检索结果-内蒙古大学图书馆

昆虫学报 2025年第2期68卷 223-230页

作者：李小林李建祥陈彬彬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 福建农林大学林学院福州350002 生态公益重大有害生物防控福建省高校重点实验室福州350002

【目的】针对蝴蝶样本存在类间和类内分布不平衡导致识别性能下降的问题,探索一种多损失融合的蝴蝶自动识别方法。【方法】利用开源的Butterfly-200图像数据集作为实验数据。该数据集包括200种蝴蝶,每种蝴蝶的图像数量从30~885不等。以... 详细信息

【目的】针对蝴蝶样本存在类间和类内分布不平衡导致识别性能下降的问题,探索一种多损失融合的蝴蝶自动识别方法。【方法】利用开源的Butterfly-200图像数据集作为实验数据。该数据集包括200种蝴蝶,每种蝴蝶的图像数量从30~885不等。以交叉熵损失(cross-entropy loss)为基准损失,分别叠加对比损失(contrastive loss)、焦点损失(focal loss)、类平衡损失(class-balanced loss)、采样(sampling)、logit调整(logit adjustment),比较算法的识别性能。在此基础上,利用中心损失(center loss)有助于缓解类内不平衡而焦点损失有助于缓解类内和类间不平衡的特点,开展消融实验分析叠加中心损失和焦点损失对识别性能的影响,提出了融合上述这两种损失的蝴蝶自动识别新方法。【结果】交叉熵损失与其他单一损失(对比损失除外)结合时,算法的识别性能基本上呈现不同程度的下降。我们的算法在交叉熵损失基础上结合中心损失和焦点损失后,其识别性能均超过交叉熵损失及其与其他损失的组合,准确率、F1分值、查准率和召回率分别91.67%,90.68%,91.68%和90.38%。消融试验进一步证实了中心损失和焦点损失的互补性,同时使用这两种损失能明显提升识别性能。此外,不同权重的损失组合对识别性能也有明显影响。【结论】研究结果证明融合中心损失和焦点损失在一定程度上缓解了类间和类内分布不均衡的问题,能够有效提高蝴蝶识别的准确性,为生态环境监测提供了一种有效的辅助手段。

关键词：蝴蝶分布不均衡交叉熵损失中心损失焦点损失图像分类

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对分课堂教学模式在统计学教学中的设计与应用

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高教学刊 2025年第15期11卷 134-138,143页

作者：连海峰黄思洁郑冰思福建农林大学计算机与信息学院福州350002

为评价对分课堂教学模式在高等院校教学中的应用效果,以福建农林大学2021级统计学专业本科生和研究生作为研究对象,将对分课堂教学模式应用于高等代数和高等统计学这两门课程中,并在课程结束后通过问卷调查了解学生反馈意见和理论知识... 详细信息

为评价对分课堂教学模式在高等院校教学中的应用效果,以福建农林大学2021级统计学专业本科生和研究生作为研究对象,将对分课堂教学模式应用于高等代数和高等统计学这两门课程中,并在课程结束后通过问卷调查了解学生反馈意见和理论知识考核成绩,评价对分课堂教学模式的教学质量和学生学习效果。结果表明,对分课堂教学模式能够有效提高沟通、表达、提问和思考能力,增进师生之间的有效沟通和同学之间的交流和友情;对分课堂教学模式对于教师和学生素养的要求较高,知识储备和自主学习能力能够更适应新的教学模式;对分课堂教学模式带来的是一种长远的整体综合素质的进步;学生理论知识掌握更好,考核成绩得到大幅提升。

关键词：对分课堂教学模式高等代数教学质量学习效率

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考虑偏差值的中立型区间交叉效率研究

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运筹与管理 2022年第5期31卷 81-85页

作者：尤翠玲黄衍黄嘉文张杰豪温永仙福建农林大学计算机与信息学院福建福州350002

在不确定性环境下,当决策单元(DMU)的投入产出数据为区间数形式时,为解决决策单元之间既不是合作也不是竞争关系时的交叉评价问题,本文提出一种中立型区间交叉效率模型。从所有被评价者的角度出发解决评价权重的选取问题,以决策单元投... 详细信息

