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作物长势信息获取技术发展现状分析
1
作者 张蕾 沈晓珺 +1 位作者 周成 姚立立 《现代化农业》 2024年第9期8-11,共4页
随着我国农业现代化、机械化及自动化水平的提高,智慧农业逐渐替代了传统的粗犷式农事管理方法,成为了农业生产的新主题。地物光谱特征识别技术的发展及无人机、无人车等智能平台在农业生产中的应用,进一步丰富了作物长势信息的高效感... 随着我国农业现代化、机械化及自动化水平的提高,智慧农业逐渐替代了传统的粗犷式农事管理方法,成为了农业生产的新主题。地物光谱特征识别技术的发展及无人机、无人车等智能平台在农业生产中的应用,进一步丰富了作物长势信息的高效感知手段。本文基于作物长势信息获取的重要性,综述了传统作物长势信息获取方法及存在问题,介绍了作物长势信息获取传感器的研究现状以及用于传感器搭载的各类农业智慧平台的研究现状,分析了各类传感器与不同测试平台结合的优势及存在问题,并对相关技术的未来发展进行了展望。 展开更多
关键词 作物长势 智慧农业 农业传感器
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地方性独立学院工科应用型人才培养探析 被引量：3
2
作者 李祖欣 张起祥 章东飞 《中国成人教育》 北大核心 2011年第3期25-27,共3页
在当前的高等教育形势下,分析了地方性独立学院工科应用型人才培养存在的关键问题,就此从培养目标定位、培养方案制定、大实践教学观、教学质量监控、双师型师资队伍建设及学生综合素养教育等方面进行了探讨。
关键词 独立学院 工科院校 人才培养
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电子信息工程专业实践教学体系的构建与实施 被引量：47
3
作者 李祖欣 《电气电子教学学报》 2004年第3期76-78,共3页
根据我校电子信息工程专业的课程体系的设置与整体优化 ,分析了影响当前高校人才培养质量的实践教学环节的基本特点 ,对实践教学体系的构建进行了阐述 。
关键词 电子信息工程 实践教学 高等教育
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高校二级学院团学组织服务大学生就业的探索与研究 被引量：3
4
作者 蔡振春 《科技创新导报》 2007年第34期162-163,共2页
讨论了团学组织服务促进大学生就业工作,通过把服务青年学生、服务大局作为高校二级学院团学组织工作的出发点和落脚点,在分析大学生就业形势严峻的基础上,就高校二级学院团学组织服务大学生就业如何发挥作用进行了有益的探索,从而形成... 讨论了团学组织服务促进大学生就业工作,通过把服务青年学生、服务大局作为高校二级学院团学组织工作的出发点和落脚点,在分析大学生就业形势严峻的基础上,就高校二级学院团学组织服务大学生就业如何发挥作用进行了有益的探索,从而形成本文笔者不成熟的看法和观点。 展开更多
关键词 高校二级学院 团学组织 大学生就业 探讨
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国际数字化转型框架研究:比较与镜鉴 被引量：2
5
作者 钟志贤 杨佳 +1 位作者 张义 蒋云良 《中国电化教育》 CSSCI 北大核心 2024年第2期79-88,共10页
