产教融合背景下的大数据专业课程体系建设——以《数据分析与可视化》教材建设为例 被引量：3

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作者 张玉宏 蒋玉英 王贵财 《工业和信息化教育》 2024年第5期90-94,共5页

针对产教融合背景下的大数据专业课程体系建设存在的问题,以《数据分析与可视化》教材建设为抓手,提出了产教融合视域下的教材供给侧改革方案,并以此为基础编写了相应教材,通过问卷调查反馈,教学改革效果良好。

关键词 产教融合 大数据 数据分析与可视化 教材编写

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基于可见光和先进成像技术的粮食不完善粒快速检测研究进展

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作者 葛宏义 郭春燕 +7 位作者 蒋玉英 张元 孙振雨 季晓迪 吴旭阳 冯博 周文慧 王恒 《食品工业科技》 北大核心 2025年第6期30-42,共13页

粮食中不完善粒的存在会降低粮食质量,影响粮食加工产品的品质,并且不完善粒的含量会影响粮食在国家规定的收购标准中的质量等级评定,造成经济损失。传统的检测方法包括人工检测法和化学试剂法等,这些方法存在主观性强、耗时较长等问题... 粮食中不完善粒的存在会降低粮食质量,影响粮食加工产品的品质,并且不完善粒的含量会影响粮食在国家规定的收购标准中的质量等级评定,造成经济损失。传统的检测方法包括人工检测法和化学试剂法等,这些方法存在主观性强、耗时较长等问题,难以满足目前前沿研究向快速、准确检测发展的主要趋势。可见光成像技术操作简便且成像速度较快,但其无法识别粮食内部的特征信息。具有高分辨率和快速检测等优势的先进成像技术也成为粮食不完善粒检测领域的重要研究热点之一。本文综述了用于粮食不完善粒检测的成像技术,包括可见光成像、X射线、热成像、高光谱和多光谱成像以及太赫兹成像等,对这些技术的优缺点进行讨论和比较。分别从粮食的视觉外观和内部特征信息两方面进行介绍,总结了成像技术与机器学习方法结合在粮食不完善粒检测方面的研究进展。最后提出现阶段存在的问题并进行讨论,对未来改进方向进行展望,为粮食不完善粒检测的创新应用提供重要参考。 展开更多

关键词 不完善粒 可见光成像 X射线成像 热成像 高光谱和多光谱成像 太赫兹成像 机器学习

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基于超表面透镜天线的小麦堆积密度测量方法研究

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作者 秦瑶 朱嘉昊 +4 位作者 孙启翔 余威 蔡成欣 李明星 王其富 《现代电子技术》 北大核心 2025年第5期7-14,共8页

精确测量小麦堆积密度是仓储小麦数量核查的关键,对国家储粮数量评估、自然灾害或突发事件下粮食调配具有重要意义。为了实现对小麦堆积密度的快速、非接触、高精度测量,文中提出一种基于超表面透镜天线的小麦堆积密度测量方法。该方法... 精确测量小麦堆积密度是仓储小麦数量核查的关键,对国家储粮数量评估、自然灾害或突发事件下粮食调配具有重要意义。为了实现对小麦堆积密度的快速、非接触、高精度测量,文中提出一种基于超表面透镜天线的小麦堆积密度测量方法。该方法通过测量不同堆积密度的小麦样品在23.8~24.2 GHz频率范围内的复相对介电常数,分析小麦含水量、堆积密度与复相对介电常数之间的关系,提出小麦含水量无关系数用于减少含水量分布不均匀对于小麦堆积密度测量的影响,通过将小麦含水量无关系数与小麦堆积密度建立线性回归方程用于小麦堆积密度预测。在所选定的含水量与密度范围内选取100组小麦样品进行密度预测,预测结果的均方根误差(RMSE)为0.001 1 g/cm^(3),平均绝对误差(MAE)为0.001 0 g/cm^(3)。结果表明,所提出的基于超表面透镜天线的小麦堆积密度测量方法可以有效地测量小麦堆积密度。 展开更多

关键词 超表面透镜天线 相位梯度 小麦堆积密度 复相对介电常数 含水量无关系数 微波检测

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基于改进EfficientNet的轻量化小麦不完善粒识别模型

