022年第9期39卷 1619-1623页

作者：黄景芳刘康生于欣浙大宁波理工学院计算机与数据工程学院浙江宁波315100 浙江大学数学科学学院浙江杭州310027

时间最优控制问题是一类典型的最优控制问题,受到研究者的广泛关注.脉冲控制是一种在工程控制中被广泛应用的控制方式.偏微分方程描述系统的最优控制问题的数值逼近的收敛性为数值求解方法的可行性提供了定性依据.本文研究热传导方程的... 详细信息

时间最优控制问题是一类典型的最优控制问题,受到研究者的广泛关注.脉冲控制是一种在工程控制中被广泛应用的控制方式.偏微分方程描述系统的最优控制问题的数值逼近的收敛性为数值求解方法的可行性提供了定性依据.本文研究热传导方程的时间最优脉冲控制问题的有限元逼近的收敛性.通过利用投影算子的特性和系统状态的误差估计,证明了逼近问题的最优时间收敛到原问题的最优时间.由此进一步利用原问题最优控制的bangbang性证明了最优控制的收敛性.

关键词：最优时间脉冲最优控制有限元逼近收敛性

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重要性驱动的中轴线

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计算机辅助设计与图形学学报 2016年第12期28卷 2107-2113页

作者：孙德超辛士庆周亚训陈双敏王仁芳舒振宇宁波大学信息科学与工程学院宁波315211 浙江万里学院电子与计算机学院宁波315100 浙江大学宁波理工学院信息科学与工程学院宁波315100

现有的中轴变换理论假定边界上各点具有同等的重要性,因而边界拓扑的微小改变将会产生一个完全不同的中轴骨架.针对该问题,提出重要性驱动的中轴线理论及相应的生成算法,进一步完善了传统的中轴线理论.首先对原始物体的边界进行稠密采样... 详细信息

现有的中轴变换理论假定边界上各点具有同等的重要性,因而边界拓扑的微小改变将会产生一个完全不同的中轴骨架.针对该问题,提出重要性驱动的中轴线理论及相应的生成算法,进一步完善了传统的中轴线理论.首先对原始物体的边界进行稠密采样,根据问题的特点设置每个采样点的权重;然后计算带权重的采样点集的Power图,剔除落在边界外部的部分,得到初始的中轴线;最后对初始中轴进行剪枝,消除毛刺,最终生成稳定的中轴线.在医学图像处理和形状聚类中的应用。

关键词：中轴线 Power图正则三角化 Hausdorff距离

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