数字化转型框架是转型实践中的理论模型和方法工具,有利于引导组织机构明确战略愿景、核心使命,以及实现转型目标的核心场景、动力机制和关键能力,最终帮助组织机构制定转型行动计划。以国际上75个有关企业(37个)、政府(15个)和教育(23... 数字化转型框架是转型实践中的理论模型和方法工具,有利于引导组织机构明确战略愿景、核心使命,以及实现转型目标的核心场景、动力机制和关键能力,最终帮助组织机构制定转型行动计划。以国际上75个有关企业(37个)、政府(15个)和教育(23个)三类数字化转型框架为研究样本,采用NVivo12质性分析软件分别对三类数字化转型框架进行编码。在词频和聚类编码分析、比较的基础上,探讨了三类数字化转型框架的共性和个性特征。研究发现,三类数字化转型框架的共同关键行动域是“数字战略和规划、数字技术和数据、数字人才和文化、数字信息安全与伦理、数字生态系统”;在个性特征方面,企业数字化转型框架关注客户需求和创新商业模式;政府数字化转型框架注重利用数据革新公共服务模式及其流程;教育数字化转型框架聚焦在培养师生数字素养方面。镜鉴国际经验,基于数字文明时代、转型内涵、框架特征、行动要素、实践逻辑五大视域构建了教育数字化转型框架,框架应用的成效和转型智慧的涌现,必须彰显“使用者设计”,遵循“自发秩序原理”和教育数字化转型的底层逻辑。 展开更多
关键词 教育数字化转型 国际镜鉴 比较 框架
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注意力感知的边−节点交换图神经网络模型 被引量：1
6
作者 王瑞琴 黄熠旻 +2 位作者 纪其顺 万超艺 周志峰 《电信科学》 北大核心 2024年第1期106-114,共9页
提出了一种注意力感知的边-节点交换图神经网络(attention aware edge-node exchange graph neural network,AENN)模型,在图结构化数据表示框架下,使用边-节点切换卷积的图神经网络算法进行图编码,用于半监督分类和回归分析。AENN是一... 提出了一种注意力感知的边-节点交换图神经网络(attention aware edge-node exchange graph neural network,AENN)模型,在图结构化数据表示框架下,使用边-节点切换卷积的图神经网络算法进行图编码,用于半监督分类和回归分析。AENN是一种通用的图编码框架,用于将图节点和边嵌入一个统一的潜在特征空间。具体地,基于原始无向图,不断切换边与节点的卷积,并在卷积过程中通过注意力机制分配不同邻居的权重,从而实现特征传播。在3个数据集上的实验研究表明,所提方法较已有方法在半监督分类和回归分析中具有明显的性能提升。 展开更多
关键词 图神经网络 消息传递 注意力机制 超图 边图
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基于多维状态空间的电子商务信息透明评价
7
作者 程兆麟 李艳丽 曾孟佳 《湖州师范学院学报》 2023年第4期79-89,共11页
从信息透明的概念界定出发,构建B2C电子商务卖方信息透明度评价指标体系.该指标体系以信息透明的宽度、深度和准确度为核心,包括11个基本评价指标.采用层次分析法确定各层次评价因子权重,通过一致性检验确定其合理性,并利用多维状态空... 从信息透明的概念界定出发,构建B2C电子商务卖方信息透明度评价指标体系.该指标体系以信息透明的宽度、深度和准确度为核心,包括11个基本评价指标.采用层次分析法确定各层次评价因子权重,通过一致性检验确定其合理性,并利用多维状态空间分析法对不同待评主体进行分级评价.该研究可以为评价B2C卖家信息透明战略提供量化依据和基础. 展开更多
关键词 B2C 电子商务 多维状态空间 信息透明 评价体系
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非独立同分布下联邦半监督学习的数据分享研究
8
作者 顾永跟 高凌轩 +1 位作者 吴小红 陶杰 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2024年第6期188-196,共9页
