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1.
溶解氧(Dissolved oxygen, DO)含量是影响水产养殖产量的重要因素之一,具有时序性、不稳定性和非线性等特点,且其影响因子过多、存在复杂的耦合关系,难以实现精准预测。针对传统长短时记忆神经网络(Long short term memory, LSTM)预测模型易引入冗余数据,且在训练过长序列时会出现梯度消失现象,从而不能捕捉因子间长期的依赖性问题,提出了基于小波变换(Wavelet transform, WT)、卷积神经网络(Convolutional neural network, CNN)和LSTM的溶解氧含量预测模型。首先,使用WT降低数据噪声;然后,使用CNN深度挖掘各变量之间的潜在关系;最后,利用LSTM的时序性预测2h后的水产养殖溶解氧含量。结果表明,本文提出的WT-CNN-LSTM模型预测效果良好,其平均绝对误差、均方根误差和决定系数分别为0.138、0.229和0.954,比传统LSTM模型分别优化了28.87%、21.03%和4.61%。 相似文献
2.
3.
长期栖息于潮间带的动物能够感知当地的潮汐规律,形成潮汐记忆的能力。本研究以栖息于潮间带的瘤背石磺(Onchidium reevesii)为对象,研究其通过感知潮汐来临时产生的低频声音来调节其行为与潮汐节律相协调的分子机制。通过RACE-PCR技术克隆到CaM-like基因的cDNA序列,并进行生物信息学分析和qRT-PCR实验。结果显示,瘤背石磺CaM-like基因的cDNA全长2321 bp,包括5′非编码区(UTR)366 bp,3′非编码区(UTR)1337 bp,618 bp的开放阅读框编码206个氨基酸;预测该基因编码的多肽链的原子数量是3165,分子量约为23029.64 kD,理论等电点4.64,分子式是C_(1018)H_(1544)N_(274)O_(320)S_9。N端信号肽由29个氨基酸组成。氨基酸序列比对构建系统进化树,结果显示瘤背石磺CaM-like基因与静水椎实螺(Lymnaea stagnalis)、光滑双脐螺(Biomphalaria glabrata)的CaM-like基因的亲缘关系最接近,这与传统形态学分类相吻合。在实验室内模拟潮汐中低频声音刺激瘤背石磺,应用qRT-PCR检测CaM-like基因在不同组织的分布情况,结果显示CaM-like mRNA在瘤背石磺不同组织均有表达,但神经节部位的表达量显著高于背部皮肤、腹足、肠、肝胰腺、口器和蛋白腺等组织(P0.05),推测其可能参与神经系统的可塑性调节。荧光定量结果显示CaM-like、CaMKII基因分别在25 Hz和50 Hz低频声波下刺激12.4 h表达量较高,初步推测其能感知25~50 Hz声波频率。这可能与栖息于潮间带中的瘤背石磺长期感知12.4 h半日潮潮汐周期节律,形成潮汐记忆有关。本研究将为进一步深入了解瘤背石磺感知潮汐节律的分子机制奠定基础,也为探究海洋动物由海洋向陆地进化过程中对环境的适应机制提供依据。 相似文献
4.
基于部首嵌入和注意力机制的病虫害命名实体识别 总被引:1,自引:0,他引:1
为了解决农业病虫害命名实体识别过程中存在的内在语义信息缺失、局部上下文特征易被忽略和捕获长距离依赖能力不足等问题,以农业病虫害文本为研究对象,提出一种基于部首嵌入和注意力机制的农业病虫害命名实体识别模型(Chinese agricultural diseases and pests named entity recognition with joint radical embedding and self attention, RS-ADP)。首先,该模型将部首嵌入集成到字符嵌入中作为输入,用以丰富语义信息。其中,针对部首嵌入设计了3种特征提取策略,即卷积神经网络(Convolutional neural network, CNN)、双向长短时记忆网络(Bidirectional long short term memory network, BiLSTM) 和CNN-BiLSTM;其次,采用多层不同窗口尺寸的CNNs层提取不同尺度的局部上下文信息;然后,在BiLSTM提取全局序列特征的基础上,采用自注意力机制进一步增强模型提取更长距离依赖的能力;最后,采用条件随机场(Conditional random field, CRF)联合识别实体边界和划分实体类别。在包含11个类别和24715条标注样本的农业病虫害自制语料上进行了实验。结果表明,本文模型RS-ADP在该数据集上精确率、召回率和F1值分别为94.16%、94.47%和94.32%;在具体实体类别上,RS-ADP在作物、病害、虫害等易识别实体上F1值高达95.81%、97.76%和97.23%。同时,RS-ADP在草害、病原等难以识别实体上F1值仍保持86%以上。实验结果表明,本文所提模型能够有效识别农业病虫害命名实体,其识别精度优于其他模型,且具有一定的泛化性。 相似文献
5.
