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[期刊] 中国农业资源与区划
[作者]
陈颖 吴焕萍 谢能付 姜丽华 邱明慧 李永磊
[目的]相比于其它自然灾害，干旱是一种缓慢发展的危害事件，其持续时间长、破坏性大，给农业生产和自然生态环境带来很大影响。预测未来的干旱状况和发展趋势，对于制定科学有效的管理计划以减少灾害造成的损失具有重要意义。[方法]通过文献分析，文章着重归纳总结当前常用的5种基于深度学习的干旱预测模型及其采用的技术，厘清干旱预测方法的发展过程和最新进展，探索干旱预测领域面临的挑战和机遇，并提出未来干旱预测研究的研究方向。[结果]研究发现，基于深度学习模型的干旱预测方法在均方根误差、偏差、平均绝对误差和准确性等检验指标上均优于传统模型。深度学习方法是有效建立干旱预测模型的工具，能够处理大规模、高维度和复杂的数据。将不同的深度学习模型与各种仿生优化技术、小波分析、传统的物理模型或统计模型融合，能够降低模型预测的不确定性，提高预测的准确性和适应性。但是，基于深度学习的干旱预测模型对数据依赖性强、对计算资源需求高，未得到全面系统的应用。[结论]因此，在气候条件频繁变化的情况下，需要不断优化数据采集和监测系统，综合利用气象、农业、水文、生态和社会经济等多源信息，提高干旱预测精度。通过迁移学习、多模型融合、更先进的不确定性建模方法等来完善干旱预测方法，进一步推动深度学习技术在干旱预测领域的深入研究。
[期刊] 中国农业大学学报
[作者]
傅隆生 宋珍珍 Zhang Xin 李瑞 王东 崔永杰
为使农业信息领域的研究人员能够系统和快速地了解深度学习在农业中的研究进展以及应用现状,对深度学习在农业信息领域的应用进行归纳、梳理、分析和展望。对涉及农业领域且应用深度学习技术的90项研究中所涉及的农业问题、具体模型和框架、数据集的来源和特征以及预处理方法、模型评价指标等进行归纳总结分析,并讨论深度学习的优点和局限性,进而展望深度学习的发展趋势。农业领域中的应用包括作物及其器官分类、病虫害识别、果实识别和计数、植物识别、土壤覆盖分类、杂草识别、行为识别和分类、植物养分含量估计、植物叶片或种子表型分析等方面;大多数研究采用卷积神经网络,如AlexNet、VGG16和Faster R-CNN。在框架方面,Caffe使用频次最高,其次是Tensorflow和Keras/Theano;分类准确度是最常用的模型评价指标,其次是F1得分和平均精度。与其他常用方法和技术相比,深度学习不仅精度高,而且性能优于现有的常用图像处理技术。其他涉及计算机视觉技术的农业应用有望通过深度学习技术的使用获得更好的效果。
[期刊] 统计与决策
[作者]
李超 求文星
机器学习是人工智能的重要分支,在预测、分类等方面的优异表现使其成为计量经济学研究的重要工具,对因果推断方法的发展具有重要推动作用。文章对机器学习应用于因果推断计量方法的文献进行梳理后,分别从机器学习方法对因果推断计量的改进,以及机器学习在因果推断中的应用这两个方面介绍了其当前研究进展。机器学习方法不仅可以与因果推断传统计量方法相结合优化其性能,还能以"数据驱动"系统全面地考虑广泛的模型,通过提高预测效果,从而进行有效的反事实推断。最后,对机器学习在因果推断经济学领域的应用研究进行了总结和展望。
关键词：
机器学习 计量经济学 因果推断
[期刊] 情报科学
[作者]
李枫林 柯佳
【目的/意义】从大量非结构化文本中抽取出结构化的实体及其关系,是优化搜索引擎、建立知识图谱、开发智能问答系统的基础工作。【方法/过程】介绍了深度学习框架下不同神经网络模型实现实体关系抽取的方法,比较了各种模型的优劣势,结合远程监督和注意力机制进一步提高关系抽取性能,最后指出了深度学习模型的不足及未来发展方向。【结果/结论】实验发现,卷积神经网络擅长捕获句子局部关键信息,循环神经网络擅长捕获句子的上下文信息,能反映句子多个实体之间的高阶关系,递归神经网络适合短文本的关系抽取。如果模型能结合自然语言的先验知识
关键词：
深度学习 神经网络 实体关系抽取 词向量
[期刊] 华中农业大学学报
[作者]
姚超 倪福川 李国亮
