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区块链关键技术及存在问题研究综述 被引量：37
1
作者 刘双印 雷墨鹥兮 +6 位作者 王璐 孙传恒 徐龙琴 曹亮 冯大春 郑建华 李景彬 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2022年第3期66-82,共17页
区块链是基于数字加密货币基础上发展而来的分布式数据库技术,区块链系统具有去中心化、不可篡改、高度自治、分布共识等特点,为无需第三方监管实现分布式一致性问题提供了解决方案。随着区块链技术快速发展,区块链在弱信任平台应用领... 区块链是基于数字加密货币基础上发展而来的分布式数据库技术,区块链系统具有去中心化、不可篡改、高度自治、分布共识等特点,为无需第三方监管实现分布式一致性问题提供了解决方案。随着区块链技术快速发展,区块链在弱信任平台应用领域更加普及,但也面临着自身系统漏洞和安全攻击的挑战。从区块链研究背景及漏洞发展趋势入手,总结分析了区块链关键技术原理及其优缺点、区块链系统存在的技术漏洞和安全攻击,并对技术漏洞和漏洞攻击类型进行归纳分类,指出语法错误、环境配置和图形界面错误是区块链系统中排前三的漏洞缺陷,漏洞攻击对区块链系统构成极大的安全威胁,务必加以重视和防范,以期对未来区块链技术改进发展提供参考与借鉴。 展开更多
关键词 区块链 共识机制 去中心化 智能合约 漏洞攻击
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基于MCB-Mamba-FECA的水产养殖溶解氧长期预测模型
2
作者 刘同来 陈子昂 +3 位作者 崔猛 庞惠元 刘双印 徐龙琴 《农业工程学报》 北大核心 2025年第15期183-191,共9页
为了提高大规模水产养殖的效率、降低养殖风险,并为养殖人员提供充足的反应时间以应对溶解氧(dissolved oxygen,DO)浓度的异常变化,该研究基于混合卷积块(mixed convolution block,MCB)改进的Mamba模型和频率增强通道注意力机制(frequen... 为了提高大规模水产养殖的效率、降低养殖风险,并为养殖人员提供充足的反应时间以应对溶解氧(dissolved oxygen,DO)浓度的异常变化,该研究基于混合卷积块(mixed convolution block,MCB)改进的Mamba模型和频率增强通道注意力机制(frequency enhanced channel attention,FECA),提出了一种高精度的水产养殖DO长期预测模型MCB-Mamba-FECA(MMFA)。首先,创新性引入了MCB以增强Mamba模型对短期复杂时序模式的捕获能力,实现对水质数据长短期依赖关系的均衡建模。此外,设计了FECA以提取水质数据中的频域特征,通过自适应权重调整强化关键频率信息的表达,从而更好地捕捉水质数据中显著的周期性与高频扰动。最后,在广州南沙某养殖厂对该模型进行了试验验证。结果表明,该研究提出的MMFA模型在DO单步预测中能够与大多数DO预测模型的性能齐平,而在更具挑战性的长期预测任务中则表现更加出色。在120 min(24步)的预测任务中相比次优模型平均绝对百分比误差、均方根误差和平均绝对误差分别降低了26.37%、14.29%和26.48%,为水产养殖的智能化管控提供了可靠的技术支撑。 展开更多
关键词 水产养殖 溶解氧预测 长期预测 Mamba 混合卷积块 频域
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基于改进YOLO v4的肉鸽行为检测模型研究 被引量：8
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作者 郭建军 何国煌 +3 位作者 徐龙琴 刘同来 冯大春 刘双印 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第4期347-355,共9页
