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[期刊] 林业科学
[作者]
李英杰 张广群 汪杭军
【目的】现代电子和通讯设备的普遍使用,使得林业管理部门可以及时获取和累积大量林业业务图像。对林业业务图像进行自动分类,可使林业各个管理部门,包括林业执法机构和执法队伍能够全面配合、相互协调,增强决策支持和应急处理能力,从而实现有效的森林资源监管。【方法】提出一种基于自学习特征的林业业务图像自动分类方法,该方法采用3层结构来获取图像局部特征的全局语义,并对全局语义进行建模。首先,将图像分块,对图像块采用线性稀疏自动编码器进行自动学习,获取局部特征的权值矩阵;之后,利用权值矩阵对图像进行卷积,获取各种局部特征在图像中的映射,再进行池化与连接形成特征向量;最后,利用特征向量,采用softmax分类方法进行图像类别建模与识别。【结果】确立了林业业务图像的4个类别:动物死亡、森林火灾、采伐和森林病虫害。收集4类图像355幅,每类图像数目不等,并裁剪为统一大小,建立试验用林业业务图像数据集。利用留一法进行多次交叉试验,识别精度达到80%。线性稀疏自动编码器有效地提取出了图像块中的色彩特征、色彩变化特征及不同方向和不同位置的梯度特征等;利用自动学习到的局部权值矩阵卷积整个图像,在每幅特征图像中激活了原图的不同特征,且这些特征是零散的;当被识别图像与同类图像有相似或者局部相似的特征时,其会被正确识别,反映了基于自学习特征的林业业务图像分类方法能联合图像中的局部特征识别全局语义。【结论】林业业务图像分类属于图像场景分类问题,其同一类图像的类内相似性较弱,利用传统的"特征提取+分类建模"方法进行分类,其分类特征的选取难度较大。相较而言,基于自学习特征的林业业务图像分类方法的局部特征是从图像中自动学习得到的,方法泛化性强;而且该方法只有3层,没有全部层的反馈学习过程,比目前流行的基于深度卷积神经网络的图像分类方法效率高;当累积的样本图像增多、更加全面时,可以期望获得更高的识别精度。
[期刊] 浙江农林大学学报
[作者]
张广群 李英杰 汪杭军
针对林业业务图像的特点,提出了一种基于稠密尺度不变特征转换(Dense SIFT)特征的词袋(BoW)模型,并联合直方图正交核的支持向量机(SVM)对图像自动分类。首先采用Dense SIFT提取林业业务图像特征,然后使用BoW模型描述各业务图像,最后利用SVM进行分类识别。实验结果表明:采用Dense SIFT特征比SIFT特征训练时间和识别时间更短,并有更高的识别率,更适应实时性较高的场合;SVM采用多项式核函数(Poly),径向基核函数(RBF),多层感知器核函数(Sigmoid)以及直方图交叉核对
[期刊] 工业工程与管理
[作者]
李国昊 李文超
通过对Job-shop问题分析,在逐步添加约束到有向图模型来获取可行调度方案基础上,提出一种具备自动学习功能智能算法。设计了可互换工序对4种选取函数,并以此作为网络输入构建了基于RBF的神经网络以实现对可互换工序对选取。利用最小均方算法对网络权重进行训练,经过对更新过的样本进行再学习后,网络选取可互换工序对的准确度得以提高,使算法具备自学习能力。数值仿真结果表明所提算法对于大规模Job-shop问题求解存在较好效果,具较好的应用价值。
[期刊] 南京农业大学学报
[作者]
陆静 王家亮 朱赛华 何瑞银
[目的]为了进一步提高稻飞虱图像分类的效率,本文提出一种基于特征优化的稻飞虱图像分类算法。[方法]对采集到的原始昆虫图像进行阈值分割、形态学滤波以及边缘跟踪来获取完整的昆虫彩色背部图像,同时基于该图像集提取昆虫的形态、颜色以及纹理特征66个,结合F-score特征评价方法,筛选出10个特征参数作为最优特征子集,并将其作为BP神经网络的输入特征值。[结果]当采用全部66个特征作为输入特征值时,稻飞虱图像的分类准确率达到96.19%;当采用最优特征子集作为输入特征值时,稻飞虱图像的分类准确率也为96.19%。[结论]以该方法获得的最优特征子集作为稻飞虱图像的特征参数不仅降低特征维度,提高稻飞虱图像分类效率,而且保证分类性能,为实现水稻虫害实时监测预警系统提供了技术支持。
