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河南工业大学储粮害虫图像数据集
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作者 于俊伟 翟付品 《农业大数据学报》 2023年第2期85-90,共6页
储粮害虫是造成粮食产后损失的重要因素,对粮食害虫早期活动进行检测和监控是减少储粮损失的必要且合适的防控措施。随着人工智能的发展,基于深度学习的图像检测方法在农业领域得到了广泛应用,目前在储粮害虫检测领域的研究相对较少,数... 储粮害虫是造成粮食产后损失的重要因素,对粮食害虫早期活动进行检测和监控是减少储粮损失的必要且合适的防控措施。随着人工智能的发展,基于深度学习的图像检测方法在农业领域得到了广泛应用,目前在储粮害虫检测领域的研究相对较少,数据集的质量往往决定了深度学习模型能够学到的知识水平,因此构建专门用于储粮害虫图像检测和计数的数据集具有重要意义。本文提出的数据集GrainPest包含500幅粮虫原始图像、500幅像素级显著目标标注图像、420个害虫检测目标框标注文件和500条粮虫数量数据。数据集涵盖了玉米象、麦蛾、谷蠹、玉米螟、大谷盗、蚕豆象、米象、咖啡豆象、绿豆象、印度谷螟等主要粮食害虫,图像背景涉及小麦、玉米、大米、稻谷、绿豆、蚕豆等常见粮食。由于实际检测中有很多粮食是未感染虫害的,因此数据集还包含了80幅不含害虫目标的纯粮食背景图像,这增加了害虫显著性检测的难度。本数据集提供了一个多样性的粮虫图像基准数据集,旨在促进深度学习在储粮害虫显著性检测、目标检测和粮虫计数方面的研究,为降低粮食储藏损失和保障粮食安全提供支持。 展开更多
关键词 储粮害虫 显著性检测 目标检测 粮虫等级
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信息技术在粮食多式联运系统中的应用与展望
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作者 祝玉华 郭少华 +1 位作者 李智慧 甄彤 《中国粮油学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第11期196-205,共10页
粮食作为国计民生的重要物资,其稳定、高效的运输对于保障国家粮食安全具有至关重要的意义。本文从多式联运高效衔接技术、路径优化、信息共享、一体化监控平台等方面阐述了多式联运信息化发展现状,并针对信息技术在粮食多式联运方面的... 粮食作为国计民生的重要物资,其稳定、高效的运输对于保障国家粮食安全具有至关重要的意义。本文从多式联运高效衔接技术、路径优化、信息共享、一体化监控平台等方面阐述了多式联运信息化发展现状,并针对信息技术在粮食多式联运方面的应用以及现存问题,提出了一种基于北斗/5G和SPC的粮食多式联运粮情动态监测的方法。利用北斗+5G融合定位以及北斗短报文通信方式,弥补了运输车辆在室内、城市密集区等复杂环境下的精准定位和通信的不足。通过设置粮情状态判定规则结合下位机传感器采集数据进行分析,绘制SPC动态控制图,在实现对粮情状态实时监控的同时,可通过观测数据波动情况预测潜在风险,提前干预,减少粮食在途损耗。最终,为未来打造粮食多式联运高效衔接一体化智能监管平台提供支撑。 展开更多
关键词 粮食物流 多式联运 北斗+5G 动态监测 SPC
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基于深度学习的低光照图像增强研究综述 被引量:1
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作者 孙福艳 吕准 吕宗旺 《计算机应用研究》 北大核心 2025年第1期19-27,共9页