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作者 于锦龙 于俊伟 +2 位作者 张自豪 潘泉 母亚双 《中国粮油学报》 北大核心 2025年第2期192-202,共11页

针对现有基于卷积神经网络的小麦不完善粒识别模型复杂度高、难以部署等问题,提出了一种基于EfficientNet-B0改进的轻量化小麦不完善粒识别模型ML-EfficientNet。首先,对CBAM注意力模块进行改进,提出了一种轻量级的注意力模块LCSA并使用... 针对现有基于卷积神经网络的小麦不完善粒识别模型复杂度高、难以部署等问题,提出了一种基于EfficientNet-B0改进的轻量化小麦不完善粒识别模型ML-EfficientNet。首先,对CBAM注意力模块进行改进,提出了一种轻量级的注意力模块LCSA并使用LCSA模块替换原网络中的SE模块,使模型能同时捕获通道信息与空间信息,提升模型的识别能力。然后,借鉴CSPnet思想对MBConv的结构进行调整,在减少模型参数量的同时提升模型识别正确率。最后,在模型的首个卷积层后加入LCSA模块,进一步增强模型的特征提取能力。实验结果表明,ML-EfficientNet模型的识别准确率为95.71%,参数量为2.863 M、浮点计算量为0.376 G。较改进前识别精度提升了1.57%,参数量减少60%,浮点计算量减少9%,能够有效地进行小麦不完善粒的识别任务,为智慧农业提供有益支持。 展开更多

关键词 小麦不完善粒识别 EfficientNet-B0 轻量化 注意力机制

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基于改进YOLOv8的玉米叶片病虫害识别研究

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作者 兰羽琦 王一航 +1 位作者 王瑛琨 薛博文 《信息技术与信息化》 2025年第1期10-14,共5页

针对玉米叶片病虫害检测中大多数目标较小的问题,文章提出了一种基于YOLOv8检测模型的改进方法。首先,通过对YOLOv8检测模型中的C2f模块进行压缩,舍弃每次经过Bottleneck模块特征提取后的中间结果,仅保留最后的特征提取结果,从而减少了... 针对玉米叶片病虫害检测中大多数目标较小的问题,文章提出了一种基于YOLOv8检测模型的改进方法。首先,通过对YOLOv8检测模型中的C2f模块进行压缩,舍弃每次经过Bottleneck模块特征提取后的中间结果,仅保留最后的特征提取结果,从而减少了通道拼接后的参数计算量,防止中间层特征的丢失;其次,将改进后的C2f模块定义为C2f5模块,并且仅在主干网络中进行改进,不修改颈部网络,以避免精度下降;最后,使用Kaggle平台提供的包含7种玉米叶片病虫害的3978张图片的数据集进行归一化操作、标注、格式划分后,利用该数据集对改进算法进行验证。结果表明,改进后的YOLOv8检测模型比未改进前识别精度提升了4.2个百分点,在确保检测精度的前提下,实现了模型的轻量化和高效性。这些改进在资源受限的设备上运行时表现尤为突出。 展开更多

关键词 改进YOLOv8 玉米叶片 病虫害识别 轻量化和高效性

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太赫兹超材料智能化设计的研究进展 被引量：2

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作者 葛宏义 季晓迪 +4 位作者 蒋玉英 李丽 王飞 贾志远 张元 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第10期2664-2679,共16页

超材料是具有特殊性质的人工电磁材料,可以调控电磁波的频率、幅度、相位和极化等基本的物理特征,在太赫兹波段具有重要的理论研究和应用价值.由于超材料结构设计过程复杂和仿真模拟计算时间的限制,超材料结构设计面临着巨大的挑战.鉴... 超材料是具有特殊性质的人工电磁材料,可以调控电磁波的频率、幅度、相位和极化等基本的物理特征,在太赫兹波段具有重要的理论研究和应用价值.由于超材料结构设计过程复杂和仿真模拟计算时间的限制,超材料结构设计面临着巨大的挑战.鉴于太赫兹超材料器件已在生物医学、宽带通信、安全筛查等领域取得一定的成果,本文从传统设计方法入手简述了太赫兹超材料常用器件的研究进展及设计过程存在的问题;详细地梳理和综述了编码超材料的研究成果,特别是编码超表面和可编程超表面;总结了深度学习算法在太赫兹超材料结构设计中的应用;最后,探讨了智能化方法在太赫兹超材料结构设计中面临的挑战和开放性的研究方向.该研究将为人们充分掌握简易、快捷和智能化的设计方法提供参考,同时也为智能化设计方法在太赫兹超材料中的发展和应用提供新的想法和思路. 展开更多

