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基于三维点云的小麦叶片曲面参数化重建方法
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作者 朱顺尧 瞿宏俊 +2 位作者 夏倩 郭维 郭亚 《智慧农业(中英文)》 2025年第1期85-96,共12页
[目的/意义]植物叶形是植物结构形状的重要组成部分。叶片三维结构模型的建立有助于模拟和分析植物生长。针对三维结构表示与数学模型参数的互操作性,本研究提出了一套参数驱动的具有互操作性的小麦叶片点云反演模型。[方法]利用参数化... [目的/意义]植物叶形是植物结构形状的重要组成部分。叶片三维结构模型的建立有助于模拟和分析植物生长。针对三维结构表示与数学模型参数的互操作性,本研究提出了一套参数驱动的具有互操作性的小麦叶片点云反演模型。[方法]利用参数化建模技术,建立具有7个特征参数的小麦叶片参数化曲面模型。基于小麦叶片三维点云对模型参数进行反演估计,实现叶片曲面的逆向参数化构建。为验证该方法可靠性,使用Chamfer距离评估重建点云与原点云间差异度。[结果和讨论]该模型能有效地重建小麦叶片,对于实测数据基于点云的参数化重建结果的平均偏差约为1.2 mm,具有较高的精度。重构模型与点云具有互操作性,可以灵活调整模型参数,生成形状相近的叶簇。反演参数具有较高的可解释性,可用于点云时间序列的一致、连续地估计。[结论]该模型对叶片的一些细节特征进行了适度的简化,只需要少量的参数就可以还原叶片的几何形状。该方法不仅简单、直接、高效,而且得到的参数几何意义更明确,具有可编辑性和可解释性,对小麦叶片的模拟分析和数字孪生具有重要的应用价值。 展开更多
关键词 小麦叶片 曲面参数化 三维点云 点云重建 参数反演 数字孪生
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时空关联的Transformer骨架行为识别 被引量:4
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作者 卢先领 杨嘉琦 《信号处理》 CSCD 北大核心 2024年第4期766-775,共10页
目前主流的骨架行为识别方法采取关节流、骨骼流及其对应的运动流作为多流网络分别进行训练,造成训练成本高,另外,在特征提取过程中,忽略了对复杂时空依赖关系的建模,以及在时域上的信息交流采取大尺度卷积,导致聚合大量冗余信息。针对... 目前主流的骨架行为识别方法采取关节流、骨骼流及其对应的运动流作为多流网络分别进行训练,造成训练成本高,另外,在特征提取过程中,忽略了对复杂时空依赖关系的建模,以及在时域上的信息交流采取大尺度卷积,导致聚合大量冗余信息。针对以上问题,提出一种时空关联的Transformer骨架行为识别方法。首先,构建运动融合模块,以关节流和骨骼流作为双流输入,在特征级别将各自的运动信息进行融合,减少单独训练运动流的成本;其次,提出移位Transformer模块,利用时间移位操作混合时空信息的特性,配合Transformer低成本地捕获短期时空依赖关系;然后,设计多尺度时间卷积进行时域长期信息交流;最后,融合双流得分获得最终分类预测。在大规模数据集NTU RGB+D以及NTU RGB+D 120上进行实验,结果表明,该模型在NTU RGB+D数据集的两种评价标准X-Sub和X-View上分别达到了91.5%和96.3%的识别准确率,在NTU RGB+D 120数据集两种评价标准X-Sub和X-Set上分别达到了87.2%和89.3%的识别准确率,本文所提方法的识别准确率相对主流骨架行为识别方法有明显提升,验证了模型的有效性和通用性。 展开更多
关键词 Transformer网络 人体骨架 多尺度卷积 运动信息 动作识别
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ESD保护电路在HDMI板级信号完整性中的影响分析及其布局优化研究 被引量:2
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作者 王淼 李嘉豪 +1 位作者 汤浩 郭亚 《现代电子技术》 北大核心 2024年第8期68-74,共7页
为了解决HDMI接入ESD保护电路后信号完整性受破坏等问题,从器件的空间布局对HDMI信号完整性影响进行研究分析,同时考虑了瞬态电压抑制(TVS)高频寄生参数的影响,搭建了ESD放电模型和TVS高频等效电路模型,并对其可靠性进行了验证。从差分... 为了解决HDMI接入ESD保护电路后信号完整性受破坏等问题,从器件的空间布局对HDMI信号完整性影响进行研究分析,同时考虑了瞬态电压抑制(TVS)高频寄生参数的影响,搭建了ESD放电模型和TVS高频等效电路模型,并对其可靠性进行了验证。从差分器件接入信号线旋转角度和彼此间错开距离研究其对信号完整性的影响,设计了25套不同夹角和4套不同错开距离的板级模型,在不同特性的传输频率下进行S参数仿真,并从中选取出垂直型、水平型、错开型三种具有代表性的空间布局模型,利用有限元仿真得到差分信号线的S参数和眼图。仿真结果表明,垂直型排布相比于其他两种典型空间布局,回波损耗平均降低了248.1%,插入损耗平均降低了20.6%,眼图的眼宽和眼高在三种空间布局中最大。研究成果为PCB静电放电保护电路分析与设计提供了布局优化指导。 展开更多