在不确定性环境下,当决策单元(DMU)的投入产出数据为区间数形式时,为解决决策单元之间既不是合作也不是竞争关系时的交叉评价问题,本文提出一种中立型区间交叉效率模型。从所有被评价者的角度出发解决评价权重的选取问题,以决策单元投入得分的平均偏差与产出得分的平均偏差之和最小化为目标,建立决策单元在最佳和最差两种生产状态下的中立型区间交叉效率模型。在本文提出的中立型模型视角下,DMU的投入得分平均偏差和产出得分平均偏差之和达到最小。算例结果表明该中立型区间交叉效率模型的有效性,解决了不确定性环境下的交叉评价问题,保证评价的客观公正,更加符合现实。

关键词：数据包络分析区间数偏差值中立型

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基于SCConv-BiMamba2的加密流量分类

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北京信息科技大学学报(自然科学版) 2025年第2期40卷 66-73页

作者：邬九连纪祥敏福建农林大学计算机与信息学院福州350000

针对传统神经网络加密流量分类方法特征提取不全面、忽略流量数据的空间依赖和通道相关性以及只关注单一方向的数据特征等问题,提出了一种名为SCConv-BiMamba2的新型加密流量分类模型。融合空间和通道重建卷积(spatial and channel reco... 详细信息

针对传统神经网络加密流量分类方法特征提取不全面、忽略流量数据的空间依赖和通道相关性以及只关注单一方向的数据特征等问题,提出了一种名为SCConv-BiMamba2的新型加密流量分类模型。融合空间和通道重建卷积(spatial and channel reconstruction convolution,SCConv)架构中的空间重建单元(spatial reconstruction unit,SRU)和通道重建单元(channel reconstruction unit,CRU),以捕获更为详尽的空间和通道特征;通过引入双向Mamba2(bidirectional Mamba2,BiMamba2)架构,从不同方向学习数据特征,并对重要特征赋予更高权重,从而增强了对关键特征的关注度,提高了加密流量分类的准确性。实验结果表明,在公开数据集ISCX VPN-nonVPN上,SCConv-BiMamba2模型分类准确率比1D-CNN提高9.4百分点,特别是Chat、Email和VoIP等3类流量分类的精确率比1D-CNN分别提高了46%、36%和19%。

关键词：网络流量分类双向Mamba2架构 SCConv架构动态学习率调整

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福建重点河口湿地生境质量时空分异特征及其驱动机制——以九龙江口、漳江口和泉州湾为例

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海峡科学 2025年第1期 84-91页

作者：胡卉蔡伟鑫林志玮福建农林大学计算机与信息学院福建福州350002

基于2013年、2017年、2021年三期土地利用数据,探讨福建省九龙江口、漳江口和泉州湾三个重点湿地及其周边地区的生境质量时空演变特征。利用InVEST模型评估生境质量,并结合空间分析方法探究生境质量的空间分布特征及驱动因素。结果表明... 详细信息

基于2013年、2017年、2021年三期土地利用数据,探讨福建省九龙江口、漳江口和泉州湾三个重点湿地及其周边地区的生境质量时空演变特征。利用InVEST模型评估生境质量,并结合空间分析方法探究生境质量的空间分布特征及驱动因素。结果表明,①九龙江口和泉州湾以建设用地为主,漳江口以林地为主,土地利用格局或直接影响生境质量;②漳江口生境质量最高,九龙江口次之,泉州湾最低;③生境质量低值区(冷点区)主要集中在人口密集的平原地区,受城镇化扩张和产业活动影响显著。根据研究结果,该文提出优化湿地周边土地利用结构,提升生物多样性保护水平等建议,以提升区域生态安全水平。

