检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机工程与应用 2023年第5期59卷 321-327页

作者：杨宇航林敏王长缨钟一文福建农林大学计算机与信息学院福州350002

CT检查在新冠肺炎诊断中起着重要作用,为了能够在有限的CT胸部图像集中获得更多有关新冠肺炎的特征信息、建立更加敏感通用的诊断模型,提出了融合CT图像频域特征的双路网络模型(Dp-Net),该模型主干部分采用ResNet网络模型,并将卷积神经... 详细信息

CT检查在新冠肺炎诊断中起着重要作用,为了能够在有限的CT胸部图像集中获得更多有关新冠肺炎的特征信息、建立更加敏感通用的诊断模型,提出了融合CT图像频域特征的双路网络模型(Dp-Net),该模型主干部分采用ResNet网络模型,并将卷积神经网络的训练过程分为两个部分,一部分提取CT图像空间域的特征,另一部分通过傅里叶变换提取频率域上的特征,将两者训练的结果按照一定的权重进行融合,融合后再由Layer4模块进行一次特征提取。在公开的COVID-CT数据集上与ResNet、VGG等传统的CNN模型进行了比较,也与Self-Trans和LA-DNN等一些改进的CNN模型进行了比较,并对不同权重的融合方案进行了比较,实验结果表明提出的Dp-Net模型在各种评价指标上取得了更好的结果。

关键词：新冠肺炎 CT图像频率域特征融合卷积神经网络

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TVS-锥度量空间中的统计收敛

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数学学报（中文版） 2020年第5期63卷 523-530页

作者：林艳芳鲍玲鑫福建农林大学计算机与信息学院福州350002

本文研究TVS-锥度量空间中的统计收敛以及TVS-锥度量空间的统计完备性.令(X,E,P,d)表示一个TVS-锥度量空间.利用定义在有序Hausdorff拓扑向量空间E上的Minkowski函数ρ,证明了在X上存在一个通常意义下的度量dρ,使得X中的序列(xn)在锥度... 详细信息

本文研究TVS-锥度量空间中的统计收敛以及TVS-锥度量空间的统计完备性.令(X,E,P,d)表示一个TVS-锥度量空间.利用定义在有序Hausdorff拓扑向量空间E上的Minkowski函数ρ,证明了在X上存在一个通常意义下的度量dρ,使得X中的序列(xn)在锥度量d意义下统计收敛到x∈X,当且仅当(xn)在度量dρ意义下统计收敛到x.基于此,我们证明了任意一个TVS-锥统计Cauchy序列是几乎处处TVS-锥Cauchy序列,还证明了任意一个TVS-锥统计收敛的序列是几乎处处TVS-锥收敛的.从而,TVS-锥度量空间(X,d)是d-完备的,当且仅当它是d-统计完备的.基于以上结论,通常度量空间中统计收敛的许多性质都可以平行地推广到锥度量空间中统计收敛的情形.

关键词：统计收敛 TVS-锥度量空间 TVS-锥统计Cauchy序列 Minkowski函数统计完备

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基于联合深度网络和形态结构约束的三维医学图像分割方法

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中国生物医学工程学报 2023年第1期42卷 30-40页

作者：李军叶欣怡杨长才陈秋凤薛岚燕魏丽芳福建农林大学计算机与信息学院福州350002

医学图像自动分割具有广泛和重要临床应用价值,特别是病灶、脏器的自动分割。基于传统图像处理方法的医学图像分割仅能利用浅层结构模型的浅层特征来识别感兴趣区域,并且需要大量人工干预。而基于机器学习的分割方法在模型建模时存在局... 详细信息

