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1.
采用双模态联合表征学习方法识别作物病害   总被引:1,自引:1,他引:0  
基于深度卷积神经网络的视觉识别方法在病害诊断中表现出色,逐渐成为了研究热点。但是,基于深度卷积神经网络建立的视觉识别模型通常只利用了图像模态的数据,导致模型的识别准确率和鲁棒性,都依赖训练数据集的规模和标注的质量。构建开放环境下大规模的病害数据集并完成高质量的标注,通常需要付出巨大的经济和技术代价,限制了基于深度卷积神经网络的视觉识别方法在实际应用中的推广。该研究提出了一种基于图像与文本双模态联合表征学习的开放环境下作物病害识别模型(bimodalNet)。该模型在病害图像模态的基础上,进行了病害文本模态信息的嵌入,利用两种模态病害信息间的相关性和互补性,实现了病害特征的联合表征学习。最终bimodalNet在较小的数据集上取得了优于单纯的图像模态模型和文本模态模型的效果,最优模型组合在测试集的准确率、精确率、灵敏度、特异性和F1值分别为99.47%、98.51%、98.61%、99.68%和98.51%。该研究证明了利用病害图像和病害文本的双模态表征学习是解决开放环境下作物病害识别的有效方法。  相似文献   
2.
自走式连续作业打捆机是一款实现不停机连续打捆作业的新型秸秆收集装备,其关键功能部件齿轮箱发生故障会严重影响正常打捆工作。针对齿轮箱故障的防控和监测,提出一种结合粗糙集和遗传算法的故障诊断方法。该方法使用时域频域分析得到的多项故障特征参数作为条件属性,故障类型作为决策属性,并利用自适应遗传算法得到决策规则表,实现无需先验信息的属性约简和故障诊断。在齿轮箱故障诊断试验中,分别对不同故障类型进行信号采集和诊断分析,结果显示:该方法在无先验信息的条件下将12项故障特征参量约简为3项,根据决策规则表进行故障诊断的准确率为100%,结果表明该方法能准确判断故障的发生和故障类型,对实现故障监测和防控具有重要意义。  相似文献   
3.
4.
5.
自适应最大相关峭度反褶积方法诊断齿轮轴承复合故障   总被引:2,自引:2,他引:0  
为了解决传统最大相关峭度反褶积(maximum correlated kurtosis deconvolution,MCKD)在故障诊断中容易出现因参数选择不当而影响诊断效果的问题,该文提出了一种基于量子遗传算法(quantum genetic algorithm,QGA)的自适应最大相关峭度反褶积方法(maximum correlated kurtosis deconvolution with quantum genetic algorithm,QMCKD)用于齿轮和轴承复合故障诊断。通过量子遗传算法自适应选择最大相关峭度反褶积的2个关键参数滤波器长度(L)和反褶积周期(T)。使用QMCKD处理原始振动信号,提取复合故障信号中的所有单个故障信号,分别对单个故障信号进行频谱分析从而识别故障特征。在对齿面磨损-滚动轴承外圈损伤复合故障诊断中,QMCKD能够识别齿轮故障频率及其2~4倍频,识别轴承故障频率及其2~6倍频,且主要频率成分周围干扰谱线很少,故障类型容易识别。与直接频谱分析和变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)相比,该方法在诊断效果上具有优越性。在对齿根裂纹-轴承滚动体损伤复合故障诊断中,QMCKD能够突出齿轮故障频率及其2~5倍频,突出轴承故障频率及其2~8倍频,齿轮和轴承故障特征明显,验证了方法的稳定性。试验结果表明QMCKD能够有效识别复合故障中齿轮和轴承的故障特征,可用于齿轮箱的齿轮、轴承复合故障诊断。  相似文献   
6.
Osteochondromas in the horse are most commonly found as a solitary lesion affecting the distal radial metaphysis. In this location, diagnosis is reliant on radiographic and ultrasonographic examination and confirmed with post-operative histopathology. This case report describes the additional benefit of performing a CT arthrogram to aid the diagnosis of an osteochondroma in an atypical location.  相似文献   
7.