关键词：湿地生境质量时空演变福建省

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遥感影像反演下的珠江广州段水环境时空特征分析

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人民珠江 2025年第4期46卷 65-75页

作者：刘梦瑶冯德旺福建农林大学计算机与信息学院福建福州350000

水体遥感技术可根据水体水质与遥感波段之间的响应关系反演水质参数,从而实现大面积水域时空动态监测。选取珠江广州段为研究对象,分析Sentinel-2遥感数据和国控断面实测数据,通过找寻最佳波段因子,基于多种统计回归模型构建水质参数反... 详细信息

水体遥感技术可根据水体水质与遥感波段之间的响应关系反演水质参数,从而实现大面积水域时空动态监测。选取珠江广州段为研究对象,分析Sentinel-2遥感数据和国控断面实测数据,通过找寻最佳波段因子,基于多种统计回归模型构建水质参数反演模型,并对比分析各模型的反演精度。利用精度最高的反演模型,反演珠江广州段的溶解氧(DO)、高锰酸盐(CODMn)、总磷(TP)、总氮(TN)、浊度(NTU)浓度,掌握珠江广州段水质整体情况。结果表明:单波段中的归一化波段因子和多波段组合中的相减波段因子相关性最强,其次是多波段组合中的比值波段因子。在5种水质参数的反演模型中,总氮的反演精度最高,R2为0.565,其次是高锰酸盐、浊度和总磷,R2分别为0.546、0.529和0.446,溶解氧的反演精度最低,R2为0.329。分析各水质参数的空间分布情况,发现珠江前航道、西航道、后航道以及部分东江北干流和狮子洋水道附近的水质问题较为突出。

关键词：遥感影像反演水质参数

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基于“人工智能”与“新工科”双重背景的大学数学教学创新与实践探索

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智慧中国 2024年第10期 90-91页

作者：张敬华张萸福建农林大学计算机与信息学院

本文针对人工智能技术发展与新工科建设的背景,深入分析大学数学课程的教学现状,从学情和教情两个维度阐明教学创新的必要性。提出以下大学数学教学创新策略:首先,加强数学教师的专业发展,鼓励教师之间的合作与交流;其次,利用大型语言... 详细信息

本文针对人工智能技术发展与新工科建设的背景,深入分析大学数学课程的教学现状,从学情和教情两个维度阐明教学创新的必要性。提出以下大学数学教学创新策略:首先,加强数学教师的专业发展,鼓励教师之间的合作与交流;其次,利用大型语言模型辅助教学;最后,更新教学理念,引入基于深度学习的PBL研讨式教学模式,构建“教师引导促师生互动,学生反馈助教学共长”的新模式,并结合教学实践探讨此模式对学生学习兴趣、满意度及能力发展的影响,旨在为大学数学课程的教学提供有益的参考和启示。

关键词：大学数学教学模式研讨式教学人工智能新工科

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基于Local-Global-VIT细粒度分类算法的蝴蝶识别

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昆虫学报 2024年第9期67卷 1251-1261页

作者：李建祥李小林王荣张元孜陈淑武张飞萍黄世国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 生态公益重大有害生物防控福建省高校重点实验室福州350002

【目的】准确鉴别蝴蝶种类,动态观测蝴蝶群落多样性变化对生境质量评估、生态环境恢复等方面具有重要意义。针对现有蝴蝶识别方法仅依靠整体特征,忽略了局部特征导致识别生态图像能力不足的问题,本研究旨在开发一种Local-Global-VIT细... 详细信息

