“互联网+”农业科技信息咨询服务的研究与应用 被引量：7

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作者 竺玥锋 苏鹏 田露 《种子科技》 2019年第7期18-18,共1页

从“互联网+”农业科技信息咨询服务的必要性、“互联网+”农业科技信息咨询服务研究这两个方面进行重点分析,其研究内容可供相关部门和广大同行借鉴与参考。

关键词 “互联网+” 农业科技 创新研究 信息咨询服务

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基于GBDT算法的吉林省玉米产量预测模型研究 被引量：2

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作者 徐子曦 唐友 +3 位作者 钟闻宇 韩烨 毕春光 李明亮 《智慧农业导刊》 2024年第2期15-18,共4页

玉米是我国种植面积最广、产量最高、食用最多的3种主要农作物之一,掌握科学预测玉米产量的技术,可以为农业的种植规划、粮食储存加工、市场调控提供技术支持。该文兼顾气象因素和土壤因素,建立BP神经网络模型、RBF径向基神经网络模型、... 玉米是我国种植面积最广、产量最高、食用最多的3种主要农作物之一,掌握科学预测玉米产量的技术,可以为农业的种植规划、粮食储存加工、市场调控提供技术支持。该文兼顾气象因素和土壤因素,建立BP神经网络模型、RBF径向基神经网络模型、GBDT梯度提升决策树模型,对吉林省各县市玉米产量进行回归分析,对比分析其误差。实验结果中,GBDT模型预测的产量和真实产量间的拟合程度较高,R2达到0.92,可以在吉林省各县市玉米产量预测中表现出较好的效果。结果表明该模型对吉林省40个县市玉米产量进行预测的可行性,数据易于获取,能够帮助政府农业部门制定相关政策和方针指导生产。 展开更多

关键词 玉米产量 GBDT 预测模型 气象因素 回归分析

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“互联网+”背景下吉林农业发展探究 被引量：2

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作者 高国丽 《广东蚕业》 2020年第8期5-6,共2页

传统的农业生产、管理、销售模式制约着农业经济发展,随着互联网信息技术的发展,将"互联网+"技术与农业相融合,能够改变农业的传统模式,加速农业经济的发展。由于相关基础设施不完善,农民对"互联网+"技术不了解以... 传统的农业生产、管理、销售模式制约着农业经济发展,随着互联网信息技术的发展,将"互联网+"技术与农业相融合,能够改变农业的传统模式,加速农业经济的发展。由于相关基础设施不完善,农民对"互联网+"技术不了解以及知识文化水平不高等,"互联网+"与农业的深度融合受到了影响,不利于吉林农业经济的发展。文章针对吉林"互联网+"农业发展中存在的问题,提出加快吉林"互联网+"农业发展的建议。 展开更多

关键词 互联网+ 农业 发展 影响 建议

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PSO-SVR模型在吉林省干旱指数预测中的应用 被引量：1

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作者 徐子曦 钟闻宇 唐友 《智慧农业导刊》 2024年第11期11-15,共5页

随着气候变暖程度愈加严重,干旱问题成为我国农业生产的一大威胁,严重妨碍我国农业生产的发展,因此掌握科学预测干旱指数的技术,可以为未来旱情提供预防建议,防止旱情进一步扩大,进而保障粮食安全。基于吉林省40个地区的气压、气温、降... 随着气候变暖程度愈加严重,干旱问题成为我国农业生产的一大威胁,严重妨碍我国农业生产的发展,因此掌握科学预测干旱指数的技术,可以为未来旱情提供预防建议,防止旱情进一步扩大,进而保障粮食安全。基于吉林省40个地区的气压、气温、降水量和相对湿度等多个气象因子及SPEI指数,对其未来干旱指数进行预测,比较BP模型、RF模型、SVR模型及经过优化的PSO-SVR模型的4个误差指标,发现PSO-SVR模型表现最为优异,R2达到0.964,MSE达到0.021,优于其他3个模型,拟合效果更为显著。结果显示,PSO-SVR模型在吉林省SPEI指数的预测中表现出极高的可行性和准确性,其出色的性能为吉林省的防旱减灾研究提供强有力的理论支持。 展开更多

关键词 SPEI SVR 预测模型 干旱指数 回归分析

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基于SC-ConvNeXt网络模型的小麦叶片病害识别方法

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作者 董天亮 李佳 +1 位作者 马晓 武青海 《江苏农业科学》 北大核心 2025年第5期129-138,共10页

