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基于多卷积神经网络融合的当归病虫害识别方法
被引量：
2
1
作者
郭标琦
王联国
《江苏农业学报》
CSCD
北大核心
2024年第1期121-129,共9页
针对目前当归产业病虫害识别方法缺失、人工提取特征存在主观因素及卷积神经网络训练需要大量数据等不足,提出1种基于多卷积神经网络融合的当归病虫害识别方法。构建当归常见病虫害数据集;选择在当归病虫害数据集中表现性能最好的ResNe...
针对目前当归产业病虫害识别方法缺失、人工提取特征存在主观因素及卷积神经网络训练需要大量数据等不足,提出1种基于多卷积神经网络融合的当归病虫害识别方法。构建当归常见病虫害数据集;选择在当归病虫害数据集中表现性能最好的ResNet50、InceptionNetV3、VGG19、DenseNet2014个网络作为模型融合的基学习器;使用XGBoost(极度梯度提升)算法作为元学习器,得到基于多卷积神经网络融合的当归病虫害识别模型。结果表明,该融合模型比单个卷积神经网络模型具有更高的识别准确率,并优于其他融合方法融合的模型,对当归病虫害识别的查准率、查全率、F 1值分别达到98.33%、97.14%、97.68%。本研究提出的基于XGBoost融合方法融合的模型实现了当归常见病虫害的精确分类,对常见病害的识别准确率达到98.33%,为当归产业提供了一种有效的病虫害识别方法。
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关键词
当归病虫害分类
卷积神经网络
极度
梯度
提升
(
xgboost
)
融合
方法
在线阅读
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职称材料
基于XGBoost算法的仿真混凝土材料配合比设计方法
被引量：
1
2
作者
邱云飞
牛志伟
郑人逢
《水电能源科学》
北大核心
2021年第12期164-167,196,共5页
针对传统仿真混凝土配制过程周期长、耗费成本高的问题,提出了一种快速设计仿真混凝土材料配合比的方法。基于现有仿真混凝土的研究成果,构建了仿真混凝土材料配比数据库;利用XGBoost算法对数据库中的数据信息进行训练,以不同配合比混...
针对传统仿真混凝土配制过程周期长、耗费成本高的问题,提出了一种快速设计仿真混凝土材料配合比的方法。基于现有仿真混凝土的研究成果,构建了仿真混凝土材料配比数据库;利用XGBoost算法对数据库中的数据信息进行训练,以不同配合比混凝土材料的抗压强度、弹性模量的预测值与实测值之间的决定系数作为目标函数,利用交叉验证和网格寻优建立仿真混凝土配合比计算模型;最后利用Python开发了仅需输入期望的抗压强度、弹性模量及允许误差即可设计出仿真混凝土材料配合比的程序。实际应用表明,仿真混凝土材料配合比设计程序运算速度快、精度高,计算的预测值与实测值吻合好,是一种方便快捷的新方法,并可大大缩短模型试验周期、降低试验成本。
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关键词
仿真混凝土
模型材料
极度
梯度
提升
(
xgboost
)
配合比设计
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职称材料
题名
基于多卷积神经网络融合的当归病虫害识别方法
被引量：
2
1
作者
郭标琦
王联国
机构
甘肃农业大学信息科学技术学院
出处
《江苏农业学报》
CSCD
北大核心
2024年第1期121-129,共9页
基金
甘肃省重点研发计划项目(21YF5GA088)。
文摘
针对目前当归产业病虫害识别方法缺失、人工提取特征存在主观因素及卷积神经网络训练需要大量数据等不足,提出1种基于多卷积神经网络融合的当归病虫害识别方法。构建当归常见病虫害数据集;选择在当归病虫害数据集中表现性能最好的ResNet50、InceptionNetV3、VGG19、DenseNet2014个网络作为模型融合的基学习器;使用XGBoost(极度梯度提升)算法作为元学习器,得到基于多卷积神经网络融合的当归病虫害识别模型。结果表明,该融合模型比单个卷积神经网络模型具有更高的识别准确率,并优于其他融合方法融合的模型,对当归病虫害识别的查准率、查全率、F 1值分别达到98.33%、97.14%、97.68%。本研究提出的基于XGBoost融合方法融合的模型实现了当归常见病虫害的精确分类,对常见病害的识别准确率达到98.33%,为当归产业提供了一种有效的病虫害识别方法。
关键词
当归病虫害分类
卷积神经网络
极度
梯度
提升
(
xgboost
)
融合
方法
Keywords
classification of Angelica sinensis diseases and insect pests
convolutional neural network
extreme gradient boosting(
xgboost
)fusion method
分类号
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
S24 [农业科学—农业电气化与自动化]
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职称材料
题名
基于XGBoost算法的仿真混凝土材料配合比设计方法
被引量：
1
2
作者
邱云飞
牛志伟
郑人逢
机构
河海大学水利水电学院
出处
《水电能源科学》
北大核心
2021年第12期164-167,196,共5页
基金
国家重点研发计划(2018YFC0407102)
中央高校基本科研业务费(2019B52714,B200205023)。
文摘
针对传统仿真混凝土配制过程周期长、耗费成本高的问题,提出了一种快速设计仿真混凝土材料配合比的方法。基于现有仿真混凝土的研究成果,构建了仿真混凝土材料配比数据库;利用XGBoost算法对数据库中的数据信息进行训练,以不同配合比混凝土材料的抗压强度、弹性模量的预测值与实测值之间的决定系数作为目标函数,利用交叉验证和网格寻优建立仿真混凝土配合比计算模型;最后利用Python开发了仅需输入期望的抗压强度、弹性模量及允许误差即可设计出仿真混凝土材料配合比的程序。实际应用表明,仿真混凝土材料配合比设计程序运算速度快、精度高,计算的预测值与实测值吻合好,是一种方便快捷的新方法,并可大大缩短模型试验周期、降低试验成本。
关键词
仿真混凝土
模型材料
极度
梯度
提升
(
xgboost
)
配合比设计
Keywords
simulated concrete
model material
xgboost
mix design
分类号
TV41 [水利工程—水工结构工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于多卷积神经网络融合的当归病虫害识别方法
郭标琦
王联国
《江苏农业学报》
CSCD
北大核心
2024
2
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于XGBoost算法的仿真混凝土材料配合比设计方法
邱云飞
牛志伟
郑人逢
《水电能源科学》
北大核心
2021
1
在线阅读
下载PDF
职称材料
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