检索结果-内蒙古大学图书馆

福建师范大学学报（自然科学版） 2024年第2期40卷 46-56页

作者：徐宏韬王豪翟雪娜魏丽芳陈楠薛岚燕福建农林大学计算机与信息学院福建农林大学大数据研究中心福建福州350002

由于数据集之间存在域偏移问题,基于深度学习的语义分割网络在不同数据集之间进行视盘视杯分割性能存在很大差异,这使得不同的医学站点之间进行精确的图像分析和诊断具有一定的挑战性。针对这一问题,提出了一种U-Net结合域对抗网络(doma... 详细信息

由于数据集之间存在域偏移问题,基于深度学习的语义分割网络在不同数据集之间进行视盘视杯分割性能存在很大差异,这使得不同的医学站点之间进行精确的图像分析和诊断具有一定的挑战性。针对这一问题,提出了一种U-Net结合域对抗网络(domain adversarial via U-Net network,DAUNet)的无监督域适应视盘视杯联合分割方法,并在视盘视杯分割领域取得了不错的性能。首先,利用对抗思想结合目标数据先验特征信息生成与目标数据集相似的数据,预先调整网络参数;其次,通过对抗学习源域和目标域的域变特征,从而降低域偏移的影响,提高分割性能。在REFUGE、Drishti-GS和RIM-ONE-r3共3个数据集之间进行跨数据集的域适应实验和消融实验。实验结果表明,DAUNet网络在以REFUGE作为源域,RIM-ONE-r3作为目标域上视杯的Dice系数,视盘的Dice系数和CDR的绝对错误率分别为0.6486、0.7898、0.0725,优于CADA的分割结果。在消融实验中,视盘分割和视杯分割在有对抗下分别优于无对抗8.00%、4.59%。提出的U型域对抗网络综合了U-Net和域对抗网络(domain-adversarial neural network,DANN)模型的优点,DANN模型中的生成器和判别器联合工作时,会相互对抗并优化分割和判别能力,从而显著提高不同数据集之间的分割性能。

关键词：医学图像分割眼底图像多目标分割域适应 U-Net

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集体林地合作经营背景下动态博弈的稳定协调Solidarity值

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福建师范大学学报（自然科学版） 2024年第5期40卷 30-40,94页

作者：赵颖林健福建农林大学计算机与信息学院福建福州350002 福建农林大学农林大数据研究中心福建福州350002

针对集体林地动态参与水平联盟合作中难以同时平衡稳定与公平的问题,建立一种概率犹豫模糊环境下的稳定协调分配策略。通过引入动态参与水平下概率犹豫模糊联盟的定义,构造具有调和概率犹豫模糊联盟的合作博弈及其广义Solidarity值,探... 详细信息

针对集体林地动态参与水平联盟合作中难以同时平衡稳定与公平的问题,建立一种概率犹豫模糊环境下的稳定协调分配策略。通过引入动态参与水平下概率犹豫模糊联盟的定义,构造具有调和概率犹豫模糊联盟的合作博弈及其广义Solidarity值,探讨其满足的平均零元性、有效性等重要性质。通过计算与广义Solidarity值距离最近的核心解,提出合作博弈的稳定协调分配策略,并将其应用于集体林地合作经营的收益分配。

关键词：合作博弈广义Solidarity值概率犹豫模糊联盟动态参与水平集体林地

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基于VNF实例共享的服务功能链部署算法

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计算机应用研究 2023年第6期40卷 1806-1811页

作者：王媛滔舒兆港钟一文邱彩钰田佳霖福建农林大学计算机与信息学院福州350002

针对服务功能链(SFC)部署过程中存在虚拟网络功能(VNF)实例部署成本和转发路径成本难以权衡的问题,提出了基于VNF实例共享的SFC部署算法。首先针对多链SFC建立VNF和虚拟链路映射模型,并预估路径部署长度上限,保证SFC时延需求;其次,在路... 详细信息

针对服务功能链(SFC)部署过程中存在虚拟网络功能(VNF)实例部署成本和转发路径成本难以权衡的问题,提出了基于VNF实例共享的SFC部署算法。首先针对多链SFC建立VNF和虚拟链路映射模型,并预估路径部署长度上限,保证SFC时延需求;其次,在路径部署长度限制范围内,尽可能使VNF实例共享最大化,以平衡链路转发成本和VNF部署成本,最终得到SFC部署策略。与已有的SPH(shortest path heuristic)和GUS(greedy on used server)部署算法相比,所提算法所得的总运营成本分别降低6.6%和12.15%,且当SFC数量增多时,该算法的服务接受率可达89.33%。仿真实验结果表明,提出算法可以在保证用户服务质量的同时有效降低SFC部署成本。