关键词 太赫兹波 超材料 编码 深度学习 神经网络 智能

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稀疏角度数据下非视域物体三维重建方法研究 被引量：3

7

作者 王雪峰 张自豪 +1 位作者 陈兴稣 王元庆 《激光与红外》 CAS CSCD 北大核心 2022年第3期451-457,共7页

非视域成像技术是一种新型的针对观测视线外目标进行三维成像的技术,主要是通过激光照射中介面,利用探测器对隐藏物体光强的时空分布信息进行采集,再使用重建算法进行图像重建。由于其仅能在稀疏或部分角度下进行探测,不能获取隐藏物体... 非视域成像技术是一种新型的针对观测视线外目标进行三维成像的技术,主要是通过激光照射中介面,利用探测器对隐藏物体光强的时空分布信息进行采集,再使用重建算法进行图像重建。由于其仅能在稀疏或部分角度下进行探测,不能获取隐藏物体的全方位信息,获取数据信息不足从而使图像重建精度不高。本文针对稀疏角度数据问题,提出了反投影最大似然期望值最大化(BP-MLEM)算法,能够有效提高非视域物体三维重建的精度;通过结构相似度(SSIM)进行分析,对比滤波反投影算法,经过第3、4、9和20次迭代后,重建结果图的SSIM值分别提高了0.147、0.1607、0.22和0.2906;对比MLEM算法,经过多次迭代后,SSIM值均得到了提高;当迭代次数不断增加时,使用MLEM算法得到重建结果图的SSIM趋于稳定,而提出算法的SSIM值则不断增加,表明该算法具有更好的稳定性,不易造成过收敛问题。 展开更多

关键词 稀疏角度数据 非视域成像 反投影最大似然期望值最大化算法 三维重建

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基于语义分割的粮仓粮食数量变化动态监测方法 被引量：3

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作者 李智 张艳飞 +6 位作者 杨卫东 但乃禹 张蕙 陈卫东 荆世华 邵辉 任飞燕 《中国粮油学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第4期131-139,共9页

为了高效、准确且低成本监测粮仓粮食数量变化情况,研究提出一种基于语义分割的粮仓粮食数量变化动态监测方法,利用深度学习技术对粮仓仓内摄像机采集的图像进行分析,实现对粮仓仓内粮食数量变化情况的动态监测。通过将监测结果与仓内... 为了高效、准确且低成本监测粮仓粮食数量变化情况,研究提出一种基于语义分割的粮仓粮食数量变化动态监测方法,利用深度学习技术对粮仓仓内摄像机采集的图像进行分析,实现对粮仓仓内粮食数量变化情况的动态监测。通过将监测结果与仓内近期业务数据进行比对,可及时发现违法违规行为线索并预警,提高日常监管的针对性和效率。本研究选取粮仓仓内监控摄像机采集的图像作为数据集,构建了基于DeepLabV3+的粮仓粮食数量变化动态监测模型,通过提取判断粮面变化的参照边界,利用参照边界像素值的变化判断仓内粮食数量变化情况,并通过引入基于MobileNetV2的特征提取网络,提高了模型识别的准确性和计算效率。实验结果表明,该模型平均交并比和平均像素准确率分别达到89.57%和94.53%,参数量为5.818 M,MIoU分别比PSPNet模型和UNet模型高0.95%和0.88%。通过对50个粮仓的测试分析,模型识别得到的仓内粮食数量变化情况与实际情况的一致性为96%,验证了该方法的有效性,为粮仓粮食数量的动态监测提供了新的思路。 展开更多