低光照图像增强的目的是优化在光线不足的环境中捕获的图像,提升其亮度和对比度。目前,深度学习在低光照图像增强领域已成为主要方法,因此,有必要对基于深度学习的方法进行综述。首先,将传统低光照图像增强方法进行分类,并分析与总结其... 低光照图像增强的目的是优化在光线不足的环境中捕获的图像,提升其亮度和对比度。目前,深度学习在低光照图像增强领域已成为主要方法,因此,有必要对基于深度学习的方法进行综述。首先,将传统低光照图像增强方法进行分类,并分析与总结其优缺点。接着,重点介绍基于深度学习的方法,将其分为有监督和无监督两大类,分别总结其优缺点,随后总结应用在深度学习下的损失函数。其次,对常用的数据集和评价指标进行简要总结,使用信息熵对传统方法进行量化比较,采用峰值信噪比和结构相似性对基于深度学习的方法进行客观评价。最后,总结目前方法存在的不足,并对未来的研究方向进行展望。 展开更多
关键词 低光照图像增强 深度学习 有监督 特征提取 无监督
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基于深度学习的网络入侵检测系统综述 被引量:2
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作者 邓淼磊 阚雨培 +3 位作者 孙川川 徐海航 樊少珺 周鑫 《计算机应用》 北大核心 2025年第2期453-466,共14页
入侵检测系统(IDS)等安全机制已被用于保护网络基础设施和网络通信免受网络攻击。随着深度学习技术的不断进步,基于深度学习的IDS逐渐成为网络安全领域的研究热点。通过对文献广泛调研,详细介绍利用深度学习技术进行网络入侵检测的最新... 入侵检测系统(IDS)等安全机制已被用于保护网络基础设施和网络通信免受网络攻击。随着深度学习技术的不断进步,基于深度学习的IDS逐渐成为网络安全领域的研究热点。通过对文献广泛调研,详细介绍利用深度学习技术进行网络入侵检测的最新研究进展。首先,简要概述当前几种IDS;其次,介绍基于深度学习的IDS中常用的数据集和评价指标;然后,总结网络IDS中常用的深度学习模型及其应用场景;最后,探讨当前相关研究面临的问题,并提出未来的发展方向。 展开更多
关键词 网络安全 入侵检测 深度学习 异常检测 网络入侵检测系统
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遥感影像中种植作物结构分类方法综述
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作者 甄彤 张威振 李智慧 《计算机工程与应用》 北大核心 2025年第8期35-48,共14页
遥感影像中的农作物种植结构分类具有重要应用价值。综述了遥感影像的主要分类技术,包括光谱特征、纹理特征、时序特征和多源数据融合等方法;重点分析了传统分类方法以及卷积神经网络等深度学习技术在提升分类精度和效率方面的表现。研... 遥感影像中的农作物种植结构分类具有重要应用价值。综述了遥感影像的主要分类技术,包括光谱特征、纹理特征、时序特征和多源数据融合等方法;重点分析了传统分类方法以及卷积神经网络等深度学习技术在提升分类精度和效率方面的表现。研究结果表明,结合多源遥感数据与深度学习模型显著提高了复杂环境下的作物分类效果,尤其在处理多时相数据时表现突出。未来,遥感影像分类将通过算法优化和数据融合,进一步推动精准农业的发展与智能化管理系统的构建。 展开更多
关键词 遥感技术 农作物分类 深度学习 数据融合
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基于改进ConvNeXt的水稻种子品种分类识别研究
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作者 陈卫东 范冰冰 +2 位作者 刘超 丁俊丹 何为 《中国粮油学报》 北大核心 2025年第4期197-204,共8页
传统的水稻种子品种识别主要依靠人工完成,存在主观性强、识别效率低等问题,本研究提出了基于改进的ConvNeXt的水稻种子品种检测模型CS-ConvNeXt。该模型通过引入ShuffNetV2 Unit降低模型碎片化程度的同时增加了不同分支通道之间的信息... 传统的水稻种子品种识别主要依靠人工完成,存在主观性强、识别效率低等问题,本研究提出了基于改进的ConvNeXt的水稻种子品种检测模型CS-ConvNeXt。该模型通过引入ShuffNetV2 Unit降低模型碎片化程度的同时增加了不同分支通道之间的信息通信与共享,其次,引入Channel Shuffle以增强不同尺度水稻种子图像的多层特征之间的跨通道信息交互。选用5类水稻种子为测试对象,并与现有的卷积神经网络模型ResNet50、InceptionV2、MoblienetV3、ConvNeXt进行比较,结果表明,本研究所提出的CS-ConvNeXt模型在准确率、精确率、召回率及F1值分别达到了98.22%、98.04%、98.10%、98.06%,消融实验结果验证了本研究提出的方法对模型性能的提升。 展开更多