图像分割作为智慧农业养殖中“视觉系统”的重要组成部分，被广泛应用于畜禽的智慧养殖中。近年来，深度学习算法飞速发展，基于深度学习的图像分割技术也取得了重大突破。这些方法赋予了分割区域更准确的语义信息，使得图像分割更加精准和智能，为畜禽智慧养殖提供了更强的技术支持。本文通过广泛收集和整理国内外研究的相关文献，重点阐述了图像分割技术在畜禽养殖中的畜禽计数、体尺体质量测量、姿态估计与行为识别、体况及疾病检测、精准饲养等方面的应用现状，给出了如何根据实际性能需求（精度、处理速度）、数据集、计算资源等方面选择合适图像分割方法的建议，总结分析了当前研究中与畜禽养殖相关且可用于图像分割训练的公开数据集；并指出了基于深度学习的图像分割技术在畜禽养殖中所面临的挑战与未来的发展趋势，希望能为畜禽养殖中图像分割技术的具体应用提供参考。
[期刊] 价格理论与实践
[作者]
张军 窦文娟 付星星 王伟
经典的价格预测算法通常针对某一产品开展研究,不能满足政府和企业对全产业链上产品价格的综合监管和预测需求。通过分析产品价格间的非线性相关性和上下游产品价格联动效应,提出了基于图深度学习框架的全产业链产品价格预测方法。将全产业链上的产品作为节点,产品之间的生产工艺作为边,构建了基本图数据结构,将图深度学习算法运用到聚丙烯产品全产业链,实验结果验证了图深度学习的可行性和有效性,证实其具有较高的预测准确度和抗干扰能力。建议从监测产业链中的各环节产品价格、打造可替代产品以及低转换成本的产业链结构着手,建立稳健的产业链生态环境。
关键词：
全产业链 价格预测 图深度学习
[期刊] 物流技术
[作者]
耿立艳 张占福
物流需求的准确预测对于物流发展政策的制定、物流基础设施的确定、物流市场态势的分析、物流资源利用率的提高等方面具有重要的理论意义和实际应用价值。从建模形式出发,将已有物流需求预测方法分为单一传统预测方法、单一智能预测方法、组合预测方法、混合预测方法四大类。其中,单一传统预测方法主要包括单纯的时间序列法、回归分析、数理统计方法等,单一智能预测方法主要涉及灰色预测法、神经网络、支持向量机以及它们的改进形式;组合预测方法主要归纳为三种组合形式:线性组合单一预测结果、非线性组合单一预测结果、修正单一预测结果;混合预测方法主要总结为三种混合形式:混合智能优化算法与单一预测方法、混合数据降维技术与智能预测方法、混合数据挖掘技术与智能预测方法。综述了四大类预测方法,从建模原理、优缺点及适用性等方面对四大类方法中的各预测模型进行评析,以期为物流需求研究人员寻到适合于不同物流需求预测任务的预测方法。
[期刊] 华中农业大学学报
[作者]
刘峰 吴文杰 刘小磊 王欣然 方亚平 李国亮 杜小勇
探索人工智能领域新进展与生猪养殖相结合，是当前智慧养殖领域的一个重要研究方向。其中，如何自动地识别猪只个体身份与行为，是当前生猪养殖行业要解决的一个关键问题。本文在分析基于计算机视觉与深度神经网络的人的身份及行为识别模型的基础上，对利用计算机视觉与深度神经网络识别猪只个体身份及行为的方法进行了归纳总结，指出已有方法中存在的问题，并提出未来的重点研究方向：1）在猪只运动不可控及关键特征部位受到污染的情况下，准确提取其身份及行为特征的方法研究；2）针对猪只身份及行为特征的基于计算机视觉的原创性深度学习模型的研究；3）能够同时检测猪只身份及行为的多任务神经网络的研究；4）适用于多场景的基于基础姿态及动作的通用型猪只行为识别方法的研究；5）基于边缘计算的猪只个体身份及行为识别的部署方法研究。本研究旨在为智能化监测猪只健康状态提供技术支撑，以推动计算机视觉和深度学习在生猪养殖过程中应用的进一步发展。
[期刊] 开放教育研究
[作者]
何秋琳 张立春
随着图像化技术和电子媒体的发展,视觉学习也逐步发展为学习科学的一个研究分支,得到研究人员和教育工作者的广泛关注。基于此,作者试图对视觉学习的相关研究进行梳理和总结。文章首先对视觉学习的内涵及其研究的发展和目标进行概述;接着梳理了视觉学习研究的主要内容,包括视觉学习的基本过程、视觉学习的符号系统、基于视觉学习的教学研究、视觉化技术的教育应用等四个方面,并对其研究成果以及相关典型案例进行了介绍;最后,文章还评析了视觉学习研究的特点及其对我国视觉学习研究的启示。
关键词：
学习科学 视觉学习 视觉语言 教学策略
[期刊] 科技进步与对策
[作者]
高盼军 戚湧
随着科技迅猛发展和全球经济一体化进程的加快,知识产权尤其是专利变得至关重要。然而,高校专利质量水平相对较低,且大部分科研成果未转化为实际应用,造成资源浪费。建立基于深度学习的专利质量动态评估模型,结合专利静态特征和动态特征客观评估专利质量。通过分析国家知识产权局数据并选取1 000个样本进行测试,上述模型能够快速准确地对专利质量进行评估,并考虑技术水平、创新程度和市场需求等多维度因素。采用BP神经网络进行训练,通过不断更新数据实现自我学习和调整,可提高评估准确性和可靠性。该专利质量动态评估方法可为决策者判断专利价值提供参考,推动专利产业化和商业化进程。