关键词：服务功能链虚拟网络功能 VNF实例共享成本优化

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基于GBDT-LSTM的闽江流域水质预测

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生态环境学报 2024年第4期33卷 597-606页

作者：肖扬岚沈惠柔许一涵尤添革郑艺婧谢候展宁静福建农林大学计算机与信息学院福建福州350002 福建省统计信息研究中心福建福州350002

闽江作为福建省最大的河流,其生态保护对维护全省水生态环境而言意义重大。为进一步利用水质评价和预测方法对水质状况进行有效分析,选取闽江流域2017年1月-2023年8月共20处水质监测站数据作为研究对象,采用水质综合指数法对各站点水质... 详细信息

闽江作为福建省最大的河流,其生态保护对维护全省水生态环境而言意义重大。为进一步利用水质评价和预测方法对水质状况进行有效分析,选取闽江流域2017年1月-2023年8月共20处水质监测站数据作为研究对象,采用水质综合指数法对各站点水质状态进行判断;比较LSTM模型和GBDT-LSTM模型的拟合结果,并对各指标数据进行预测。结果表明,1)闽江流域各监测点除总氮外的水质指标均呈现较好趋势,各监测点的总氮浓度存在差异,整体情况较差,其中位于三明和南平市的河段由于当地重工业发达,导致水体中的硝态氮不断增加,进而致使河段内总氮浓度过高。2)流域水质的WQI值呈现逐年上升的趋势,水质状况普遍处于中等及以上水平,仅有少数监测点的水质状况处于很差状态,从中上游携带的泥沙等固体的堆积导致了连江琯头的水质情况较差;沙县斑竹溪渡口由于位于三明和南平的交界处,且沿岸分布较多重工业城市,故水质状态略差;相较于南平和三明的大型重工业企业,位于古田县的监测点以农业、轻工业为主,对水质指标的影响相对较小,水质状况因此较好。3)采用GBDT对变异程度较高的各水质指标在预测模型中的重要性进行排序,发现GBDT-LSTM混合模型的拟合效果相较于LSTM模型更好,更有利于对水质状况进行精确地预测。4)水体中总氮、高锰酸盐指数等含量的不断增加主要源于大量的工业废水,建议加强对临近闽江流域高污染高排放企业的控制,科学合理地实现工业污染排放和污染物容量在时空上的合理分配。

关键词：闽江流域水质预测水质综合指数长短期记忆神经网络梯度提升树水质评价

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基于DWT-CNN-LSTM逐日气温预测模型研究

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热带气象学报 2024年第6期40卷 1063-1073页

作者：樊姝琪刘慧铭庄润杰王诗雨温永仙福建农林大学计算机与信息学院福建福州350002 福建农林大学统计及应用研究所福建福州350002

气温的准确预测对人类生产生活、农业等方面至关重要。针对传统气温预测方法难以捕捉数据的动态变化、预测精度差等问题,提出了一种融合离散小波变换(Discrete Wavelet Transformation,DWT)、卷积神经网络(Convolutional Neural Network... 详细信息

气温的准确预测对人类生产生活、农业等方面至关重要。针对传统气温预测方法难以捕捉数据的动态变化、预测精度差等问题,提出了一种融合离散小波变换(Discrete Wavelet Transformation,DWT)、卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)和长短期记忆网络(Long Short-Term Memory,LSTM)的组合气温预测模型。首先,利用DWT对原始气温观测数据进行分解与重构;其次,使用CNN进行特征提取,使用LSTM对提取的特征信息进行处理,以实现气温预测。同时采用均方根误差、平均绝对值误差和决定系数作为评价指标;最后,使用气温观测数据验证所提模型的有效性,并分别与LSTM模型、CNN-LSTM模型和DWTLSTM模型进行对比分析。实验结果表明,与LSTM模型、CNN-LSTM模型和基于离散小波变换的LSTM模型相比,DWT-CNN-LSTM模型分别将RMSE降低了1.00924,1.00274,0.10023,MAE降低了0.91836,0.86265,0.14489,R^(2)提高了0.04703,0.04662,0.00400,验证了该模型在气温预测中的有效性。这一结果为气温预测领域提供了新的参考依据,并有望在未来得到更广泛的应用。

关键词：气温预测时间序列离散小波变换卷积神经网络长短期记忆网络

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求解最小度约束最小生成树的强化粒子群优化算法

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计算机科学与探索 2024年

作者：吴良成杨凯钟一文林娟福建农林大学计算机与信息学院福建农林大学智慧农林福建省高校重点实验室

为解决最小度约束最小生成树问题，提出一种结合强化学习求解的粒子群优化 (particle swarm optimization， pso) 算法。首先在搜索区域初始化过程中，利用生成树结构特征信息，设计基于短边聚类的结构生长方法，为后续搜索提供优质初... 详细信息