医学图像自动分割具有广泛和重要临床应用价值,特别是病灶、脏器的自动分割。基于传统图像处理方法的医学图像分割仅能利用浅层结构模型的浅层特征来识别感兴趣区域,并且需要大量人工干预。而基于机器学习的分割方法在模型建模时存在局限性且缺乏可解释性。本研究提出一种基于Transformer和卷积神经网络结合形态结构约束的三维医学图像分割方法。编码器中利用卷积神经网络和Transformer构建U型网络结构提取多重特征;解码器中采用上采样并通过跳跃连接将不同层次的特征拼接在一起;加入形态结构约束模块,通过提取病灶和脏器等分割目标的形状信息,以增强模型可解释性,并采用最大池化和平均池化操作,对经过卷积神经网络得到的结果进一步提取有代表性的特征,作为形态结构模块的输入,最终提高分割结果的准确性。在公开数据集Synapse和ACDC上利用评价指标Dice相似系数(DSC)和Hausdorff距离(HD)验证所提出算法的有效性。其中,在Synapse数据集上,18例数据作为训练集,12例数据作为测试集;在ACDC数据集上,70例数据作为训练集,10例数据作为验证集,20例数据作为测试集。实验结果表明,在Synapse上使用不同的优化器的Dice相似系数(DSC)和HD均值可以达到76.67%和25.18 mm(SGD优化器)及82.80%和21.07 mm(Adam优化器);在ACDC上不同的优化器的DSC可以达到90.65%(SGD优化器)及91.75%(Adam优化器),与其他方法相比具有一定的优势。所提出的方法对三维医学图像分割中的错分割问题有所改善,并提高了图像分割任务的性能。

关键词：三维医学图像图像分割 Transformer 卷积神经网络形态结构约束

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基于希尔伯特-黄变换的OTDR事件定位

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压电与声光 2010年第5期32卷 882-884页

作者：谢秀娟潘晓文福建农林大学计算机与信息学院福建福州350002

希尔伯特-黄变换(HHT)适用于信号奇异性分析。将光时域反射仪(OTDR)信号进行经验模式分解(EMD),得到本征模式函数(IMF),针对低阶的IMF分量分别进行Hilbert变换,做出时间-幅度谱和时间-频率谱,选取时间-幅度谱,采用模极大值法,确定OTDR... 详细信息

希尔伯特-黄变换(HHT)适用于信号奇异性分析。将光时域反射仪(OTDR)信号进行经验模式分解(EMD),得到本征模式函数(IMF),针对低阶的IMF分量分别进行Hilbert变换,做出时间-幅度谱和时间-频率谱,选取时间-幅度谱,采用模极大值法,确定OTDR事件发生的位置。

关键词：希尔伯特-黄变换(HHT) 光时域反射仪(OTDR) 事件定位

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自然场景图像中的重叠蜜柚识别及试验

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农业工程学报 2021年第24期37卷 158-167页

作者：林耀海吕钟亮杨长才林培杰陈芳育洪嘉伟福建农林大学计算机与信息学院福州350002 福州大学物理与信息工程学院福州350116 福建农林大学农学院福州350002

重叠蜜柚目标的准确分离和蜜柚果梗的定位是实现采摘自动化必须解决的两个关键问题。现有的苹果、柑橘等重叠果实分离方法不适用于重叠蜜柚,且无果梗定位功能。针对以上问题,该研究提出了一种结合渐进式中心定位的重叠蜜柚分离方法和果... 详细信息

重叠蜜柚目标的准确分离和蜜柚果梗的定位是实现采摘自动化必须解决的两个关键问题。现有的苹果、柑橘等重叠果实分离方法不适用于重叠蜜柚,且无果梗定位功能。针对以上问题,该研究提出了一种结合渐进式中心定位的重叠蜜柚分离方法和果梗定位方法。首先利用主成分分析方法提取蜜柚区域、滤除背景并对图像中的重叠蜜柚进行初步分离;接着,对重叠蜜柚区域采用渐进式中心定位方法得到各个蜜柚的中心;然后,利用区域边缘点到其相应的不同中心点的距离大小的变化规律实现重叠蜜柚的分离;最后,利用前述的中心点结合蜜柚的形状特征,定位出遮挡程度较小的蜜柚果梗。在50张自然场景下的图像上进行试验,结果表明在有阴影、小目标、遮挡和重叠等复杂环境下,该方法的平均识别率为94.02%。同时,对于果梗未被遮挡且离摄像头较近的蜜柚,也给出了准确的果梗区域。在利用蜜柚模型搭建的识别自动化试验平台上进行试验,结果表明采摘机器人能够有效识别并分离重叠蜜柚、定位果梗。该研究可为蜜柚采摘机器人准确识别重叠果实提供参考。

