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高等农林院校混合式课程学习者满意度影响因素研究——以华中农业大学《动物解剖学》等课程为例
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作者 陈晓坤 王啸怡 《养殖与饲料》 2023年第12期111-116,共6页
[目的]为了提升高等农林院校混合式课程的教学质量,培养一流农林人才。[方法]通过对华中农业大学《动物解剖学》等18门混合式课程学习者的调查,构建学习者满意度影响因素模型。[结果]感知课程质量和自我效能感显著影响学习者满意度;学... [目的]为了提升高等农林院校混合式课程的教学质量,培养一流农林人才。[方法]通过对华中农业大学《动物解剖学》等18门混合式课程学习者的调查,构建学习者满意度影响因素模型。[结果]感知课程质量和自我效能感显著影响学习者满意度;学习共同体、信息化手段、自我效能感和教师因素显著影响感知课程质量;信息化手段显著影响自我效能感。[结论]联结专业优化目标、建设新农科智慧课程的策略,有利于混合式课程质量的进一步提升和一流农林人才的培养。 展开更多
关键词 高等农林院校 混合式课程 学习者满意度 影响因素 动物解剖学 信息化技术
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设施农业智能决策大模型关键技术与发展方向 被引量:1
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作者 冯在文 许多 +10 位作者 田芳 张红雨 李万理 彭辉 刘善梅 刘汉尊 金慧东 黄远 吴颖丹 龙浩 韩怡然 《农业工程学报》 北大核心 2025年第13期50-61,共12页
在设施农业生产中,劳动密集的现象依然存在。如何提升设施农业的智能决策技术,进而提高生产力,是当前发展的核心问题。该研究聚焦于温室环境控制、作物生长过程的建模与预测、病虫害识别与预警、作物表型监测,以及系统与数据集成等设施... 在设施农业生产中,劳动密集的现象依然存在。如何提升设施农业的智能决策技术,进而提高生产力,是当前发展的核心问题。该研究聚焦于温室环境控制、作物生长过程的建模与预测、病虫害识别与预警、作物表型监测,以及系统与数据集成等设施农业智能决策关键应用场景,介绍了当前设施农业领域的相关智能化技术。系统且详细地剖析了视觉大模型、大语言模型、多模态大模型、具身智能大模型,以及大模型驱动的多智能体等大模型关键技术,并综合分析了现有大模型技术在设施农业中的应用潜力,论证了将大模型深度融入传统设施农业,将其应用于信息感知、生长模型搭建与精准决策等环节,能够有力推动设施农业决策体系向智能化迈进。分析了高质量数据集构建、传感器及优化集成的智能感知与实时监测技术研发、精准生长模型搭建,以及完善感知装备控制等设施农业智能决策大模型未来的发展方向。综述表明,在设施农业中引入大模型将成为极具前景的研究新范式。通过将大模型深度应用于农业智能感知、智能装备建设等领域,可以切实提升设施农业生产的精准化与智能化水平。 展开更多
关键词 设施农业 具身智能 多模态大模型 大模型智能体 智能决策
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一种农业认知智能服务构建框架及其应用实践 被引量:2
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作者 许瑞清 许多 +6 位作者 张隽美 张红雨 李兵 何克清 李万理 张建伟 冯在文 《南京大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2024年第4期613-624,共12页
随着大数据、人工智能、物联网、云计算等现代信息技术与农业领域的深度融合,现代农业正朝着智能化方向迈进.知识工程在整合、管理、挖掘和利用农业知识方面发挥了至关重要的作用,为实现个性化、精准化的农业认知智能服务提供了强有力... 随着大数据、人工智能、物联网、云计算等现代信息技术与农业领域的深度融合,现代农业正朝着智能化方向迈进.知识工程在整合、管理、挖掘和利用农业知识方面发挥了至关重要的作用,为实现个性化、精准化的农业认知智能服务提供了强有力的技术支持.探讨了当前农业知识工程及认知智能服务面临的主要挑战,综述了国内外农业认知智能服务领域的研究现状,提出了集成数据层、算法层和认知服务层的基础研究框架.在此基础上,创新性地设计了基于主动元学习思想,通过软件智能体与科学大数据双向偶联自指循环方式完成农业大数据整合和知识建模、知识抽取、知识融合以及知识推理的农业认知智能服务构建框架,梳理了各环节涉及的关键技术和服务应用.最后,对农业认知智能服务领域的未来发展趋势和对策建议进行总结与展望. 展开更多