关键词 水稻种子 ConvNeXt 深度学习 品种识别 机器视觉
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数字孪生技术及其在粮库中的应用综述 被引量:1
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作者 彭海龙 祝玉华 +3 位作者 甄彤 李智慧 张庆辉 潘泉 《计算机工程与应用》 北大核心 2025年第15期54-71,共18页
数字孪生技术实现了数字世界与物理世界的无缝连接。分析得出数字孪生技术其独特的数字化、信息化、智能化特点,且具有一定复杂性,需要建模与仿真、传感与监测、大数据、先知先觉与决策、虚拟现实与可视化技术集群的协同加持。其在航天... 数字孪生技术实现了数字世界与物理世界的无缝连接。分析得出数字孪生技术其独特的数字化、信息化、智能化特点,且具有一定复杂性,需要建模与仿真、传感与监测、大数据、先知先觉与决策、虚拟现实与可视化技术集群的协同加持。其在航天航空、智慧城市、智能制造、能源、医疗健康、水利、建筑等领域都有着实例化的应用,强力驱动各领域数字化、智能化转型。在粮食领域,数字孪生技术同样能大力促进粮食信息化的发展。数字孪生技术为粮库赋能,实现了粮库的粮情监测及预测、智能通风、能耗监测及预测、运粮车出入库监测以及粮库安防监测等功能,数字孪生粮库促进了无人粮库的建设,实现粮库信息化、智能化的同时也有力保障了粮食安全。 展开更多
关键词 数字孪生 粮食信息化 智能通风 粮食安全
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心电特征引导下的自监督房颤异常检测方法 被引量:1
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作者 陈鹏 邓淼磊 +2 位作者 樊好义 张德贤 韩涵 《计算机工程与应用》 北大核心 2025年第2期208-218,共11页
心电异常检测旨在发现心电数据中异常的模式,例如房颤特征或无效干扰信号特征。针对心房颤动心电异常,提出了一种简单有效的自监督房颤异常检测方法,称为心电特征引导下的房颤异常检测器(electrocardiogram feature induced atrial fibr... 心电异常检测旨在发现心电数据中异常的模式,例如房颤特征或无效干扰信号特征。针对心房颤动心电异常,提出了一种简单有效的自监督房颤异常检测方法,称为心电特征引导下的房颤异常检测器(electrocardiogram feature induced atrial fibrillation detector,EFAFD),通过引入P波掩码和心率变异性指标预测多任务学习策略,指导模型学习房颤心电P波消失和RR间期绝对不齐等医学特征,提高模型对房颤异常心电模式的判别能力。具体地,将P波掩码心电数据通过自编码器重构原始的心电数据,学习房颤心电P波易消失的特征。同时,将心率变异性指标的预测任务整合到自编码器框架中,学习房颤心电RR间期绝对不齐的节律特征。通过度量心电的重构误差,实现房颤心电的检测。在真实的动态心电数据集上评估了所提出的方法,包括CPSC2021数据集和Icentia11k数据集。EFAFD模型的AUC分别达到了81.85%和92.46%。实验结果表明,所提出的方法在房颤异常检测方面优于现有的方法。 展开更多
关键词 心电图 时间序列 异常检测 自监督学习 房颤检测 自编码器
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基于暗通道先验知识和ResNet网络的焦炭智能装载溢出检测方法 被引量:1
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作者 解康战 侯惠芳 +1 位作者 张自豪 孙文涛 《科学技术与工程》 北大核心 2025年第8期3325-3332,共8页