关键词：图像处理识别机器视觉重叠蜜柚主成分分析渐进式中心定位分离果梗

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Interval Mapping of Quantitative Trait Loci Underlying Triploid Endosperm Traits Using F_3 Seeds

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Journal of Genetics and Genomics 2007年第5期34卷 429-436页

作者：温永仙吴为人福建农林大学作物科学学院福建农林大学计算机与信息学院福州350002

A statistical method for mapping quantitative trait loci （QTLs） underlying endosperm traits is proposed. The method is based on a genetic model containing both the direct effects and maternal effects of an endosperm QTL and on an experimental design termed two-stage hierarchical design, in which the trait information is obtained from F3 endosperms and molecular marker information is obtained from F2 plants and F3 embryos （plants）. Results of computer simulations indicate that the method can efficiently map endosperm QTLs and precisely estimate both the direct and maternal effects of endosperm QTLs when the sample size is sufficiently large.

关键词： endosperm QTL mapping maternal effects two-stage hierarchical design

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节肢动物群落稳定性测度的灰色模型及其应用

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生态学报 2005年第11期25卷 3112-3116页

作者：陈超英福建农林大学计算机与信息学院福州350002

证明了累加生成可增大两单调递增序列的协方差,意味着累加生成有可能提高两正相关序列的线性相关性,使之达到线性拟合的要求。在一个节肢动物群落中总个体数与种类数、天敌总个体数与害虫总个体数具有灰正相关关系。以各样本中总个体数... 详细信息

证明了累加生成可增大两单调递增序列的协方差,意味着累加生成有可能提高两正相关序列的线性相关性,使之达到线性拟合的要求。在一个节肢动物群落中总个体数与种类数、天敌总个体数与害虫总个体数具有灰正相关关系。以各样本中总个体数m与种类数S及天敌总个体数mn与害虫总个体数mp为变量,利用累加生成和线性回归的方法建立节肢动物群落稳定性测度灰色模型。通过模型求出比值S/m和mn/mp作为测度群落稳定性的指标,其值愈大表明群落稳定性愈好。将该模型应用于福州、安溪、武夷山、福安等四地茶园节肢动物群落稳定性的测度,对所得结果应用灰色聚类法按“好”、“中”、“差”3类对4地茶园节肢动物群落稳定性状况进行灰色聚类评估。评估结果为:福州、安溪茶园为“好”,武夷山茶园为“中”,福安茶园为“差”。这一结果与实际基本相符,表明建立的灰色模型是可行的,并验证了生物多样性可导致群落稳定性这一假说。

关键词：茶园节肢动物群落稳定性灰色模型灰色聚类

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基于随机森林算法的两阶段变量选择研究

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系统科学与数学 2018年第1期38卷 119-130页

作者：冯盼峰温永仙福建农林大学计算机与信息学院

变量选择在高维数据处理中尤为重要，其中变量的重要性评级是关键问题．文章提出基于随机森林两阶段逐步变量选择算法．第一阶段提出变量重要性排序改进方法，目的进一步提高重要变量与噪声变量的区分度．第二阶段基于随机森林的逐步变... 详细信息

变量选择在高维数据处理中尤为重要，其中变量的重要性评级是关键问题．文章提出基于随机森林两阶段逐步变量选择算法．第一阶段提出变量重要性排序改进方法，目的进一步提高重要变量与噪声变量的区分度．第二阶段基于随机森林的逐步变量选择．通过模拟数据验证该方法的有效性和可行性．对水稻数据QTL定位进行实证研究，将基于两阶段随机森林逐步变量选择算法与SCAD、Elastic Net、传统QTL定位WinQTLcart2．5软件的运行结果比较，发现基于随机森林两阶段逐步变量选择算法能有效筛选变量．