关键词 知识工程 认知智能服务 现代农业 主动元学习 软件智能体 农业大数据
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基于双目-红外多源数据的猪只体尺自动测量方法 被引量:1
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作者 周明彦 黎煊 +2 位作者 祝志慧 陈萌放 徐迪红 《华中农业大学学报》 北大核心 2025年第2期9-16,共8页
针对猪只体尺测量过程中普通彩色图像易受到环境光线影响、深度图像易产生空洞等问题,提出一种基于双目-红外图像的非接触式猪只体尺测方法。该方法使用红外图像提取猪只前景图像,基于椭圆拟合法和投影差分法分割猪只头尾部,采用凸包分... 针对猪只体尺测量过程中普通彩色图像易受到环境光线影响、深度图像易产生空洞等问题,提出一种基于双目-红外图像的非接触式猪只体尺测方法。该方法使用红外图像提取猪只前景图像,基于椭圆拟合法和投影差分法分割猪只头尾部,采用凸包分析法和对称性检验法筛选猪只理想姿态。同时,利用双目图像获得猪只深度信息,使用单应性矩阵联系红外与双目图像的位置信息,并在此基础上设计了猪只体尺测量方法。结果显示:基于红外图像提取出的猪只轮廓清晰且平滑;理想姿态筛选算法精确度为94.0%;体长、体宽、臀宽、体高和臀高测量的平均相对误差分别为1.78%、3.26%、3.20%、1.92%和2.27%,平均相对误差的平均值为2.49%,平均绝对误差为1.42 cm。研究表明,本文提出的算法能够满足猪只体尺测量的精度要求,为猪只体尺的连续、自动测量提供了可行的解决方案。 展开更多
关键词 体尺测量 单应性矩阵 数据融合 姿态检测
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作物表型机器人研究现状与展望 被引量:1
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作者 宋鹏 李正达 +4 位作者 杨蒙 崔家乐 冯慧 翟瑞芳 杨万能 《农业机械学报》 北大核心 2025年第3期1-17,共17页
随着生物技术迅猛发展,作物育种科研对表型数据的需求日益增长,数据驱动的智能育种正成为育种研究的重要方向。高通量表型检测技术装备能够高效获取作物全生命周期表型数据,已成为制约作物规模化高效育种研究的瓶颈。作物表型机器人凭... 随着生物技术迅猛发展,作物育种科研对表型数据的需求日益增长,数据驱动的智能育种正成为育种研究的重要方向。高通量表型检测技术装备能够高效获取作物全生命周期表型数据,已成为制约作物规模化高效育种研究的瓶颈。作物表型机器人凭借移动灵活、作业不受时空限制,扩展性强、可挂载多种类传感器,近地多视角采集数据分辨率高,以及无人或少人操作、智能化程度高等诸多优势,是未来作物表型检测的关键发展方向。本文首先系统总结国内外作物表型机器人研究现状,阐述表型机器人整体架构,梳理其系统控制及主要导航方法,并深入介绍基于机器人的表型性状获取与解析方法,最后讨论了表型机器人在农业生产和作物育种中的应用现状及面临的挑战,指出表型机器人未来发展趋势为:机器人多样性创新将推动高通量表型检测向规模化发展,人工智能技术将重构表型解析的深度学习方法体系,而新一代表型机器人将依托多模态传感器融合技术,引领表型组学研究范式的突破。 展开更多
关键词 作物表型 农业机器人 智能育种 表型获取与解析
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远距离情形下的改进YOLOv8行人检测算法 被引量:1
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作者 汤静雯 赖惠成 王同官 《计算机工程》 北大核心 2025年第4期303-313,共11页