关键词 深度学习 DeepLabV3+ 粮面识别 语义分割

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基于骨架序列多算法的粮仓作业人员异常行为视频识别

9

作者 侯晓龙 杨卫东 +2 位作者 李磊 于俊伟 许启铿 《粮油食品科技》 CAS CSCD 北大核心 2024年第3期201-210,共10页

粮仓是保障粮食储藏安全的重要设施。粮仓为封闭大空间,仓内光照昏暗、空气流通差,熏蒸、气调等作业增加了人员安全隐患,通过仓内安防视频对作业人员的异常行为进行识别与分析,是作业人员安全操作的一项重要技术保障。提出了一种基于骨... 粮仓是保障粮食储藏安全的重要设施。粮仓为封闭大空间,仓内光照昏暗、空气流通差,熏蒸、气调等作业增加了人员安全隐患,通过仓内安防视频对作业人员的异常行为进行识别与分析,是作业人员安全操作的一项重要技术保障。提出了一种基于骨架序列多算法的粮仓内作业人员异常行为的视频识别算法。首先,利用YOLOv3tiny模型对人体进行快速检测,结合Sort对多目标进行运动轨迹跟踪,通过AlphaPose模型提取人体骨架坐标序列及权重信息;进而,根据人体骨架自然连接节点构成的实际空间图(RSG)和虚拟人体的重心与头、手、脚互连构建的虚拟空间图(VSG),基于人体动力学重心与手脚互动的平衡性,提取仓内作业人员异常行为的空间特征和串联时间卷积(TC)的时空特征;最后,提出了虚实结合的时空图卷积网络(VR-STGCN)仓内作业人员的异常行为视频识别算法。同时自建了混合数据集,并将VR-STGCN与SSD、PCANet、Two-StreamCNN、STGCN等四种算法进行了对比实验与分析。结果表明:VR-STGCN各项指标均优于其他四种算法;VR-STGCN能够在光线不足、多目标、远距离等复杂环境下准确地识别出仓内人员的跌倒、爬行、躺平等异常行为,识别准确率达到97.7%,处理速度为18.67 fps,能够实时分析作业人员异常行为。研究成果为复杂环境下粮仓作业人员的安全保障提供了一种全新高效的技术。 展开更多

关键词 时空图卷积 异常行为识别 人体动力学 粮仓作业安全

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一种仓储粮堆温湿度场空间高分辨率重构模型

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作者 曹云皓 段珊珊 +3 位作者 杨卫东 白春启 赵超 万安平 《中国粮油学报》 CSCD 北大核心 2024年第12期17-25,共9页

仓储粮堆内的温湿度数据是粮食安全储存、保质减损的核心指标。目前仓储粮堆内布设的温湿度测量点均为稀疏离散点,其他未布设传感器的区域的温度和湿度无法直接获取,生成温湿度场的方法主要基于插值法等数学模型,误差较大。本研究通过... 仓储粮堆内的温湿度数据是粮食安全储存、保质减损的核心指标。目前仓储粮堆内布设的温湿度测量点均为稀疏离散点,其他未布设传感器的区域的温度和湿度无法直接获取,生成温湿度场的方法主要基于插值法等数学模型,误差较大。本研究通过在实验仓的仓储粮堆中布设温湿度传感器网格以采集数据,并使用基于高分辨率重构的深度学习方法,提出了一种仓储粮堆的温湿度场空间重构模型及算法。实验结果表明,相较于传统的线性插值法,本研究的温湿度场重构模型效果更好,粮堆温度重构值与测量值的平均绝对误差(MAE)小于0.30℃,均方根误差(RMSE)小于0.35℃;粮堆湿度重构值与测量值的平均绝对误差(MAE)小于0.51%,均方根误差(RMSE)小于1.14%。 展开更多

关键词 深度学习 高分辨率重构 仓储粮堆 温湿度场空间重构

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基于Pandas+Seaborn+Matplotlib的城市共享单车租赁分析可视化 被引量：1

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作者 徐豪 刘婉月 张自豪 《现代信息科技》 2024年第23期58-62,68,共6页