基于作物生长监测诊断仪的玉米LAI监测模型研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
为探索作物生长监测诊断仪(CGMD-402型)在作物长势监测应用中的精准性与适用性,连续2年在不同氮肥水平下进行不同玉米品种的实验。使用作物生长监测诊断仪采集冠层归一化差值植被指数(Normalized differential vegetation index,NDVI)、比值植被指数(Ratio vegetation index,RVI),并同步以ASD FR-2500型野外高光谱辐射测量仪获取冠层光谱反射率,构建NDVI、RVI高光谱植被指数;通过对比两种仪器获取的植被指数特征及其定量关系,评价CGMD-402型作物生长监测诊断仪监测精度;基于CGMD-402型作物生长监测诊断仪获取的NDVI、RVI,建立叶面积指数(Leaf area index,LAI)监测模型,并对模型监测精度进行验证。结果表明:玉米冠层NDVI、RVI随施氮量增加而增加,增加幅度分别为8.20%~36.59%、4.40%~25.16%;CGMD-402型作物生长监测诊断仪与ASD FR-2500型野外高光谱辐射测量仪获取的NDVI、RVI相关系数分别为0.991、0.985,决定系数分别为0.983、0.969,说明CGMD-402型作物生长监测诊断仪具有较高的监测精度,可替代ASD FR-2500型野外高光谱辐射测量仪获取NDVI、RVI指数;利用CGMD-402型作物生长监测诊断仪获取NDVI、RVI,建立LAI监测模型的决定系数分别为0.911、0.898;以独立数据对模型精度进行验证,模型预测值与田间实测值间决定系数分别为0.963、0.954,相对误差分别为6.65%、9.37%,表明二者具有高度一致性。研究表明,利用作物生长监测诊断仪能有效监测玉米不同品种LAI动态变化,可以替代AccuPARLP-80型植物冠层分析仪获取玉米LAI数据。  相似文献   
8.
为准确评价斜螺钉连接钢 木节点的剪切性能,探明其受力机理,以云杉胶合木、钢板和自攻螺钉作为研究材料,测试不同荷载方向与受力情况下斜螺钉连接节点的承载性能,将试验数据与国外规范中的计算模型进行对比,提高了侧边钢板 胶合木(钢 木)斜螺钉连接节点承载性能的预测能力。结果表明:自攻螺钉与剪切面之间的角度变化对其在钢 木节点承受剪 压复合应力的承载力影响不明显,当偏转为剪 拉复合应力时,节点承载力明显增大,并在30°~45°获得最大值;剪 压复合应力时,现行EC5公式计算剪 压节点的极限承载力非常不安全;EC5的刚度预测结果在剪 压复合应力区和垂直剪切面钉入时,与试验值吻合度很高,但对剪 拉区节点的滑移模量没有预测性;将Tomasi模型应用于斜螺钉连接钢 木节点滑移模量理论计算时,在45°~90°时与试验值吻合度极高。单颗自攻螺钉的抗拔刚度计算节点滑移模量的方法极为有效,具有较高的借鉴意义。  相似文献   
9.
以猪瘟野毒E2蛋白为包被抗原、辣根过氧化物酶标记的猪瘟野毒单抗作为酶标抗体,建立检测猪瘟野毒抗体的阻断ELISA方法。猪瘟野毒E2最适包被浓度为0.03μg/mL,待检血清最适稀释度为1∶4,酶标猪瘟野毒单抗稀释度为1∶1 000。用建立的阻断ELISA方法检测369份临床阴性血清,计算阻断率,确定临界值,阻断率>40%为猪瘟野毒抗体阳性,阻断率≤40%为猪瘟野毒抗体阴性。用建立的ELISA方法检测84份血清,其中78份为免疫猪瘟疫苗的血清,6份为猪瘟病毒感染血清。结果显示,78份免疫血清均检测为猪瘟野毒抗体阴性,6份猪瘟感染血清均检测为猪瘟野毒抗体阳性。因此可初步判定该方法可用于鉴别诊断猪瘟病毒自然感染动物和C株疫苗免疫动物的血清抗体,并为临床检测猪瘟野毒抗体提供便捷、快速,精准的检测工具,对猪瘟的临床诊断、预防以及猪瘟净化工作具有非常重要的参考意义。  相似文献   
10.
为探究同期排卵处理母牛体温和活动量变化规律及不同同期排卵技术处理效果,指导同期排卵技术优化。本研究自动监测了18头20月龄左右同期排卵(GnRH-PG-GnRH)处理荷斯坦母牛和17头产后40~60 d预同期排卵(PG-PG-GnRH-PG-GnRH)处理荷斯坦母牛的体温和活动量,应用自动检测系统进行母牛发情监测。结果发现,同期排卵处理母牛发情时阴道温度平均升高(0.43±0.20)℃,持续(12.37±2.73)h;活动量平均升高(18.28±18.61)倍,持续(11.00±1.68)h;排卵时阴道温度平均下降(0.20±0.10)℃,持续(11.00±1.68)h。自动化发情监测显示,同期排卵处理母牛7头发情并排卵;预同期排卵母牛GnRH处理前全部发情排卵。两种同期排卵处理,虽可改变母牛性周期进程,促进母牛性周期同步化,但均难以使母牛性周期完全同步。因此,将同期排卵-定时输精和发情鉴定技术科学结合才能取得更好的繁殖效果。  相似文献   
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