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不同产地大红袍花椒香麻味差异分析
1
作者
张正军
姜抢平
+1 位作者
朱德琴
石亚鹏
《经济林研究》
北大核心
2024年第2期40-53,共14页
【目的】探究不同产地大红袍花椒香麻味差异,为大红袍花椒综合品质评价提供理论依据。【方法】选择四川汉源、四川茂汶、四川金阳、陕西韩城、陕西凤县、云南昭通、甘肃武都、甘肃庆阳大红袍花椒作为研究对象,以挥发性物质与麻味物质作...
【目的】探究不同产地大红袍花椒香麻味差异,为大红袍花椒综合品质评价提供理论依据。【方法】选择四川汉源、四川茂汶、四川金阳、陕西韩城、陕西凤县、云南昭通、甘肃武都、甘肃庆阳大红袍花椒作为研究对象,以挥发性物质与麻味物质作为香麻味指标,采用挥发油提取器、气相色谱-质谱联用仪、高效液相色谱仪进行检测。【结果】8个不同产地大红袍花椒挥发油含量为(17.80±1.30)~(26.20±0.80)mL·kg^(-1),挥发性成分种类为醛类、苯类、烯烃类、酮类、醇类、酸类、烷烃类、酯类,挥发性成分累计检出124种,共有挥发性成分29种,且不同产地大红袍花椒挥发性成分及相对含量存在差异;麻味物质含量为(105.97±0.34)~(156.81±0.44)mg·g^(-1),其中四川汉源的含量最高、甘肃庆阳的含量最低,4种山椒素中羟基-α-山椒素含量最高、羟基-γ-山椒素含量最低,且不同产地麻味物质成分存在差异;(5R)-1-甲基-5-丙-1-烯-2-基环己烯与四川汉源、四川茂汶相关性极显著,羟基-ε-山椒素与陕西韩城、陕西凤县相关性显著;反-2-辛烯醛与甘肃庆阳相关性极显著;经主成分分析,大红袍花椒优劣依次为四川汉源、甘肃武都、四川茂汶、陕西韩城、陕西凤县、四川金阳、云南昭通、甘肃庆阳,且四川金阳、云南昭通、甘肃庆阳产地大红袍花椒香麻味综合品质差异较小。【结论】8个不同产地大红袍花椒香麻味存在一定差异,其优劣依次为四川汉源、甘肃武都、四川茂汶、陕西韩城、陕西凤县、四川金阳、云南昭通、甘肃庆阳,且四川金阳、云南昭通、甘肃庆阳产地大红袍花椒香麻味综合品质差异较小。本研究结果可为食品、医疗卫生等行业原料选择提供依据。
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关键词
花椒
香麻味
挥发性物质
麻味物质
主成分分析
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职称材料
通道注意力与残差级联的图像超分辨率重建
被引量:
22
2
作者
蔡体健
彭潇雨
+1 位作者
石亚鹏
黄稷
《光学精密工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第1期142-151,共10页
为了改善图像超分辨率重建的效果,针对很多超分辨率重建方法中忽略了特征通道间相关信息以及网络数据传递中信息丢失问题,提出了一种通道注意力与残差级联超分辨率重构网络。首先,对输入的低分辨率图像进行浅层的特征提取;随后,通过残...
为了改善图像超分辨率重建的效果,针对很多超分辨率重建方法中忽略了特征通道间相关信息以及网络数据传递中信息丢失问题,提出了一种通道注意力与残差级联超分辨率重构网络。首先,对输入的低分辨率图像进行浅层的特征提取;随后,通过残差级联组提取深层特征,利用注意力模块自适应地对特征通道的权重进行校正,融合节点将残差级联组的输出特征和浅层特征进行级联融合,保证低分辨率图像的有效信息在网络传递中不被丢失;最后对提取到的特征信息进行亚像素重构。在不同基准数据集上的实验结果表明,不论从主观视觉上还是客观指标比较,所提方法都要优于其他方法,在Ur⁃ban100数据集上4倍超分辨率的PSNR指标提高了0.1 dB,这都表明该网络在图像超分辨率重建方面有不错的性能。
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关键词
卷积神经网络
图像超分辨率
注意力机制
级联
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职称材料
基于双通道变分自编码器的高光谱图像分类
3
作者
刘遵雄
石亚鹏
+1 位作者
彭潇雨
王毅宏
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2022年第2期244-251,共8页
针对现有高光谱图像变分自编码器(variational autoencoder,VAE)分类算法存在空间和光谱特征利用效率低的问题,提出一种基于双通道变分自编码器的高光谱图像深度学习分类算法。通过构建一维条件变分自编码器(conditional variational au...