联邦学习作为一种保护本地数据隐私安全的分布式机器学习方法,联合分散的设备共同训练共享模型。通常联邦学习在数据均有标签情况下进行训练,然而现实中无法保证标签数据完全存在,提出联邦半监督学习。在联邦半监督学习中,如何利用无标... 联邦学习作为一种保护本地数据隐私安全的分布式机器学习方法,联合分散的设备共同训练共享模型。通常联邦学习在数据均有标签情况下进行训练,然而现实中无法保证标签数据完全存在,提出联邦半监督学习。在联邦半监督学习中,如何利用无标签数据提升系统性能和如何缓解数据异质性带来的负面影响是两大挑战。针对标签数据仅在服务器场景,基于分享的思想,设计一种可应用在联邦半监督学习系统上的方法Share&Mark,该方法将客户端的分享数据由专家标记后参与联邦训练。同时,为充分利用分享的数据,根据各客户端模型在服务器数据集上的损失值动态调整各客户端模型在联邦聚合时的占比,即ServerLoss聚合算法。综合考虑隐私牺牲、通信开销以及人工标注成本3个方面的因素,对不同分享率下的实验结果进行分析,结果表明,约3%的数据分享比例能平衡各方面因素。此时,采用Share&Mark方法的联邦半监督学习系统FedMatch在CIFAR-10和Fashion-MNIST数据集上训练的模型准确率均可提升8%以上,并具有较优的鲁棒性。 展开更多
关键词 联邦半监督学习 联邦学习 数据非独立同分布 鲁棒性 聚合算法 数据分享
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预算约束下多任务联邦学习激励机制
9
作者 顾永跟 李国笑 +2 位作者 吴小红 陶杰 张艳琼 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2024年第5期149-157,共9页
联邦学习是一种实现数据隐私保护的分布式机器学习范式,性能取决于数据源的质量和数据规模。客户端是理性个体,参与联邦学习将耗费计算、通信和隐私等成本,需要通过激励提高客户端的参与意愿。因此联邦学习能成功应用的关键之一是尽可... 联邦学习是一种实现数据隐私保护的分布式机器学习范式,性能取决于数据源的质量和数据规模。客户端是理性个体,参与联邦学习将耗费计算、通信和隐私等成本,需要通过激励提高客户端的参与意愿。因此联邦学习能成功应用的关键之一是尽可能多地激励高质量数据客户端参与训练。多任务联邦学习环境下客户端拥有面向不同任务且质量不同的数据,并具有执行能力的约束。为提高多个学习任务的整体性能,在预算受限的条件下设计一种面向任务的客户选择和报酬机制。通过分析影响模型精度的重要因素,提出一种基于客户端数据样本分布特征的质量评估标准,并结合客户端成本信息,设计一种逆向拍卖的激励机制(EMD-MQMFL),实现客户端的任务指派和支付策略。从理论上分析和证明了该机制具有诚实性、个人理性以及预算可行性,并通过大量实验验证了该方法在联邦学习性能上的有效性。在MNIST、Fashion-MNIST、Cifar-10数据集上的实验结果表明,EMD-MQMFL在数据不平衡的情况下,平均模型精度比已有的机制至少提高5.6个百分点。 展开更多
关键词 联邦学习 多任务 逆向拍卖 激励机制 数据质量
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在线异步联邦学习的客户优化选择与激励
10
作者 顾永跟 冯洲洋 +1 位作者 吴小红 陶杰 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2024年第3期700-705,720,共7页
联邦学习能够在保护用户隐私的前提下,使不同的客户端合作共同训练同一模型,如何激励高质量的客户端参与联邦学习是关键。在线联邦学习环境中,由于参与训练的客户端随机到达和离开,每轮参与报价的客户端动态变化,对客户端的在线质量评... 联邦学习能够在保护用户隐私的前提下,使不同的客户端合作共同训练同一模型,如何激励高质量的客户端参与联邦学习是关键。在线联邦学习环境中,由于参与训练的客户端随机到达和离开,每轮参与报价的客户端动态变化,对客户端的在线质量评估与选择是一个难题。针对这一挑战提出了在线联邦学习激励算法,以优化在线客户端的选择和预算分配,提高预算约束下在线环境联邦学习的性能。该算法将预算按阶段划分并根据历史样本信息计算最优的质量密度阈值,其主要思想是对客户端模型质量进行动态评估,在此基础上采用质量阈值准入机制,同时对参与训练的客户端数量进行限制。从理论上证明了激励算法满足激励相容性、预算可行性和个体理性。实验结果表明,提出的在线激励算法在不同比例搭便车客户端的情况下都能有良好的性能,在预算充足且有搭便车和有误标标签的客户端情况下比已有方法在EMNIST-B和CIFAR-10两个数据集上分别提高约4%和10%。 展开更多