为解决最小度约束最小生成树问题，提出一种结合强化学习求解的粒子群优化 (particle swarm optimization， pso) 算法。首先在搜索区域初始化过程中，利用生成树结构特征信息，设计基于短边聚类的结构生长方法，为后续搜索提供优质初始解空间；在pso 算法框架内，首先利用群体协同进化和保留历史信息的特点，设计不同进化速度的学习算子，在求解空间中展开多级精细搜索；设计不同粒度的自主飞行算子，负责不同程度的扰动，提供搜索多样性。同时围绕强化学习的状态反馈机制设计针对不同进化状态的奖惩池，根据当前搜索状态反馈及时调整个体更新策略，实现均衡高效搜索。进一步针对复杂邻域设计针对不同节点关系的两类局部搜索算子，针对叶节点进化交换、插入搜索操作，构成最小粒度的局部搜索；针对非叶节点设计替换、删除操作，在保证优质局部结构的同时提供更大范围内的搜索。使用105个被广泛用于测试的实例验证及对比发现，算法在98个实例上能够达到已知最优解，在其中48个实例中超越现有已知最优解，与其他算法的比较展示了算法的先进性和强有力的竞争力。

关键词：最小度约束最小生成树强化学习粒子群优化局部搜索

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蒋家沟泥石流堆积扇不同植被类型区土壤抗蚀性评价

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应用与环境生物学报 2024年第5期30卷 886-893页

作者：刘忆南申振宏都都张知然林勇明福建农林大学菌草与生态学院福州350002 福建省高校森林生态系统过程与经营重点实验室福州350002 福建农林大学计算机与信息学院福州350002

土壤抗蚀性与土壤理化性质密切相关,可以指示生态恢复过程中土壤性质的变化趋势,其研究可促进土壤侵蚀控制与水土流失防治.选择昆明市东川区蒋家沟泥石流堆积扇6种典型植被类型土壤为研究对象,基于野外采样和实验室数据处理,采用主成分... 详细信息

土壤抗蚀性与土壤理化性质密切相关,可以指示生态恢复过程中土壤性质的变化趋势,其研究可促进土壤侵蚀控制与水土流失防治.选择昆明市东川区蒋家沟泥石流堆积扇6种典型植被类型土壤为研究对象,基于野外采样和实验室数据处理,采用主成分分析法对研究区土壤抗蚀性指标进行综合分析以评价土壤抗蚀性.结果表明:(1)相比其他5种植被类型,裸地土壤总孔隙度、含水量、持水量、有机质和全氮含量均表现为最低,容重表现为最高,表明裸地土壤结构和质量相对较差.(2)蒋家沟泥石流堆积扇不同植被类型区土壤抗蚀性综合指数大小表现为桉树林地>玉米地>扭黄茅草地>新银合欢林地>山蚂蝗灌丛地>裸地.(3)描述研究区土壤抗蚀性的12个指标可简化为总孔隙度、土壤含水量、土壤容重、毛管持水量、有机质含量和抗蚀指数6个指标,并与土壤抗蚀性综合指数回归拟合,得到最佳线性模型:Y=0.181X_(1)+0.058X_(4)-1.342X_(5)+0.213X_(7)+0.115X_(9)+0.082X_(12)+2.191.综上,蒋家沟泥石流堆积扇的植被恢复对土壤抗蚀性有一定的改善作用,桉树林地、玉米地、扭黄茅草地的改善效果显著优于新银合欢林地、山蚂蝗灌丛地,该结果可为干热河谷区泥石流堆积扇植被恢复、土壤改良以及生态重建提供基础数据和理论支撑.(图2表7参40)

关键词：泥石流堆积扇土壤抗蚀性植被类型主成分分析

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一种伪装昆虫图像的前背景自动分割算法——ZDNet

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昆虫学报 2024年第8期67卷 1127-1136页

作者：范炬臣李小林任昊杰王荣张飞萍黄世国福建农林大学计算机与信息学院福州350002 智慧农林福建省高校重点实验室福州350002 福建农林大学林学院福州350002

【目的】昆虫常在色彩、纹理或形态上和背景相似,具有伪装性,识别难度大。本研究旨在探索基于深度学习的伪装昆虫前背景自动分割方法。【方法】将显著目标检测算法(salient object detection algorithm)、大模型图像分割算法(large-scal... 详细信息