关键词：
稻飞虱 图像分类 特征优化 BP神经网络
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
张建华
文章从应用价值、环境适应与资源稀缺视角对自学习案例(KML-Case)活性内涵进行了剖析,从6个方面系统地分析了KML-Case活性测度的实施意义。在此基础上,分析、设计并提出了环境适应与资源稀缺视角下的KMLCase活性测度方法与实现策略,通过算例演示了环境适应视角下的KML-Case活性测度过程。基于KML-Case活性测度结果,阐释了KML-Case学习阈控的基本内涵,分析了KMS待存储KML-Case与待进化KML-Case的阈控方法与策略。
关键词：
知识管理 自学习案例 知识活性 学习阈控
[期刊] 全球教育展望
[作者]
杨南昌 刘晓艳
从本质上说,所有的学习和教学都是在社会性的活动系统中展开的。因而,学习的分析焦点应从传统心理学对个体的关注转向对活动系统的关注。文章首先描述了当前学习科学研究中倡导的互动分析方法基本理念,在此基础上阐释了互动分析发展新方向——整合个体认知研究和互动研究的情境观方法。这些活动系统的分析方法强调微观追踪不同时间、空间,特别是自然发生的实践共同体成员间的日常互动,可为研究者深入理解群体学习的互动机制并进而创建有效的协作学习环境提供可靠的实践证据。
[期刊] 教育研究
[作者]
卢仲衡 陶兰芳 陈其弼 欧阳明 曾兆清
本实验研究报告侧重从非智力因素的角度研究自学信心、自学习惯与人的发展的关系 ,着力探讨自学信心、自学习惯、自学能力三者之间相辅相成的有机联系 ,并强调自学能力是创新能力的基础 ,培养自学能力是自学辅导教学的核心
[期刊] 科技管理研究
[作者]
万才超
图像是人类视觉对于物体或事物在系统中进行初步的识别后所形成的最终印象,是人类认识世界及人类本身的重要源泉。随数字化时代的到来,为了能够及时得到快捷并且清晰度较高、不失真等图像,借助现代化技术,数字图像处理技术应运而生。再现性、适用范围广、高效、灵活是数字图像技术最显著的应用优势。数字图像技术特点十分显著,目前在各行各业中发挥着至关重要的作用。
[期刊] 图书馆杂志
[作者]
许鑫 鲍小春
本文以剪纸为载体,通过研究剪纸图像的自动分类识别来寻找实现对剪纸图像分类储存、高效检索的新途径,从而可以更好地满足广大用户对于剪纸图像的利用需求。论文通过提取剪纸图像的纹理、形状及组合特征来对按照不同文化内涵划分的剪纸图像进行分类识别的仿真实验。经过实验发现,利用灰度共生矩阵和形状不变矩阵提取的剪纸图像纹理、形状特征在分类实验过程中取得了良好的分类效果。
[期刊] 浙江农林大学学报
[作者]
张广群 吴伟志 汪杭军
针对显微镜观测视野狭小而难以采集到全局图像的问题,提出了一种基于加速鲁棒特征(SURF)的木材显微图像自动配准方法。首先使用SURF检测并描述兴趣点,通过最近邻匹配得到匹配点对后,用双向匹配和RANSAC算法剔除错误匹配。然后利用最小二乘法和匹配结果进行模型参数估计,最后通过插值获得配准图像。对阔叶材显微图像配准实验结果表明,该方法具有较好的鲁棒性,无论图像是否有旋转,都可以实现自动的配准。比起尺度不变特征转换(SIFT),由于用SURF得到的兴趣点数量更少,运算速度更快,总的匹配速度提升了5倍左右,缩短了整个配准过程的时间,算法更具有实时性。
关键词：
林业工程 木材图像 SURF 图像配准
[期刊] 实验技术与管理
[作者]
白鹏翔 倪英荐 杜文康 雷冬
