基于物联网的水稻生长环境智能监测与调控

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作者 李玉淋 《北方水稻》 2025年第4期120-122,共3页

基于物联网的水稻生长环境智能监测与调控系统通过精准的数据采集、动态模型分析和智能化设备联动,实现环境因子的实时监测、优化调控和资源的高效利用。该系统采用多传感器数据融合与深度学习算法驱动,结合精准灌溉、温控设备优化及自... 基于物联网的水稻生长环境智能监测与调控系统通过精准的数据采集、动态模型分析和智能化设备联动,实现环境因子的实时监测、优化调控和资源的高效利用。该系统采用多传感器数据融合与深度学习算法驱动,结合精准灌溉、温控设备优化及自动施肥喷药等技术,全面提升水稻种植的科学性和可持续性,助力现代农业的智能化发展。 展开更多

关键词 物联网 水稻 生产环境 智能监测

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基于视觉显著性的海上远景目标检测系统 被引量：1

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作者 薛董敏 《舰船科学技术》 北大核心 2021年第24期184-186,共3页

海上目标侦察是进行海上作战的关键环节,近年来,随着计算机技术和图像处理技术的发展,利用计算机视觉进行海上目标探测成为了一项发展趋势。相对于传统的雷达探测,计算机视觉探测覆盖范围更广,效率更高,其难点是提高海上远景目标的检测... 海上目标侦察是进行海上作战的关键环节,近年来,随着计算机技术和图像处理技术的发展,利用计算机视觉进行海上目标探测成为了一项发展趋势。相对于传统的雷达探测,计算机视觉探测覆盖范围更广,效率更高,其难点是提高海上远景目标的检测精度。本文针对海上远景目标的图像特性进行分析,结合视觉显著性算法开发了海上远景目标检测系统,并分析了远景目标图像检测的关键环节。 展开更多

关键词 视觉显著性 远景目标 检测系统

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基于生成对抗残差学习的矿山远程监控图像去噪算法 被引量：3

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作者 樊培利 王建军 艾薇 《金属矿山》 CAS 北大核心 2024年第5期286-292,共7页

在矿山远程监控系统中,由于监控摄像头位置和环境等因素限制,往往会导致图像中存在各种噪声,如椒盐噪声、高斯噪声等,这些噪声会对图像质量产生严重影响,同时也会给后续的图像分析和处理带来很大困难。因此,如何准确地去除噪声,提高图... 在矿山远程监控系统中,由于监控摄像头位置和环境等因素限制,往往会导致图像中存在各种噪声,如椒盐噪声、高斯噪声等,这些噪声会对图像质量产生严重影响,同时也会给后续的图像分析和处理带来很大困难。因此,如何准确地去除噪声,提高图像质量,一直是矿山远程监控系统中的重要问题。生成对抗学习是一种基于对抗生成网络(Generative Adversarial Networks,GAN)的图像处理技术,可以有效去除图像中的噪声。据此,提出了一种基于生成对抗残差学习的矿山远程监控图像去噪算法。该算法首先通过GAN生成器学习得到一组残差图像,然后通过残差学习方式将原始图像与残差图像相加得到去噪后的图像。同时,为提高算法的鲁棒性和适用性,还引入了噪声分布估计网络和自适应控制机制。试验结果表明:该算法可以有效去除矿山远程监控图像中的噪声,并且具有较好的鲁棒性和适用性。 展开更多

关键词 矿山远程监控图像 生成对抗网络 残差学习 图像去噪

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融合Fisher线性判别分析的多维特征融合情景感知推荐方法 被引量：6

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作者 赵志华 陈莉 《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第8期40-46,共7页

针对采用单维特征建立用户的偏好模型所导致的推荐结果无法有效覆盖用户潜在偏好特征而影响推荐质量的问题,提出了一种基于Fisher线性判别分析的多维特征融合情景感知推荐方法。该方法建立了包含时间衰减度、属性偏好、偏好可影响程度... 针对采用单维特征建立用户的偏好模型所导致的推荐结果无法有效覆盖用户潜在偏好特征而影响推荐质量的问题,提出了一种基于Fisher线性判别分析的多维特征融合情景感知推荐方法。该方法建立了包含时间衰减度、属性偏好、偏好可影响程度等多维特征的偏好样本空间;采用特征融合、投影变换等方法,在最佳鉴别矢量空间基于Fisher判别准则融合用户的多维特征;采用拉格朗日乘子法求解最优投影方向,建立起多维特征优化的偏好获取模型。在BookCrossing与Netfilix数据集上的实验结果表明:与现有方法相比,所提方法的推荐准确率平均提高了16.61%,多样性平均提高了约38.01%,能够有效地覆盖用户的潜在偏好特征,并取得更好的推荐质量。 展开更多