关键词 联邦学习 激励机制 质量评估 在线场景 客户端筛选
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基于模型质量评分的联邦学习聚合算法优化
11
作者 吴小红 陆浩楠 +1 位作者 顾永跟 陶杰 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2024年第8期2427-2433,共7页
在联邦学习环境中,客户端数据的质量是决定模型性能的关键因素。传统的评估方法依赖于在中心节点的验证集上衡量客户端模型的损失,从而对数据质量进行评估。在缺乏有效验证集的情况下,数据质量的评估是困难的。为了解决上述问题,提出了... 在联邦学习环境中,客户端数据的质量是决定模型性能的关键因素。传统的评估方法依赖于在中心节点的验证集上衡量客户端模型的损失,从而对数据质量进行评估。在缺乏有效验证集的情况下,数据质量的评估是困难的。为了解决上述问题,提出了一种根据同伴信息进行模型质量评分的方法。通过对客户端上传的模型参数进行裁剪处理,基于正确评分规则的相关理论设计模型质量评分机制,并在此基础上优化聚合算法,降低低质量客户端对全局模型的影响。在MNIST、Fashion-MNIST和CIFAR-10等数据集上的实验表明,提出的评分机制无须复杂的算法,且能有效辨别搭便车、噪声、错误标签三类低质量数据客户端,提高联邦学习性能的鲁棒性。 展开更多
关键词 联邦学习 模型质量 参数裁剪 同伴信息 聚合算法
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基于域间Mixup微调策略的跨被试运动想象脑电信号分类算法
12
作者 蒋云良 周阳 +2 位作者 张雄涛 苗敏敏 张永 《智能系统学报》 CSCD 北大核心 2024年第4期909-919,共11页
为了缓解传统微调算法的灾难性遗忘问题,本文提出了一种基于域间Mixup微调策略的跨被试运动想象脑电信号分类算法Mix-Tuning。Mix-Tuning通过预训练、微调的二阶段训练方式,实现跨领域知识迁移。预训练阶段,Mix-Tuning使用源域数据初始... 为了缓解传统微调算法的灾难性遗忘问题,本文提出了一种基于域间Mixup微调策略的跨被试运动想象脑电信号分类算法Mix-Tuning。Mix-Tuning通过预训练、微调的二阶段训练方式,实现跨领域知识迁移。预训练阶段,Mix-Tuning使用源域数据初始化模型参数,挖掘源域数据潜在信息。微调阶段,Mix-Tuning通过域间Mixup,生成域间插值数据微调模型参数。域间Mixup数据增强策略引入源域数据潜在信息,缓解传统微调算法在样本稀疏场景下的灾难性遗忘问题,提高模型的泛化性能。Mix-Tuning被进一步应用于运动想象脑电信号分类任务,实现了跨被试正向知识迁移。Mix-Tuning在BMI数据集的运动想象任务达到了85.50%的平均分类准确率,相较于被试–依赖和被试–独立训练方式的预测准确率58.72%和84.01%,分别提高26.78%和1.49%。本文分析结果可为跨被试运动想象脑电信号分类算法提供参考。 展开更多
关键词 域间Mixup 预训练 微调 脑电信号 运动想象 跨被试知识迁移 卷积神经网络 正则化
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基于机器学习的湖羊断奶体重预测研究
13
作者 顾永跟 时元婷 +4 位作者 殷雨洋 黄杰 陶杰 吴小红 张艳琼 《中国畜牧杂志》 CAS CSCD 北大核心 2024年第7期304-311,共8页