智慧社区场景下的行人检测需要精准识别行人以应对各类情况的发生,然而面对遮挡和远距离行人的情景,现有检测器会出现漏检、误检以及模型过大不易部署的问题。针对以上问题,提出基于YOLOv8的行人检测算法ME-YOLO。设计一种高效特征提取... 智慧社区场景下的行人检测需要精准识别行人以应对各类情况的发生,然而面对遮挡和远距离行人的情景,现有检测器会出现漏检、误检以及模型过大不易部署的问题。针对以上问题,提出基于YOLOv8的行人检测算法ME-YOLO。设计一种高效特征提取模块(EM),使得网络更好地学习行人特征和捕捉行人特点,在减少网络参数量的同时提高检测精度。设计一个重构的检测头模块,重新整合后的检测层增强了网络对小目标的识别能力,有效检测小目标行人。引入双向特征金字塔网络来设计新的颈部网络,即双向扩张残差-特征金字塔网络(BDR-FPN),利用扩张残差模块和附权注意力机制来扩展感受野及有所侧重地学习行人特征,缓解网络对遮挡行人不敏感问题。实验结果表明,在CityPersons数据集上进行训练和验证,相比原算法YOLOv8,ME-YOLO算法的AP_(50)提高了5.6百分点,模型参数量减少了41%,模型大小压缩了40%,在TinyPerson数据集上验证算法的有效性和泛化性,AP_(50)提高了4.1百分点,AP_(50∶95)提高了1.7百分点。该算法在大幅度减少模型参数和大小的同时,有效提高了检测精度,在智慧社区场景中有较好的应用价值。 展开更多
关键词 行人检测 智慧社区 小目标行人 特征金字塔网络 YOLOv8算法
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基于ACP-YOLOv5s的土栖白蚁活动迹象识别 被引量:1
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作者 王一非 卢伟平 +4 位作者 袁涛 陈龙佳 张峰 吴鹏飞 黄求应 《农业工程学报》 北大核心 2025年第1期221-229,共9页
土栖白蚁作为严重危害水利工程和园林树木的重要害虫,其活动迹象的及时识别对于实施有效的蚁害预警和控制措施至关重要。针对这一需求,该研究开发了一种改进的一阶段目标检测算法——ACP-YOLOv5s,该算法基于广泛应用的YOLOv5s模型,通过... 土栖白蚁作为严重危害水利工程和园林树木的重要害虫,其活动迹象的及时识别对于实施有效的蚁害预警和控制措施至关重要。针对这一需求,该研究开发了一种改进的一阶段目标检测算法——ACP-YOLOv5s,该算法基于广泛应用的YOLOv5s模型,通过集成自适应颜色感知模块(ACP-Module)对其进行优化,以增强模型在复杂自然环境下的特征提取和颜色感知能力,特别是在处理颜色混淆问题时有效提升模型的稳定性和泛化性能。在模型的颈部结构中加入CARFE上采样模块,通过扩展感受野并重新组织特征信息,以提高模型对细节的捕捉能力,从而提升识别精度。试验验证结果表明,改进后的ACP-YOLOv5s模型在土栖白蚁活动迹象检测中显示出更高的精确率和平均精度均值。与Faster R-CNN、YOLOv5s、YOLOv5m、YOLOv8和YOLOv9相比,ACP-YOLOv5s模型的精确率为91.2%,分别提升了5.3、5.0、3.4、7.9和0.1个百分点,平均精度均值为92.3%,分别提升了6.7、2.9、1.4、2.2和0.4个百分点,表明ACP-YOLOv5s模型在提高模型对复杂环境适应性方面的有效性,有助于加强对土栖白蚁侵害的早期预警和精确控制,为水利工程和园林树木白蚁防治工作提供了强有力的技术支持。 展开更多
关键词 目标检测 土栖白蚁 活动迹象 智能识别 YOLO
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自主导航柑橘表型巡检机器人设计与试验 被引量:1
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作者 陈耀晖 李家一 +3 位作者 鲍泽韩 郝国强 余勇华 李善军 《农业机械学报》 北大核心 2025年第3期49-57,共9页