在现代城市交通中,共享单车的普及带来了大量骑行数据,蕴含丰富的用户行为信息。文章旨在通过对Kaggle共享单车数据集的深入分析,探讨影响共享单车使用模式的主要因素。采用Python的Pandas库进行数据处理,并利用Seaborn和Matplotlib进... 在现代城市交通中,共享单车的普及带来了大量骑行数据,蕴含丰富的用户行为信息。文章旨在通过对Kaggle共享单车数据集的深入分析,探讨影响共享单车使用模式的主要因素。采用Python的Pandas库进行数据处理,并利用Seaborn和Matplotlib进行可视化分析,以直观展示数据特征和用户行为模式。研究发现,租赁数量与温度、湿度及风速等气象因素密切相关,且在特定时段内租赁活动更为频繁。这一研究不仅展示了Pandas、Seaborn及Matplotlib在数据可视化中的优越性,还为城市交通管理和共享单车运营提供了数据支撑,从而优化交通管理、提升用户体验。 展开更多

关键词 大数据分析 可视化 共享单车数据 PYTHON

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基于机器视觉技术的船舶吃水深度动态检测

12

作者 冯维娜 蒋梦婉 《舰船科学技术》 北大核心 2024年第14期158-161,共4页

为了保障航运安全,提出基于机器视觉技术的船舶吃水深度动态检测。将预处理后的船舶SAR图像作为I-VGGNet网络的输入,通过I-VGGNet网络的卷积层结构提取船舶SAR图像不同层次的特征。在此基础上,使用FCOS网络对船舶SAR图像特征进行尺度划... 为了保障航运安全,提出基于机器视觉技术的船舶吃水深度动态检测。将预处理后的船舶SAR图像作为I-VGGNet网络的输入,通过I-VGGNet网络的卷积层结构提取船舶SAR图像不同层次的特征。在此基础上,使用FCOS网络对船舶SAR图像特征进行尺度划分,再引入IoU损失函数和RCIoU损失函数获得预测框和真实框最小的中心距离,以此校正船舶的水尺字符印,确定吃水线,实现船舶吃水深度检测。实验结果表明,该方法能够准确校正船舶的水尺字符印,并精准识别不同尺度下的船舶目标。且总体AP值为95.8%,相对较高,可以有效检测船舶吃水深度,保证船舶的安全。 展开更多

关键词 机器视觉 船舶吃水深度 SAR图像 水尺字符印

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基于Apriori算法的学生压力多元因素挖掘和分析

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作者 申悦 张一涵 王弯弯 《现代信息科技》 2024年第23期48-52,57,共6页

在多样的社会环境下,由于心理、生理、环境、学业、社会等多方面因素,导致学生压力剧增。为了找到影响学生压力的主要原因并解决学生压力过大问题,文章选用了多方面因素影响学生压力的数据集,利用Apriori算法研究了与学生压力相关的多... 在多样的社会环境下,由于心理、生理、环境、学业、社会等多方面因素,导致学生压力剧增。为了找到影响学生压力的主要原因并解决学生压力过大问题,文章选用了多方面因素影响学生压力的数据集,利用Apriori算法研究了与学生压力相关的多方面因素的影响情况,分析了不同因素与压力的频繁项集和关联规则,发现了焦虑问题、睡眠问题、环境安全、霸凌等问题对学生压力影响较大。研究结果显示,减轻学业压力、抵制霸凌和改善学生生活环境有助于降低学生的压力。 展开更多

关键词 学生压力 APRIORI算法 多元因素 关联规则

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一种基于业务感知和可调节跳数的虚拟化层构建算法 被引量：1

14

作者 马丁 费选 慕小武 《郑州大学学报（工学版）》 CAS 北大核心 2021年第5期50-55,共6页

在网络功能虚拟化环境中,网络拓扑抽象是构建一致性视图、屏蔽底层无关细节的重要保证。针对服务功能链的映射问题,从网络拓扑抽象化的角度出发,提出一种基于业务感知和可调节跳数的虚拟化层构建算法。通过分析服务功能链功能需求,建立... 在网络功能虚拟化环境中,网络拓扑抽象是构建一致性视图、屏蔽底层无关细节的重要保证。针对服务功能链的映射问题,从网络拓扑抽象化的角度出发,提出一种基于业务感知和可调节跳数的虚拟化层构建算法。通过分析服务功能链功能需求,建立节点映射,通过可调节跳数的非冗余链路映射方法进行链路映射。仿真实验在所构建的虚拟化层上使用分层图算法映射服务功能链,测试不同跳数约束下的映射性能,数据显示:与跳数约束为2时相比,当跳数约束增加至3时,各项性能指标均有显著的提升,但是当跳数约束继续增加至4和5时,虚拟化层的构建开销分别增加约27%和52%,而性能指标几乎没有提升。仿真结果表明:所提出的算法能够有效地承载服务链请求,并能够在特定规模的物理网络上构建性价比最优的虚拟化层。 展开更多