关键词 静电放电(ESD) HDMI 信号完整性 空间布局优化 瞬态电压抑制(TVS) S参数 有限元仿真
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基于特征选择和组合模型的短期电力负荷预测 被引量:13
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作者 徐宇颂 邹山花 卢先领 《中国电力》 CSCD 北大核心 2022年第7期121-127,共7页
提出基于特征选择和组合模型的短期电力负荷预测方法。首先将特征向量按特点分为2类,分别使用斯皮尔曼相关系数、最大相关最小冗余算法进行选择,依据贝叶斯信息量准则确定最优特征向量维度。然后使用3个不同的核函数建立单核递归支持向... 提出基于特征选择和组合模型的短期电力负荷预测方法。首先将特征向量按特点分为2类,分别使用斯皮尔曼相关系数、最大相关最小冗余算法进行选择,依据贝叶斯信息量准则确定最优特征向量维度。然后使用3个不同的核函数建立单核递归支持向量回归模型并完成预测。最后构建神经网络,进行实验分析。仿真结果表明所提方法具有较高的预测精度与鲁棒性。 展开更多
关键词 短期负荷预测 支持向量回归 浅层神经网络 组合模型
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融合空洞卷积神经网络与层次注意力机制的中文命名实体识别 被引量:14
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作者 陈茹 卢先领 《中文信息学报》 CSCD 北大核心 2020年第8期70-77,共8页
该文针对现有的命名实体识别(named entity recognition,NER)模型未考虑到文本层次化结构对实体识别的重要作用,以及循环神经网络受其递归性的限制导致计算效率低下等问题,构建了IDC-HSAN模型(Iterated Dilated Convolutions Neural Net... 该文针对现有的命名实体识别(named entity recognition,NER)模型未考虑到文本层次化结构对实体识别的重要作用,以及循环神经网络受其递归性的限制导致计算效率低下等问题,构建了IDC-HSAN模型(Iterated Dilated Convolutions Neural Networks and Hierarchical Self-attention Network)。该模型通过迭代的空洞卷积神经网络(ID-CNN)充分利用GPU的并行性大大降低了使用长短时记忆网络的时间代价。然后,采用层次化注意力机制捕获重要的局部特征和全局上下文中的重要语义信息。此外,为了丰富嵌入信息,加入了偏旁部首信息。最后,在不同领域数据集上的实验结果表明,IDC-HSAN模型能够从文本中获取有用的实体信息,和传统的深度网络模型、结合注意力机制的命名实体识别模型相比识别效果有所提升。 展开更多
关键词 注意力机制 迭代空洞卷积神经网络 中文命名实体识别
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结合时空注意力机制和自适应图卷积网络的骨架行为识别 被引量:5
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作者 张家想 刘如浩 +1 位作者 金辰曦 卢先领 《信号处理》 CSCD 北大核心 2021年第7期1226-1234,共9页
针对骨架行为识别对时空特征提取不充分以及难以捕捉全局上下文信息的问题,研究了一种将时空注意力机制和自适应图卷积网络相结合的人体骨架行为识别方案。首先,构建基于非局部操作的时空注意力模块,辅助模型关注骨架序列中最具判别性... 针对骨架行为识别对时空特征提取不充分以及难以捕捉全局上下文信息的问题,研究了一种将时空注意力机制和自适应图卷积网络相结合的人体骨架行为识别方案。首先,构建基于非局部操作的时空注意力模块,辅助模型关注骨架序列中最具判别性的帧和区域;其次,利用高斯嵌入函数和轻量级卷积神经网络的特征学习能力,并考虑人体先验知识在不同时期的影响,构建自适应图卷积网络;最后,将自适应图卷积网络作为基本框架,并嵌入时空注意力模块,与关节信息、骨骼信息以及各自的运动信息构建双流融合模型。该算法在NTU RGB+D数据集的两种评价标准下分别达到了90.2%和96.2%的准确率,在大规模的数据集Kinetics上体现出模型的通用性,验证了该算法在提取时空特征和捕捉全局上下文信息上的优越性。 展开更多
