检索结果-内蒙古大学图书馆

福建商学院学报 2021年第3期 55-65页

作者：刘秋金杨思崟刘伟国张瑞琛福州工商学院商学院福建福州350715 福建农林大学计算机与信息学院福建福州350002 福建农林大学经济管理学院福建福州350002 云南农业大学资源与环境学院云南昆明650100

减税政策是政府调节企业发展的重要手段。选取2010-2019年共1286家高新技术企业数据,借助双重差分模型、变截距面板数据模型,探究减税政策前后对高新技术企业全要素生产率及其分解指标的影响程度。研究发现,减税政策对高新技术企业全要... 详细信息

减税政策是政府调节企业发展的重要手段。选取2010-2019年共1286家高新技术企业数据,借助双重差分模型、变截距面板数据模型,探究减税政策前后对高新技术企业全要素生产率及其分解指标的影响程度。研究发现,减税政策对高新技术企业全要素生产率和技术进步有正向作用,但对大型高新技术企业的技术效率有一定的负向作用,即减税政策有助于高新技术企业全要素生产率的提升。财政部、地方政府及财政厅应继续贯彻落实更大规模的减税政策;高新技术企业也要充分发挥政策优势,结合自身的战略规划,合理优化资源配置,重视技术效率的转换,进而提高技术效率。

关键词：减税政策高新技术企业全要素生产率双重差分模型

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基于深度学习和无人机遥感技术的玉米雄穗检测研究

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福建农业学报 2020年第4期35卷 456-464页

作者：梁胤豪陈全董彩霞杨长才西北大学数学学院陕西西安710127 福建农林大学农林大数据研究院福建福州350002 福建农林大学计算机与信息学院/数字福建农林大数据研究所福建福州350002 智慧农林福建省高校重点实验室福建福州350002

【目的】玉米雄穗在玉米的生长过程和最终产量中起关键作用,使用无人机采集玉米抽穗期的RGB图像,研究不同的目标检测算法,构建适用于无人机智能检测玉米雄穗的模型,自动计算图像中雄穗的个数。【方法】使用无人飞行器(UAV)在25 m飞行高... 详细信息

【目的】玉米雄穗在玉米的生长过程和最终产量中起关键作用,使用无人机采集玉米抽穗期的RGB图像,研究不同的目标检测算法,构建适用于无人机智能检测玉米雄穗的模型,自动计算图像中雄穗的个数。【方法】使用无人飞行器(UAV)在25 m飞行高度下获得大量玉米抽穗时期的RGB图像,裁剪并标注出图像中玉米雄穗的位置和大小,训练数据和测试数据按照3:1的比例划分数据集;在深度学习框架MXNet下,利用这些数据集,分别训练基于ResNet50的Faster R-CNN、基于ResNet50的SSD、基于mobilenet的SSD和YOLOv3等4种模型,对比4种模型的准确率、检测速度和模型大小。【结果】使用无人机采集了236张图像,裁剪成1024×1024大小的图片,去除成像质量差的图像,利用标注软件labelme获得100张标注的玉米雄穗数据集;最终得到4个模型的mAP值分别为0.73、0.49、0.58和0.72。在测试数据集上进行测试,Faster R-CNN模型的准确率最高为93.79%,YOLOv3的准确率最低,仅有20.04%,基于ResNet50的SSD和基于mobilenet的SSD分别为89.9%和89.6%。在识别的速度上,SSD_mobilenet最快(8.9 samples·s^−1),Faster R-CNN最慢(2.6 samples·s^−1),YOLOv3检测速度为3.47 samples·s^−1,SDD_ResNet50检测速度为7.4 samples·s^−1。在模型大小上,YOLO v3的模型最大,为241 Mb,SSD_mobilenet的模型最小,为55.519 Mb。【结论】由于无人机的机载平台计算资源稀缺,综合模型的速度、准确率和模型大小考虑,SSD_mobilenet最适于部署在无人机机载系统上用于玉米雄穗的检测。