【目的】昆虫常在色彩、纹理或形态上和背景相似,具有伪装性,识别难度大。本研究旨在探索基于深度学习的伪装昆虫前背景自动分割方法。【方法】将显著目标检测算法(salient object detection algorithm)、大模型图像分割算法(large-scale model-based image segmentation algorithm)以及伪装目标检测算法(camouflaged object detection algorithm)应用于伪装昆虫数据集,该数据集包括10类昆虫共1 900张图片;并进一步针对现有伪装目标检测算法的不足,提出了一种基于DGNet(deep-gradient network)的网络模型改进方法,即ZDNet(zoom-deep gradient network)。在构建该模型时,充分运用图像特征增强、交错图像金字塔、梯度诱导和跳跃式特征融合等技术。利用伪装目标检测公开数据集COD10K与CAMO构建了包含螽斯、蜘蛛等10个目昆虫的图像数据集,结合迁移学习进行网络训练,将经过训练的模型用于分割伪装昆虫。【结果】现有的伪装目标检测模型用于伪装昆虫前背景分割时,其分割性能明显优于显著目标检测模型和大模型分割图像。同时,ZDNet在性能上也明显优于现有的伪装目标检测算法,获得的S度量值、最大F度量值、平均F度量值、最大E度量值、平均E度量值和平均绝对误差(mean absolute error,MAE)分别为0.890, 0.865, 0.824, 0.966, 0.951和0.020。【结论】研究结果证明了ZDNet网络模型能够获得很好的伪装昆虫前背景分割结果,有利于提高昆虫识别的性能,也进一步拓宽了伪装目标检测方法的应用范围。

关键词：昆虫伪装目标检测深度学习图像分割深层梯度网络

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差分隐私结合GAN的图像数据保护方法仿真

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计算机仿真 2023年第11期40卷 147-150,515页

作者：李盼盼魏丽芳赵浩福建农林大学金山学院福建福州350002 福建农林大学计算机与信息学院福建福州350002

图像数据的过度挖掘会对图像隐私性带来影响,使得数据被泄露或滥用的风险不断增加。为避免图像隐私数据泄露,提出差分隐私结合GAN的图像隐私数据保护算法研究。针对当前图像数据参杂的不确定性,通过对图像数据清洗,获取的图像重要隐私区... 详细信息

图像数据的过度挖掘会对图像隐私性带来影响,使得数据被泄露或滥用的风险不断增加。为避免图像隐私数据泄露,提出差分隐私结合GAN的图像隐私数据保护算法研究。针对当前图像数据参杂的不确定性,通过对图像数据清洗,获取的图像重要隐私区域,有利于后续噪声的加入,便于实现图像隐私数据的保护;根据差分隐私与生成对抗网络(Generative Adversarial Networks, GAN)结合,构建图像数据差分隐私保护的GAN模型,依据拉普拉斯实现机制,对清洗后的图像数据扰动,达到隐私数据保护的目的;由于模型在迭代期间会对图像数据隐私性产生侵犯,所以进一步对图像隐私性侵犯程度度量,令上述算法在实际应用时有效兼顾图像隐藏数据的安全性及隐私性。实验结果表明,所提方法对图像的加密和解密时间短,且隐私性高。

关键词：图像清洗图像隐私性保护拉普拉斯噪声分配隐私侵犯度量

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金针菇MNP分子标记菌株鉴别技术建立

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菌物学报 2024年第1期43卷 19-35页

作者：吕志文杨环魏传正叶新怡何小钰陶永新谢宝贵谢路昱福建农林大学菌物研究中心福建福州350002 福建农林大学园艺学院福建福州350002 新加坡国立大学计算机学院肯特岗117417

金针菇Flammulina filiformis是受《植物新品种保护名录》保护的食用菌之一,品种的知识产权保护受到高度重视,迫切需要准确、可靠、稳定和可操作性强的品种鉴别技术为品种知识产权保护提供技术支撑。本研究利用42株金针菇菌株基因组重... 详细信息

金针菇Flammulina filiformis是受《植物新品种保护名录》保护的食用菌之一,品种的知识产权保护受到高度重视,迫切需要准确、可靠、稳定和可操作性强的品种鉴别技术为品种知识产权保护提供技术支撑。本研究利用42株金针菇菌株基因组重测序数据构建了包含428个多核苷酸多态性(MNP)分子标记的数据库,并对试验菌株之间的遗传相似度进行分析。结果显示来自国内金针菇企业所用的12个菌株遗传相似度均为100%,暗示国内金针菇生产品种高度同质化;而12个野生菌株间的遗传相似度介于0.23%–29.44%之间(除F17与F18的相似度为100%外),体现了野生金针菇具有丰富的遗传多样性。此外,MNP分子标记的鉴别结果还与拮抗实验和ISSR分子标记的结果进行了比较,体现出MNP分子标记菌株鉴别技术的灵敏度高、稳定性好、工作量小的优势,因此可为我国金针菇品种知识产权保护提供技术支撑。

关键词：遗传相似度 ISSR分子标记拮抗反应二代测序

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