肉鸽行为表现与鸽舍环境舒适度和肉鸽健康状况密切相关。为实现肉鸽行为精准检测、及时掌握肉鸽健康状况,提出了基于改进YOLO v4模型的肉鸽行为检测方法。由于肉鸽社交等行为特征相似性程度高,为了在复杂环境下准确识别肉鸽行为,本文采... 肉鸽行为表现与鸽舍环境舒适度和肉鸽健康状况密切相关。为实现肉鸽行为精准检测、及时掌握肉鸽健康状况,提出了基于改进YOLO v4模型的肉鸽行为检测方法。由于肉鸽社交等行为特征相似性程度高,为了在复杂环境下准确识别肉鸽行为,本文采用自适应空间特征融合(Adaptively spatial feature fusion,ASFF)模块改进YOLO v4模型,在特征金字塔网络中增加ASFF模块,根据特征权值自适应融合多层特征,充分利用不同尺度特征信息,并且ASFF模块能有效过滤空间冲突信息、抑制反向梯度不一致问题、改善特征比例不变性以及降低推理开销。基于多时段的肉鸽清洁和社交行为数据集,自制5类肉鸽行为图像数据库,采用OpenCV工具进行模糊、亮度、水雾和噪声等处理扩充图像数据集(共10320幅图像),增加数据多样性和模拟不同识别场景,提升模型泛化能力。本文按照比例8∶2划分训练集和验证集,训练总共迭代300个周期,对不同时段、角度、尺寸的肉鸽数据集进行检测。检测结果表明,在阈值0.50和0.75时YOLO v4 ASFF检测精度比YOLO v4的mAP50和mAP75提高14.73、14.97个百分点。对比Faster R CNN、SSD、YOLO v3、YOLO v5和CenterNet模型验证本文模型检测性能,在测试集中mAP50分别提高13.98、14.00、18.63、14.16、10.87个百分点。视频检测速度为8.1 f/s,在推理速度相当情况下,本文改进模型识别准确率更高,复杂环境泛化能力更强,且对相似度高的行为误检和漏检情况更少,可为智能化肉鸽养殖和科学管理提供技术参考。 展开更多
关键词 肉鸽行为检测 改进YOLO v4 多尺度特征 自适应空间特征融合
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基于ECharts的对虾产业数据可视化分析平台设计及实现 被引量：2
4
作者 尹航 廖梓渊 +3 位作者 徐龙琴 刘双印 曹亮 郭建军 《现代农业装备》 2021年第4期7-14,共8页
为提升我国对虾养殖产业的行业竞争力,解决我国对虾养殖产业中生产过程信息散乱、海量产业数据没有得到合理利用的现状,本文采用ECharts可视化技术及ARIMA预测算法,设计开发了一套对虾养殖产业信息可视化及展示平台,实现了生产加工、过... 为提升我国对虾养殖产业的行业竞争力,解决我国对虾养殖产业中生产过程信息散乱、海量产业数据没有得到合理利用的现状,本文采用ECharts可视化技术及ARIMA预测算法,设计开发了一套对虾养殖产业信息可视化及展示平台,实现了生产加工、过程管理、经营销售、市场分析及价格预测等功能。平台的应用结果表明,该平台多尺度涵盖了对虾养殖生产过程及产业信息,实现了对虾养殖产业信息的高效集成;并以一张图的形式直观地展示了对虾养殖行业完整信息,实现了行业发展及行情分析、产品价格预测,为对虾养殖企业经营者提供直观的分析参考依据及发展规划数据支撑。 展开更多
关键词 对虾养殖 ECharts 可视化分析 价格预测 ARIMA
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基于人工智能的肉鸡养殖信息化服务平台设计 被引量：3
5
作者 刘同来 徐立恒 +7 位作者 赫敏 刘明光 陈炫宙 洪易谦 冯大春 郭建军 曹亮 刘双印 《农业与技术》 2024年第1期32-37,共6页
随着经济社会的发展和人民生活水平的提高,肉鸡养殖行业面临着巨大的需求。受到新冠疫情和非洲猪瘟影响,人们对禽类食品安全问题更加关注。肉鸡养殖管理的重要性日益凸显,而传统养殖行业存在的信息化和智能化水平不高等问题制约了行业... 随着经济社会的发展和人民生活水平的提高,肉鸡养殖行业面临着巨大的需求。受到新冠疫情和非洲猪瘟影响,人们对禽类食品安全问题更加关注。肉鸡养殖管理的重要性日益凸显,而传统养殖行业存在的信息化和智能化水平不高等问题制约了行业的进一步发展。本文提出了一种基于人工智能的肉鸡智慧养殖信息化服务平台,结合物联网、大数据、人工智能等技术,为肉鸡养殖行业提供了信息化基础。该平台通过Web端及移动端进行信息管理,提高了数据流通性,实现了养殖信息的可视化展示。大屏可视化能直观展现各类信息,便于监管部门、企业主和管理人员了解养殖场状况,提供及时响应和决策。本文能有效提高肉鸡养殖行业的信息化和智能化水平,有利于行业的数字化健康发展。 展开更多
关键词 肉鸡养殖 人工智能 信息化服务平台 物联网 大数据