关键词：无人机目标检测玉米雄穗

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改革开放40年中国林业经济可视化研究

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福建工程学院学报 2021年第1期19卷 37-42页

作者：张瑞琛刘秋金杨思崟章福东刘伟国福建农林大学管理学院福建福州350002 福建农林大学计算机与信息学院福建福州350002 生态与资源统计福建省高校重点实验室福建福州350002 云南农业大学资源与环境学院云南普洱665099

基于文献特征分析、高频词分析、聚类分析和战略坐标分析,对中国知网收录的1800篇林业经济研究文献数据进行可视化研究,发现中国林业经济研究主要分为森林资源经济研究、森林资源与生态效益研究、林业经济可持续性发展对策研究、林业低... 详细信息

基于文献特征分析、高频词分析、聚类分析和战略坐标分析,对中国知网收录的1800篇林业经济研究文献数据进行可视化研究,发现中国林业经济研究主要分为森林资源经济研究、森林资源与生态效益研究、林业经济可持续性发展对策研究、林业低碳经济研究四大热门研究方向。通过战略坐标分析和文献分析,进一步挖掘研究的热度和潜在价值,发现低碳经济是当前林业经济研究的重点关注对象、林业经济可持续发展研究前景较好、森林资源与生态效益研究相对匮乏,新时期需重点关注其研究动态,并丰富研究广度与深度。

关键词：林业经济可视化高频词分析聚类分析战略坐标分析

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基于无人机多光谱与PSPNet深度学习算法的红树林树种分类

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林业勘察设计 2024年第3期44卷 1-6页

作者：吴玉琪苏越赵国帅余文森吴可欣高雯娜杨诺诚福建农林大学计算机与信息学院福建福州350002 福建农林大学智慧农林福建省高校重点实验室福建福州350002 福建省林业调查规划院福建福州350003 武夷学院数学与计算机学院福建南平354300

选取漳江口红树林湿地为研究区,以无人机多光谱影像为数据源,基于面向对象多尺度分割提取多种特征,并利用RF-RFE算法进行特征筛选,运用多种机器学习和PSPNet深度学习算法对红树林树种进行精细分类。基于面向对象—PSPNet深度学习算法的... 详细信息

选取漳江口红树林湿地为研究区,以无人机多光谱影像为数据源,基于面向对象多尺度分割提取多种特征,并利用RF-RFE算法进行特征筛选,运用多种机器学习和PSPNet深度学习算法对红树林树种进行精细分类。基于面向对象—PSPNet深度学习算法的红树林树种分类的总体精度和Kappa系数最优,分别为91.33%和0.87。

关键词：红树林树种分类无人机多光谱面向对象深度学习

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基于微生物燃料电池供能的无线温度传感系统设计

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农业工程学报 2019年第12期35卷 209-216页

作者：罗志聪王帅唐家桓李景虎叶大鹏福建农林大学机电工程学院福州350002 现代农业装备福建省高校工程研究中心福州350002 福建农林大学资源与环境学院福州350002 福建农林大学计算机与信息学院福州350002

微生物燃料电池(microbial full cell,MFC)是利用微生物作为生物催化剂将碳水化合物转化为电能的装置。针对MFC输出电压低、功率小、内阻大的特点,该文研制了一种具有最大功率点跟踪(maximum power point tracking,MPPT)功能的能量收集... 详细信息

微生物燃料电池(microbial full cell,MFC)是利用微生物作为生物催化剂将碳水化合物转化为电能的装置。针对MFC输出电压低、功率小、内阻大的特点,该文研制了一种具有最大功率点跟踪(maximum power point tracking,MPPT)功能的能量收集电路和两级升压电路;基于MSP430和CC2500芯片设计了环境温度传感系统。测试结果表明,MFC的输出电压维持在316~390 mV范围内,实现了最大输出功率的跟踪,MPPT电路和升压电路分别输出1.1和3.5 V电压;无线温度传感器以每13 ms的周期将环境温度无线传输到远程终端,验证了环境温度传感系统在最大功率点处对无线传感器网络节点供电工作的可行性,可为实现MFC主动式能量收集提供参考。