关键词：
专利质量 专利评估 评价指标 深度学习
[期刊] 统计与决策
[作者]
向有涛 王明 曹琳
企业财务风险预测是一项极具挑战性的任务，财务危机的发生严重地影响了公司和投资者的利益与资本市场的稳定健康发展，所以如何准确识别企业潜在的财务风险对于公司和个人而言，都意义重大。文章基于财务风险预测指标体系训练深度学习模型，引入优化算法对深度学习模型的参数进行优化，构建了MOPSO-CD-DNN混合预测模型，同时采用多个基准模型和评估方法进行比较研究。结果显示：MOPSO-CD-DNN模型无论是在预测精度上，还是在预测稳定性上，均具有显著的优越性，表明其对企业财务风险预测具有有效性和适用性。另外，多目标优化算法的引入显著提升了模型的泛化能力，在预测效果上要明显好于单目标优化算法。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
黄炜 童青云 李岳峰
[目的/意义]总结了基于在线社交媒体数据的广度学习工作研究进展,从情报学的视角分析了广度学习的应用展望及未来发展趋势。[方法/过程]利用文献统计分析方法,重点分析了广度学习技术在网络嵌入、链路预测、社区检测等在线社交网络分析领域的应用现状。[结果/结论]广度学习可以将多个不同种类的大型异构数据源融合在一起,设计并使用一套统一的分析方法来跨越这些融合的数据源执行协同数据挖掘任务。广度学习在异构社交网络分析中的这些成功应用为其在情报学领域中的研究奠定了理论基础和技术支持,将会有更广泛更深远的研究成果出现。
[期刊] 中国农业大学学报
[作者]
李凯 李泽宇 梁月荣 陆建良 郑新强
为了解国内外茶树干旱研究热点动态、明晰茶树干旱研究历史的发展和展望未来茶树干旱研究发展前景，采用文献计量学方法，利用CiteSpace 5.7.R5软件，以1990—2021年发表在中国知网和Web of Science数据库中的茶树干旱相关研究文献为研究对象，分析国内和国外茶树干旱研究的发文量、期刊来源、合作作者情况和文章被引情况等。结果表明：在茶树干旱研究领域，Web of Science和中国知网两大数据库发文量总体呈上升趋势；发文数量居前列的作者大部分来自中国；主要的研究机构也是来自中国的科研院所和高校；当前对茶树干旱胁迫分子层面的研究是国内外研究的热点领域；茶树基因组测序已经完成，随着茶树基因组注释信息的不断完善，对茶树抗旱分子机理的研究仍会是未来一段时间内的热点。同时，本研究为茶树干旱研究领域的工作者提供了未来工作的重点之一：加强对茶树干旱发生时双因子乃至多因子胁迫耦合作用的研究。
[期刊] 工业工程
[作者]
高艺平 王浩 李新宇 高亮
基于深度智能视觉的表面缺陷检测研究在制造业中起着越发重要的作用，本文阐述深度智能视觉的表面缺陷检测在现代工业质检中的重要性，对现有研究进展进行梳理总结。深度智能视觉以机器视觉和深度学习为技术基础，为不同工业场景提供高精高效的表面缺陷检测算法。本文从检测细粒度的角度将表面缺陷检测分为表面缺陷分类、定位、分割检测3个部分，并分别对分类、定位、分割方法进行系统综述，梳理现有表面缺陷检测研究的问题和思路。分类检测针对数据和缺陷图形特征问题进行研究，因其基础性和易拓展性于不同工业场景的应用呈现分散发展；定位检测以模型框架、矩形框检测和标注成本为主要问题，表现出追求轻量化和特征融合机制的研究趋势；分割检测更关注图像细节特征。通过研究分类、定位、分割的多任务模型框架以探索分类、分割检测之间的互补性。最后总结目前表面缺陷检测研究存在的问题，并对发展趋势进行展望。
[期刊] 林业科学研究
[作者]
朱雅娟 吴波 卢琦
水分是干旱区的主要限制因子之一,降水是干旱区最重要的水分来源。根据气候变化研究的预测,未来我国干旱区的降水格局会改变,包括降水量、降水频率和降水强度等。降水变化会影响干旱区的土壤变化,植被变化,土地荒漠化和水文变化等方面。我国极端干旱区和干旱区的降水有总体增加趋势,而部分半干旱区和亚湿润干旱区的降水则出现减少趋势。降水的增加能够促进生物土壤结皮的发育,改善土壤水分状况,促进植物生长,提高植被盖度,促使荒漠植被向草原植被方向发展,有利于土地荒漠化的逆转;另外,降水增加会增加河流的径流量和湖泊水量,促进洪水的发生,降水减少则具有相反的效应。这些研究有助于人们预测干旱区在未来降水格局改变之后可能发生...
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