关键词 多特征融合 FISHER线性判别分析 属性偏好 时间衰减 情景感知推荐

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面向大文本数据集的间接谱聚类 被引量：3

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作者 侯海霞 原民民 刘春霞 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2012年第12期3274-3277,共4页

针对谱聚类存在计算瓶颈的问题,提出了一种快速的集成算法,称为间接谱聚类。它首先运用K-Means算法对数据集进行过分聚类,然后把每个过分簇看成一个基本对象,最后在过分簇的级别上利用标准谱聚类来完成总体的聚类。将该思想应用于大文... 针对谱聚类存在计算瓶颈的问题,提出了一种快速的集成算法,称为间接谱聚类。它首先运用K-Means算法对数据集进行过分聚类,然后把每个过分簇看成一个基本对象,最后在过分簇的级别上利用标准谱聚类来完成总体的聚类。将该思想应用于大文本数据集的聚类问题后,过分簇中心之间的相似性度度量方法可以采用常用的余弦距离法。在20-Newgroups文本数据上的实验结果表明:间接谱聚类算法在聚类准确性上比K-Means算法平均高出14.72%;比规范割谱聚类仅低0.88%,但算法所需的计算时间平均不到规范割谱聚类的1/16,且随着数据集的增大当规范割谱聚类遭遇计算瓶颈时,提出的算法却能快速地给出次优解。 展开更多

关键词 谱聚类 文本聚类 大数据集

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基于改进果蝇算法的焊接机器人路径规划 被引量：5

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作者 聂芬 赵志华 《制造技术与机床》 北大核心 2021年第10期21-25,共5页

为提高果蝇算法(FOA)在焊接机器人路径规划中的效果,针对其存在的问题,提出了改进果蝇算法(IFOA)。相比于FOA,IFOA的改进体现在两个方面,一是将FOA的固定步长变为了自适应步长,二是在FOA中引入了烟花爆炸操作,通过两个方面的改进增强了... 为提高果蝇算法(FOA)在焊接机器人路径规划中的效果,针对其存在的问题,提出了改进果蝇算法(IFOA)。相比于FOA,IFOA的改进体现在两个方面,一是将FOA的固定步长变为了自适应步长,二是在FOA中引入了烟花爆炸操作,通过两个方面的改进增强了算法的寻优能力。在焊接机器人路径规划的实际应用中,IFOA获得了比FOA更短的焊接路径、更高的算法稳定性。 展开更多

关键词 变步长 果蝇算法 焊接机器人 路径规划

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基于SDP图像和深度卷积网络的发动机故障诊断 被引量：6

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作者 王运生 王黎明 《噪声与振动控制》 CSCD 北大核心 2023年第5期175-180,共6页

为提高发动机故障诊断精度,提出一种基于对称极坐标(Symmetrized Dot Pattern,SDP)图像和深度卷积网络(Deep Convolutional Neural Network,CNN)的发动机故障诊断新方法。该方法以SDP变换为基础,将发动机故障振动信号转换为SDP图像,而后... 为提高发动机故障诊断精度,提出一种基于对称极坐标(Symmetrized Dot Pattern,SDP)图像和深度卷积网络(Deep Convolutional Neural Network,CNN)的发动机故障诊断新方法。该方法以SDP变换为基础,将发动机故障振动信号转换为SDP图像,而后将SDP图像作为CNN的输入,实现发动机故障的CNN自适应特征提取和诊断。进行发动机典型故障实验,并利用所提方法进行故障诊断,结果表明,根据SDP图像可以直观地对发动机典型故障进行区分且耗时较少,而根据CNN网络可以有效地对SDP图像进行识别,诊断精度达到99.14%,相比于其他几种方法,诊断精度和计算效率均得到提升。 展开更多

关键词 故障诊断 SDP图像 极坐标 卷积神经网络 发动机

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基于优先权和匹配度量的图像修复算法 被引量：1

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作者 吴翠鸿 强彦 《包装工程》 CAS 北大核心 2018年第21期189-197,共9页