为了提高柑橘育苗的自动化水平,提出了一种适用于柑橘育苗的全自动表型巡检机器人。首先结合三维激光雷达与惯导信息对育苗环境进行SLAM建图,对得到的三维点云地图进行预处理与投影,得到适用于规划和导航的二维地图。然后,采用HDL_local... 为了提高柑橘育苗的自动化水平,提出了一种适用于柑橘育苗的全自动表型巡检机器人。首先结合三维激光雷达与惯导信息对育苗环境进行SLAM建图,对得到的三维点云地图进行预处理与投影,得到适用于规划和导航的二维地图。然后,采用HDL_localization定位算法进行精准定位,并结合Dijkstra算法与TEB算法,实现在全局路径规划的同时优化局部路径,规划出理想的巡检路线,保障巡检的可靠性和安全性。在巡检过程中,工控机上运行的YOLO v8网络不断处理来自位于机器人两侧深度相机所拍摄的图像,识别出图像中的柑橘苗,计算得到株高,同时将这些数据实时上传至网络数据库。针对柑橘苗株高计算,提出并比较了3种不同的方法。试验结果证明,巡检机器人自动驾驶时的定位结果与从高精度RTK定位中获取的真值相比,平均定位误差为5.6 cm,最大定位误差为17.5 cm;使用最优的计算方法获取的柑橘苗高度与人工测量的真值相比,平均绝对误差为1.88 cm,最大绝对误差为7 cm,均方误差为5.93 cm^(2)。 展开更多
关键词 柑橘育苗 巡检机器人 表型 无人驾驶 YOLO v8
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基于XMem-SimAM的半监督猪只视频分割方法
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作者 陈萌放 徐迪红 +3 位作者 李国亮 刘小磊 周明彦 黎煊 《华中农业大学学报》 北大核心 2025年第2期17-28,共12页
为解决因猪场复杂环境、猪只动态生长及体型变化等因素导致的猪只精确分割难题,以种猪性能测定过程中动态采食和生长过程的猪只为研究对象,构建一个包括234个视频序列的猪只视频数据集,提出基于XMem-SimAM的半监督猪只视频分割方法。通... 为解决因猪场复杂环境、猪只动态生长及体型变化等因素导致的猪只精确分割难题,以种猪性能测定过程中动态采食和生长过程的猪只为研究对象,构建一个包括234个视频序列的猪只视频数据集,提出基于XMem-SimAM的半监督猪只视频分割方法。通过引入SimAM注意力进行多尺度特征融合,提升模型在不同尺度下对时序信息的提取能力,捕捉猪只动态移动的时序特征;利用空间-通道注意力模块,强化模型对时序语义特征的权重提取;优化多尺度特征融合策略和上采样模块,充分利用视频序列中的时序关联信息,从细粒度层面提高视频中猪只分割精度。经过测试对比,XMem-SimAM模型在猪只视频数据集上的区域相似度Jaccard、轮廓准确度F、平均度量J&F和Dice系数分别达到96.9、95.8、98.0和98.0,优于MiVOS、STCN、DEVA、XMem++等视频对象分割方法,显示出卓越的分割性能;在推理阶段,处理速度达到58.5帧/s,内存消耗为795 MB,实现了处理效率与资源利用的良好平衡。结果表明,该方法可应用于猪场复杂环境下动态生长猪只的视频分割。 展开更多
关键词 半监督 视频分割 猪只 SimAM注意力
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基于张量分解与宽度学习系统的MMC开关管开路故障诊断与定位
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作者 耿想 何顺帆 +2 位作者 朱容波 段启豪 田微 《仪器仪表学报》 北大核心 2025年第4期150-162,共13页
模块化多电平换流器(MMC)是柔性直流输配电系统的核心换流设备,因其采用大量子模块级联的拓扑结构,面临着开关器件数量庞大带来的可靠性挑战,其故障发生率较高。传统MMC开关管开路故障诊断方法存在需要额外传感器、阈值易受干扰等问题... 模块化多电平换流器(MMC)是柔性直流输配电系统的核心换流设备,因其采用大量子模块级联的拓扑结构,面临着开关器件数量庞大带来的可靠性挑战,其故障发生率较高。传统MMC开关管开路故障诊断方法存在需要额外传感器、阈值易受干扰等问题。故提出了一种基于张量特征提取和二维宽度学习系统的MMC开关管开路故障诊断与定位方法,实现了MMC开关管开路故障的快速高精度诊断与定位。该方法根据MMC结构,采用子模块电容电压数据构造三阶张量,提高了对MMC多通道信号的处理效率;通过Tucker分解将故障类型分类与故障位置识别任务进行拆分,并提取相应的张量特征,简化了机器学习难度;针对各子任务的张量特征,训练了对应的基于二维宽度学习系统的子分类器,该分类器利用双线性变换在减少参数的同时保留了特征的空间结构,最后综合各个子分类器的输出结果实现了故障诊断和定位。该方法无须额外传感器与经验阈值,同时极大减少了机器学习模型复杂度,从而提高故障诊断和定位的精度与效率,尤其在处理多故障时具有明显优势。仿真和实验表明故障诊断与定位时间<15 ms,准确率高于98.5%,验证了该方法的优越性与有效性。 展开更多