关键词 人体骨架 行为识别 非局部块 注意力机制 图卷积网络
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基于文献计量学与知识图谱的中华绒螯蟹研究进展与趋势分析 被引量:8
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作者 钟梅英 郭亚 +2 位作者 胡凯 蒋永年 蒲应燕 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第3期311-322,共12页
中华绒螯蟹凭借其较高的经济价值和较高的营养品质引起国内外学者对其进行各项研究,但缺乏世界范围的系统性文献计量学分析与知识图谱研究以帮助快速掌握该领域的研究动态。该研究基于科学引文数据库(Web of Science,Wo S)和中国知网数... 中华绒螯蟹凭借其较高的经济价值和较高的营养品质引起国内外学者对其进行各项研究,但缺乏世界范围的系统性文献计量学分析与知识图谱研究以帮助快速掌握该领域的研究动态。该研究基于科学引文数据库(Web of Science,Wo S)和中国知网数据库(China National Knowledge Infrastructure,CNKI),根据科学计量学中的本地总引用分数和全球总引用分数等指标、以及共词网络、共被引网络、共同作者网络、期刊双图叠加分析、时间线图谱等知识图谱方法对相关领域的研究进行分析。结果表明,该研究领域属于活跃的研究领域,其中中国和美国是最活跃的国家,且最活跃的10所研究机构中有8所来自中国;该领域的研究热点主要集中在基因表达、免疫反应等生物信息学研究,生长性能、营养成分分析等生物化学研究以及人工育苗、病虫害防治、养殖模式等生态养殖研究;在未来的研究中,有走向绿色化、生态化、数字化、智能化的发展趋势。该研究为全面了解中华绒螯蟹研究领域的整体研究现状以及发展趋势提供了参考依据。 展开更多
关键词 水产养殖 知识图谱 中华绒螯蟹 文献分析 科学计量学
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中国东北三省玉米对气候的时空响应研究 被引量:2
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作者 李志伟 付丽疆 +2 位作者 郭维 夏倩 郭亚 《农业工程技术》 2023年第23期16-19,共4页
东北三省区域是中国的粮仓,玉米产量约占全国的30%,随着气候的变化,研究玉米对气候变化的响应十分重要,但目前缺少东北玉米对气候因素响应的时空分析研究。针对该问题,该文结合温度、降水、风速、玉米的日光诱导叶绿素荧光(SIF)和产量... 东北三省区域是中国的粮仓,玉米产量约占全国的30%,随着气候的变化,研究玉米对气候变化的响应十分重要,但目前缺少东北玉米对气候因素响应的时空分析研究。针对该问题,该文结合温度、降水、风速、玉米的日光诱导叶绿素荧光(SIF)和产量从空间与时间两个维度探讨东北三省玉米在多气候变量下的时空响应。结果表明:(1)中国东北区域玉米种植区生长期(4-10月)的温度呈现每年上升0.03℃,风速下降0.01m/s,而降水变化波动较大;(2)从1982年到2014年,随着气候的变化以及种植方式的改变和优秀品种的选择,东北三省玉米种植区近98%的区域玉米产量呈现增加趋势;(3)通过在时空维度上的偏相关性分析表明,温度是玉米产量增加的主要气候因素,而玉米对降水的需求不大,几乎不影响产量的变化趋势,风对玉米的产量呈现负影响,仅小部分区域阻碍玉米产量的增加。 展开更多
关键词 玉米产量 日光诱导叶绿素荧光(SIF) 时空响应 气候变化
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小型光谱仪的白酒掺假检测系统研发 被引量:2
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作者 李展鸿 刘娟 +2 位作者 袁山 钟梅英 郭亚 《现代电子技术》 2022年第2期43-48,共6页