高粉尘环境下进行精准的焦炭溢出检测是实现焦炭智能装载的重要挑战。针对此问题,提出一种基于暗通道先验知识和ResNet网络的焦炭智能装载溢出检测方法。首先,利用视频采集器获取焦炭装载场景视频信息,并对原始时间序列视频图像帧进行... 高粉尘环境下进行精准的焦炭溢出检测是实现焦炭智能装载的重要挑战。针对此问题,提出一种基于暗通道先验知识和ResNet网络的焦炭智能装载溢出检测方法。首先,利用视频采集器获取焦炭装载场景视频信息,并对原始时间序列视频图像帧进行处理以获得下料口及装载器之间感兴趣区域;其次,提出利用暗通道先验知识方法对感兴趣区域进行处理,提升感兴趣区域中目标区域与无关区域之间对比度,以降低粉尘对后续检测模型的影响。再者,根据焦炭实际装载情况对感兴趣区域进行标注将溢出检测问题转化成二分类。最终,提出利用ResNet网络建模完成对模型的训练获得训练模型并在新采集焦炭装载过程中进行实验。实验证明所提方法在新的数据上测试结果表现优异,整体准确率达到86.81%,其中溢出类的精确度、召回率和F1分数分别为84.12%、90.74%和0.8730。并且在使用了暗通道先验算法处理数据后,溢出类的召回率上升了3.31%。 展开更多
关键词 焦炭智能装载溢出检测 暗通道先验知识 ResNet网络
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河南省成土母质与土壤空间分布多样性的特征 被引量:16
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作者 任圆圆 张学雷 +2 位作者 李笑莹 孙鹏 段金龙 《土壤学报》 CAS CSCD 北大核心 2019年第6期1309-1320,共12页
成土母质作为土壤发育的主要形成因素,二者间的关系密切。选取河南省作为研究区,从多样性的角度运用经典的仙农熵测度方法分析成土母质和土壤要素的构成组分多样性、不同母质基础上各土壤分类级别的多样性特征,并运用改进的仙农熵公式研... 成土母质作为土壤发育的主要形成因素,二者间的关系密切。选取河南省作为研究区,从多样性的角度运用经典的仙农熵测度方法分析成土母质和土壤要素的构成组分多样性、不同母质基础上各土壤分类级别的多样性特征,并运用改进的仙农熵公式研究5 km×5 km网格尺度下不同成土母质对土类空间分布离散程度的影响及不同成土母质和土壤的空间分布多样性特征和相关性。结果表明:(1)成土母质类型虽少,但其构成组分多样性高于土类,这与二者分类系统的分支率有关;(2)6类母质类型中,残积、坡积物母质面积最大且发育土壤类型最为复杂;15种土壤类型与6类母质之间的关系有一对多、一对一和多对一3种类型;(3)不同母质上发育的土类的空间分布离散性程度不同,残积、坡积物母质上分布的优势土类为粗骨土,河流冲积物和河湖相沉积物母质上的优势土类分别是潮土和砂姜黑土,洪积物和黄土与红土母质上发育较好的两种土类为黄褐土和褐土,风积物母质上仅发育了风砂土一种土类;(4)潮土和河流冲积物母质分别是是河南省面积最大、空间分布多样性值最高的土类类型和成土母质类型,且成土母质与土类空间分布多样性间存在不同程度的相关性。综上,河南省的6大类成土母质与15种土类的构成组分多样性和空间分布离散性程度存在差异,且二者的空间分布多样性间存在一定的相关性。 展开更多
关键词 成土母质 土壤 空间分布多样性 河南
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基于联合退避-功率感知机制的物联网节点信息防碰撞算法 被引量:4
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作者 郭小波 李松涛 张德贤 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2017年第6期46-52,共7页