关键词 模块化多电平换流器 开路故障诊断 张量分解 宽度学习系统
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基于统计推理的二进制程序语义比较模型
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作者 郭曦 王盼 《电子学报》 北大核心 2025年第1期163-181,共19页
在程序缺陷分析、恶意代码发掘等过程中,通常需要对二进制程序的行为相似性进行分析.目前基于语法的相似性分析方法忽略了程序的执行语义,存在分析精度不高的问题.基于语义的相似性分析方法在符号逻辑公式生成过程中,频繁地调用约束求... 在程序缺陷分析、恶意代码发掘等过程中,通常需要对二进制程序的行为相似性进行分析.目前基于语法的相似性分析方法忽略了程序的执行语义,存在分析精度不高的问题.基于语义的相似性分析方法在符号逻辑公式生成过程中,频繁地调用约束求解器进行语义相似性比较,会产生巨大的计算开销.提出一种基于统计推理的代码相似性模糊匹配分析方法,从指令级别相似度的计算开始,逐级对基本块及函数间的语义相似性进行推理.首先将二进制代码按照一定的规则划分为具有规范形式的片段集合,在基本块粒度上使用动态规划的方法构建有相同执行语义的存储表,从而获得基本块间的指令初始语义映射.然后通过邻域搜索的方法将该映射拓展到目标分析函数,并在该过程中提取函数的执行语义.最后通过对相似函数的结果进行统计分析,进而计算二进制文件的相似度.同时采用无监督的预训练分析方法,通过调优预训练模型的参数从而提高代码相似分析的精度.从跨平台及优化选项的角度对13个主流的开源项目进行了实验,实验结果表明相较于对比工具,本文方法的分析精度平均提高7.26%,同时消融实验表明,本文的预训练模型可以有效提高二进制程序语义匹配的性能. 展开更多
关键词 程序分析 语义比较 逆向工程 统计推理 迁移学习
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基于改进YOLOv8n的安格斯牛面部识别
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作者 胡立俊 李旭 李国亮 《华中农业大学学报》 北大核心 2025年第2期39-48,共10页
为解决安格斯牛独特的黑色毛发导致其面部特征区分困难的问题,采用基于YOLOv8n的改进方法,实现圈养环境中的安格斯牛准确、非接触式的面部识别。首先构建了一个包含200头安格斯牛在不同生长阶段的11 000张面部图像的数据集;其次,引入创... 为解决安格斯牛独特的黑色毛发导致其面部特征区分困难的问题,采用基于YOLOv8n的改进方法,实现圈养环境中的安格斯牛准确、非接触式的面部识别。首先构建了一个包含200头安格斯牛在不同生长阶段的11 000张面部图像的数据集;其次,引入创新的增强感受野特征融合模块,该模块增强了模型对关键特征的关注;再次,设计了新型轻量化检测头LPCDH,用于安格斯牛的面部特征识别;最后,采用组泰勒剪枝方法,通过估计神经元的重要性剪除不重要的神经元,从而减少计算成本和内存占用,提升模型的部署效率。试验结果显示,改进后的模型平均识别准确率达到92.6%。与常用的SSD、YOLOv5n、YOLOv8s、YOLOv8m、YOLOv9t、YOLOv10n、RT-Detr和Mamba-YOLO模型相比,准确率分别提高了11.5、3.8、1.8、1.9、5.1、3.9、3.7和2.4百分点。与原始YOLOv8n模型相比,所设计模型在4折交叉验证中的准确率平均提高了3.1百分点。结果表明,该模型在内存消耗和计算需求方面实现了轻量化,特别适合在移动端和实际应用中的实时识别,可显著提高安格斯牛面部识别的准确率和效率。 展开更多
关键词 安格斯牛 YOLOv8n 剪枝 牛只识别 面部检测模型
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全生物降解地膜降解特征及其对土壤理化性质与早春马铃薯效益的影响