小型光谱仪分辨率低,现场测试环境复杂,使得适合大型光谱仪的检测方法不一定能够直接适用于小型光谱仪,为此有必要研究与开发基于小型光谱仪的食品质量检测系统。该系统针对白酒的典型掺假问题(掺水、工业酒精),基于TI DLP NIR scan Nan... 小型光谱仪分辨率低,现场测试环境复杂,使得适合大型光谱仪的检测方法不一定能够直接适用于小型光谱仪,为此有必要研究与开发基于小型光谱仪的食品质量检测系统。该系统针对白酒的典型掺假问题(掺水、工业酒精),基于TI DLP NIR scan Nano微型光谱检测模块、定制化光纤、3D打印、手机应用程序等开发便携式白酒光谱测试系统,并利用支持向量机(Support Vector Machine,SVM)和反向传播(Back Propagation,BP)神经网络,研究基于小型光谱仪获得的光谱信号的白酒掺假类型和掺假度识别方法,并考虑背景光差异和隔瓶测的影响。使用三种不同酒精度的白酒样品掺入0~50%的水或工业酒精在多种场景下的1206个光谱数据对开发的系统进行了验证。研究结果表明,该系统能够自动识别掺假种类(隔瓶测结果准确度为89.22%)和掺假度(室内环境光隔瓶检测掺工业酒精样本的拟合值与实际值的相关系数分别为0.9683,0.9792,0.8371;掺水的相关系数分别为0.9696,0.9795,0.9615),并且对于白酒掺假检测和研究小型化的食品质检系统有重要的参考价值。 展开更多
关键词 白酒掺假检测 系统设计 小型光谱仪 隔瓶检测 食品质量检测 系统验证
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基于长短时记忆网络(LSTM)的蟹塘溶解氧估算优化方法 被引量:9
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作者 朱南阳 吴昊 +3 位作者 尹达恒 王志强 蒋永年 郭亚 《智慧农业》 2019年第3期67-76,共10页
水中溶解氧含量低会影响螃蟹的成活率,保证低溶解氧时刻溶解氧的预测精度非常重要。目前,溶解氧传感器价格昂贵且易遭受腐蚀,因此通过相关变量来间接估计溶解氧浓度有重要的意义。本研究在长短时记忆网络(LSTM)模型的基础上,优化LSTM反... 水中溶解氧含量低会影响螃蟹的成活率,保证低溶解氧时刻溶解氧的预测精度非常重要。目前,溶解氧传感器价格昂贵且易遭受腐蚀,因此通过相关变量来间接估计溶解氧浓度有重要的意义。本研究在长短时记忆网络(LSTM)模型的基础上,优化LSTM反向传播时的损失函数,提出了提高低溶解氧含量估算精度的溶解氧预测模型(LDO-LSTM)。LDO-LSTM的损失函数是在平均绝对百分比误差(MAPE)基础上,根据溶解氧值的变化趋势和溶解氧浓度大小,分别赋予不同权值的权重函数,并通过均方根误差(RMSE)和平均绝对百分比误差(MAPE)来评估LDO-LSTM和LSTM在不同范围的溶解氧估算能力。对模型的测试试验结果表明:在溶解氧高于6mg/L时,LDO-LSTM和LSTM的RMSE、MAPE差值稳定在0.1左右;在溶解氧低于6mg/L时,LDO-LSTM的RMSE值和MAPE值分别比LSTM低0.25和0.139,说明了LDO-LSTM网络不但可以保证整体溶氧预测精度,而且能够提高较低溶解氧值的估算精度。本研究对于降低水产养殖成本、提高溶解氧估算精度有着重要的作用。 展开更多
关键词 溶解氧 长短时记忆网络 损失函数 平均绝对百分比误差
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基于PADC-PCNN与平稳小波变换多焦距绿色植株图像融合算法
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作者 李嘉豪 瞿宏俊 +2 位作者 高名喆 仝德之 郭亚 《智慧农业(中英文)》 CSCD 2023年第3期121-131,共11页
[目的/意义]构建绿色植株三维点云模型需大量清晰图像,受镜头景深限制,在采集大纵深植株图像时图像会部分失焦,导致出现边缘模糊、纹理细节丢失等问题,现有的处理算法难以兼顾处理质量和处理速度。本研究目的是提出一种新型算法,提高融... [目的/意义]构建绿色植株三维点云模型需大量清晰图像,受镜头景深限制,在采集大纵深植株图像时图像会部分失焦,导致出现边缘模糊、纹理细节丢失等问题,现有的处理算法难以兼顾处理质量和处理速度。本研究目的是提出一种新型算法,提高融合图像质量问题的同时兼顾处理速度。[方法]提出了一种基于非下采样剪切波变换(Non-Subsampled Shearlet Transform,NSST)的参数自适应双通道脉冲耦合神经网络(Parameter Adaptation Dual Channel Pulse Coupled Neural Network,PADC-PCNN)与平稳小波变换(Stationary Wavelet Transform,SWT)的植株图像融合方法。首先对植株的RGB图像进行通道分离,针对含纹理细节等特征较多的G通道进行NSST分解,低频子带使用梯度能量融合规则,高频子带使用PADC-PCNN融合规则;对轮廓信息和背景信息多的R、B通道,采用速度快且具备平移不变性的平稳小波变换,用以抑制伪Gibbs效应。自建了480幅图像共8组数据,以光照环境、距离和植株颜色为变量,同时采集不同焦距图像验证算法性能。