检索结果-内蒙古大学图书馆

生物工程学报 2024年第1期40卷 94-103页

作者：黎成杨婷庄彬贤温永仙福建农林大学计算机与信息学院福建福州350002 福建农林大学农学院福建福州350028 福建省作物设计育种重点实验室福建福州350003 福建农林大学统计及应用研究所福建福州350002

茄子是重要的园艺作物,也是茄科植物中种植最广泛的蔬菜之一。茄子果实相关农艺性状是一种复杂的数量性状,传统育种选育效率低、周期长。高通量测序技术与生物信息学技术的快速发展,使得全基因组关联分析(genome-wide association study... 详细信息

茄子是重要的园艺作物,也是茄科植物中种植最广泛的蔬菜之一。茄子果实相关农艺性状是一种复杂的数量性状,传统育种选育效率低、周期长。高通量测序技术与生物信息学技术的快速发展,使得全基因组关联分析(genome-wide association study,GWAS)在解析茄子果实相关复杂农艺性状的遗传规律方面展现出巨大的应用前景。本文对全基因组关联分析在茄子的果形、果色等果实相关农艺性状中的研究进展进行了综述;针对茄子数量性状遗传研究中普遍存在的“丢失遗传力”(missing heritability)问题,从4个GWAS策略在茄子果实相关农艺性状研究中的应用热点出发,提出了未来茄子GWAS的发展对策;并结合当前茄子遗传改良的实践需求,展望了GWAS策略在茄子分子育种领域的广阔应用前景。本文为今后利用GWAS解析各种茄子果实相关性状的遗传基础以及选育符合消费者需求的果实材料提供了理论依据和参考。

关键词：全基因组关联分析系统遗传学遗传结构丢失遗传力分子育种

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

差分隐私结合GAN的图像数据保护方法仿真

引用

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

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

蒋家沟泥石流堆积扇不同植被类型区土壤抗蚀性评价

引用

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

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

一种伪装昆虫图像的前背景自动分割算法——ZDNet

引用

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

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

中国农业净碳汇的时空动态及其驱动因素

引用

水土保持学报 2024年第4期38卷 198-208页

作者：董晓龙郑兰钦连海峰田碧莲陈志勇福建农林大学计算机与信息学院福州350002 生态与资源统计福建省高校重点实验室福州350002

[目的]在“双碳”战略背景下,明确我国农业净碳汇的时空动态及其驱动因素,为促进我国农业低碳发展提供理论依据。[方法]基于水稻种植、农地利用、农用物资及畜禽养殖4大方面19类主要碳源和7类主要碳汇,测算2002—2022年我国及31个省市区... 详细信息

[目的]在“双碳”战略背景下,明确我国农业净碳汇的时空动态及其驱动因素,为促进我国农业低碳发展提供理论依据。[方法]基于水稻种植、农地利用、农用物资及畜禽养殖4大方面19类主要碳源和7类主要碳汇,测算2002—2022年我国及31个省市区(除港澳台)农业净碳汇,运用Arc GIS统计软件分析其时空动态,并采用LMDI模型分析影响我国农业净碳汇的因素。[结果]我国农业碳排放的主要碳源已由畜牧业的肠道发酵和粪便管理转向种植业的农用物资;碳汇以水稻和玉米的贡献为主;农业净碳汇和碳汇水平整体呈现波动上升的态势,不同地区的农业净碳汇和碳汇水平表现为东北部高西部低的空间分布格局;农业净碳汇存在显著的全局空间正相关,各地区呈现出高高聚集或低低聚集的特征,且空间聚集呈增长趋势;农业净碳汇强度、农业产业结构和农村人口规模在抑制农业净碳汇方面发挥了重要作用,农业经济发展水平在一定程度上增强了碳汇能力。[结论]我国农业净碳汇呈现明显向好趋势,提高农业生产水平、优化农业产业结构对推动我国农业低碳发展、实现低碳循环具有重要作用。

关键词：中国农业净碳汇时空动态 LMDI模型

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

考虑偏差值的中立型区间交叉效率研究

引用

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

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

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

引用

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

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

遥感影像反演下的珠江广州段水环境时空特征分析

引用

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

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

融合BiFPN和YOLOv5s的密集型原木端面检测方法

引用

林业工程学报 2023年第1期8卷 126-134页

作者：余平平林耀海赖云锋程树英林培杰福州大学物理与信息工程学院福州350108 福建农林大学计算机与信息学院福州350002

针对成捆原木端面检测存在由于目标密集而形成的大量小目标难以精确识别的问题,提出融合BiFPN(bidirectional weighted feature pyramid network,双向加权特征金字塔网络)和YOLOv5s的密集型原木端面检测方法。为了提高密集原木图像中小... 详细信息

针对成捆原木端面检测存在由于目标密集而形成的大量小目标难以精确识别的问题,提出融合BiFPN(bidirectional weighted feature pyramid network,双向加权特征金字塔网络)和YOLOv5s的密集型原木端面检测方法。为了提高密集原木图像中小目标的平均精度和查全率,模型中添加了一个小目标检测层以保留更多的浅层语义信息;为避免添加了小目标检测层后特征融合过程中的信息丢失,进而导致特征相对复杂的目标误检率、漏检率升高,融合简化版的BiFPN,在特征融合结构中加入跨尺度连接线以保留更多深层的语义信息,二者结合进一步提高了模型的鲁棒性。为了深入验证该模型的有效性,采取COCO公共数据集评判指标,将原木目标分为大、中、小3种目标并分别进行测试分析。试验结果表明:改进的模型对大目标的查全率和平均精度分别为99.70%和98.79%,调和均值为0.991;中目标的查全率和平均精度分别为98.02%和97.90%,调和均值为0.975,大目标和中目标相比于原模型性能几乎不变;小目标的查全率和平均精度为97.25%和96.86%,相比于原模型分别提高了20.96%和21.13%,调和均值0.973,相比于原模型提高了0.114。改进的模型检测速度为平均每张图片11.89 ms,模型参数量为14.4 MB,仅比原模型高了0.7 MB。因此,改进后的模型具有检测精度高、鲁棒性强、轻量化等特点,为实际环境复杂多变、数量庞大的密集原木端面检测提供了一种可行的方法。

关键词：目标检测密集原木端面检测 YOLOv5s BiFPN 小目标检测层

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

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

引用

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

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：

通借通还

建议与咨询 留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

请选择保存的检索档案： 新增检索档案 确定 取消

请选择收藏分类： 新增自定义分类 确定 取消

通借通还

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：