当利用卷积神经网络进行小麦病害识别时,在模型训练阶段通常需要用到大量的数据标签,然而数据标记工作既复杂又昂贵,而模型识别效果容易受自然环境下复杂因素的干扰。针对这些问题,提出一种融合SimCLR预训练框架与改进的CBAM注意力机制... 当利用卷积神经网络进行小麦病害识别时,在模型训练阶段通常需要用到大量的数据标签,然而数据标记工作既复杂又昂贵,而模型识别效果容易受自然环境下复杂因素的干扰。针对这些问题,提出一种融合SimCLR预训练框架与改进的CBAM注意力机制的小麦病害识别模型SC-ConvNeXt。该模型以ConvNeXt-T为特征提取网络,首先,采用自监督的SimCLR预训练框架学习类间的相似性,减少训练阶段带标签数据的使用;然后,在ConvNeXt-T每个阶段加入CBAM注意力机制,以提高模型在复杂背景下的特征提取能力和泛化能力,并将每个注意力模块中的损失函数改进为LeakyReLu激活函数,从而避免出现输入为负值时神经元失活的情况;最后,通过引入Focal Loss损失函数,改善难易分类样本间数量不平衡问题。使用数据集来自吉林农业科技学院“智慧农业”平台,包含2种小麦病害和健康小麦数据,在多种数据增强方式扩充数据集后,依次验证了添加SimCLR、注意力机制的有效性;同时设置对比试验与4种经典的分类模型进行对比分析。结果表明,本研究提出的SC-ConvNeXt网络模型在测试集的平均分类准确率为91.37%,在所有对比模型中最优,且在训练过程中无需额外使用带标签的数据,证明了小麦病害识别模型在不需要额外带标签数据训练的前提下,有效提升了对自然环境下的小麦病害识别的性能。 展开更多

关键词 图像分类 病害识别 小麦 自监督学习

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智慧大棚农业生产环境数据监控系统的设计与开发 被引量：1

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作者 王雯仟 周靖钧 +2 位作者 黎欣桐 王兢则 钟闻宇 《河北农机》 2023年第2期93-95,共3页

利用农业大棚种植瓜果蔬菜已成为我国农业生产甚至经济作物的重要种植栽培方式之一,对作物的生长环境的监测,往往采取简单监测然后用普通显示方式给出监测值,种植人员通过示值或者经验进行采光、补水、通风、施肥等操作。本设计采用现... 利用农业大棚种植瓜果蔬菜已成为我国农业生产甚至经济作物的重要种植栽培方式之一,对作物的生长环境的监测,往往采取简单监测然后用普通显示方式给出监测值,种植人员通过示值或者经验进行采光、补水、通风、施肥等操作。本设计采用现代传感器技术,将高精度温湿度传感器、光照传感器、土壤pH值传感器及灌溉、加热和补光灯等设备与PLC和触摸屏组成智慧大棚农业生产数据监控系统,实时监控农作物生长过程中的温湿度、光照度等生长要素,并进行调控,对农业大棚的生产数据进行智能监控。 展开更多

关键词 农业 传感器 智慧大棚

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基于数字农业的植物生长环境模拟平台构建

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作者 钟闻宇 王永江 陈旭彬 《南方农业》 2021年第9期231-233,共3页

数字农业已成为目前农业科研的重要方向,开设农学专业的高校更是在此方向上投入大量人力、物力。基于此,立足于高校智慧农业实验室,将科研教研融为一体,开发一套基于数字农业,依靠传感器技术、生物技术、物联网、自动化技术的植物生长... 数字农业已成为目前农业科研的重要方向,开设农学专业的高校更是在此方向上投入大量人力、物力。基于此,立足于高校智慧农业实验室,将科研教研融为一体,开发一套基于数字农业,依靠传感器技术、生物技术、物联网、自动化技术的植物生长环境模拟平台。 展开更多

关键词 环境模拟平台 植物生长 数字农业

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基于改进YOLO v8的草莓病害检测方法 被引量：2

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作者 叶琪 王丽芬 +2 位作者 马明涛 赵鑫 段必冲 《江苏农业科学》 北大核心 2024年第20期250-259,共10页

