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[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] 中国科学技术大学学报
[作者]
尹奕 张卫明 俞能海 陈可江
目前，许多深度学习的预训练模型被发布出来用以帮助工程师和研究人员开发基于深度学习的系统或进行研究，从而减少了他们的工作量。过去的工作表明，秘密信息可以被嵌入到神经网络参数中且不影响模型的准确性，恶意开发者可以借此将恶意软件或其他有害信息隐藏到预先训练的模型中。因此，对这些隐写后的预训练模型进行可靠的检测非常重要。我们分析了现有的神经网络隐写方法，发现它们不可避免地会导致参数统计的偏差。针对LSB隐写，实验发现其会造成参数位平面随机性上的偏差;针对COR隐写和SGN隐写，实验发现其会造成参数分布上的偏差。基于这些偏差，我们提出神经网络隐写的隐写分析方法，即从良性和恶性模型中提取特征建立分类器。据我们所知，这是第一个检测神经网络隐写术的工作。实验结果表明，本文提出的检测算法能够可靠地检测出含有嵌入式信息的模型。值得注意的是，我们的检测方法即使在低负载下仍然有效。
关键词：
神经网络 隐写术 隐写分析
[期刊] 清华大学学报(自然科学版)
[作者]
蒋慧灵 白嘎力 周郑 邓青 腾杰 张越 周亮 周正青
串联故障电弧因多样性、相似性和隐蔽性而难以被检测,容易引发故障电弧保护装置误报和漏报。采用一维空洞卷积神经网络(one-dimensional dilated convolutional neural network, 1D-DCNN)提取以高采样率采集的故障电弧电流特征,引入扩展型指数线性单元(scaled exponential linear unit, Se LU)激活函数和残差连接解决梯度消失和网络退化问题,并结合平均集成学习和Softmax多分类器建立故障电弧检测模型。实验结果表明:所提方法对单负载和混合负载故障电弧的检测准确率达99.67%,相应负载识别准确率达99.95%,总体预测结果准确率达99.62%,优于传统卷积神经网络(convolutional neural network, CNN),满足故障电弧检测要求,有助于串联故障电弧检测和负载识别。
[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] 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] 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] 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] 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] 中国农业大学学报
[作者]
李晓丽 张东毅 董雨伦 金娟娟 何勇
儿茶素和咖啡碱是茶叶品质的重要评价指标,为了探索深度卷积神经网络(CNN)结合可见近红外光谱(Vis/NIR)用于茶叶儿茶素和咖啡碱无损快速检测的可行性,本研究通过高效液相色谱来测定茶叶中的儿茶素和咖啡碱含量,并与样本的光谱信息建立对应关系;采用回归分析和CNN建模构建了光谱与茶叶内含物的定量关系;采用竞争自适应重加权采样(CARS)和连续投影算法(SPA)选择特征波长,用于开发基于这些特征波长的简单模型。结果表明:4种儿茶素和咖啡碱含量从第1叶位到第6叶位呈现出逐渐降低的趋势;提取特征波长不仅减少了光谱变量数,还获得了比全谱更优或接近的模型性能;CNN在回归分析和特征提取中均表现出良好的性能,预测儿茶素和咖啡碱最优模型的决定系数(R~2)和残余预测偏差(RPD)分别达到了0.93和3.28以上。因此,卷积神经网络结合可见近红外光谱可以对儿茶素和咖啡碱的含量进行快速无损检测。
[期刊] 华中师范大学学报(自然科学版)
[作者]
李博 张洪刚
为了保证路面质量和行人与驾驶员的安全,提出了一种利用传感器时序多变量信号数据进行路面异常检测的算法.针对行驶过程中需要结合多种传感器信号在不同尺度对路面特征进行分析的问题,提出结合小波卷积网络和多通道网络技术,实现路面异常检测.首先,在多级小波变换间加入卷积神经元网络,从多个尺度分析单个传感器信号的局部连续性;然后,构建多通道神经网络,将多个传感器信号分别作为不同通道的输入,计算多个信号相结合的特征向量;最后,使用多层感知机根据多通道小波网络的输出实现路面异常检测.实验结果表明,该检测算法相对于传统的时间序列分类方法,同时考虑了多尺度分析、信号局部连续性和多变量信号的结合,在分析多变量时序信号数据时,具有更低的误检率和漏检率,更高的F1值.
[期刊] 中南林业科技大学学报
[作者]
邓力为 周中伟 李阳 段辉良
P2P流量智能检测是目前网络安全领域的研究热点。针对网络P2P流量检测存在高误警率、低检测率问题,提出一种基于遗传神经网络的P2P流量检测模型,该模型有机地结合遗传算法和神经网络,把遗传算法优化网络初始权重用于P2P流量检测,研究表明:这种检测模型能够提高P2P流量检测的效率,降低误警率。
[期刊] 实验技术与管理
[作者]
叶涛 赵宗扬 张晞
文章以列车行驶前方障碍物检测为例,介绍了根据所搭建的轨道目标智能检测实验平台设计和改进深度神经网络模型,并将其应用于实际场景的做法。选择了ResNeXt主干特征提取网络,使模型的特征提取能力更强;采用了自适应特征融合优化方法和注意力机制,大幅度提升了算法在铁路环境中的检测性能。
[期刊] 南京农业大学学报
[作者]
潘磊庆 屠康 刘明 詹歌 邹秀容
为了提高鸡蛋裂纹检测的准确性,建立了声学敲击检测鸡蛋裂纹的装置,采集和分析鸡蛋被敲击后的声音信号。提取了4个特征频率、偏斜度平均值和峰度平均值共6个特征参数,并作为神经网络的输入量,创建了基于MATLAB的结构为6-15-2的3层BP神经网络模型判别鸡蛋裂纹。检测结果显示:对蛋壳受各种程度破坏后的鸡蛋判别精度可达92%以上,对蛋壳完整的鸡蛋判别精度达到96%,对鸡蛋总体的判别精度可达94%。
关键词：
鸡蛋裂纹 声学响应 BP神经网络 检测
[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。
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