【目的】准确鉴别蝴蝶种类,动态观测蝴蝶群落多样性变化对生境质量评估、生态环境恢复等方面具有重要意义。针对现有蝴蝶识别方法仅依靠整体特征,忽略了局部特征导致识别生态图像能力不足的问题,本研究旨在开发一种Local-Global-VIT细粒度分类算法的蝴蝶识别方法。【方法】本研究以5科200种共计25 279张蝴蝶图像为识别对象,采用多种数据增强方法扩充图像数据;通过视觉Transformer(vision transformer, VIT)层级结构及自注意力机制逐层选择局部令牌并保留至最后一层学习蝴蝶局部判别部位信息;聚合高层全局令牌消除复杂背景干扰;通过对比损失拉大类间距提高区分度。除此之外,使用合理的学习率调整策略和迁移学习方法,优化了模型收敛过程,在不增加参数量的情况下提高了性能。【结果】Local-Global-VIT算法在大规模细粒度公开数据集Butterfly-200上识别准确率达91.20%,较改进前提升了1.15%,比最优的一般害虫识别算法EfficientNet_b0和细粒度分类算法TransFG准确率分别高了1.83%和0.64%,F1分值分别提高了1.89%和0.88%。【结论】Local-Global-VIT算法以细粒度识别方式有效解决了蝴蝶类内差异大、类间差异小的分类难题,能准确地识别蝴蝶种类,有助于高效评估生境质量。

关键词：蝴蝶图像识别细粒度分类 vision transformer 局部令牌选择全局令牌聚合

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嵌入式设备的轻量化百香果检测模型

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农业机械学报 2022年第11期53卷 262-269,322页

作者：罗志聪李鹏博宋飞宇孙奇燕丁昊凡福建农林大学机电工程学院福州350002 福建省农业信息感知技术重点实验室福州350002 福建农林大学计算机与信息学院福州350002

为在有限的嵌入式设备资源下达到实时检测要求,提出一种基于改进YOLO v5的百香果轻量化检测模型(MbECA-v5)。首先,使用MobileNetV3替换主干特征提取网络,利用深度可分离卷积代替传统卷积减少模型的参数量。其次,嵌入有效通道注意力网络(... 详细信息

为在有限的嵌入式设备资源下达到实时检测要求,提出一种基于改进YOLO v5的百香果轻量化检测模型(MbECA-v5)。首先,使用MobileNetV3替换主干特征提取网络,利用深度可分离卷积代替传统卷积减少模型的参数量。其次,嵌入有效通道注意力网络(ECANet)关注百香果整体,引入逐点卷积连接特征提取网络和特征融合网络,提高网络对百香果图像的特征提取能力和拟合能力。最后,运用跨域与域内多轮训练相结合的迁移学习策略提高网络检测精度。试验结果表明,改进后模型的精确率和召回率为95.3%和88.1%;平均精度均值为88.3%,较改进前提高0.2个百分点。模型计算量为6.6 GFLOPs,体积仅为6.41 MB,约为改进前模型的1/2,在嵌入式设备实时检测速度为10.92 f/s,约为SSD、Faster RCNN、YOLO v5s模型的14倍、39倍、1.7倍。因此,基于改进YOLO v5的轻量化模型提高了检测精度和大幅降低了计算量和模型体积,在嵌入式设备上能够高效实时地对复杂果园环境中的百香果进行检测。

关键词：百香果嵌入式设备 YOLO v5 轻量化迁移学习

来源：评论

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云存储环境中基于矢量量化的图像伪装加密方法

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计算机工程与科学 2022年第6期44卷 1030-1036页

作者：郑思飞冯子婧刘成语陈日清柳晓龙福建农林大学计算机与信息学院福建福州350002

传统图像加密方法将原始图像加密为类似纹理或噪声的密文图像,这类密文图像很容易引起攻击者的关注,从而导致大量不同类型的恶意攻击与分析。为提高云环境中图像存储的安全性,提出了一种新型的图像伪装加密方法。该方法以矢量量化与离... 详细信息

传统图像加密方法将原始图像加密为类似纹理或噪声的密文图像,这类密文图像很容易引起攻击者的关注,从而导致大量不同类型的恶意攻击与分析。为提高云环境中图像存储的安全性,提出了一种新型的图像伪装加密方法。该方法以矢量量化与离散小波变换为基础,采用“明文-明文”的伪装加密方式,不仅可以如传统加密方法一样以加密方式保护云端图像,更提供了额外的视觉伪装功能。实验结果表明,该方法不仅能够有效提高云端图像的存储效率,还具有更好的视觉效果与伪装特性。

关键词：伪装加密矢量量化图像加密云存储安全

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