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基于PCA-SVR-ARMA的狮头鹅养殖禽舍气温组合预测模型 被引量：21
6
作者 刘双印 黄建德 +5 位作者 徐龙琴 赵学华 李祥铜 曹亮 温宝琴 黄运茂 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第11期225-233,共9页
为提高狮头鹅养殖禽舍气温预测精度,提出了基于主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)、支持向量回归机(Support Vector Regression,SVR)融合自回归滑动平均(Autoregressive Moving Average,ARMA)模型的狮头鹅养殖禽舍气温组合... 为提高狮头鹅养殖禽舍气温预测精度,提出了基于主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)、支持向量回归机(Support Vector Regression,SVR)融合自回归滑动平均(Autoregressive Moving Average,ARMA)模型的狮头鹅养殖禽舍气温组合预测模型。在建模过程中,运用主成分分析法筛选狮头鹅养殖禽舍气温的关键影响因子,消除变量之间冗余信息,约简预测模型结构;采用SVR-ARMA构建狮头鹅禽养殖舍气温组合预测模型,先通过SVR对气温进行预测,再由基于ARMA模型的残差预测值修正气温预测结果。利用该模型对广东省汕尾市2018年7月21日至2018年7月30日期间的狮头鹅养殖禽舍气温进行预测。结果表明,该组合预测模型取得了良好的预测性能,与标准BP神经网络、标准SVR、PCA-BPNN(反向传播神经网络,Back Propagation Neural Network)、PCA-SVR和PCA-BPNN-ARMA等模型对比分析,其评价指标平均绝对误差、均方根误差和平均绝对百分比误差分别为0.1832℃、0.4540℃和0.0059,均表明所提出的组合模型具有更高的预测效果,不仅能够满足狮头鹅养殖禽舍气温实际精准调控的需要,还为狮头鹅健康养殖和种苗繁育环境精细化管理提供决策。 展开更多
关键词 畜禽舍 温度 模型 预测 支持向量回归机 残差修正 狮头鹅养殖 ARMA模型
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基于LightGBM-SSA-ELM的新疆羊舍CO_(2)浓度预测 被引量：18
7
作者 尹航 吕佳威 +3 位作者 陈耀聪 岑红蕾 李景彬 刘双印 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第1期261-270,共10页
为减少肉羊集约化养殖过程中因环境恶化产生的应激反应,精准调控CO_(2)质量浓度,提出了基于分布式梯度提升框架(LightGBM)、麻雀搜索算法(SSA)融合极限学习机(ELM)的CO_(2)质量浓度预测模型。首先利用LightGBM筛选出与CO_(2)质量浓度相... 为减少肉羊集约化养殖过程中因环境恶化产生的应激反应,精准调控CO_(2)质量浓度,提出了基于分布式梯度提升框架(LightGBM)、麻雀搜索算法(SSA)融合极限学习机(ELM)的CO_(2)质量浓度预测模型。首先利用LightGBM筛选出与CO_(2)质量浓度相关的重要特征,降低预测模型的输入维度;然后选择Sigmoid为激活函数,使用具有较强非线性处理能力的单隐含层ELM神经网络算法构建CO_(2)质量浓度预测模型;最后通过麻雀智能优化算法对ELM模型中所需要的超参数进行优化,并将优化后模型应用于新疆玛纳斯集约化肉羊养殖基地。试验结果表明,该模型预测均方根误差(RMSE)、平均绝对误差(MAE)和决定系数(R^(2))分别为0.0213 mg/L、0.0136 mg/L和0.9886,综合性能指标优于支持向量回归(SVR)、反向传播神经网络(BPNN)、长短记忆神经网络(LSTM)、门限循环单元(GRU)和LightGBM等;CO_(2)质量浓度预测曲线贴近真实曲线,具有良好的预测效果,能有效满足集约化肉羊养殖过程中CO_(2)质量浓度精准预测及调控要求。 展开更多
关键词 羊舍 集约化养殖 CO_(2)质量浓度预测 极限学习机 麻雀搜索算法 分布式梯度提升框架