针对现有高光谱图像变分自编码器(variational autoencoder,VAE)分类算法存在空间和光谱特征利用效率低的问题,提出一种基于双通道变分自编码器的高光谱图像深度学习分类算法。通过构建一维条件变分自编码器(conditional variational autoencoder,CVAE)特征提取框架和二维循环通道条件变分自编码(channel-recurrent conditional variational autoencoders,CRCVAE)特征提取框架分别提取高光谱图像的光谱特征和空间特征,将光谱特征向量和空间特征向量叠加形成空谱联合特征向量,将联合特征送入Softmax分类器中进行分类。在Indian pines和Pavia University两种高光谱数据集上进行了分析验证,实验结果显示,与其他算法相比,提出的算法在总分类精度、平均分类精度和Kappa系数等评价指标上至少提高了3.40、2.75和3.57个百分点,结果显示提出的算法得到了最高的分类精度和更好的可视化效果。
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关键词
深度学习
高光谱图像
分类
变分自编码器
空谱联合特征
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职称材料
红枫栽培技术
被引量:
2
4
作者
石亚鹏
《现代园艺》
2017年第11期67-67,28,共2页
红枫是一种美丽的观叶树种,叶形优美,红色鲜艳持久。常被用作公园绿地风景树及行道树,起到绿化美化环境的作用。本文主要介绍红枫的田间栽培技术及病虫害防治措施。
关键词
红枫
栽培
措施
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职称材料
细裂槭嫁接红枫技术
5
作者
石亚鹏
《现代园艺》
2018年第7期64-64,共1页
红枫是一种美丽的观叶树种,叶形优美,红色鲜艳持久,主要繁殖方式为嫁接繁育和扦插繁育。结合《红枫引种栽培及繁育技术研究》项目成果,总结了细裂槭做砧木嫁接红枫技术。
关键词
红枫
嫁接
技术
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职称材料
题名
不同产地大红袍花椒香麻味差异分析
1
作者
张正军
姜抢平
朱德琴
石亚鹏
机构
庆阳市林业科学研究所
陇南市经济林研究院花椒研究所
出处
《经济林研究》
北大核心
2024年第2期40-53,共14页
基金
中央财政林业科技推广示范项目(〔2022〕ZYTG016)。
文摘
【目的】探究不同产地大红袍花椒香麻味差异,为大红袍花椒综合品质评价提供理论依据。【方法】选择四川汉源、四川茂汶、四川金阳、陕西韩城、陕西凤县、云南昭通、甘肃武都、甘肃庆阳大红袍花椒作为研究对象,以挥发性物质与麻味物质作为香麻味指标,采用挥发油提取器、气相色谱-质谱联用仪、高效液相色谱仪进行检测。【结果】8个不同产地大红袍花椒挥发油含量为(17.80±1.30)~(26.20±0.80)mL·kg^(-1),挥发性成分种类为醛类、苯类、烯烃类、酮类、醇类、酸类、烷烃类、酯类,挥发性成分累计检出124种,共有挥发性成分29种,且不同产地大红袍花椒挥发性成分及相对含量存在差异;麻味物质含量为(105.97±0.34)~(156.81±0.44)mg·g^(-1),其中四川汉源的含量最高、甘肃庆阳的含量最低,4种山椒素中羟基-α-山椒素含量最高、羟基-γ-山椒素含量最低,且不同产地麻味物质成分存在差异;(5R)-1-甲基-5-丙-1-烯-2-基环己烯与四川汉源、四川茂汶相关性极显著,羟基-ε-山椒素与陕西韩城、陕西凤县相关性显著;反-2-辛烯醛与甘肃庆阳相关性极显著;经主成分分析,大红袍花椒优劣依次为四川汉源、甘肃武都、四川茂汶、陕西韩城、陕西凤县、四川金阳、云南昭通、甘肃庆阳,且四川金阳、云南昭通、甘肃庆阳产地大红袍花椒香麻味综合品质差异较小。【结论】8个不同产地大红袍花椒香麻味存在一定差异,其优劣依次为四川汉源、甘肃武都、四川茂汶、陕西韩城、陕西凤县、四川金阳、云南昭通、甘肃庆阳,且四川金阳、云南昭通、甘肃庆阳产地大红袍花椒香麻味综合品质差异较小。本研究结果可为食品、医疗卫生等行业原料选择提供依据。
关键词
花椒
香麻味
挥发性物质
麻味物质
主成分分析
Keywords
Zanthoxylum bungeanum
aroma-numb flavors
volatile substances
numb flavors substances
principal component analysis
分类号
S602.4 [农业科学—园艺学]
TS264.3 [轻工技术与工程—发酵工程]
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职称材料
题名
通道注意力与残差级联的图像超分辨率重建
被引量:
22
2
作者
蔡体健
彭潇雨
石亚鹏
黄稷
机构
华东交通大学信息工程学院
出处
《光学精密工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第1期142-151,共10页
基金
国家自然科学基金资助项目(No.61762037)
江西省重点研发计划资助项目(No.20203BBE53029)。
文摘