针对自然条件下草莓病害检测难度大、人工检测效率低下、传统计算机检测方式步骤繁琐、检测精度差以及模型的参数量与计算量大的问题,构建一种基于改进YOLO v8的草莓病害检测模型。该模型使用Slim-Neck结构代替原YOLO v8网络的颈部(Neck... 针对自然条件下草莓病害检测难度大、人工检测效率低下、传统计算机检测方式步骤繁琐、检测精度差以及模型的参数量与计算量大的问题,构建一种基于改进YOLO v8的草莓病害检测模型。该模型使用Slim-Neck结构代替原YOLO v8网络的颈部(Neck)结构以降低深度可分离卷积特征提取和融合能力差的缺陷对模型造成的负面影响,在降低模型参数量和计算量的同时不会损失检测的准确度,并且该结构能使模型更好地应用于复杂的草莓种植环境。模型还引入了通道注意力和空间注意力机制(CBAM)以提高病害特征的提取能力同时忽略图片中不相关的信息。最后模型将YOLO v8中的边界框损失函数替换为MPDIoU以提升检测和目标定位的能力。结果表明,本模型在一个含有7类草莓病害的开源数据集可以实现96.5%的平均精度(mAP),同时仅有2.9 M参数量和7.4 GFLOPs值,相比于原始YOLO v8n、YOLO v7-tiny、YOLO v6n和YOLO v5s模型的mAP分别提升1.2、1.9、3.7和2.5百分点。改进后的模型具有更高的检测精度和更小的参数量与计算量,可为实际草莓种植环境下的病害检测提供参考。 展开更多

关键词 病害检测 YOLO v8 注意力机制 Slim-Neck MPDIoU

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基于KNN-SVM算法的温室番茄生长预测模型 被引量：1

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作者 唐友 张威 《安徽农业科学》 CAS 2024年第10期219-224,共6页

为解决现有温室番茄生长模型预测准确率低的问题,依据番茄生理学的基本特点,以温室内的环境参数为模型变量,建立了温室番茄生长发育的非线性模型。该模型描述了温室内温度、湿度、土壤温度、土壤湿度等环境因子对番茄发育速度的影响,模... 为解决现有温室番茄生长模型预测准确率低的问题,依据番茄生理学的基本特点,以温室内的环境参数为模型变量,建立了温室番茄生长发育的非线性模型。该模型描述了温室内温度、湿度、土壤温度、土壤湿度等环境因子对番茄发育速度的影响,模型具有良好的解释能力和较高的精度。首先,将利用各类传感器对吉林省吉林市温室番茄生长的各类环境数据进行收集;然后,对番茄温室的实际数据进行处理,再利用KNN算法对缺失和异常数据进行补充,并进行相关性分析;最后,在处理完成的番茄作物生长数据的基础上,考虑番茄作物对温室环境的实时反馈,结合相关性利用SVM优化算法对2020—2021年的吉林市经开区温室番茄数据进行模拟,得到SVM、LDA、LR的准确率分别为0.904、0.885、0.865。结果表明,SVM可以更好地预测番茄的生长变化。温室番茄作物—环境互作模型的建立,为温室环境控制打下了良好基础。 展开更多

关键词 温室环境 环境监测 KNN-SVM 生长预测模型

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基于多种机器学习方法填补大豆基因组缺失的比较研究 被引量：2

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作者 于合龙 刘雨帆 +1 位作者 张继成 唐友 《大豆科学》 CAS CSCD 北大核心 2021年第1期122-129,共8页

为探索大豆基因组测序不同程度缺失数据的有效填补措施,提升数据分析综合能力,本研究以大豆株高与叶面积两组性状的基因组基因型数据为研究对象,进行5%、10%和20%不同缺失比例的人为数据缺失处理,分别运用K近邻算法、SoftImpute算法和... 为探索大豆基因组测序不同程度缺失数据的有效填补措施,提升数据分析综合能力,本研究以大豆株高与叶面积两组性状的基因组基因型数据为研究对象,进行5%、10%和20%不同缺失比例的人为数据缺失处理,分别运用K近邻算法、SoftImpute算法和随机森林算法3种机器学习方法对缺失数据进行填补,分析填补数据的准确性和性能。对原始数据和填补后的数据进行全基因组关联分析,分别对比填补后的数据和原始数据的分析效果。从准确率来看,随机森林算法填补的准确率最高;从运行时间上来看,SoftImpute算法的运行速度最快;运行内存方面,SoftImpute算法的运行内存最小,而当数据量达到10 000×1 000时,K近邻填补算法的运行内存最小。在不考虑运行时间和运行内存的因素,且对填补的准确率要求较高的情况下,随机森林算法的填补效果要优于K近邻填补算法和SoftImpute算法,若对运行时间要求较高且数据量较大时,则应选择SoftImpute算法,同种情况下若对运行内存要求较高时,可优先考虑K近邻填补算法。结果说明不同机器学习方法在不同缺失程度的填补需求下的适用性,可应用于大豆基因组数据缺失处理。 展开更多