目的针对当前图像修复算法主要通过固定单一模板大小实现修复块与匹配块之间的匹配度量来完成图像复原,导致其存在一定的模糊效应以及振铃效应等不足,这里提出基于改进优先权和匹配优化度量的图像修复算法。方法首先,利用数据项构造平... 目的针对当前图像修复算法主要通过固定单一模板大小实现修复块与匹配块之间的匹配度量来完成图像复原,导致其存在一定的模糊效应以及振铃效应等不足,这里提出基于改进优先权和匹配优化度量的图像修复算法。方法首先,利用数据项构造平滑因子,建立优先权模型,度量待修复像素点的优先权,选定优先修复块。然后,制定四级模板大小,利用误差平方和函数,结合模板大小特性,构造匹配度量模型,用于实现修复块和匹配块之间的动态匹配,选取最优匹配模板,对待修复块进行填充修复。最后,利用待修复像素点及其邻域像素点的灰度值构造邻域灰度差分模型,用于对修复区域的边缘进行缝合,优化修复效果。利用最优匹配度量结果,构造置信度更新模型,对置信度项进行更新,实现图像修复。结果仿真实验结果显示,与当前图像修复算法相比,所提算法具有更高的修复质量,其输出图像无模糊效应与振铃效应。结论所提算法能够较好地对损坏图像进行复原,在图像信息处理领域具有一定的参考价值。 展开更多

关键词 图像修复 平滑因子 优先权 置信度更新 匹配度量 邻域灰度差分

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基于改进海鸥算法结合Elman网络的板形模式识别方法 被引量：1

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作者 吕冠艳 田学东 李奋华 《矿冶工程》 CAS 北大核心 2023年第2期140-144,148,共6页

为了提高板形模式识别精度,提出了一种基于改进海鸥算法结合Elman网络的板形模式识别方法。将改进的海鸥算法对Elman网络权值阈值进行优化,用于板形模式识别,选取20组数据进行测试,并将结果与基于BP神经网络的板形模式识别和基于传统El... 为了提高板形模式识别精度,提出了一种基于改进海鸥算法结合Elman网络的板形模式识别方法。将改进的海鸥算法对Elman网络权值阈值进行优化,用于板形模式识别,选取20组数据进行测试,并将结果与基于BP神经网络的板形模式识别和基于传统Elman网络的板形模式识别方法进行比较,结果表明本文算法精度更高、效果更好,均方误差MSE相比其他算法低2个数量级。 展开更多

关键词 海鸥算法 混沌映射 板形模式识别 ELMAN神经网络 板形控制

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基于焦点度量与模糊逻辑的多聚焦图像融合算法

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作者 王运生 王黎明 聂芬 《包装工程》 CAS 北大核心 2018年第13期208-215,共8页

目的为了使多聚焦灰度图像融合时保持源图像清晰信息,并有效抑制块效应和重影现象,基于3种不同聚焦测量与模糊推理系统,设计一种焦点度量与模糊逻辑的多聚焦灰度图像融合方案。方法首先,分别利用空间频率(SF)、改进的Laplacian能量和(SM... 目的为了使多聚焦灰度图像融合时保持源图像清晰信息,并有效抑制块效应和重影现象,基于3种不同聚焦测量与模糊推理系统,设计一种焦点度量与模糊逻辑的多聚焦灰度图像融合方案。方法首先,分别利用空间频率(SF)、改进的Laplacian能量和(SML),以及梯度和(SOG)计算输入灰度图像在像素邻域的局部焦点特征,并利用像素相关性改善对比度,从而得到SF,SML,SOG等3种聚焦度量。其次,根据SF与SML强度关系,建立焦点三态图,结合互补聚焦信息,并进行形态、中值滤波和一致性检查,消除狭窄的鸿沟和突起问题。然后,引入模糊逻辑算子,将每个图像像素的SF,SML图以及SOG作为模糊化的输入,通过模糊规则和去模糊器,生成每个图像的融合权重。最后,根据焦点权重执行加权融合,形成最后的融合图像。结果实验结果表明,与当前流行的融合方案相比,对于灰度图像,所提算法在融合性能上具有一定的优势,其融合图像具有更好的景深信息,避免了块效应与重影现象。结论所提算法具有良好的融合质量,能够有效提高灰度图像的分辨率,在图像处理领域具有一定的价值。 展开更多

