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[期刊] 南京农业大学学报
[作者]
张鑫 张德贤 徐路路 张苗
[目的]为满足国家对全国储粮数量在线检测的迫切需求,提出了一种基于深度神经网络的粮仓储粮数量检测方法。[方法]通过在粮仓底部布置若干压力传感器的方法获取粮仓底部所受压强值,并以分次进粮方法,分别记录所受压强值。通过R语言平台构建不同层次的深度神经网络结构并利用对数据集的学习得出检测模型,根据检测精度选择出最佳检测模型结构。通过最佳检测模型分别对试验仓及通州、齐河实仓进行检测实验。[结果]试验仓检测平均误差约为1.88%,通州实仓检测平均误差约为0.02%,齐河实仓检测平均误差约为0.08%。[结论]基于深度神经网络的粮仓储粮数量检测模型精度高,可用性强,为粮仓储粮数量的检测提供了一种新方法。
[期刊] 河北经贸大学学报(综合版)
[作者]
王建军 刘乐姗 李子坤
针对传统入侵检测算法普遍存在的检测准确率偏低、误报率高和对未知安全威胁检测的不足等问题,利用卷积神经网络的数据特征提取自主发现和提取的技术特征以及高准确率,提出一种基于卷积神经网络算法的网络入侵检测系统模型,公开数据集测试结果显示该模型较传统的入侵检测方法有较高的准确率和较低的漏报率。
关键词：
入侵检测 卷积神经网络 协议分层
[期刊] 物流技术
[作者]
姚志英 王成林 姚滢滢
设计了一种物品检测深度卷积神经网络,应用于物流分拣传输过程中物品检测。分析了深度卷积神经网络的结构及其在图像特征提取和信息降维方面的作用;设计了由卷积层、池化层、激活函数层和全连接网络层组成的物品检测深度卷积神经网络;构建了由300幅图像和标注结果组成的样本库,抽取60%的样本作为网络训练样本集,其余40%样本平均分成两组,其中一组作为网络训练过程中验证样本,另一组作为对训练好网络进行性能验证的测试样本;在设定网络参数的基础上进行网络的训练和测试;通过分析网络训练过程中各层的输出,发现所设计的网络可以很好地实现图像中所含物品特征的检测;网络训练过程验证精度可达100%,测试正确率可达98.33%。由此可知深度卷积神经网络性能良好,可用于物流分拣生产中的物品检测。
[期刊] 物流技术
[作者]
梁磊
为了提高仓储管理体系的网络防御性能,有效屏蔽基于物流应用网络的信息盗取、信息篡改、信息损毁等网络入侵行为,提出了一种入侵检测系统在仓储管理网络中的构建策略,给出了仓储管理网络的应用架构;根据不同的仓储应用网络给出了相应的入侵检测部署规划;并对干路、旁路入侵检测步骤进行了系统描述。最后,通过模拟实验及结果分析验证了方法的可行性。
关键词：
仓储管理 入侵检测 网络安全 部署规划
[期刊] 湖南农业大学学报(自然科学版)
[作者]
李衡霞 龙陈锋 曾蒙 申佳
针对目前油菜虫害识别在背景、角度、姿态、光照等方面的鲁棒性问题,提出一种基于深度卷积神经网络的油菜虫害检测方法:首先在卷积神经网络和区域候选网络的基础上,构建油菜虫害检测模型,再在深度学习tensorflow框架上实现模型的检测,最后对比分析结果。油菜虫害检测模型利用VGG16网络提取油菜虫害图像的特征,区域候选网络生成油菜害虫的初步位置候选框,Fast R–CNN实现候选框的分类和定位。结果表明,该方法可实现对蚜虫、菜青虫(幼虫)、菜蝽、跳甲、猿叶甲5种油菜害虫的快速准确检测,平均准确率达94.12%,与RCNN、Fast R–CNN、多特征融合方法、颜色特征提取方法相比,准确率分别提高了28%、23%、12%、2%。
[期刊] 西北农林科技大学学报(自然科学版)
[作者]
曹姗姗 孙伟 刘鹏举 唐小明