关键词 大豆基因组缺失 K近邻算法 SoftImpute算法 随机森林算法 全基因组关联分析

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基于衰荡腔技术的传感器设计与计算机分析 被引量：1

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作者 李丹 郭树强 《仪表技术与传感器》 CSCD 北大核心 2017年第2期15-17,共3页

文中将痕量气体测量中衰荡腔技术引入到了SPR传感器中,提高了性能。理论上分析了衰荡腔光路及出射光强与衰荡腔扫描速度间的关系。分析发现:设计的新方法相对于直接测量SPR归一化光强的方法可以显著提高灵敏度,降低检出限。通过改变可... 文中将痕量气体测量中衰荡腔技术引入到了SPR传感器中,提高了性能。理论上分析了衰荡腔光路及出射光强与衰荡腔扫描速度间的关系。分析发现:设计的新方法相对于直接测量SPR归一化光强的方法可以显著提高灵敏度,降低检出限。通过改变可调谐激光器的输入波长,并利用衰荡时间信号反馈调节可调掺铒光纤放大器放大,可以在保证灵敏度条件下追踪SPR吸收峰变化,因此兼具波长解调型SPR系统动态范围广,适应性强的优点。 展开更多

关键词 衰荡腔技术 SPR传感 计算机

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衰荡腔气体传感设计与计算机分析 被引量：1

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作者 张臻 邸金红 李丹 《光通信研究》 北大核心 2016年第5期65-67,共3页

为了进一步改进气体传感性能,文章将衰荡腔技术应用到气体传感领域,理论和实验分析表明:采用衰荡腔技术能够显著地改善气体检测的灵敏度,气体浓度检测限可达10-3;所设计的传感系统在响应时间方面远快于光谱仪峰值比对方法;采用的衰荡时... 为了进一步改进气体传感性能,文章将衰荡腔技术应用到气体传感领域,理论和实验分析表明:采用衰荡腔技术能够显著地改善气体检测的灵敏度,气体浓度检测限可达10-3;所设计的传感系统在响应时间方面远快于光谱仪峰值比对方法;采用的衰荡时间信号反馈法能在提高灵敏度的同时检测气体峰值的变化。 展开更多

关键词 衰荡腔 气体传感 检测限

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基于可拓学的商品筛选及相似度计算方法

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作者 黄海鸥 韩虹莹 《吉林大学学报（理学版）》 CAS CSCD 北大核心 2015年第6期1282-1286,共5页

针对在海量信息中进行商品筛选的问题,基于可拓学的基元理论、可拓变换、物元相关性等方法,提出一种基于可拓学的商品筛选方法;并对物元的相关性进行分析,给出商品的相似度计算方法.以服装筛选为例验证了该方法的有效性.

关键词 基元理论 物元相关性 商品筛选方法 商品相似度

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环境锰污染对生物健康的威胁 被引量：11

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作者 滕小华 刘宇昊 +4 位作者 李克非 刘晓洁 黄斌 李丹 唐友 《东北农业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2021年第1期90-96,共7页

锰广泛存在于自然环境中,是地壳最丰富金属元素之一,也是人类和其他生物正常生长、发育及维持细胞内环境稳定所必需微量元素。近年来,随锰广泛应用,环境锰含量超标,生物甚至人类摄入过量,导致锰中毒,受到人们关注。为此,文章探讨锰应用... 锰广泛存在于自然环境中,是地壳最丰富金属元素之一,也是人类和其他生物正常生长、发育及维持细胞内环境稳定所必需微量元素。近年来,随锰广泛应用,环境锰含量超标,生物甚至人类摄入过量,导致锰中毒,受到人们关注。为此,文章探讨锰应用对土壤、水、空气、畜禽饲料、食品造成的污染,论述锰污染对生物甚至人类健康的威胁,以期为锰减排、污染治理、环境保护、生物和人类锰中毒防治及开展锰中毒机理研究提供参考。 展开更多

关键词 锰 应用 环境污染 有害影响 健康威胁

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对比Bayesian B等多种方法的大豆全基因组选择应用研究 被引量：4

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作者 唐友 郑萍 +1 位作者 王嘉博 张继成 《大豆科学》 CAS CSCD 北大核心 2018年第3期353-358,共6页