本研究以初生羔羊信息预测羔羊断奶体重,预测结果作为判断对初生羔羊是否需要进行早期饲喂、治疗等干预的依据。本研究收集了湖州某羊场8 836只羊的性别、血统号、出生日期、羔皮品质、初生体重、同胎羔数、断奶体重等信息,通过观察特... 本研究以初生羔羊信息预测羔羊断奶体重,预测结果作为判断对初生羔羊是否需要进行早期饲喂、治疗等干预的依据。本研究收集了湖州某羊场8 836只羊的性别、血统号、出生日期、羔皮品质、初生体重、同胎羔数、断奶体重等信息,通过观察特征间关系,使用斯皮尔曼秩相关系数进行特征相关性检测,筛选出4个重要特征变量(性别、出生月份、初生体重、同胎羔数),基于这些重要特征变量运用线性回归、随机森林、XGBoost、支持向量机回归、深度神经网络模型(DNN)对羔羊断奶体重进行回归预测。结果显示:5种模型的预测值与真实值误差小于1.5 kg的正确率均在81%以上,其中构建的DNN模型正确率可达88.40%,均方误差(MSE)值为2.96,平均绝对误差(MAE)值为0.87,均为最优。对预测的羔羊体重进行排序,以二分类形式判断是否需要干预饲喂,得出混淆矩阵与受试者工作特征曲线(ROC)图,显示DNN模型效果最好。 展开更多
关键词 湖羊 早期干预 断奶体重预测 机器学习 深度神经网络
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基于YOLOv5s的水稻种子逐粒检测装置研制
14
作者 吴迅 翁伟 +1 位作者 李香格 朱同宇 《兰州石化职业技术大学学报》 2024年第3期21-26,共6页
针对农机化智能检测场景下的水稻种子批量单粒活力检测的需求,结合计算机视觉目标检测技术,设计并研制气吸式种子逐粒检测装置。为解决水稻种子这一小目标的检测效果不佳和漏检问题,提出一种基于YOLOv5s的改进算法。在检测网络中设计上... 针对农机化智能检测场景下的水稻种子批量单粒活力检测的需求,结合计算机视觉目标检测技术,设计并研制气吸式种子逐粒检测装置。为解决水稻种子这一小目标的检测效果不佳和漏检问题,提出一种基于YOLOv5s的改进算法。在检测网络中设计上下文特征融合机制,利用新的特征融合方式增强网络多尺度空间和通道信息表征,并添加CA注意力模块,在此基础上改善网络特征融合性能。设计由排列装置、传送装置、检测装置、分选装置等组成的水稻种子逐粒分选线。选取中嘉早17、甬优538和中浙优10三种不同外形的水稻为试验对象,以吸嘴直径、转速、压力作为自变量,以吸空率、单粒吸附率和识别正确率为考核指标,对影响水稻种子检测效果进行试验研究和分析,对于三种不同形状的种子分别选取恰当的吸嘴直径、转速、压力能够有效地吸附并逐粒排列。试验结果表明:改进算法结合研制的系统能满足不同场景检测要求。 展开更多
关键词 小目标检测 特征融合机制 逐粒排序 气吸式 单粒吸附率
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半监督空谱局部判别分析的高光谱影像特征提取
15
作者 吕欢欢 黄煜铖 +1 位作者 张辉 王雅莉 《液晶与显示》 CAS CSCD 北大核心 2024年第2期131-145,共15页
为充分利用高光谱影像中蕴含的空谱特征,提出了一种半监督空谱局部判别分析的高光谱影像特征提取算法(S4LFDA)。鉴于高光谱数据集具有空间一致性,首先将像元进行空间重构,保存高光谱数据的近邻关系;其次引入光谱信息散度重构像元间的相... 为充分利用高光谱影像中蕴含的空谱特征,提出了一种半监督空谱局部判别分析的高光谱影像特征提取算法(S4LFDA)。鉴于高光谱数据集具有空间一致性,首先将像元进行空间重构,保存高光谱数据的近邻关系;其次引入光谱信息散度重构像元间的相似度;为了充分利用大量无标签样本提高算法性能,采用模糊C均值聚类算法对样本进行聚类分析得到伪标签;然后通过增加规范化项到局部力导引算法(FDA)的类内散度矩阵和类间散度矩阵中,以此保持无标签样本的聚类结构一致性;最后通过局部FDA算法来保持有标签样本类间散度最大化和类内散度最小化并求解最佳投影向量。S4LFDA算法既保持了数据集在光谱域的可分性,又保持了像元在空间区域内的近邻关系,合理利用有标签样本及无标签样本,提高了算法的分类性能。在Pavia University和Indian Pines数据集上进行实验,总体分类精度达到95.60%和94.38%。与其他维数约简算法相比,该算法有效提高了地物分类性能。 展开更多