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作者 陈翔 徐立军 +6 位作者 钱忠明 洪美萍 黄佳琦 何匡义 吴林根 庄海峰 胡美华 《浙江农业科学》 2025年第5期1138-1144,共7页
为探讨全生物降解地膜对土壤理化性质及早春马铃薯效益的影响,引进10种全生物降解地膜开展相关试验。结果表明,全生物降解地膜能够提高土壤整体性能,且对早春马铃薯具有增产提效作用。其中,白色全生物降解地膜的降解速度相对更快,作物... 为探讨全生物降解地膜对土壤理化性质及早春马铃薯效益的影响,引进10种全生物降解地膜开展相关试验。结果表明,全生物降解地膜能够提高土壤整体性能,且对早春马铃薯具有增产提效作用。其中,白色全生物降解地膜的降解速度相对更快,作物产量相对较高;而黑色全生物降解地膜有效提升了整体土壤肥力以及土壤酶活性。马铃薯收获时全生物降解地膜基本处于开裂期,可直接机械翻耕整地,不产生白色污染。与普通地膜相比,本试验所有全生物降解地膜每667 m^(2)平均产值增加5.2%,比较效益平均增加6.4%,其中覆盖8μm白色全生物降解地膜的耕地经济效益最高。本试验结果表明,白色全生物降解地膜在露地早春马铃薯的应用上具有广阔的推广应用前景。 展开更多
关键词 全生物降解地膜 土壤 马铃薯 应用效果
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基于网络引导随机森林的电离辐射对人类B细胞影响机制
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作者 何敏敏 朱玉锋 +2 位作者 吕萱 唐广燕 全源 《空间科学学报》 北大核心 2025年第2期506-516,共11页
在空间环境中,电离辐射可破坏细胞DNA和其他分子结构,导致细胞突变或死亡,增加癌症及其他疾病风险.解析电离辐射对人类细胞的影响机制已成为航天医学领域亟待解决的问题.近年来,空间组学数据的大量累计以及生物信息学技术的发展为该问... 在空间环境中,电离辐射可破坏细胞DNA和其他分子结构,导致细胞突变或死亡,增加癌症及其他疾病风险.解析电离辐射对人类细胞的影响机制已成为航天医学领域亟待解决的问题.近年来,空间组学数据的大量累计以及生物信息学技术的发展为该问题的解决提供了可行途径.本文使用网络引导随机森林(Network Guided Random Forest,NGF)算法研究人类B细胞对电离辐射的响应机制.基于基因功能富集分析发现人类B细胞在经过大剂量电离辐射后难以对受损伤的DNA进行正常修复,大量细胞发生凋亡或癌变.基于cMap(Connectivity Map)数据库进行潜在抗电离辐射药物筛选,结果显示紫杉醇和醉椒素等天然产物或可辅助人体抵抗电离辐射伤害.研究结果将为空间环境对人体影响机制的解析奠定基础,辅助开展航天员抗空间逆境策略研究. 展开更多
关键词 电离辐射 人类B细胞 网络引导随机森林算法 基因功能分析 药物筛选
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基于双重注意力机制的鱼类体表病理识别方法
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作者 王一非 袁涛 吴鹏飞 《华中农业大学学报》 北大核心 2025年第2期73-82,共10页
为提高鱼类体表病理识别精确度及识别效率,解决当前识别过程中对人工依赖严重且识别准确性低等问题,根据4种发病率高且对鱼类危害大的鱼病构建鱼类体表病理数据集,基于Resnet-18模型进行改进优化,融合空间注意力和SE通道注意力双重注意... 为提高鱼类体表病理识别精确度及识别效率,解决当前识别过程中对人工依赖严重且识别准确性低等问题,根据4种发病率高且对鱼类危害大的鱼病构建鱼类体表病理数据集,基于Resnet-18模型进行改进优化,融合空间注意力和SE通道注意力双重注意力机制构建出高识别精度的DBA_Resnet-18模型,并基于该模型开发了鱼病实时智能识别可视化系统。改进后模型将SE通道注意力模块添加在网络中部,在网络尾部引入了空间注意力机制。测试结果显示,DBA_Resnet-18模型对鱼类体表病理分类准确率达到了96.75%,相比于常见的模型Resnet-18、Resnet-34、Resnet-50、Resnet-101、Swin Transformer、VGG-16、VGG-19和AlexNet分别高出1.71、2.12、2.37、2.83、2.51、2.23、2.50和3.53百分点。研究结果表明,本研究提出的模型及鱼病智能识别可视化系统能够对不同鱼类体表病理进行快速、精确的分类识别,实现了鱼病识别系统的智能化,可用于实际环境中诊断鱼类体表病理类型。 展开更多
