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题名基于小样本学习的马铃薯叶片病害检测
被引量：6
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作者
邢鹏康
李久朋
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机构
河南省工业物联网应用工程技术研究中心
河南工业职业技术学院电子信息工程学院
中山大学电子与信息工程学院
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出处
《江苏农业科学》
北大核心
2023年第15期203-210,共8页
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基金
河南省科技攻关重点资助项目(编号:212102310086)
河南工业职业技术学院青年骨干教师培养计划(编号:2020033004)。
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文摘
马铃薯叶片的病害将直接导致马铃薯产量和质量的下降,为实现马铃薯叶片病害的精确检测并及时预防病变,提出了一种基于小样本学习的马铃薯叶片病害检测算法。首先,利用一组共享权重的特征提取器将输入图片映射到深度特征空间;然后,提出一种任务感知注意力模块用于融合小样本学习网络中的双分支输入特征,强化目标任务的特定表达能力;最后,引入一种动态卷积模块提高卷积核的建模能力,并将卷积块注意力机制(CBAM)嵌入到该卷积网络中,构造特征强化学习模块,细粒度地捕获病害区域的细节特征。通过在开源马铃薯叶片病害检测数据集上进行测试,所提出模型分别实现了93.92%的准确率、93.81%的精准率、93.85%的召回率和93.63%的F1值;此外,在自建数据集上与当前经典马铃薯叶片病害检测模型相比,同样具有较好的竞争力。
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关键词
马铃薯叶片
病害检测
卷积块注意力机制
小样本学习
任务感知注意力
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于融合神经网络的LncRNA与疾病关联预测方法
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作者
李巧君
章文
杨伟
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机构
河南省工业物联网应用工程技术研究中心
河南工业职业技术学院电子信息工程学院
华中农业大学信息学院
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出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2023年第8期226-232,共7页
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基金
河南省科技攻关项目(212102310086)。
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文摘
长链非编码RNA(Long non-coding RNA,LncRNA)的异常表达与疾病的生理和病理过程密切相关,识别LncRNA与疾病之间的潜在关联有助于理解疾病的分子发病机制。以往的方法未能深度整合异构的多源数据以及学习高维特征表示。为此,文中提出了一种基于融合神经网络(Fusion Neural Networks,FNN)预测候选疾病相关LncRNA的方法FNNLDA。FNNLDA整合与LncRNA、疾病和miRNAs相关的多种数据,采用多模型融合思想,利用栈式自编码器和融合神经网络两种深度学习模型分别学习LncRNA-疾病对的高级特征,最后融合两个模块的预测分值来预测LncRNA-疾病的关联性。五折交叉验证显示FNNLDA方法的AUC值比SIMCLDA,MFLDA,CNNLDA和LRLSLDA分别提升了12.5%,15.1%,3.4%和5.8%,表明其在LncRNA-疾病预测性能上有较大提升。基于胃癌疾病案例进行研究,结果证明FNNLDA能够有效识别与疾病关联的潜在LncRNA。
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关键词
LncRNA-疾病
关联预测
融合神经网络
栈氏自编码器
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Keywords
LncRNA-disease
Association prediction
Fusion neural network
Stacked autoencoder
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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