关键词 高光谱影像 半监督 空谱 判别分析 特征提取 地物分类
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基于定向采样和自适应选择的免疫算法
16
作者 杨珍 李婉晴 张雄涛 《计算机工程与设计》 北大核心 2024年第8期2364-2370,共7页
针对算法容易陷入局部最优以及无法很好保持多样性等不足,提出一种基于定向采样和自适应选择的免疫算法(DSASIA)。利用在线种群信息动态选择个体;采用自适应比例克隆方式平衡全局和局部搜索能力,确保收敛性;采取定向采样策略识别子代个... 针对算法容易陷入局部最优以及无法很好保持多样性等不足,提出一种基于定向采样和自适应选择的免疫算法(DSASIA)。利用在线种群信息动态选择个体;采用自适应比例克隆方式平衡全局和局部搜索能力,确保收敛性;采取定向采样策略识别子代个体,保证多样性。在13个测试函数上与其它4种多目标优化算法进行对比,实验结果表明,DSASIA算法可以较快求出帕累托解集,且解具有更好的多样性和收敛性。 展开更多
关键词 多样性 定向采样 自适应选择 免疫 自适应比例克隆 收敛性 多目标优化
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一种基于改进U-Net的苹果表皮缺陷无损检测方法探讨
17
作者 黄旭 李泽文 曾孟佳 《南方农业》 2024年第11期233-240,共8页
针对目前苹果外观品质通过人工筛选成本高昂且效率低下,而传统机器视觉方法准确率较低、鲁棒性较差等问题,提出了一种运用语义分割技术自动识别苹果及其表皮缺陷的方法。该方法以U-Net网络为基础,首先在编码器的CNN分支使用resnet50作... 针对目前苹果外观品质通过人工筛选成本高昂且效率低下,而传统机器视觉方法准确率较低、鲁棒性较差等问题,提出了一种运用语义分割技术自动识别苹果及其表皮缺陷的方法。该方法以U-Net网络为基础,首先在编码器的CNN分支使用resnet50作为网络backbone,同时加入Transformer分支,用于兼顾局部信息与全局信息的特征提取能力;使用PatchMerging模块替换原始网络中的最大池化下采样操作,避免空间信息丢失;在解码器部分,使用dualup-sample提升网络的分割精度。改进后的网络平均像素准确率(MPA)达到98.14%,相比于原网络提高了7.33%,平均交并比(MIoU)95.57%,提高了14.14%。与原网络相比,改进后的网络有更好的特征提取能力与分割精度,针对不规则的缺陷特征也有更好的分割效果。 展开更多
关键词 表面缺陷 语义分割 U-Net网络 苹果缺陷 注意力机制
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地方本科院校计算机专业《计算思维导论》课程改革研究
18
作者 邵斌 唐琦哲 胡连信 《办公自动化》 2024年第19期31-34,96,共5页
《计算思维导论》是面向大学计算机专业新生的专业基础课,是了解和掌握计算机相关知识的必由之路,也是培养计算思维和智能计算素养的重要基础课。《计算思维导论》课程的教学目的不仅需学生尽早地了解计算机专业的基本框架和基础知识,... 《计算思维导论》是面向大学计算机专业新生的专业基础课,是了解和掌握计算机相关知识的必由之路,也是培养计算思维和智能计算素养的重要基础课。《计算思维导论》课程的教学目的不仅需学生尽早地了解计算机专业的基本框架和基础知识,对专业有一个基本的概貌,更需培养学生学习使用计算思维解决问题。文章从培养学生建立计算思维理论体系、促进学生的计算思维与各专业思维交叉融合的角度出发,以计算科学的基本问题为主线、以图论和博弈论为主要工具、以社会学和经济学典型案例为手段,分析计算思维在社会科学领域的实际应用,在计算思维这个较高的层面将思维与知识应用有机地统一起来,有助于课程的教与学,更有助于提高学生计算思维的能力。 展开更多