【目的】应用以遗传算法优化的BP（GABP）神经网络构建灌木生物量估测模型，以有效避免回归分析建模中自变量及模型形式选择的复杂问题。【方法】以灌木林地的荆条为试验对象，应用遗传算法优化BP神经网络的结构、初始权值和阈值，通过BP神经网络训练构建荆条最优地上生物量估测模型，并与传统的应用回归分析方法构建的模型进行对比分析。【结果】仿真结果表明，GABP神经网络模型和回归分析模型的模拟精度分别为77.65%和71.79%，估测精度分别为81.46%和75.64%，GABP神经网络模型的精度略高于回归分析模型。【结论】应用GABP神经网络构建灌木生物量模型是可行的，能够实现灌木生物量的快速估测。
[期刊] 中国农业科学
[作者]
曹乐平 温芝元 陈理渊
【目的】研究涟红温州蜜柑pH的机器视觉检测及影响检测精度的因素。【方法】对机器视觉系统采集的柑橘图像进行图像裁切、RGB空间至HSI空间的转换和差值法去图像背景,用色调H和饱和度S为输入,建立小波神经网络柑橘pH预测模型,无损检测柑橘pH。【结果】30个测试样本的检测结果表明,预测偏差最大值为9.95%、偏差最小值为-3.6%、平均偏差为0.8%、标准偏差为2.95%,pH±0.1精度内的正确识别率为80%,pH±0.2精度内的正确识别率为93.33%。【结论】涟红温州蜜柑pH与果皮色泽之间具有相关性,可用机器视觉检测其pH。但进一步提高预测精度,首先须在图像处理环节上去除各种虫斑与病斑的影响...
关键词：
柑橘 pH 小波神经网络 图像处理
[期刊] 沈阳农业大学学报
[作者]
周雅婷 许童羽 陈春玲 周云成 姜美羲
为解决肉牛采食行为识别问题，利用集陀螺加速度计和蓝牙模块为一体的传感器节点采集肉牛的行为姿态数据并通过蓝牙轮询组网模式将数据无线传输到ＰＣ上位机，进行实时显示，对采集的肉牛行为数据进行分析，进而识别肉牛采食行为。选用４０头健康处于育肥期的西门塔尔肉牛样本（体重约３８５ｋｇ，舍饲，每天饲喂２次，可自由饮水），分为２组，其中３０头为试验组，用松紧带在肉牛颞窝部位佩戴传感器节点；另外１０头为对照组，不佩戴传感器，用于比较肉牛是否因佩戴节点而有异常反应。同时在肉牛限位栏的前方安装监控摄像头，记录肉牛的行为信息，以作为后期数据处理依据。试验记录的原始数据包括Ｘ、Ｙ、Ｚ三个轴的加速度、角度以及角速度的九个．．．
[期刊] 中南林业科技大学学报
[作者]
徐海文 张贵 谭三清 肖化顺 杨志高 文东新 吴鑫
【目的】随着卫星遥感技术的蓬勃发展，卫星遥感已成为林火监测的重要手段。林火发生初期，由于燃烧温度不高致使卫星红外波段接收不到足以成像的能量辐射。林火发生时会首先产生烟雾，采用深度学习方法利用气象卫星影像进行林火烟雾检测，相较于利用卫星红外通道监测林火而言可更早地发现林火。【方法】以高时间分辨率国产静止气象卫星FY-4A数据为基础，采集研究区内1 500张林火烟雾图片和1 500张云图片作为数据集，以4︰1的比例划分训练集与验证集并进行数据预处理，采用卷积神经网络AlexNet、MobileNet、ResNet及Inception-ResNet(IRNet)结构对数据集进行实验分析，采用准确率、精确率、召回率和Kappa系数评价模型的总体效果，选取最优结果建立基于卷积神经网络的林火烟雾检测模型。【结果】利用准确率、精确率、召回率及Kappa系数定量评价各模型的总体效果，得出：AlexNet模型的准确率达89.3%，精确率达100%，召回率达78.7%,Kappa系数为78.7%;MobileNet模型的准确率达98.2%，精确率达99.7%，召回率达96.7%,Kappa系数为96.3%;ResNet模型的准确率达98.0%，精确率达100%，召回率达96.0%,Kappa系数为96.0%;IRNet模型的准确率达99.8%，精确率达100%，召回率达99.7%,Kappa系数为99.7%。IRNet模型的总体效果高于AlexNet模型、MobileNet模型与ResNet模型，选取IRNet为林火烟雾检测的最优模型。【结论】利用高时效性FY-4A静止气象卫星遥感数据，采用IRNet模型进行林火烟雾检测的总体效果最好，能有效地减少卫星监测时的林火漏判和迟判现象，提高对森林火灾的早期监测预警能力。
[期刊] 华中农业大学学报
[作者]
王伟 宗望远 吴文福 孙少杰 孙永华