为了改善图像超分辨率重建的效果,针对很多超分辨率重建方法中忽略了特征通道间相关信息以及网络数据传递中信息丢失问题,提出了一种通道注意力与残差级联超分辨率重构网络。首先,对输入的低分辨率图像进行浅层的特征提取;随后,通过残差级联组提取深层特征,利用注意力模块自适应地对特征通道的权重进行校正,融合节点将残差级联组的输出特征和浅层特征进行级联融合,保证低分辨率图像的有效信息在网络传递中不被丢失;最后对提取到的特征信息进行亚像素重构。在不同基准数据集上的实验结果表明,不论从主观视觉上还是客观指标比较,所提方法都要优于其他方法,在Ur⁃ban100数据集上4倍超分辨率的PSNR指标提高了0.1 dB,这都表明该网络在图像超分辨率重建方面有不错的性能。
关键词
卷积神经网络
图像超分辨率
注意力机制
级联
Keywords
convolutional neural network
image super-resolution
attention mechanism
concatenation
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于双通道变分自编码器的高光谱图像分类
3
作者
刘遵雄
石亚鹏
彭潇雨
王毅宏
机构
华东交通大学信息工程学院
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2022年第2期244-251,共8页
基金
国家自然科学基金(61861017,61963017)。
文摘
针对现有高光谱图像变分自编码器(variational autoencoder,VAE)分类算法存在空间和光谱特征利用效率低的问题,提出一种基于双通道变分自编码器的高光谱图像深度学习分类算法。通过构建一维条件变分自编码器(conditional variational autoencoder,CVAE)特征提取框架和二维循环通道条件变分自编码(channel-recurrent conditional variational autoencoders,CRCVAE)特征提取框架分别提取高光谱图像的光谱特征和空间特征,将光谱特征向量和空间特征向量叠加形成空谱联合特征向量,将联合特征送入Softmax分类器中进行分类。在Indian pines和Pavia University两种高光谱数据集上进行了分析验证,实验结果显示,与其他算法相比,提出的算法在总分类精度、平均分类精度和Kappa系数等评价指标上至少提高了3.40、2.75和3.57个百分点,结果显示提出的算法得到了最高的分类精度和更好的可视化效果。
关键词
深度学习
高光谱图像
分类
变分自编码器
空谱联合特征
Keywords
deep learning
hyperspectral image
classification
variational autoencoder
spatial-spectral feature
分类号
TP751 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
红枫栽培技术
被引量:
2
4
作者
石亚鹏
机构
庆阳市林业科学研究所
出处
《现代园艺》
2017年第11期67-67,28,共2页
文摘
红枫是一种美丽的观叶树种,叶形优美,红色鲜艳持久。常被用作公园绿地风景树及行道树,起到绿化美化环境的作用。本文主要介绍红枫的田间栽培技术及病虫害防治措施。
关键词
红枫
栽培
措施
分类号
S792.35 [农业科学—林木遗传育种]
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职称材料
题名
细裂槭嫁接红枫技术
5
作者
石亚鹏
机构
庆阳市林业科学研究所
出处
《现代园艺》
2018年第7期64-64,共1页
文摘
红枫是一种美丽的观叶树种,叶形优美,红色鲜艳持久,主要繁殖方式为嫁接繁育和扦插繁育。结合《红枫引种栽培及繁育技术研究》项目成果,总结了细裂槭做砧木嫁接红枫技术。
关键词
红枫
嫁接
技术
分类号
S687 [农业科学—观赏园艺]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
不同产地大红袍花椒香麻味差异分析
张正军
姜抢平
朱德琴
石亚鹏
《经济林研究》
北大核心
2024
0
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职称材料
2
通道注意力与残差级联的图像超分辨率重建
蔡体健
彭潇雨
石亚鹏
黄稷
《光学精密工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021
22
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
基于双通道变分自编码器的高光谱图像分类
刘遵雄
石亚鹏
彭潇雨
王毅宏
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2022
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
4
红枫栽培技术
石亚鹏
《现代园艺》
2017
2
在线阅读
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职称材料
5
细裂槭嫁接红枫技术
石亚鹏
《现代园艺》
2018
0
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职称材料
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