为提高育种家选种选育的效率,运用统计学手段对两组大豆的基因型数据及对应的真实性状设置不同遗传力及有效位点数,模拟不同性状进行运算来预测精准值。采用交叉验证重复百次使预测值趋于稳定,对比分析Bayesian B及常见的几种基因组选... 为提高育种家选种选育的效率,运用统计学手段对两组大豆的基因型数据及对应的真实性状设置不同遗传力及有效位点数,模拟不同性状进行运算来预测精准值。采用交叉验证重复百次使预测值趋于稳定,对比分析Bayesian B及常见的几种基因组选择方法。结果图形直观展示出Bayesian B方法效果较好且较稳定,说明Bayesian B方法在大豆全基因组选择上有较明显的优势,可以在大豆育种分析中辅助使用。同时,介绍了Bayesian B方法的应用,以便指导大豆品种选育。 展开更多

关键词 BAYESIAN B 基因组选择 交叉验证 选种选育

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离散分数阶随机变换与加权直方图交叉置乱的双图像加密算法 被引量：3

16

作者 赵玉兰 苑全德 孟祥萍 《应用光学》 CAS CSCD 北大核心 2017年第6期937-946,共10页

为了实现对两幅图像进行同步加密,降低传输负载并提高密文的抗明文攻击能力,提出了离散分数阶随机变换与加权像素混沌置乱的双图像加密算法。将2个分阶参数引入到Tent映射中,设计了新的Tent映射;根据明文像素值,构建加权像素直方图模型... 为了实现对两幅图像进行同步加密,降低传输负载并提高密文的抗明文攻击能力,提出了离散分数阶随机变换与加权像素混沌置乱的双图像加密算法。将2个分阶参数引入到Tent映射中,设计了新的Tent映射;根据明文像素值,构建加权像素直方图模型,联合位外部密钥,生成改进的Tent映射的初值;再利用初值对分数阶Tent映射进行迭代,输出2组随机序列,对2幅明文进行位置交叉混淆,获取2个置乱密文;基于DWT(discrete wavelet transform)技术,对2个置乱密文进行稀疏表示;根据混沌序列,定义随机循环矩阵,联合稀疏表示,获取2个置乱密文对应的测量矩阵。根据随机掩码与调制相位掩码,建立数据融合模型,将2个测量矩阵组合为复合矩阵;基于离散分数阶随机变换,对复合图像进行扩散,获取密文。测试数据显示:与已有的多图像加密方案相比,该算法的抗明文攻击能力与用户响应值更理想,密文的NPCR、UACI值分别达到了99.83%、34.57%。该算法具有较高的加密安全性,能够有效抵御网络中的外来攻击,确保图像安全传输。 展开更多

关键词 双图像加密 加权直方图 离散分数阶随机变换 稀疏表示 随机循环矩阵 数据融合模型

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利用空间分布熵的改进VLAD图像检索 被引量：3

17

作者 孙明思 赵宏伟 +1 位作者 赵浩宇 王也然 《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第1期152-159,共8页

对图像特征中的局部聚集描述子向量(Vector of Aggragate Locally Descriptor,VLAD)特征进行研究后发现,该特征缺乏尺度不变特征变换(Scale Invariant Feature Transform,SIFT)描述子的空间分布信息,为了提高图像检索的准确率,提出利用... 对图像特征中的局部聚集描述子向量(Vector of Aggragate Locally Descriptor,VLAD)特征进行研究后发现,该特征缺乏尺度不变特征变换(Scale Invariant Feature Transform,SIFT)描述子的空间分布信息,为了提高图像检索的准确率,提出利用空间分布熵改进VLAD的方法。首先,求取图像中的VLAD特征。其次,将SIFT描述子的空间分布信息根据描述子与聚类的对应情况,分为若干个集合。再次,在每一个集合中生成空间分布熵,将所有集合的熵值表示为空间分布熵向量。最后,利用该向量表示描述子的空间分布混乱程度,并将该向量与VLAD结合使用。实验结果表明,在码本大小为64时,在Holidays数据集上可以将平均准确率由0.519提升至0.601,在Oxford5k数据集上可以从0.395提升至0.408。该方法利用VLAD特征大幅度提高图像检索的平均准确率。 展开更多

关键词 图像处理 图像检索 局部聚集描述子向量 尺度不变特征变换 熵

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基于组合智能算法的无线网络信道分配机制 被引量：10

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作者 张淑华 李平 《吉林大学学报（理学版）》 CAS 北大核心 2019年第1期139-144,共6页