采用2-6-1拓扑结构的BP神经网络,运用容阻脉冲转换、智能现场总线等技术,设计了能进行水分的非线性校正和温度补偿的便携式棉花水分检测装置。检测结果表明:经过BP神经网络校正和补偿后,在-20～50℃温度范围内,棉花水分在5%～15%时,测量误差小于±0.4%;棉花水分在15%～25%时测量误差小于±0.5%。该检测装置在很大程度上消除了温度变化对水分测量值的影响,提高了检测信号的抗干扰能力,满足了棉花水分智能检测的要求。
关键词：
BP神经网络 棉花 水分 检测
[期刊] 中国农业大学学报
[作者]
刘敏洁 许昍 王建华 孙群 向春阳
为探索快速、高效检测甜玉米种子生活力的方法,利用机器视觉技术(Seed Identification)批量快速提取金菲甜玉米种子的Red(红基色)、Green(绿基色)、Blue(蓝基色)、Hues(色相)、Saturation(饱和度)、Brightness(亮度)、Light(明度)、a(红色至绿色的范围)、b(蓝色至黄色的范围)、灰度、宽度、长度和投影面积等物理特征参数,通过单粒发芽试验确定每粒种子的生活力,然后采用人工神经网络和二元逻辑回归结合主成分分析进行建模。结果表明:1)a值、b值、Saturation和投影面积与种子的活力均存在极显著或显著相关,且变异系数相对较大,其中当a≤3时,发芽率可从72.7%提升至77.6%,获选率达到79.4%;投影面积≤77.31mm2时,发芽率可提升至73.7%,获选率87.6%;2)用13个物理指标标准化后直接进行人工神经网络建模,双隐藏层(训练集∶测试集=6∶4)建模,模型整体预测正确率为74.2%,优质种子获选率达到93.8%,发芽率可提升至76.9%;3)经二元逻辑回归模型预测发芽率为74.5%,但神经网络模型稳定性优于二元逻辑回归建模。
[期刊] 图书情报工作
[作者]
徐恺英 王硕 张射 常改
针对网络信息检索需求的日益提高,利用人工神经网络算法构建一种个性化智能检索模型,使搜索引擎能为用户提供个性化检索服务,并通过仿真实验验证该模型的可行性和有效性。实验结果表明,该模型可有效提高搜索的准确率。
关键词：
个性化检索 人工神经网络 用户特征
[期刊] 华中农业大学学报
[作者]
秦昕 郭敏
分别采集米象Sitophilus oryzae(L.)成虫、玉米象Sitophilus zeamais(Motschnlsky)成虫和米象幼虫在小麦、玉米、薏米中的活动声信号,并对其功率谱特征进行分析。结果表明:27℃时,小麦中米象成虫活动声功率谱谱峰所处频率分别为172.3、409.1、1 077.0Hz,小麦中玉米象成虫活动声功率谱谱峰所处频率分别为193.8、430.7、990.5Hz,玉米中玉米象成虫活动声功率谱谱峰所处频率分别为236.9Hz和1 012.0Hz,薏米中米象幼虫活动声功率谱谱峰所处频率分别为344.5Hz和990.5Hz。通过分析不同温度下储粮害虫活动声信号的特征,发...
关键词：
米象 玉米象 声信号 功率谱 检测
[期刊] 保险研究
[作者]
仇春涓 刘守贤 张楠
本文在大数据、科技赋能的背景下，提出基于深度神经网络的端到端长期护理保险定价模型。端到端模型可以将所有的步骤包含在一个深度神经网络模型内部，输入被保险人的个体特征，直接得到其未来不同护理状态的概率预测值。相比于经典定价模型，端到端模型具有放宽模型假设、减少定价模型的复杂程度、避免误差积累以及自动优化和智能化的优点。本文选取CHARLS 2011年、2013年、2015年和2018年数据进行实证研究，构建一个包含三层隐藏层，每层32个神经元的全连接神经网络模型，考虑样本不平衡性，调整模型参数，对比不同激活函数，得到预测个体护理状态的最优模型LTCmodel。基于LTCmodel,在合理的长期护理保险产品责任、保额增长率以及利率假设下，最终输出不同特征被保险人的年缴均衡保费，实现个性化和精准定价。
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