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1.
基于特征选择和GA-BP神经网络的多源遥感农田土壤水分反演 总被引:6,自引:5,他引:1
土壤水分是影响水文、生态和气候等环境过程的重要参数,而微波遥感是农田地表土壤水分测量的重要手段之一。针对微波遥感反演农田地表土壤水分受植被覆盖影响较大的问题,该研究提出了一种基于特征选择和GA-BP神经网络(Genetic Algorithm-Back Propagation neural network)的多源遥感农田地表土壤水分反演方法。首先对Sentinel-1微波遥感数据和Sentinel-2光学遥感数据进行预处理并提取21个特征参数;然后采用差分进化特征选择(Differential Evolution Feature Selection,DEFS)算法从21个特征中选出包含10个参数的最优特征子集,并利用主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)法将特征子集进行降维;之后建立BP神经网络,采用遗传算法(GeneticAlgorithm,GA)对BP网络的节点权值进行优化,使用降维后的特征矩阵和部分实测土壤含水量数据对BP网络进行训练;最后利用训练好的GA-BP网络对研究区土壤水分进行反演,并利用实测数据对反演结果精度进行对比验证。试验结果表明,该研究反演结果的决定系数为0.789 3,均方根误差为0.028 7 cm~3/cm~3,相比单纯使用GA-BP神经网络,加入DEFS和PCA之后决定系数提高了0.215 7,同时均方根误差降低了0.029 5 cm~3/cm~3。该结果展示了DEFS和PCA算法在土壤水分反演最优特征集选择的有效性,为多源遥感农田地表土壤水分反演提供了新思路。 相似文献
2.
[目的] 有效掌握滑坡变形规律,实现对滑坡变形的高精度预测。[方法] 基于滑坡现场变形监测成果,先利用优化经验模态实现其变形数据的信息分解,再利用优化径向基神经网络和马尔科夫链完成滑坡变形的分项组合预测;最后,利用季节性Kendall检验判断滑坡变形趋势,以验证预测结果的可靠性。[结果] 经验模态能有效分解滑坡变形信息,且通过优化处理,能进一步提高分解效果,并以互补式集合经验模态的分解效果最优;同时,预测结果的平均相对误差均小于2%,具有较高的预测精度,验证了预测模型的有效性,且变形趋势判断结果与预测结果较为一致,说明预测过程较为可靠,两者均得出滑坡变形呈持续增加趋势。[结论] 由于滑坡变形具增加趋势,其稳定性趋于不利方向发展,应尽快开展滑坡灾害防治。 相似文献
3.
基于MSPA与MCR模型的资源节约型生态网络构建——以福建省东山岛为例 总被引:2,自引:0,他引:2
以福建东山岛为研究对象,采用形态学空间格局分析和景观连通指数提取连通性较好的生态源地斑块,基于最小累积阻力模型和重力模型,识别重要生态源地斑块,定量筛选廊道,构建了由19个生态源地和171条生态廊道组成的“源—廊—点”互通的海岛景观生态网络。结果表明,研究区生态网络面积共11 852.298 hm2,其中生态源地占52.76%,生态廊道占47.23%,生态踏脚石占0.01%。生态源地以林地、淡水水域为主;生态源地间的相互作用强度差异显著,总体上南高北低;生态廊道分布东南密、西北疏;生态源地与建设用地无明显冲突,廊道与建设用地冲突由南向北递减,二级廊道与建设用地冲突更加剧烈。研究结果可为东山岛生态网络构建和优化策略提供理论依据。 相似文献
4.
为了提高数控机床热误差模型的精度与泛化性,提出了基于注意力机制的长短时记忆卷积神经网络(Long short term memory convolutional neural network based on attention mechanism, AM-CNN-LSTM)热误差模型。利用卷积神经网络提取高维数据空间状态特征的能力和长短时记忆网络提取长时间序列状态特征的能力,构建具有2个支路的热误差模型,分别提取特征后输入到注意力机制中进行特征重要性重构,建立原始数据与热误差的特征映射,最后通过全连接层进行热误差预测。采用G460L型数控机床进行实验数据采集,将不同季节采集到的温度数据和热误差作为模型输入,采用循环学习率与正则化优化方法对模型进行训练。与LSTM、ConvLSTM和CNN-LSTM热误差模型对比,结果表明,AM-CNN-LSTM模型对特征还原能力最强,残差波动范围最小,其残差范围较最大值下降62.09%,模型预测精度在2.4μm以内。 相似文献
5.