关键词 多聚焦图像融合 模糊逻辑 空间频率 改进的Laplacian能量和 梯度和 焦点三态图

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统计学习在海上遥感图像背景去噪的算法研究

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作者 秦志新 《舰船科学技术》 北大核心 2020年第14期88-90,共3页

针对传统的海上遥感图像背景去噪算法中由于噪声分解遗漏情况造成的图像梯度值低的问题,提出统计学习在海上遥感图像背景去噪的算法研究。利用统计学习中的高斯概率分布模型建立遥感图像背景噪声模型,计算每个像素点灰度值的均值,并一... 针对传统的海上遥感图像背景去噪算法中由于噪声分解遗漏情况造成的图像梯度值低的问题,提出统计学习在海上遥感图像背景去噪的算法研究。利用统计学习中的高斯概率分布模型建立遥感图像背景噪声模型,计算每个像素点灰度值的均值,并一一对比,统计图像中噪声分布特征并分离噪声,依据噪声分布特征设计滤波器对,将滤波器对应用在小波变换滤波器中,利用滤波器分解图像中的噪声,经过逆变换重构图像,实现海上遥感图像背景去噪。实验结果表明,与传统的图像背景去噪算法相比,应用统计学习的海上遥感图像背景去噪的算法平均梯度值更高,说明该算法适合应用在海上遥感图像背景去噪中。 展开更多

关键词 统计学习 遥感图像 背景去噪 算法

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融合Fisher判别分析与波动序列的音乐推荐方法 被引量：6

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作者 薛董敏 赵志华 《计算机科学与探索》 CSCD 北大核心 2017年第8期1314-1323,共10页

现有的音乐推荐方法多是采用不同的历史偏好相关性度量方法直接为用户生成推荐音乐列表,而不考虑用户历史喜好音乐行为所体现出的用户兴趣的波动性,影响了推荐音乐的准确率。针对这个问题,提出了一种融合Fisher线性判别分析与波动序列... 现有的音乐推荐方法多是采用不同的历史偏好相关性度量方法直接为用户生成推荐音乐列表,而不考虑用户历史喜好音乐行为所体现出的用户兴趣的波动性,影响了推荐音乐的准确率。针对这个问题,提出了一种融合Fisher线性判别分析与波动序列的音乐行为偏好获取方法。首先获取音乐的社会化标签与音频特征,采用Fisher线性判别分析对两类样本数据进行特征融合,通过投影变换并引入Fisher判别准则,获取具有最大类间离散度,最小类内离散度的音乐特征分类方向。然后结合用户的历史喜好音乐获取音乐类型基点、类型波动幅度,再以音乐类型基点为中心,以类型波动幅度为半径获取用户的喜好音乐类型,并据此为用户生成推荐音乐列表。在真实数据集LFM上的仿真实验结果表明,所提出方法能够取得更好的P@R值与覆盖率,提升了音乐推荐精度与推荐质量。 展开更多

关键词 FISHER线性判别分析 波动序列 音乐类型基点 社会化标签 音乐推荐系统

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新型城镇化视角下我国零售业发展的促进策略分析 被引量：1

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作者 梁红俊 《商业经济研究》 北大核心 2016年第20期16-18,共3页

零售业的发展是新型城镇化建设中的重要内容之一,是提升城市经济活力、满足居民生活需求和释放居民消费潜力的重要手段。研究表明我国传统零售业整体上发展较快,无论是总额还是增长率都呈现出快速增长的势态。同时,得益于"互联网+&... 零售业的发展是新型城镇化建设中的重要内容之一,是提升城市经济活力、满足居民生活需求和释放居民消费潜力的重要手段。研究表明我国传统零售业整体上发展较快,无论是总额还是增长率都呈现出快速增长的势态。同时,得益于"互联网+"所带来的经营方式改变,零售企业的电商模式也获得了巨大的发展。可以说,新型城镇化背景下我国零售业整体上取得了较好发展,但是,在这一过程中仍然出现了对零售业发展产生不利影响的因素。这些因素主要包括:不同地区零售业的发展水平还存在较大差距,很多零售企业主仍然无法接受零售业发展模式的创新改变,同时零售业发展中的法律规范缺失也影响了零售业的可持续发展。要解决这些问题,需要促进中小城镇的零售业发展,推动新型城镇化进程下零售业的信息化发展,促进零售业发展观念更新并完善法律规范。 展开更多

关键词 新型城镇化 零售业 发展

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