《中国兽医杂志》2017,(6)
为探讨灵芝多糖硫酸酯(GLPS)对D-半乳糖致衰小鼠学习记忆能力的影响,本试验对灵芝多糖(GLP)进行硫酸酯化修饰,将50只昆明系小鼠随机分为5组:空白对照组、模型对照组、阳性对照组(吡拉西坦片50 mg/kg体重·d)、GLP给药组(50 mg/kg体重·d)、GLPS给药组(50 mg/kg体重·d),建立D-半乳糖致衰小鼠模型。进行跳台试验,并检测小鼠脑组织SOD活性和MDA含量的变化;免疫印迹检测小鼠海马组织Bcl-2和Caspase-3的影响。结果发现,GLP和GLPS组均能够明显延长小鼠跳台潜伏期,减少5 min内出现的错误次数,且均可升高SOD活性、降低MDA含量,但GLPS组效果明显优于GLP组;免疫印迹结果表明,GLPS组能够明显降低Caspase-3的表达,增强Bcl-2蛋白的表达,而GLP组影响不明显。说明GLPS可以显著改善D-半乳糖致衰小鼠的学习记忆能力,其机制可能与增强Bcl-2的表达及抑制Caspase-3的表达,抑制海马组织凋亡相关。 相似文献
6.
7.
8.
基于MFO-LSTM的母猪发情行为识别 总被引:3,自引:3,他引:0
及时准确识别母猪的发情行为可以有效增加受胎率和产仔量,对提高养殖企业的繁育水平和经济效益具有重要意义。该研究针对生猪养殖过程中母猪发情行为识别存在主观性强、智能化水平低、假警报和错误率高、识别不及时等问题,提出了一种基于飞蛾扑火算法(Moth-Flame Optimization,MFO)优化长短时记忆网络(Long Short Term Memory,LSTM)的母猪发情行为识别方法。利用安装在母猪颈部的姿态传感器获得母猪姿态数据,然后使用姿态数据训练MFO-LSTM姿态分类模型,将母猪姿态分为立姿、卧姿和爬跨3类。通过对姿态分类结果进行分析,确定以爬跨行为和活动量2个特征作为发情行为识别依据,使用MFO-LSTM分类算法判断母猪是否发情。以山西省太原市杏花岭区五丰养殖场的试验数据对该方法进行验证,结果表明,该方法在以30 min为发情行为识别时间时的识别效果最好,发情行为识别的错误率为13.43%,召回率为90.63%,特效性为81.63%,与已有的母猪发情行为识别方法相比错误率降低了80%以上。该方法在保证识别准确率的情况下有效降低了错误率,可满足母猪养殖生产过程中发情行为自动识别要求。 相似文献
9.
采用加工分离程序探讨了不同心理素质水平大学生对不同效价情绪面孔(积极、消极、中性情绪面孔图片)的记忆偏向,以了解不同心理素质水平大学生的外显和内隐记忆加工特征.结果发现:记忆任务中,在意识提取上,高低心理素质水平大学生差异不具有统计学意义;在无意识提取上,高心理素质水平大学生对3类情绪面孔图片的提取值都显著高于低心理素质水平大学生.在对不同效价情绪面孔的意识和无意识提取值上,负性情绪面孔的提取值都高于中性和正性情绪面孔,但差异不具有统计学意义. 相似文献
10.