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[期刊] 沈阳农业大学学报
[作者]
冯登超 杨兆选 乔晓军
针对植物病害图像成分复杂、病斑排列无规则等特点,提出了基于改进型蚁群算法和Gauss-Markov随机场的自适应病斑分割算法。该算法采用自适应信息素更新策略,对信息量进行有差别的动态更新,克服了标准蚁群算法容易陷入局部最优造成的早熟、停滞现象。同时,利用Markov随机场的局部相关特性并结合Gauss分布组成线性平稳自回归模型,针对植物病斑特征建立分割模型。最后,采用改进型蚁群算法对其进行优化,并结合Gauss-Markov随机场最大后验概率估计,实现对植物病斑的自适应分割。仿真试验表明,改进后的算法能够针对植物病斑特性实现自适应分割,鲁棒性较好。然而,对于蚁群算法与Markov的最佳耦合方式...
[期刊] 实验技术与管理
[作者]
晏勇 雷航 梁潘
针对停车场停车最优路径规划问题,提出了基于改进型蚁群算法的自适应停车引导模型。以原有信息素更新为基础,设计下一步潜在节点状态转移策略,引入停车路径动态自适应度,进一步缩小蚂蚁搜索范围,合理规划最优停车路径。对比仿真实验表明:改进型自适应蚁群算法求解效率和质量有明显优势,实现了停车最优路径规划与选择,减少了停车时间,提高了安全性,具有很强的实用价值。
[期刊] 南京农业大学学报
[作者]
刘志强 梁琨 沈明霞 陆明洲 孙玉文 刘龙申
为了获取温室中植物生长图像信息,设计了一款能够监测温室内植物生长信息的无线智能图像采集节点,引入了休眠-唤醒机制大幅降低节点能耗。节点采用STM32ZET6芯片作为微控制器,CC1101为射频模块,扩展了OV7670图像传感器。将SimpliciTI射频网络协议移植到STM32处理器中,将采集的图像信息经过JPEG2000压缩后,分包多跳无线传输至服务器,服务器接收图像,利用改进型LoG算子实现图像分割,得到图像分割结果。结果表明:在温室环境中最大通信距离110 m,节点丢包率较低。一帧JPEG2000格式的温室内植物生长信息图像大小约18 kB,传输时间较短,节点在3.6 V锂电池供电下能工...
[期刊] 工业工程与管理
[作者]
施宏伟 王发年
综合考虑物流服务节点区域的空间属性和成本约束,基于物流服务节点波及范围,分析备选服务节点选择过程及其运行成本特征,构建了物流服务节点布局优化模型。将物流服务节点选择映射为一个聚类过程,提出解决物流服务节点选择问题的自适应蚁群聚类算法。以物流系统总成本最低为聚类准则,描述了物流节点布局模型的求解过程,并对服务节点布局参数进行仿真实验,验证模型及算法的鲁棒性和选择效率。
关键词：
物流服务节点 布局优化 自适应蚁群算法
[期刊] 数量经济技术经济研究
[作者]
孙燕
不同于常见的模型估计和检验研究,本文重点关注计量模型设定中的变量选择问题,提出了随机效应Logit计量模型的自适应Lasso变量选择方法,同步完成变量选择和参数估计。由于模型中随机效应的存在加大了变量选择难度,本文将随机效应视为缺失数据,采用EM算法结合Gauss-Hermite数值积分法,根据Newton-Raphson迭代法建立模型参数的自适应Lasso。蒙特卡罗仿真模拟实验结果表明,该变量选择方法在有限样本下的表现良好。最后又将该方法运用于个体健康影响因素的分析中。
[期刊] 物流技术
[作者]
李华 韩宝明 李得伟 李晓娟
基于给定成对列车运行图,建立了求解动车组交路计划的多目标整数规划模型。针对动车组交路计划由若干条闭环回路构成的特点,通过对解的构造、路径选择与回路生成、信息素更新等算法要素进行改进,设计了求解模型的改进型蚁群算法。以武广客运专线实际列车运行图数据为例进行计算的结果表明,该算法可有效求解动车组交路计划。
关键词：
动车组 交路计划 改进型蚁群算法
[期刊] 福建农林大学学报(自然科学版)
[作者]
李小林 梁忠 黄世国
依据植物图像中不同目标的区域特征,应用多水平集分割算法分割植物图像.该算法能够将植物的花朵、叶片以及背景有效地分割开.与基于聚类的多尺度Ncut算法的分割效果进行比较,多水平集方法在分割效果上优于多尺度Ncut算法.