基于改进YOLO v3的自然场景下冬枣果实识别方法 总被引:4,自引:0,他引:4
为实现自然场景下冬枣果实的快速、精准识别,考虑到光线变化、枝叶遮挡、果实密集重叠等复杂因素,基于YOLO v3深度卷积神经网络提出了一种基于改进YOLO v3(YOLO v3-SE)的冬枣果实识别方法。YOLO v3-SE模型利用SE Net 的SE Block结构将特征层的特征权重校准为特征权值,强化了有效特征,弱化了低效或无效特征,提高了特征图的表现能力,从而提高了模型识别精度。YOLO v3-SE模型经过训练和比较,选取0.55作为置信度最优阈值用于冬枣果实检测,检测结果准确率P为88.71%、召回率R为83.80%、综合评价指标F为86.19%、平均检测精度为82.01%,与YOLO v3模型相比,F提升了2.38个百分点,mAP提升了4.78个百分点,检测速度无明显差异。为检验改进模型在冬枣园自然场景下的适应性,在光线不足、密集遮挡和冬枣不同成熟期的情况下对冬枣果实图像进行检测,并与YOLO v3模型的检测效果进行对比,结果表明,本文模型召回率提升了2.43~5.08个百分点,F提升了1.75~2.77个百分点,mAP提升了2.38~4.81个百分点,从而验证了本文模型的有效性。 相似文献
6.
基于介电特征的苹果霉心病检测方法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对苹果霉心病无法有效根据外表进行识别,且传统检测方法具有设备复杂、成本高昂等问题,本研究通过采集苹果介电参数构建苹果霉心病检测模型,从而实现简单快速的苹果霉心病无损检测。基于LCR测量仪采集220个苹果的108项介电指标(9个频率下的12项介电指标)作为原始参数,使用数据标准化、主成分分析算法等对数据进行预处理,并利用BP神经网络、支持向量机、随机森林算法构建霉心病果检测模型。试验结果表明,基于随机森林算法构建的霉心病果检测模型性能最佳,在150个苹果构建的训练集和70个苹果构建的测试集中分类准确率分别达到96.66%和95.71%;基于采用BP神经网络构建的霉心病果检测模型效果次之,分类准确率分别可达到94.66%和94.29%;基于使用支持向量机构建的模型检测效果相对较差,分类准确率分别为93.33%和91.43%。试验结果表明,使用随机森林构建的模型可以更有效地识别霉心病果和好果。本研究可为苹果病虫害及苹果品质无损检测等提供参考。 相似文献
7.
基于RAdam卷积神经网络的水稻生育期图像识别 总被引:5,自引:5,他引:0
为了解决现阶段水稻发育期信息的获取主要依靠人工观测的效率低、主观性强等问题,该研究提出一种基于Rectified Adam(RAdam)优化器的ResNet50卷积神经网络图像识别方法,开展水稻关键生育期的自动识别。连续2a对12块试验田的水稻物候特征进行持续自动拍摄,对采集的水稻图像进行预处理,得到水稻各发育期分类图像数据集;采用ExG因子和大津法(Otsu)算法相结合的方法对水稻图像分割,减小稻田背景干扰;对比分析了VGG16、VGG19、ResNet50和Inception v3四种模型下水稻生育期图像分级识别的性能,选取性能较优网络模型并进行了网络参数调优;对比试验了不同优化器下模型准确率和损失值的变化,选取了RAdam优化器。结果表明,采取基于RAdam优化器卷积神经网络构建的模型,在真实场景下分类识别准确率达到97.33%,网络稳定性高、收敛速度快,为水稻生育期自动化观测提供了有效方法。 相似文献
8.
时代在发展,社会在进步。随着互联网的兴起及新冠疫情的影响,"翻转课堂+网络直播"在课堂中的运用尤显重要。在餐饮专业中,"面点制作工艺"作为专业核心课,这种特殊的教学模式新颖,让课堂充满了新鲜感。通过结合在建的网络平台的大量资源,让学生对"面点制作工艺"课程充满了兴趣。在疫情期间,做到"停课不停教,停课不停学",该教学改革模式在课程中的运用势在必行,将会带来较好的教学效果。 相似文献
9.
精准网络通信理念在智能作物收获机中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
为进一步提高作物收获机的智能通信水平,从精准网络理念角度出发对其通信系统展开研究。全面理解智能收获机一站式的集中收获作业机理,考虑车辆运动的非线性特点及收获执行部件(摘辊系统及相连接组件等)运动参数与作物收获破损关系,搭建该类型智能化作物收获机的精准网络通信控制模型,运用数据传感融合核心算法,针对通信系统硬件配置及软件控制驱动进行设计,并进行通信系统应用试验。试验结果表明:收获机速度、高度设定数值与通信装置监测传输误差分别为5.33%、2.12%,执行部件转速、位置设定与通信系统监测传输误差分别为2.57%、7.27%,均控制在7.5%之内,满足收获机的控制与通信精度要求。 相似文献
10.
为探索当前多主体参与以及多供应链合作的全过程网络化食品追溯的实施路径,从多功能开放型食品供需网的角度开展食品质量追溯研究,提出了区块链赋能食品供需网的创新追溯模式。在探讨区块链与食品供需网的网络结构协同和系统功能协同机制基础上,构建了区块链赋能食品供需网的追溯模式总体框架,并以加工食品为例阐述了模式的具体运作。研究表明,区块链技术的赋能为食品供需网追溯提供了强有力的技术支持和实现手段的支撑,并且该模式更加符合当前食品复杂网络追溯的现状,极大程度上解决了目前食品追溯存在的集中化控制,信息不完整、可信度低等问题,深化多主体、多供应链合作意识,为食品追溯发展提供模式借鉴。 相似文献