[结果和讨论]基于PADCPCNN-SWT算法与常用的快速导向滤波算法(Fast Guided Filter,FGF)、随机游走算法(Random Walk,RW)、非下采样剪切波变换的脉冲耦合神经网络算法(Nonsubsampled Shearlet Transform based Pulse-Coupled Neural Network,NSST-PCNN)、平稳小波变换算法(Stationary Wavelet Transform,SWT)和非下采样剪切波变换的参数自适应双通道脉冲耦合神经网络(Nonsubsampled Shearlet Transform based Parameter-Adaptive Dual-Channel Pulse-Coupled Neural Network,NSST-PADC)等五种算法相比,在清晰度上比前四种算法分别提高了5.6%、8.1%、6.1%和17.6%,在空间频率上比前四种算法分别提高了2.9%、4.8%、7.1%和15.9%,而相较于融合效果最好的NSSTPADC算法在处理速度方面平均提升200.0%,同时调焦范围约6 mm。[结论]本研究提出的基于PADC-PCNNSWT多焦距图像融合算法实现了在保障融合质量的同时,提高了融合图像的效率,为搭建绿色植株三维点云模型提供高质量数据的同时节省了时间。 展开更多
关键词 多焦距 图像融合 平稳小波变换 参数自适应 脉冲耦合 神经网络
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微型叶绿素荧光传感器的研发
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作者 钟梅英 夏倩 +2 位作者 汤浩 苏屹宏 郭亚 《农业工程技术》 2022年第18期13-16,共4页
传感器是农业物联网(Ag-IoT)领域的重要组成部分且需求量非常高。对于农作物来说,光合作用相关参数的检测不仅有助于植物生理学研究,对智能温室生产来说也非常重要。其中,植物叶片在光的照射下所产生的叶绿素a荧光就是一种公认的测量植... 传感器是农业物联网(Ag-IoT)领域的重要组成部分且需求量非常高。对于农作物来说,光合作用相关参数的检测不仅有助于植物生理学研究,对智能温室生产来说也非常重要。其中,植物叶片在光的照射下所产生的叶绿素a荧光就是一种公认的测量植物光合速率、植物胁迫和环境因素的有效工具。然而,现有的商用叶绿素荧光(ChlF)传感设备主要依赖于进口,通常体积大、价格昂贵,且缺乏用于数据传输的通信端口以及配置激励波形以产生丰富扰动的灵活性,使得这些设备无法大量地集成到Ag-IoT基础设施中以进行大数据信息的收集。为此,该文提出了一种微型低成本ChlF传感器设计方案并实现了仪器开发。该仪器主要采用微控制器单元(MCU)控制发光二极管(LED)以产生激发光,通过光电二极管对ChlF进行感知。MCU可通过串行总线(USB)、蓝牙或RS-485接口三种通信方式与智能手机、主机或Ag-IoT基础设施进行通信,以传输获取的ChlF数据。该传感器的重量仅有约100g,最大采样率为100 ksps。在具有同样检测效果的前提下,其成本远低于市场上的商用ChlF仪器,对于中国植物生理学研究和农业物联网的发展具有重要的意义。 展开更多
关键词 叶绿素荧光 光合作用 传感器 智能手机 农业物联网
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基于多网络融合的水体浊度预测方法
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作者 林晓明 袁山 +2 位作者 季想 朱南阳 郭亚 《农业工程技术》 2022年第6期35-39,共5页
浊度是水产养殖中的重要水质指标,利用水质参数进行浊度预测对于水产养殖过程具有重要意义。该文提出一种基于改进的双向长短期记忆(BiLSTM)、残差网络(ResNet)和多头注意力机制网络(Multi-head Attention)相融合的浊度预测模型,并利用... 浊度是水产养殖中的重要水质指标,利用水质参数进行浊度预测对于水产养殖过程具有重要意义。该文提出一种基于改进的双向长短期记忆(BiLSTM)、残差网络(ResNet)和多头注意力机制网络(Multi-head Attention)相融合的浊度预测模型,并利用太湖水体数据进行验证。实验结果表明,该融合模型的R_(RMSE)、M_(MAPE)、M_(MAE)、N_(NSE)值分别为7.35NTU、12.34%、6.25NTU、0.74,相比单独使用BiLSTM模型降低了6.96 NTU、7.63%、6.34 NTU,N_(NSE)值提升了0.69,验证了使用多网络融合模型在水体浊度预测方面拟合效果更好,具有较好的精度。 展开更多
关键词 浊度 BiLSTM模型 ResNet Multi-head Attention
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