关键词：
图像分割 多水平集 植物
[期刊] 西北农林科技大学学报(自然科学版)
[作者]
张星龙 冯全 杨梅 张华南
【目的】提出了一种基于光源不变图的病斑分割方法,以提高病斑识别程序的准确性和稳定性。【方法】将阴影区和非阴影区视为不同光源照明,通过最小熵法计算原图的光源不变图,在该图上采用K均值聚类算法对病斑进行分割,以采集的病斑叶片为材料,对该方法的处理效果进行验证。【结果】比较光源不变图法和H分量法的处理结果后发现,采用光源不变图法处理病斑不同区域的平均差异较H分量法更低,仅为10.7%;聚类分割算法对使用光源不变图法处理病斑图像的分割准确率为95.0%,较H分量法具有更高的正确率,且误检率更低。【结论】采用光源不变图法对病斑图像处理的效果好、性能稳定,同一目标在不同光照条件下处理结果的一致性较高。
[期刊] 北京林业大学学报
[作者]
胡静 陈志泊 杨猛 张荣国 崔亚稷
【目的】植物叶片分割旨在从背景中分割出叶片区域,去除背景对象干扰。这对植物病害识别和物种鉴定具有重大意义。【方法】本文设计了基于全卷积神经网络的植物叶片分割算法。首先,目标函数用对数逻辑函数代替复杂的Softmax多类预测函数,从而将分割任务转化为适合于植物叶片分割的二分类问题;其次,把批归一化技术引入全卷积神经网络,从而改善网络整体的收敛性。最后,针对当前植物叶片分割研究中缺乏评估指标的状况,设计了新的评估协议——受试者工作特征曲线,该曲线反映了不同阈值情况下植物叶片图像分割的召回率与误报率之间的变化情况。【结果】本文提出的算法降低了全卷积神经网络的参数复杂度,改善了网络的收敛性。实验结果表明,该方法比Leafsnap提到的基于颜色的分割方法更完整地分割了植物叶片区域;提出的ROC曲线能够充分评估植物叶片的分割性能。【结论】与传统方法相比,基于深度学习的植物叶片分割方法实现了输入图像的端对端处理,无需图像转换、噪声滤波和形态运算等预处理技术,因此在植物叶片分割上具有可行性。
关键词：
深度学习 全卷积神经网络 植物叶片分割
[期刊] 运筹与管理
[作者]
李燕 陈华平 王栓狮 叶树昱
本文将蚁群算法与双向调度算法结合,用以解决以生产周期和关键工件交货期为优化目标的车间作业调度问题。在传统的蚁群算法的基础上自适应调整挥发系数,ρ采用新的启发式信息——机床利用率来定义能见度函数ηij(t),采用了新的allowed表更新方式。最后通过仿真实验证实了本文的自适应蚁群算法在车间作业的双向调度中优于现在广泛采用的遗传算法。
关键词：
自适应蚁群算法 双向调度 生产周期
[期刊] 南京农业大学学报
[作者]
丁永前 邢智雄 姜懿倬 程浩明 徐明皓
[目的]本文对作物冠层区域的光强自适应性分割算法进行了研究,旨在消除光谱指数测量过程中土壤背景的干扰,克服现有光谱检测方法对结构光的依赖性。[方法]采用加装窄带滤光片的2个相机组建测量系统,并对相机的几何安装参数进行标定;将窄带图像灰度直方图的波谷灰度值与最大灰度值的比值作为归一化阈值,实现窄带图像分割的光环境自适应性。在实现近红外窄带图像中土壤和冠层分割的基础上,通过几何变换推算出可见光波段窄带图像的冠层区域,从而实现可见光窄带图像的分割。[结果]在80～140 cm高度内,每隔10 cm设置1个测量高度,每个高度采集5组平均株高为25 cm的绿萝冠层窄带图像(770和660 nm),安装660 nm滤光片的相机在完成图像采集后,将滤光片换成770 nm重新拍摄5张照片,作为660 nm图像分割效果的参考图像。结果表明:660 nm图像的分割区域与参考图像的分割区域平均重合度大于99%。同时计算了光照度为10 000～26 000 lx时拍摄的50幅绿萝770 nm窄带图像的非归一化阈值和归一化阈值,其与光照度的相关系数分别为0.586 6和0.091 6。[结论]本文提出的基于归一化阈值的分割方法对光环境的变化具有很强的适应性,综合归一化阈值和几何变换可以实现窄带图像的分割,为构建消除土壤干扰的归一化植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)等光谱指数提供有效的基础数据。