关键词：随机森林变量选择变量重要性 QTL定位

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基于气象因子的随机森林算法在塔河地区林火预测中的应用

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林业科学 2016年第1期52卷 89-98页

作者：梁慧玲林玉蕊杨光苏漳文王文辉郭福涛福建农林大学林学院福州350002 福建农林大学计算机与信息学院福州350002 东北林业大学林学院哈尔滨150040

[目的]应用逻辑斯蒂回归模型和随机森林算法建立大兴安岭塔河地区林火发生的预测模型并对比模型预测精度,判断随机森林算法在该地区林火预测中的适应性,为该地区林火管理工作提供技术支持。[方法]利用1974—2008年大兴安岭塔河地区森林... 详细信息

[目的]应用逻辑斯蒂回归模型和随机森林算法建立大兴安岭塔河地区林火发生的预测模型并对比模型预测精度,判断随机森林算法在该地区林火预测中的适应性,为该地区林火管理工作提供技术支持。[方法]利用1974—2008年大兴安岭塔河地区森林火灾发生数据,分别运用二项逻辑斯蒂回归模型和随机森林算法,对塔河地区林火发生与气象因子之间的关系进行实证分析。为减少训练样本分布对试验结果的影响,将全样本数据随机分成60%的训练样本和40%的测试样本,并且进行5次重复,建立5个中间模型(样本组)。选择在5个中间模型中的3个及以上的显著变量(因子)对全样本数据进行分析并分别比较2种模型算法在5个中间模型和全样本模型中的预测准确率。此外,还设计了变量交互试验进一步验证相同变量下2种模型的预测精度。[结果]日最小相对湿度、细小可燃物湿度码和干旱码3个因子在二项逻辑斯蒂回归模型和随机森林算法中均与林火发生呈显著相关。模型拟合的预测结果显示:在对5个中间模型的预测中,随机森林算法对训练样本(60%)和测试样本(40%)的预测准确率分别高于二项逻辑斯蒂回归模型8%和10%左右;在全样本模型的预测中,随机森林算法拟合的准确率为85.0%,而二项逻辑斯蒂回归模型拟合的准确率为76.2%,二者相差10%左右,与之前5个中间模型的预测结果一致;在变量交互试验中,随机森林算法拟合的准确率为86.0%,而二项逻辑斯蒂回归模型拟合的准确率为72.8%,随机森林算法的预测准确率提高了18.1%左右。[结论]日最小相对湿度、细小可燃物湿度码和干旱码是影响林火发生的主要气象因子。在基于气象因子的塔河地区林火发生预测模型研究中,随机森林算法的预测准确率高于传统二项逻辑斯蒂回归模型10%左右,具有一定的预测优势和应用价值,可为大兴安岭塔河地区林火预测和决策提供参考。

关键词：塔河地区林火发生气象因子随机森林算法逻辑斯蒂回归

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基于Landsat 8 OLI数据的树种类型分布提取

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自然资源学报 2017年第7期32卷 1193-1203页

作者：池毓锋赖日文余莉莉张泽均苏艳琴应兴亮福建农林大学林学院福州350002 福建农林大学计算机与信息学院福州350002

树种分布是林业调查工作中的关键环节,遥感影像中对树种信息的提取具有重要意义。论文以福建省长汀县为研究区,收集2016年3月美国陆地卫星影像(Landsat 8 OLI)数据,提出基于知识库的图像膨胀分类方法,结合不同树种类型分布点的影像像元... 详细信息

树种分布是林业调查工作中的关键环节,遥感影像中对树种信息的提取具有重要意义。论文以福建省长汀县为研究区,收集2016年3月美国陆地卫星影像(Landsat 8 OLI)数据,提出基于知识库的图像膨胀分类方法,结合不同树种类型分布点的影像像元灰度与影像不同波段的重新排列,对杉类、松类、竹类与阔叶树类4个类型提取分布信息,结合地面验证坐标点进行精度评价,同时与专家知识分类法比较。结果显示图像膨胀法结合了地物分布特征与光谱信息,在Landsat 8 OLI影像中是可行的,并提高了精度,整体精度为83.01%,Kappa系数为0.77,与专家知识分类法相比分别提高了8.25%、0.11。该研究为快速精确地使用Landsat 8 OLI影像提取树种分布信息具有一定参考。

关键词：图像膨胀树种类型知识系统

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