物联网(IoT)节点防碰撞算法难以解决IoT节点数据冲突,造成严重的信号干涉。为此,提出一种新的物联网节点信息防碰撞算法。通过构建射频识别信号的离散正交调制与解调机制,降低节点间信号因互相干涉而导致的信道碰撞,建立联合退避-功率... 物联网(IoT)节点防碰撞算法难以解决IoT节点数据冲突,造成严重的信号干涉。为此,提出一种新的物联网节点信息防碰撞算法。通过构建射频识别信号的离散正交调制与解调机制,降低节点间信号因互相干涉而导致的信道碰撞,建立联合退避-功率感知机制,定义节点数据退避防冲撞规则,以改善节点信号发射功率的波动幅度。实验结果表明,与ColorWava算法和信息决策控制算法相比,该算法具有更长的节点信号识别距离与更低的信道碰撞概率。 展开更多
关键词 物联网 节点碰撞 功率感知 信号干涉 时间窗口
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基于CNN和Transformer双编码器的皮肤病变分割算法
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作者 冯灿 史卫亚 +1 位作者 李岩超 梁义涛 《科学技术与工程》 北大核心 2025年第23期9900-9910,共11页
皮肤病的计算机辅助诊断(computer-aided diagnosis,CAD)在很大程度上依赖于自动皮肤病变分割,传统的卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)在全局上下文信息捕获方面受限,为弥补这一缺陷,现有方法通常采用Transformer替代或... 皮肤病的计算机辅助诊断(computer-aided diagnosis,CAD)在很大程度上依赖于自动皮肤病变分割,传统的卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)在全局上下文信息捕获方面受限,为弥补这一缺陷,现有方法通常采用Transformer替代或与CNN顺序堆叠,但可能导致网络冗余和局部细节丢失。为了解决上述问题,提出了一种基于CNN与Transformer并行的皮肤病变分割网络。采用双分支编码器,并行的将Transformer和CNN相结合,以提高全局上下文建模的效率。其次,创建了一种融合模块将来自于两个分支不同层次的特征有效的融合,同时降低计算复杂度。此外,使用双路径注意力门(dual-path attention gate,DAG)去抑制融合后图像中的噪声以及无关信息,突出重要特征。对ISIC 2017、ISIC 2018和PH^(2)的综合实验表明,所提方法表现出更好地分割效果,且具备良好的泛化能力。 展开更多
关键词 卷积神经网络 TRANSFORMER 注意力机制 特征融合 皮肤病变分割
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基于可编程软件定义网络的动态网络防御方案
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作者 左志斌 杨凯 +2 位作者 邓淼磊 王德民 马米米 《计算机应用》 北大核心 2025年第1期144-152,共9页
嗅探攻击和洪泛攻击是物联网中两种常见的攻击方式:嗅探攻击隐蔽性强,旨在窃取用户数据;而洪泛攻击具有破坏性,会影响正常的网络通信和服务。攻击者可能利用嗅探攻击寻找攻击目标,然后通过洪泛攻击对目标进行攻击,这种攻击方式使IoT面... 嗅探攻击和洪泛攻击是物联网中两种常见的攻击方式:嗅探攻击隐蔽性强,旨在窃取用户数据;而洪泛攻击具有破坏性,会影响正常的网络通信和服务。攻击者可能利用嗅探攻击寻找攻击目标,然后通过洪泛攻击对目标进行攻击,这种攻击方式使IoT面临严重的安全威胁。而端信息跳变、虚假IP跳变、双IP跳变等防御手段侧重于单一类型的攻击,难以有效地应对这种攻击方式。针对IoT环境下面临的安全问题,提出一种基于可编程软件定义网络(SDN)的动态网络防御方案。在攻击侦查阶段,通过动态改变协议号和周期性跳变数据包中的四元组,可成功混淆端信息,从而有效抵御嗅探攻击。在攻击实施阶段,通过首包丢弃和源认证的方式,可成功抵御洪泛攻击,从而显著提高网络的安全性。仿真实验结果表明,与传统针对单一类型攻击的防御方案相比,该方案能在网络攻击的不同阶段有效抵御嗅探攻击和洪泛攻击,并保持了较低的通信时延和CPU负载。 展开更多
关键词 物联网 软件定义网络 移动目标防御 洪泛攻击 嗅探攻击