[期刊] 数量经济技术经济研究
[作者]
周书敬 李彦苍 崔邯龙
基本蚁群算法存在着计算复杂、易陷入局部最优等缺陷,本文提出了一种基于信息熵的改进蚁群算法,采用由信息熵控制的路径选择及随机扰动策略实现了算法的自适应调节,克服了基本蚁群算法的不足。本文将蚁群算法改进后引入房地产开发项目投资组合优化中,以各项目间的均值熵代替TSP中的各城市距离,计算实例表明,该方法具有较好的收敛性、稳定性和鲁棒性,其不失为求解组合优化问题的一种较好的方法。
关键词：
蚁群算法 信息熵 房地产 投资组合 改进
[期刊] 清华大学学报(自然科学版)
[作者]
宋青松 张超 陈禹 王兴莉 杨小军
常见的道路分割方法往往环境噪声鲁棒性不足并且分割边缘不够平滑。针对该问题,提出了一种组合全卷积神经网络和全连接条件随机场的道路分割方法。首先,利用深度神经网络良好的特征表征能力,将道路分割视为一个二分类问题,构建一个基于VGG_16深度卷积网络的全卷积网络,实现道路图像端到端的路面和背景分类;然后,利用全连接条件随机场能够实现图像精细分割的特点,采用全连接条件随机场对二分类得到的粗糙边缘再进行平滑优化。针对真实环境下采集的道路分割基准数据库的测试结果表明:该方法获得了98.13%的分割准确率以及每0.84s处理1幅图像的分割速度,具有一定的先进性。
[期刊] 中国农业大学学报
[作者]
关海鸥 许少华 谭峰
针对植物病害图像的病斑区域边缘像素存在模糊性和不确定性,利用T-S模型的模糊规则后件是输入语言变量的函数特性,提出线性清晰化的自适应五层模糊神经网络模型作为植物病害图像模式分类的决策系统,并利用量子遗传算法对模型系统的可调整参数的初始值进行全局优化。试验结果表明:该模型对马铃薯早疫病的彩色图像的有效病班区域分割精确达到100%,学习算法速度快、收敛稳定、鲁棒性较好,避免了传统梯度下降学习算法的局部最小值,并且简单易于实现。
[期刊] 实验技术与管理
[作者]
戴昂 宋亚男 徐荣华 方俞泽
针对现有的脑肿瘤分割网络特征融合不够充分，以及存在的模型复杂的问题，提出一个轻量化的改进TransBTS的脑肿瘤分割网络。首先，设计了一个基于大核卷积分解与注意力机制的卷积模块，在减少计算量的同时提高了卷积模块对特征的长距离依赖表征能力；其次，简化了Transformer结构，并设计了多尺度特征作为Transformer的输入，以充分感知全局上下文信息；最后，设计了新的跳跃连接，实现解码过程中对全局深层语义与局部浅层语义信息的充分融合。实验结果表明，该文所提方法在公开数据集BraTS 2021上的多个肿瘤区域（ET，TC，WT）的分割指标与TransBTS相比，Dice评分提高了0.55%、1.17%、2.55%，Hausdorff距离降低了1.71、1.68、3.07 mm，并且参数量和计算复杂度分别降低了79.18%和79.88%，平均推理时间减少了1.91 s。与其他算法相比，同样实现了更好分割精度和算法复杂度的平衡。
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