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双背景光自适应融合与透射图精准估计水下图像复原 被引量：1
8
作者 郑建华 杨高林 +2 位作者 刘双印 曹亮 张子豪 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第14期174-182,共9页
针对水下图像普遍存在低对比度、低亮度和颜色失真,以及现有的水下图像复原方法恢复结果不自然、亮度不均和主体色调偏红等问题,该研究提出了双背景光自适应融合与透射图精准估计水下图像方法。采用基于水下光衰减特性和背景光平坦性的... 针对水下图像普遍存在低对比度、低亮度和颜色失真,以及现有的水下图像复原方法恢复结果不自然、亮度不均和主体色调偏红等问题,该研究提出了双背景光自适应融合与透射图精准估计水下图像方法。采用基于水下光衰减特性和背景光平坦性的双背景光自适应融合策略以提高估算的融合背景光准确度,通过新型水下暗通道先验、反向饱和图和三通道光谱衰减系数估算出更加精准的水下图像透射图,最后将估算出的融合背景光与精准透射图应用于水下成像模型得到复原后的水下图像。在广东罗非鱼良种场水产养殖数据集和水下图像增强基准数据集的试验结果表明:对比暗通道先验、最大强度先验、基于模糊和光吸收、蓝绿通道去雾、基于背景光统计模型和透射图优化5种水下图像复原方法,在主观恢复效果评价中,该文方法能有效纠正水下图像失真、亮度偏暗和主体色调偏红等问题;在7个客观评价指标中,该文方法在6个指标中取得最好值,其中全参考图像质量评价指标中的峰值信噪比、结构相似性、均方误差和视觉信息保真度等数值比次好水下图像复原方法分别提升了0.52%、2.1%、3.4%和0.86%;无参考图像质量评价指标中的自然图像质量评价指标和水下图像质量评价数值比次好水下图像复原方法分别提升了2.4%和7.4%。该文方法在解决传统水下图像复原方法中存在的亮度不均和颜色偏红等问题具有一定优势,可以为水下图像复原方法提供技术借鉴。 展开更多
关键词 图像处理 渔业 水下图像 图像复原 暗通道先验 颜色校正 背景光 透射图
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对虾养殖溶解氧浓度组合预测模型EMD-RF-LSTM 被引量：3
9
作者 尹航 李祥铜 +6 位作者 徐龙琴 李景彬 刘双印 曹亮 冯大春 郭建军 李利桥 《智慧农业（中英文）》 2021年第2期115-125,共11页
溶解氧(DO)浓度是对虾养殖水质检测的核心指标。为提高对虾养殖溶解氧浓度的预测精度,本研究提出了一种基于经验模态分解、随机森林和长短时记忆神经网络(EMD-RF-LSTM)的对虾养殖溶解氧浓度组合预测模型。首先采用经验模态分解(EMD)对... 溶解氧(DO)浓度是对虾养殖水质检测的核心指标。为提高对虾养殖溶解氧浓度的预测精度,本研究提出了一种基于经验模态分解、随机森林和长短时记忆神经网络(EMD-RF-LSTM)的对虾养殖溶解氧浓度组合预测模型。首先采用经验模态分解(EMD)对养殖水质溶解氧浓度时序数据进行多尺度特征提取,得到不同尺度下的固有模态分量(IMF);然后分别采用长短时记忆神经网络(LSTM)和随机森林(RF)对高、低频不同尺度IMF进行建模;最后结合各分量预测结果构建叠加模型,实现对溶解氧浓度时序数据的综合预测。本研究模型在广东省湛江市南三岛对虾养殖基地展开了试验及应用,在基于真实数据集的性能测试中,经验模态分解后EMD-ELM模型与极限学习机(ELM)模型对比,平均绝对误差(MAPE)、均方根误差(RMSE)和平均绝对误差(MAE)分别降低了30.11%、29.60%和32.95%。在经验模态分解基础上用RF和LSTM对不同特征尺度的本征模态分量分别预测后叠加求和,EMD-RF-LSTM模型预测的精度指标MAPE、RMSE和MAE分别为0.0129、0.1156和0.0844,其中关键指标MAPE较EMD-ELM、EMD-RF和EMD-LSTM分别降低了84.07%、57.57%和49.81%,预测精度显著提高。结果表明,本研究针对经验模态分解后高、低频分量分别预测的策略可有效提升综合性能,表明本研究模型具有较高的预测精度,能够较准确地实现对虾养殖水体中溶解氧浓度预测。 展开更多
关键词 对虾养殖 溶解氧浓度预测 经验模态分解 随机森林 长短时记忆神经网络
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