关键词：传感器设计农业信息化微生物燃料电池最大功率点跟踪

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盗窃犯罪多时空尺度分布格局及其影响因素分析——以FZ市为例

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赤峰学院学报（自然科学版） 2021年第10期37卷 30-34页

作者：代爱华黄雨菲曾宪海福建警察学院刑事科学技术系福建福州350007 福建农林大学计算机与信息学院福建福州350002 福建省公安厅刑技总队福建福州350003

针对明确犯罪时空特征及其影响因素对预防犯罪维护社会秩序具有重要作用,本研究以FZ市为研究对象,分析盗窃犯罪在多时空尺度的分布格局及其影响因素,以揭示盗窃犯罪的驱动机制。基于显著性检验与核密度的分析表明,在“日”“周”“月”... 详细信息

针对明确犯罪时空特征及其影响因素对预防犯罪维护社会秩序具有重要作用,本研究以FZ市为研究对象,分析盗窃犯罪在多时空尺度的分布格局及其影响因素,以揭示盗窃犯罪的驱动机制。基于显著性检验与核密度的分析表明,在“日”“周”“月”“季度”和“季节”等多个时间尺度下,盗窃犯罪存在明显的差异性;在空间尺度上,盗窃犯罪空间异质性明显且成圈层结构分布;盗窃犯罪的时空分布格局受环境因素、社会经济因素以及犯罪主体意识多重因素影响,各因素间交互耦合共同作用使得盗窃犯罪产生时空差异性。本研究可为维护治安与防控盗窃犯罪提供一定的参考和借鉴。

关键词：盗窃犯罪犯罪地理学时空分布格局犯罪热点多尺度

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福州市环境承载力变化动态仿真研究

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福建师范大学学报（自然科学版） 2020年第3期36卷 90-98页

作者：胡典旷开金刘金福福建农林大学计算机与信息学院福建福州350002 生态与资源统计福建省高校重点实验室福建福州350002 福建江夏学院金融学院福建福州350108

采用系统动力学原理,理顺不同系统间复杂关系,构建整个系统动力学环境承载力仿真模型,预测福州市生态环境未来变化趋势.根据福州市发展政策,以不同经济发展情况、环保投入设置3种情形,模拟福州市(2018-2022年)区域环境状况,分析适合于... 详细信息

采用系统动力学原理,理顺不同系统间复杂关系,构建整个系统动力学环境承载力仿真模型,预测福州市生态环境未来变化趋势.根据福州市发展政策,以不同经济发展情况、环保投入设置3种情形,模拟福州市(2018-2022年)区域环境状况,分析适合于福州市最佳情形.结果表明,以经济稳定发展、人口稳定增长、环保投入稳定作为参照情形1,污染物排放量未明显改善;经济优先为情形2,不仅经济较好发展、环保资金投入也随之提升,污染物排放量大幅减少;经济发展放缓为情形3,经济增长最慢,污染物排放减少量不及情形2.其结果为今后决策管理部门在预警和改善生态环境方面提供科学依据.

关键词：环境承载力系统动力学仿真预测福州市

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基于CiteSpace的格氏栲知识图谱分析

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中国农学通报 2021年第16期37卷 156-164页

作者：柯志成连海峰何中声刘金福陈奕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 福建省资源环境空间信息统计研究中心福州350002 福建农林大学林学院福州350002 福建农林大学海峡自然保护区研究中心福州350002

采用CiteSpace Ⅴ软件对中国知网数据库中1980—2019年166篇关于格氏栲研究领域的文献进行可视化研究分析,根据发文作者、研究机构、基金来源、期刊来源和关键词的分布情况绘制知识图谱,以呈现格氏栲研究领域目前的研究现状、发展历程... 详细信息