关键词 鱼类体表病理 深度学习 注意力机制 Resnet-18 鱼病智能识别
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微重力生物学知识图谱三元关系预测模型构建及应用
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作者 朱学松 曲恩锐 +1 位作者 朱玉锋 全源 《空间科学学报》 北大核心 2025年第2期493-505,共13页
空间微重力环境会对航天员的生理和心理健康造成重大影响,包括骨骼密度下降、肌肉萎缩、心血管功能改变等.这些问题对于实现长期空间居住和深空探测构成重大障碍.为应对这些问题,研究通过整合微重力生物学知识图谱(Microgravity Biomedi... 空间微重力环境会对航天员的生理和心理健康造成重大影响,包括骨骼密度下降、肌肉萎缩、心血管功能改变等.这些问题对于实现长期空间居住和深空探测构成重大障碍.为应对这些问题,研究通过整合微重力生物学知识图谱(Microgravity Biomedical Knowledge Graph,MBKG)和药物重定位知识图谱(Drug Repurposing Knowledge Graph,DRKG),构建一个全面的知识图谱,覆盖广泛的疾病、药物和基因实体及实体之间的复杂关系.在此基础上,研究训练并使用新的三元关系预测模型异质因果元路径图神经网络(Heterogeneous Causal Meta path Graph Neural Network,HCMGNN)获取预测结果.结果表明,与传统的知识图谱二元链路预测相比,研究提出的三元预测方法在提高基因和药物预测准确率方面具有明显优势.研究结论强调三元关系模型在探测基因-药物-疾病三元关系预测方面的有效性和潜力,不仅为未来空间探测中航天员的生理和心理健康、药物再利用研究提供了新的方法和研究思路,而且为药物再利用领域开辟了新的视角. 展开更多
关键词 空间微重力 老药新用 知识图谱 三元关系预测 图神经网络
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不协调知识的表示和推理系统实现
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作者 朱福喜 朱丽达 《计算机科学》 北大核心 2025年第S1期709-713,共5页
次协调逻辑作为一种非传统逻辑,能够合理地表示和处理不协调知识,但如何实现不协调知识的表示和推理,仍是一个亟待研究的课题。文中采用一种次协调逻辑系统——标记逻辑作为实现不协调知识的表示和推理的模型,以Python作为不协调知识的... 次协调逻辑作为一种非传统逻辑,能够合理地表示和处理不协调知识,但如何实现不协调知识的表示和推理,仍是一个亟待研究的课题。文中采用一种次协调逻辑系统——标记逻辑作为实现不协调知识的表示和推理的模型,以Python作为不协调知识的标记逻辑形式的表示工具,并在此基础上实现不协调知识下的推理。 展开更多
关键词 不协调知识 次协调逻辑 标记逻辑 PYTHON语言 推理系统
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基于图神经网络的植物间相互作用预测方法
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作者 崔子文 王欢 +1 位作者 李函 韦乐 《华中农业大学学报》 北大核心 2025年第2期301-310,共10页
