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[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] 西南农业学报
[作者]
地力夏提·艾木热拉 丁建丽 穆艾塔尔·赛地 米热古力·艾尼瓦尔 邹杰
【目的】本研究以野外考察数据为基础,尝试构建基于模糊神经网络方法的干旱区土壤盐分预测模型,对表层土壤盐分进行预测模拟。【方法】首先,根据研究区实际情况选取7个土壤盐渍化影响因子并提取所需信息,利用灰色关联分析法得出土壤盐分与各影响因子之间的关系,然后利用土壤盐渍化的影响因子作为输入样本,土壤盐分作为输出因子,建立了基于T-S模糊神经网络的表层土壤盐分预测模型。【结果】预测结果表明,平均相对误差为13.092%,最小误差为0.875%,最大相对误差为41.733%,预测精度较高。【结论】T-S模糊神经网络模型的预测效果较好,可以用于预测土壤盐渍化状况,为干旱区土壤盐渍化变化规律提供了一种有效的方法。
关键词：
土壤盐渍化 干旱区 模糊神经网络 预测
[期刊] 海洋渔业
[作者]
张忭忭 庄平 王云龙 罗民波 付熙徐 吴开军
长江口东滩湿地是重要的自然保护区,该水域水质评价对保护该地区的生态环境非常重要。海水水质的评价涉及到化学需氧量、有害元素含量等多因素,本文基于T-S模糊神经网络,根据海水水质标准对2010年5月东滩湿地保护区水域的海水水质进行评价,为长江口的水生物和环境保护建立了可行的评判机制。
[期刊] 统计研究
[作者]
董景荣,杨秀苔
一、引言自从Ｊ．Ｍ．Ｂａｔｅｓ和Ｃ．Ｗ．Ｊ．Ｇｒａｎｇｅｒ首次提出组合预测方法［１］以来，组合预测的研究已经取得很大的进展，文献［２～６］对此有比较详细的综述和评价。根据集结或组合各单项预测模型的方式不同，组合预测一般可分为线性组合预测和非线性组合预...
[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] 北京林业大学学报
[作者]
于慧伶 麻峻玮 张怡卓
【目的】针对卷积神经网络识别植物叶片过程中,叶片边缘形状对卷积层的过度作用而导致相似边缘形状叶片识别错误的问题,提出了一种双路卷积神经网络的植物叶片识别模型。【方法】模型考虑了叶片信息的边缘形状与内部纹理特征,构建了双路卷积神经网路结构,其中形状特征路径运用7层卷积层的网络结构,前3层采用大尺寸11×11及5×5的卷积核提取大视野特征,完成叶片形状特征提取,另外4层卷积层采用3×3小尺寸卷积核提取叶片细节特征;纹理特征路径采用6个3×3卷积核的卷积层,提取叶片纹理图像细节特征;然后通过特征融合层将两类特征相加为融合特征,并利用全连接层对植物叶片种类进行识别。【结果】实验结果表明,双路卷积神经网络模型与单路卷积神经网络和图像处理分类识别模型相比,在Flavia叶片数据集与扩充植物叶片数据集上,Top-1识别准确率分别提高到了99. 28%、97. 31%,Top-3识别准确率分别提高到了99. 97%、99. 74%,标准差较其他识别与分类模型下降到0. 18、0. 20。【结论】本文提出的叶片识别模型能有效避免相似叶片边缘形状干扰而导致识别错误的问题,可以提高植物叶片的识别准确率。
[期刊] 南京农业大学学报
[作者]
吴坚
运用生存分析理论，推导出一种植病流行在时间动态上的新模型：ｘ（ｔ）＝１－ｅｘｐ｛－βυ［ｔ－１υ（１－ｅｘｐ｛－υｔ｝）］｝．该模型不同于以往的Ｇｏｍｐｅｒｔｚ、Ｌｏｇｉｓｔｉｃ、指数和Ｗｅｉｂｕｌ植病流行模型，而且具有一定的生物学意义和应用价值。此外，作者使用正交表法给出了该模型参数的估计和在水稻纹枯病流行中的一个应用实例。
关键词：
植病流行 生存模型 参数估计
[期刊] 实验技术与管理
[作者]
邵雪卷 张井岗 刘丽琴 陈志梅