采用CiteSpace Ⅴ软件对中国知网数据库中1980—2019年166篇关于格氏栲研究领域的文献进行可视化研究分析,根据发文作者、研究机构、基金来源、期刊来源和关键词的分布情况绘制知识图谱,以呈现格氏栲研究领域目前的研究现状、发展历程和潜在的研究趋势。此外,还对Web of Science核心合集数据库中的15篇SCI文献进行对比研究。研究结果表明:(1)格氏栲研究主要围绕格氏栲、土壤肥力、人工林、天然林、杉木和林窗等主题展开;(2)刘金福、洪伟、杨玉盛、何中声和陈光水是该研究领域具有影响力的作者;(3)福建农林大学(原福建林学院)、福建师范大学、福建三明格氏栲自然保护区是该领域主要的研究机构;(4)高刊载量期刊有《福建林学院学报》、《生态学报》、《林业科技》、《福建林业科技》;(5)格氏栲天然林、土壤肥力、人工林、物种多样性、杉木和林窗为近40年的研究热点,预测会出现研究杉木、林窗和格氏栲凋落物的热潮。

关键词：格氏栲 CiteSpace 知识图谱可视化研究热点研究趋势

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智能电网大数据异常状态实时监测仿真

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计算机仿真 2019年第3期36卷 364-367页

作者：刘庆连王雪平福建农林大学计算机与信息学院福建福州350002

智能电网在长期运行的情况下,会因其内部或者外部因素受到干扰而发生异常,研究出一种能够有效的智能电网大数据流异常状态自动监测方法是非常重要的。针对当前方法存在的监测速度慢,准确率低的问题,提出了一种基于熵序列的智能电网数据... 详细信息

智能电网在长期运行的情况下,会因其内部或者外部因素受到干扰而发生异常,研究出一种能够有效的智能电网大数据流异常状态自动监测方法是非常重要的。针对当前方法存在的监测速度慢,准确率低的问题,提出了一种基于熵序列的智能电网数据流异常状态监测方法。方法需要在智能电网的大数据流中提取出一段数据流,并选择一个窗口,计算当前考察窗口相对于参考窗口的强度比率,并对其进行异常判定,完成对异常模式的获取。将异常模式中获取的数据流做为监测样本,通过熵序列对智能电网的数据流异常状态进行监测,将监测出的异常数据流进行提取,实现对智能电网大数据流异常状态自动监测。实验结果表明,与当前方法比较基于熵序列的智能电网数据流异常状态监测方法具有较高的监测精度,实用性较强。

关键词：智能电网大数据流异常状态自动监测

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结合深度卷积网络及光学图像的降雨强度识别

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福建农林大学学报（自然科学版） 2020年第4期49卷 567-576页

作者：洪思弟赖绍钧林志玮丁启禄刘金福福建农林大学计算机与信息学院福建福州350002 福州市气象局福建福州350014 福建农林大学林学院福建福州350002 福建农林大学林学博士后流动站福建福州350002 福建农林大学海峡自然保护区研究中心福建福州350002 生态与资源统计福建省高校重点实验室福建福州350002

基于降雨图像数据,依据降雨量划分不同的降雨强度;结合深度神经网络理论建立降雨强度识别模型,对降雨强度进行实时监测与预警.首先,通过福州市8个气象站点获取降雨图像及其对应的降雨量数据;其次,依据降雨强度对降雨图像进行分类,共分为... 详细信息

基于降雨图像数据,依据降雨量划分不同的降雨强度;结合深度神经网络理论建立降雨强度识别模型,对降雨强度进行实时监测与预警.首先,通过福州市8个气象站点获取降雨图像及其对应的降雨量数据;其次,依据降雨强度对降雨图像进行分类,共分为6个等级,并将数据分为白天图像和晚上图像2个数据集;最后,采用DenseNet深度卷积神经网络构建降雨强度识别模型.结果表明:(1)各气象站点降雨强度的识别精度均高于80%,识别精度不存在明显差异;(2)白天降雨图像的识别精度高于晚上;(3)白天和晚上图像存在特征差异,使其识别精度在不同网络层数上的变化趋势不一致;(4)数据量不均衡将会影响模型总体的识别精度.表明基于降雨图像的DenseNet降雨强度识别模型具有良好的数据适应性及准确的识别结果.

关键词：降雨强度识别深度卷积网络 DenseNet网络

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