针对当前无线网络信道分配方法易出现干扰,网络吞吐量小等缺陷,设计一种基于组合智能算法的无线网络信道分配方法.首先对无线网络信道分配的原理进行分析,构建无线网络信道分配模型;然后采用遗传算法产生无线网络信道的初始分配方案,并... 针对当前无线网络信道分配方法易出现干扰,网络吞吐量小等缺陷,设计一种基于组合智能算法的无线网络信道分配方法.首先对无线网络信道分配的原理进行分析,构建无线网络信道分配模型;然后采用遗传算法产生无线网络信道的初始分配方案,并引入粒子群优化算法对无线网络信道的初始分配方案进行精细搜索,得到合理的无线网络信道分配方案;最后在MATLAB 2016平台对无线网络的吞吐量、网络延迟、数据传输丢包率进行仿真测试.仿真结果表明,该方法大幅度提升了无线网络的吞吐量,网络延迟和数据传输丢包率远小于单一的遗传算法或粒子群优化算法,改善了无线网络的通信性能. 展开更多

关键词 无线宽带网络 网络干扰 吞吐量 粒子群优化算法 信道分配机制 数据传输丢包率

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基于GPU加速随机森林算法的大豆基因型填充研究 被引量：1

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作者 李明亮 李卓 +4 位作者 黄斌 于军 辛鹏 张继成 唐友 《大豆科学》 CAS CSCD 北大核心 2023年第6期742-748,共7页

基因型填充(Genotype Imputation, GI)是一种利用现有的基因型信息来推断未测定或不完整基因型的技术。为了探索在大豆基因组测序中处理不完整数据的高效填充方法,以提高数据处理速度和效率,本研究采用真实的大豆参考面板基因型数据,通... 基因型填充(Genotype Imputation, GI)是一种利用现有的基因型信息来推断未测定或不完整基因型的技术。为了探索在大豆基因组测序中处理不完整数据的高效填充方法,以提高数据处理速度和效率,本研究采用真实的大豆参考面板基因型数据,通过对数据进行2%、5%、10%和25%的完全随机缺失处理,利用GPU加速的随机森林机器学习算法构建填充模型,并对不同缺失比例的数据进行填充。同时,对比分析了不同处理器的准确性和性能。结果显示:基于GPU加速的随机森林算法在大豆基因组中实现了优秀的填充精度。与主流基因填充软件相比,该方法至少提供了4倍以上的运算时间优势。因此,GPU加速的基因型填充策略可应用于大规模基因型数据处理中,提高大豆基因型数据处理的速度和效率,同时减少计算时间和资源消耗。 展开更多

关键词 大豆基因填充 随机森林算法 GPU加速 数据处理

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基于改进ConvNext的复杂背景下玉米叶片病害分类 被引量：7

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作者 马晓 邢雪 武青海 《江苏农业科学》 北大核心 2023年第19期190-197,共8页

针对玉米叶片病害分类过程中存在叶片背景复杂且背景与被识别叶片具有较高相似度的问题,提出一种改进的ConvNeXt算法。首先通过随机遮挡等数据增强操作多样化病害数据集,增强网络的抗干扰能力,从而提高了模型的鲁棒性。其次,为了提高网... 针对玉米叶片病害分类过程中存在叶片背景复杂且背景与被识别叶片具有较高相似度的问题,提出一种改进的ConvNeXt算法。首先通过随机遮挡等数据增强操作多样化病害数据集,增强网络的抗干扰能力,从而提高了模型的鲁棒性。其次,为了提高网络的分类准确度,在ConvNeXt网络的基础上融合多个注意力模块,使网络更加关注具有判别性的特征,以减少背景的干扰,并在注意力模块中使用LeakyReLu激活函数从而避免网络在输入为负值时神经元不学习的情况。最后,以具有3种玉米常见叶片病害的图像和健康叶片作为分类样本,采用改进后的ConvNeXt模型与相同样本数量和条件下的原ConvNeXt、ResNet50以及Swin Transformer进行试验和对比分析,试验表明,改进后的网络模型在测试集的平均分类准确率为91.77%,优于ResNet50(85.64%)、ConvNeXt-T(79.91%)和Swin Transformer(89.09%)3个对比模型,证明了通过改进后的ConvNeXt进行叶片病害的特征提取,提高了在复杂背景下玉米叶片病害的分类精度。 展开更多

关键词 图像分类 ConvNeXt 注意力机制 数据增强 玉米 叶片病害

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