小车定位精度和负载摆角大小是桥式起重机控制系统的两个重要性能指标。采用状态反馈控制时小车位移会存在稳态误差，为了消除稳态误差，提高系统的定位精度，给出基于T-S模糊模型的积分状态反馈控制方法。在桥式起重机非线性动力学模型基础上，建立增维T-S模糊模型，基于所建模型设计并行结构的积分状态反馈控制器，通过线性矩阵不等式计算反馈增益矩阵，并对闭环系统的稳定性进行分析。实验结果表明积分状态反馈控制不仅可以提高系统的定位精度，减少定位时间，而且有较好的抗干扰能力。
[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] 水产学报
[作者]
郭连喜 邓长辉
在分析了池塘溶解氧影响因素的基础上,利用模糊神经网络良好的非线性逼近能力建立了池塘溶解氧的模糊神经网络预测模型。神经网络模型如采用常规的BP或其它梯度算法,常导致训练时间较长且易陷入局部极小点,本实验采用快速的粒子群优化算法对模糊神经网络进行训练,收敛速度明显加快。实验结果表明采用该方法预报溶解氧的预测精度较常规BP递推算法的预测精度明显提高,所采用的模型能对溶解氧进行可靠的预测,该方法为研制开发智能水质检测仪以及工厂化养殖工作奠定了基础,对实际生产具有一定的指导意义。
[期刊] 技术经济
[作者]
梁喜 刘雨
利用直觉模糊分析方法求得工程特征对建筑工程造价的影响程度系数,据此确定了5个对建筑工程造价影响较大的工程特征,并将之作为神经网络模型的输入向量,构建了基于模糊逻辑和神经网络方法的建筑工程造价预测模型。结合MATLAB工具箱对程序进行设计,并用已完工程数据对模型进行训练、修正以及实例验证,证明了该模型可以有效提高建筑工程造价预测的精确度,具有较强的实用价值。
[期刊] 科技管理研究
[作者]
朱建明 杨鸿瑞
针对我国版权相关产业发展特点,确立了与版权产业发展水平相关的4类一级评价指标及19项二级评价指标,利用层次分析法及模糊神经网络机器学习技术,构建了对我国分区域版权相关产业发展水平的模糊评价模型,并利用该模型对2017年我国部分区域版权产业发展综合水平进行预测评价。结果表明,该模型具有良好的预测性能和较低的预测误差。最后本文提出了加强我国版权产业发展的相关建议。
[期刊] 物流技术
[作者]
魏新 罗涛
应急系统的选址问题是突发事件应急管理的关键一环,针对突发事件发生频率低、后果严重等特点,综合考虑应急服务设施的交通、地理和经济等因素,提出将模糊方法应用到BP算法的输入值中,综合这两种算法的优势,通过模型计算得到选址的优化度。实例表明,模糊神经网络能对选址方案做出快速、准确和客观的评价,为应急系统方案的选择提供了一种有效的方法。
关键词：
应急物流 选址 模糊神经网络
[期刊] 技术经济
[作者]
梁喜 刘雨
利用直觉模糊分析方法求得工程特征对建筑工程造价的影响程度系数,据此确定了5个对建筑工程造价影响较大的工程特征,并将之作为神经网络模型的输入向量,构建了基于模糊逻辑和神经网络方法的建筑工程造价预测模型。结合MATLAB工具箱对程序进行设计,并用已完工程数据对模型进行训练、修正以及实例验证,证明了该模型可以有效提高建筑工程造价预测的精确度,具有较强的实用价值。
[期刊] 软科学
[作者]
尚珊珊 尤建新
采用PAF模型,即质量成本由预防成本、鉴定成本、损失成本(内部损失成本和外部损失成本)组成。首先根据以往各种研究文献以及企业实际情况设置质量成本三级科目。根据历史数据对各科目做Pareto分析,找出影响质量成本的主要影响科目,然后利用统计分析中的相关分析以及偏相关分析对其进行降维,找出真正影响质量成本的科目。而后对其分析得出可控影响因素及不可控影响因素,从而从可控因素上分析得出控制方法,再根据因素分析找出其潜在影响因素。最后,利用模糊控制方法以及神经网络建立质量成本控制模型。
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