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可重构信息通信基础网络端到端模型的研究与探索 被引量:4
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作者 马丁 庄雷 兰巨龙 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2017年第6期114-120,共7页
作为一种革命式的未来互联网体系结构,可重构信息通信基础网络通过构建并存的虚拟网支持不同的业务类型,通过多态路由机制支持按需配置的寻址方式。为了适应多样性的端系统以及持续变化的底层网络环境,需要以柔性、可扩展的方式有效地... 作为一种革命式的未来互联网体系结构,可重构信息通信基础网络通过构建并存的虚拟网支持不同的业务类型,通过多态路由机制支持按需配置的寻址方式。为了适应多样性的端系统以及持续变化的底层网络环境,需要以柔性、可扩展的方式有效地管理资源,提供端到端服务。针对这一需求,提出了一种数据面水平分层、管理面垂直分层的二维端到端模型。该模型利用agent的环境感知、自主决策和交互协作能力,实现域内和域间资源、服务、虚拟网、服务路径的自治管理。为了将端系统纳入自治管理框架,设计了新型的端系统体系结构,并提出了端系统到虚拟网的接入机制,实现了自动的通信连接和服务提供。 展开更多
关键词 可重构网络 端到端模型 多AGENT系统 自治管理 接入机制
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地表水体空间分布多样性的实用性与科学性验证 被引量:3
15
作者 段金龙 李卫东 张学雷 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第2期162-167,共6页
选择传统的水体周长、水体总面积和河流密度以及最新的水体空间分布多样性4类地表水体分布特征评价参数,对河南省中部典型样区的地表水体信息进行深入分析。研究表明,当研究区内水体以河流等线状水体类型为主时,4者均能较好地描述区域... 选择传统的水体周长、水体总面积和河流密度以及最新的水体空间分布多样性4类地表水体分布特征评价参数,对河南省中部典型样区的地表水体信息进行深入分析。研究表明,当研究区内水体以河流等线状水体类型为主时,4者均能较好地描述区域地表水体的分布特征,且两两之间具有明显的一元线性正相关关系,判定系数平均达到0.89左右;当研究区由河流、湖泊、水库等复杂水体类型构成时,选择最新的水体空间分布多样性评价参数能够更好地描述区域地表水体的空间分布特征。 展开更多
关键词 地表水体河流密度 土壤多样性 河南省 空间分布
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医学图像分割中的双分支特征提取器及高效特征融合方法
16
作者 张凡 侯惠芳 +1 位作者 张自豪 潘泉 《计算机工程与应用》 北大核心 2025年第14期286-296,共11页
在医学图像分割领域,卷积网络和Transformer网络均以其独特优势而备受青睐,但各自的应用也面临着特定的局限性。此外,现有的特征融合模块存在显著的信息损失,无法充分学习和利用空间和通道之间的复杂关系来实现更准确的分割。为此,提出... 在医学图像分割领域,卷积网络和Transformer网络均以其独特优势而备受青睐,但各自的应用也面临着特定的局限性。此外,现有的特征融合模块存在显著的信息损失,无法充分学习和利用空间和通道之间的复杂关系来实现更准确的分割。为此,提出了一种双分支并行网络特征提取器,解决了单个网络在信息提取方面的不足,有效地克服了两个网络串联组合时可能出现的信息瓶颈问题。同时,为了更充分地利用空间和通道之间的复杂关系,进一步引入了多分支局部全局特征融合增强模块,它能够高效地融合双分支的特征。实验表明,该算法在Synapse和ACDC数据集上表现出色,平均Dice分别达到83.32%和91.82%,HD95指标分别达到15.80 mm和1.29 mm,具有较强的竞争力。 展开更多
关键词 医学图像分割 卷积神经网络(CNN) Transformer网络 特征融合