关键词 网络功能虚拟化 虚拟网络功能 虚拟化层 服务功能链 跳数约束

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基于宽度学习的太赫兹光谱图像小麦霉变识别研究 被引量：3

15

作者 葛宏义 王飞 +3 位作者 蒋玉英 李丽 张元 贾柯柯 《量子电子学报》 CAS CSCD 北大核心 2023年第3期360-368,共9页

小麦质量安全是粮食安全的重要组成部分。传统的小麦霉变籽粒识别检测方法需要复杂的处理步骤,耗时较长且特征提取能力较差,易造成图像有效信息的丢失,导致小麦霉变籽粒识别检测效果不佳。为解决上述问题,提出了一种基于去噪宽度学习(D-... 小麦质量安全是粮食安全的重要组成部分。传统的小麦霉变籽粒识别检测方法需要复杂的处理步骤,耗时较长且特征提取能力较差,易造成图像有效信息的丢失,导致小麦霉变籽粒识别检测效果不佳。为解决上述问题,提出了一种基于去噪宽度学习(D-BLS)的霉变小麦太赫兹光谱图像识别方法。该方法对传统宽度学习(BLS)算法进行了改进,通过引入去噪卷积神经网络(DnCNN)模块,构建D-BLS霉变小麦分类识别模型,以增强图像质量,提高霉变小麦太赫兹光谱图像的识别精度。初步研究表明,D-BLS在识别准确率方面优于传统BLS算法,识别准确率达到93.13%。进一步使用支持向量机(SVM)、后向传播神经网络(BPNN)、卷积神经网络(CNN)与D-BLS进行建模对比。研究结果表明,D-BLS网络的分类准确率分别比SVM、BPNN和CNN高出了13.83%、7.79%和3.96%。因此,D-BLS能够为小麦发霉早期鉴别提供一种新方法。 展开更多

关键词 光谱学 太赫兹 宽度学习 霉变小麦 图像处理

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基于二次相关法的非视域物体定位研究 被引量：2

16

作者 王雪峰 张自豪 +1 位作者 陈兴稣 王元庆 《激光与红外》 CAS CSCD 北大核心 2022年第4期530-536,共7页

非视域成像技术是对无法直接观测到的物体进行间接观测的一种技术,本文使用激光光源照射中间介质,光经过中间介质进行多次反射,再使用APD(Avalanche Photon Diode)阵列接收回波信号,最后使用二次相关法进行时间延迟估计,计算回波信号的... 非视域成像技术是对无法直接观测到的物体进行间接观测的一种技术,本文使用激光光源照射中间介质,光经过中间介质进行多次反射,再使用APD(Avalanche Photon Diode)阵列接收回波信号,最后使用二次相关法进行时间延迟估计,计算回波信号的返回时间,完成对非视域物体的定位。实验表明,该方法可以快速定位非视域物体的位置,在噪声比较大的环境下,比直接使用互相关法定位更加准确。 展开更多

关键词 非视域成像 二次相关法 时延估计

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基于SE_ResNeXt-50的小麦不完善粒分类研究

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作者 熊浩添 王鹏博 +3 位作者 刘亚孰 蒋玉英 王飞 高辉 《科技创新与应用》 2023年第22期47-51,56,共6页

针对目前传统小麦不完善粒检测误差大、效率低、麦粒易受损坏等问题。提出一种基于分组卷积残差神经网络的小麦不完善粒分类模型。通过嵌入挤压激励模块(SE)改进ResNeXt-50分组卷积残差网络结构,将ResNeXt-50网络的残差输出结果进行挤... 针对目前传统小麦不完善粒检测误差大、效率低、麦粒易受损坏等问题。提出一种基于分组卷积残差神经网络的小麦不完善粒分类模型。通过嵌入挤压激励模块(SE)改进ResNeXt-50分组卷积残差网络结构,将ResNeXt-50网络的残差输出结果进行挤压、激励后与原结果进行通道间相乘,提升网络对不同支路权重的感知。改进后模型可以更好地学习通道间的非线性相互作用和非互斥关系,提升模型训练效率,提高准确率。模型识别准确率可达96.12%,为小麦不完善粒的分类识别研究提供一种新的技术支持,进一步为国家储粮安全提供理论支持。 展开更多