针对如何精准地根据先验知识预测植物间的抑制与促进相互作用问题,构建基于植物间相互作用的异质网络,提出一种基于图神经网络的相互作用预测方法。该方法主要由表征学习器、作用识别器和类型分类器三大模块构成。表征学习器负责提取植... 针对如何精准地根据先验知识预测植物间的抑制与促进相互作用问题,构建基于植物间相互作用的异质网络,提出一种基于图神经网络的相互作用预测方法。该方法主要由表征学习器、作用识别器和类型分类器三大模块构成。表征学习器负责提取植物间相互作用特征,作用识别器与表征学习器共同预测植物节点之间是否产生相互作用,并对类型分类器施加干扰,以最大程度地获得在不同类型相互作用间可迁移的特征。类型分类器旨在准确区分植物间相互作用的类型,以避免受到作用识别器的干扰。最后,基于三大模块之间的相互对抗关系来增强对植物间抑制与促进相互作用类型差异的鲁棒性,从而有效应对目标植物间相互作用的预测问题。该方法在伴生植物数据集上的AUC、精确率(precision)和准确率(accuracy)的表现相较于现有的SEAL、GATNE、HeGAN、PME、SVM和RF方法中的最优方法 SVM分别提高了7.74、1.61和8.62百分点,分别达到了92.00%、80.12%和86.21%。结果表明,该方法通过降低目标类型差异的干扰,可以精准地预测植物间的相互作用,可以应用于优化农业生产实践。 展开更多
关键词 植物间相互作用 鲁棒性 图神经网络 抑制与促进
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HQ-GAN:一种幽默格言类型文本生成方法的研究
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作者 沙灜 曹浩 +2 位作者 王欢 葛星 吴明民 《中文信息学报》 北大核心 2025年第6期137-147,共11页
该文提出了一种新型幽默文本生成任务,即输入格言的前半句,由模型自动生成颠覆或反转前半句语义的后半句。例如,输入“上帝在给你关上一扇门的时候”,输出为“还会给你的脑袋夹一下”。针对该任务提出了幽默格言类型文本生成方法。该方... 该文提出了一种新型幽默文本生成任务,即输入格言的前半句,由模型自动生成颠覆或反转前半句语义的后半句。例如,输入“上帝在给你关上一扇门的时候”,输出为“还会给你的脑袋夹一下”。针对该任务提出了幽默格言类型文本生成方法。该方法结合基于对比学习的数据增强技术和Prompting技术,构建了基于双判别器生成对抗网络的幽默格言生成模型HQ-GAN(Humor Quotes GAN),该模型同时关注了文本的语义特征和幽默特征。实验结果表明,在人工收集构建的30727条数据集上训练后,该模型生成句子的BLEU指标达到30.4%,人工评判的幽默文本比例为20.6%,均优于当前最佳方法。 展开更多
关键词 幽默格言生成 生成对抗网络 特征提取 强化学习
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Transformer结构与注意力机制融合的无人机图像小目标识别方法
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作者 王国帅 黄贻望 +2 位作者 刘建晓 毛志 刘声 《南京大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第2期214-222,共9页
目前无人机(Unmanned Aerial Vehicle,UAV)航拍图像中存在较多密集和尺寸较小的实例,识别效果往往较差.针对此问题,在YOLOv5的骨干网络中使用带有Transformer结构的C3TR模块替换原有的C3(CSP Bottleneck with 3 Convolutions)模块来增... 目前无人机(Unmanned Aerial Vehicle,UAV)航拍图像中存在较多密集和尺寸较小的实例,识别效果往往较差.针对此问题,在YOLOv5的骨干网络中使用带有Transformer结构的C3TR模块替换原有的C3(CSP Bottleneck with 3 Convolutions)模块来增强骨干网络的特征提取能力,之后,在SPPF层后加入CA(Coordinate Attention)模块来增强模型对小目标区域的关注度.其次,在颈部网络中使用ConvNeXtBlock模块替换C3模块,ConvNeXtBlock的深层卷积能够进一步增强对小目标细节的识别,提高目标检测的准确性.最后,使用ECIoU损失函数替换CIoU损失函数来进一步提升模型的收敛速度和精度.实验结果表明,在VisDrone2019公开数据集上,与基线模型YOLOv5l相比,改进模型的mAP_(0.5)和mAP_(0.5∶0.95)分别提升9.5%和6.3%,和其他模型相比也有比较好的效果. 展开更多
关键词 无人机 YOLOv5 小目标 TRANSFORMER 注意力机制
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