关键词 计算思维 图论 博弈论 课程改革
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基于AlexNet模型的大闸蟹自动分级系统设计与实现
19
作者 黄旭 吴开龙 曾孟佳 《智慧农业导刊》 2024年第8期5-8,12,共5页
针对目前大闸蟹人工分级方法的局限性,设计基于Matlab图像处理的大闸蟹分级系统。首先,在湖州市太湖养殖基地采集不同等级大闸蟹背部和腹部图像,对采集的图像进行灰度化、阈值分割、形态学等预处理。然后利用卷积神经网络AlexNet模型提... 针对目前大闸蟹人工分级方法的局限性,设计基于Matlab图像处理的大闸蟹分级系统。首先,在湖州市太湖养殖基地采集不同等级大闸蟹背部和腹部图像,对采集的图像进行灰度化、阈值分割、形态学等预处理。然后利用卷积神经网络AlexNet模型提取大闸蟹公母特征,利用面积法计算其大小。通过选取的10只大闸蟹的重量和系统计算得到的像素转化为面积参数,分析得到大闸蟹背部图像像素占比与其重量成近似正比例关系,因此可根据背部图像的计算值得到其大小特征。根据大闸蟹公母、大小特征完成分级。实验结果表明,系统在大闸蟹公母识别方面平均准确率达到92.655%,大小分级方面平均准确率达到95%。 展开更多
关键词 大闸蟹 分级 AlexNet模型 MATLAB 图像处理
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基于CSA-PLS算法的养殖水体水质快速高光谱预测反演模型研究
20
作者 马启良 刘梅 +2 位作者 祁亨年 杨小明 原居林 《海洋与湖沼》 CAS CSCD 北大核心 2024年第2期375-385,共11页
养殖水体水质的优劣直接影响养殖对象的成长,准确、快速、全面地掌控养殖水环境的水质参数变化情况具有重要意义。传统的水质指标监测方法都通过人工采样的方式,不仅耗费时间长,且只能体现局部水体情况。针对这些问题,提出了一种乌鸦搜... 养殖水体水质的优劣直接影响养殖对象的成长,准确、快速、全面地掌控养殖水环境的水质参数变化情况具有重要意义。传统的水质指标监测方法都通过人工采样的方式,不仅耗费时间长,且只能体现局部水体情况。针对这些问题,提出了一种乌鸦搜索算法(CSA)结合偏最小二乘回归(PLSR)的高光谱特征波段筛选方法,快速构建回归模型,实现光谱数据的精准预测反演。以连片的养殖小区为研究对象,采集养殖水体样本并拍摄同时期的高光谱影像数据。首先对提取的采样点光谱数据利用多种数据变换方法分别预处理;其次利用这些数据,对水质指标总氮(TN)、氨氮(NH_(4)^(+)-N)、总磷(TP)和化学需氧量(COD)分别构建全波段的SVR和AdaBoost回归模型,同时与提出的CSA-PLS自动筛选波段方法和传统的连续投影算法(SPA)筛选波段后构建的模型进行比较分析;最后根据决定系数(R^(2))和均方根误差(REMS)选出适合各水质指标的最优模型。从实验结果可以看出,所提波段筛选方法的AdaBoost模型预测结果优于SVR和传统SPA方法提取特征波段后构建的模型,与全波段最优模型相比,在评价指标R^(2)和RMSE上TN提升了18.32%和10.73%;NH_(4)^(+)-N提升了17.42%和11.19%;COD提升了2.15%和2.54%。结果表明,基于CSA-PLS算法的光谱波段自动筛选方法结合AdaBoost构建的预测反演模型是有效、可行的,具有较高的精准度,为实现养殖水环境实时准确的预警调控提供了一种新的数据预测模型。 展开更多
关键词 高光谱数据 水质预测 乌鸦搜索算法 养殖水环境 集成学习
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