关键词 小麦不完善粒 图像分类 ResNeXt-50 无损检测 图像处理技术

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基于XGBoost的储粮品质预测 被引量：1

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作者 张慧媛 曾显超 +2 位作者 钟克针 韩帅 唐怀建 《粮食科技与经济》 2023年第6期67-71,98,共6页

研究了基于机器学习的粮食品质预测技术,创新性地采用机器学习中的XGBoost算法进行粮情检测,通过对粮仓中温度、湿度和化学物质含量进行特征向量分析,旨在帮助粮仓管理人员更好地了解储存粮食的状态,预测可能的变质和虫害情况,保证粮食... 研究了基于机器学习的粮食品质预测技术,创新性地采用机器学习中的XGBoost算法进行粮情检测,通过对粮仓中温度、湿度和化学物质含量进行特征向量分析,旨在帮助粮仓管理人员更好地了解储存粮食的状态,预测可能的变质和虫害情况,保证粮食质量和安全。针对算法检测的准确率,通过XGBoost和传统的机器学习分类算法支持向量机和逻辑回归算法对实验粮食数据进行预测并对比,结果表明,机器学习XGBoost、支持向量机、逻辑回归等算法在粮情检测上都可以快速且正确地做出预测,XGBoost算法的结果相对于支持向量机和逻辑回归,具有更高的准确率。XGBoost算法在提高粮食品质监测效率和准确性方面具有较大潜力。 展开更多

关键词 储粮品质 逻辑回归 支持向量机 XGBoost算法 预测模型

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全媒体视域下研究生思想政治教育探析 被引量：1

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作者 李海涛 陈鸣凘 平立凡 《学校党建与思想教育》 CSSCI 北大核心 2023年第22期60-62,共3页

全媒体在研究生思想政治教育中有着语言的亲和性、内容的互动性、方式的智能性、渠道的全域性等功能特性。当前研究生思想政治教育仍然存在队伍建设滞后、内容构建欠缺、平台搭建缓慢、长效机制缺位等现实问题。鉴于此,高校应通过加强... 全媒体在研究生思想政治教育中有着语言的亲和性、内容的互动性、方式的智能性、渠道的全域性等功能特性。当前研究生思想政治教育仍然存在队伍建设滞后、内容构建欠缺、平台搭建缓慢、长效机制缺位等现实问题。鉴于此,高校应通过加强队伍建设、创新教育内容、建设思政子平台、强化长效机制等手段,发挥全媒体在研究生思想政治教育中的功能作用,进而推进研究生思想政治教育创新发展。 展开更多

关键词 全媒体 研究生 思想政治教育

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基于加权正则化协同表示的非均衡分类方法

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作者 李艳婷 王帅 +3 位作者 金军委 马江涛 陈雪艳 陈俊龙 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2023年第7期2571-2579,共9页

协同表示分类器及其变种在模式识别领域展现出优越的识别性能。然而,其成功很大程度上依赖于类别的平衡分布,高度非均衡的类别分布可能会严重影响其有效性。为弥补这一不足,该文把补子空间诱导的正则项引入到协同表示模型框架,使得改进... 协同表示分类器及其变种在模式识别领域展现出优越的识别性能。然而,其成功很大程度上依赖于类别的平衡分布,高度非均衡的类别分布可能会严重影响其有效性。为弥补这一不足,该文把补子空间诱导的正则项引入到协同表示模型框架,使得改进后的正则化模型更具判别性。进一步,为提高非均衡数据集上少数类的识别准确率,根据每类训练样本的表示能力提出一种基于最近子空间的类权学习算法。该算法根据原始数据的先验信息自适应地获取每类的权重并且能够赋予少数类更大的权重,使得最终的分类结果对少数类更加公平。所提模型具有闭式解,这展示了该方法的计算效率。在权威公开的两类和多类非均衡数据集上的实验结果表明所提方法显著优于其他主流非均衡分类算法。 展开更多

关键词 非均衡分类 自适应权重 补子空间 协同表示

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