桥梁的位移与模态参数是评价桥梁结构安全的重要标准。随着图像采集设备和数字图像方法的发展，基于数字图像方法的监测技术以其非接触式、高精度、低成本等优势得到广泛应用。针对桥梁位移监测问题，该文提出一种基于数字图像局部特征检测算法的桥梁动态位移监测方法。通过拍摄桥梁振动时的图像，再利用AKAZE算法结合改进的BRIEF算法进行特征点的检测与描述，然后通过快速最近邻（FLANN）算法进行特征点匹配，结合随机抽样一致（RANSAC）算法与邻近特征点位移一致性原则进行特征点误匹配剔除，从而获取桥梁的真实位移。结果表明，这种检测方法与对比方法结果在时域与频域上基本一致，精度可以达到毫米级，符合工程上桥梁位移测量的要求。
[期刊] 清华大学学报(自然科学版)
[作者]
赵磊 张文 孙振国 陈强
在基于机器视觉的汽车刹车片外观检测中,刹车片图像前景分割及形状特征的提取和匹配算法是刹车片分类的关键。为实现汽车刹车片外观高精度检测分类,该文提出并实现了一种包括前景分割、几何特征提取及特征模板匹配的图像处理算法。该算法首先将工业相机拍摄得到的红、绿、蓝(red green blue,RGB)格式图像转换到色调、饱和度、明度(hue saturation value,HSV)色彩空间,利用其中的饱和度S通道从暗色传送带背景中分割刹车片;然后提取刹车片区域的多维几何特征进行特征融合;最后采用基于信息熵加权的改进特征匹配算法,通过刹车片特征的信息熵对特征空间的Manhattan距离进行加权。对98张、54类刹车片图像进行了分类实验,结果表明:算法准确率为95.00%,每张平均耗时110ms,可以应用于刹车片生产过程中的实时自动分类。
[期刊] 审计研究
[作者]
李博 罗良辰
审计分析软件的自学习功能十分重要。本文针对中央企业审计分析和预警系统的核心技术——财务困境预警,选取206家中央企业及其子公司的财务指标作为训练样本和测试样本。使用主成分分析方法筛选后,采用Fisher线性判别模型、贝叶斯判别模型、Logistic模型、径向基函数神经网络模型、支持向量机模型等五种数据挖掘模型进行训练和测试。结果表明:除贝叶斯判别模型预测结果较差外,其它四种模型的预测准确率都较高,其中Fisher线性判别模型的预测准确率最高。本实验室给出了Fisher线性判别模型自学习功能实现的流程图和C/C++语言描述,实现了中央企业审计分析和预警系统的优化和改进。
[期刊] 沈阳农业大学学报
[作者]
田有文 林磊 宋士媛 郝涛 闫玉博 邓寒冰
目前高光谱成像技术已成为蓝莓品质自动检测的重要手段，其中提取特征波长是一个重要步骤。为获得最佳的腐烂蓝莓高光谱特征波长图像，提出一种基于深度学习的高光谱图像特征波长图像选取方法。首先提取腐烂蓝莓高光谱各波长图像的高频分量图像，然后提出利用深度学习图像质量评价网络（DIQA）选取腐烂蓝莓高光谱图像中的最佳图像。在DIQA第一阶段对腐烂蓝莓高光谱图像的高频图学习误差图。在DIQA第二阶段将第一阶段能够预测误差图的网络作为对腐烂蓝莓高光谱图像质量评价的骨干网络，并对网络做全局平均池化，最后引入两个特征以弥补信息量损失，通过评分评价图像质量。结果表明：通过对400～1000nm的472个波长下蓝莓高光谱图像进行质量评价，得到最佳图像质量的5个波长(664,721, 836,854,884nm)。与PCA提取的特征波长(454, 607, 699,913,967nm)图像相比较得知，所提取的腐烂蓝莓特征波长图像具有较多优势。另外采用卷积神经网络ResNet50对DIQA与PCA构建的蓝莓特征波长图像数据集进行学习，得出DIQA选取的腐烂蓝莓特征波长图像构建的数据集，损失能较快的收敛，并且在验证集中能保持稳定的准确率,识别效果最好，最终识别率为99.4%。说明基于DIQA的腐烂蓝莓高光谱特征波长图像选取方法是可行的，可为高光谱图像选取特征波长图像提供一种新的参考方法。
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