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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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现代信息技术在储粮害虫检测中的应用 被引量:8
18
作者 许德刚 李凡 《中国粮油学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第3期185-194,共10页
储粮害虫检测技术一直是粮食储藏害虫防治的研究热点。以储粮害虫检测技术研究现状及其不足为基础,针对储粮害虫防控发展所面临的技术需求展开了研究,介绍了储粮害虫检测技术的发展历程,并对光学、声学、图像识别等领域的现代信息技术... 储粮害虫检测技术一直是粮食储藏害虫防治的研究热点。以储粮害虫检测技术研究现状及其不足为基础,针对储粮害虫防控发展所面临的技术需求展开了研究,介绍了储粮害虫检测技术的发展历程,并对光学、声学、图像识别等领域的现代信息技术进行了描述与分析。根据现代信息技术的机理与特点,讨论了在储粮害虫检测中技术特点、应用成效、发展趋势等研究进展并对比分析了各种信息检测技术的优缺点,文章最后对储粮害虫信息检测技术的发展进行了总结与展望,对今后完善储粮害虫检测技术及实现粮食安全管理具有重要实际意义。 展开更多
关键词 储粮害虫 检测 声学 光学 图像识别
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可信网络中基于动态信息增益的多维属性决策 被引量:1
19
作者 范艳峰 杨志晓 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2012年第1期301-304,311,共5页
综合考虑多重信任关系,将分类思想应用于可信网络多维决策属性下的服务授权问题,提出一种基于动态信息增益的多维属性信任决策模型。采用信息熵描述交易样本及各决策属性对服务授权级别的不确定性程度,采用信息增益描述决策属性的信息... 综合考虑多重信任关系,将分类思想应用于可信网络多维决策属性下的服务授权问题,提出一种基于动态信息增益的多维属性信任决策模型。采用信息熵描述交易样本及各决策属性对服务授权级别的不确定性程度,采用信息增益描述决策属性的信息量。基于信息增益设置各决策属性权值。使用滑动窗口机制对各属性信息增益和权值动态调节。算法分析表明,所提出的总体信任度计算模型既符合人类信任决策对各种因素依赖程度的差异性,又能够随网络节点行为的动态变化自适应地进行调节。 展开更多
关键词 信任模型 可信网络 多维属性 动态信息增益 动态权值
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基于信息熵的小麦储藏品质多指标权重模型研究 被引量:3
20
作者 蒋华伟 张磊 周同星 《中国粮油学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第6期105-113,共9页
小麦储藏品质多指标数据间存在不确定性和作用差异性,为研究多指标数据在品质评价中的不同作用,研究提出一种基于信息熵的小麦储藏品质多指标权重模型。利用储藏小麦不同指标作用的特异性,选取多生理生化指标作为评价因素;根据储藏过程... 小麦储藏品质多指标数据间存在不确定性和作用差异性,为研究多指标数据在品质评价中的不同作用,研究提出一种基于信息熵的小麦储藏品质多指标权重模型。利用储藏小麦不同指标作用的特异性,选取多生理生化指标作为评价因素;根据储藏过程多指标的变化趋势,在不同置信水平对测试数据进行分类,并计算各类别总体信息量;由去除某一指标后的特征集剩余信息量计算获得该指标的互信息量,据此构建小麦多指标权重模型,为储藏品质评价和减缓品质劣变提供参考。结果表明:本权重模型的贡献率标准差相对于主成分分析法权重结果减小了0.088,其区分度相对于层次分析法提高了25.35%,有效减小了因主观因素导致的误差,为小麦品质多指标综合评价提供了一种有效的权重计算方法。 展开更多
关键词 信息熵 综合评价 小麦指标 权重模型 储藏品质
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