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1.
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张小梅 《河北农业大学学报(农林教育版)》2008,10(2):170-172
采用问卷调查法,以103名农科大学生和25名大学英语教师为对象,调查了河北农业大学农科大学生大学英语听力教学现状及其影响因素,发现制约其听力水平提高的障碍因素主要为语音、文化背景知识和听力学习策略和技巧等,在此基础上提出了“课中、课外两条线,强化语音训练,补充英语文化背景知识,注重学习策略学习及应用”的农科大学生英语听力教学改革方略及“听前背景知识热身+听时反复训练至听懂+听后总结、巩固和提高”的具体改革方法。 相似文献
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小麦植株感染条锈病后叶片花青素含量会发生明显变化。为了在地块尺度上利用冬小麦花青素值实现条锈病害的直观、快速监测,通过监测叶片花青素含量评估小麦条锈病严重程度,2021年获取感染条锈病的小麦田块的无人机RGB影像和采集地面病害区域的花青素含量数据,利用影像提取采样点感兴趣区的光谱特征参数和基于灰度共生矩阵的纹理特征参数,采用连续投影算法(SPA)结合相关性分析优选特征参数,分别采用单一光谱特征参数和组合参数,结合主成分回归(PCR)、拉索回归(LR)、随机森林回归(RFR)、梯度提升回归(GBR)和误差反向传播神经网络(BPNN)等方法构建了小麦花青素含量估算模型,并利用最优模型反演了田块的花青素含量。结果表明,图像光谱特征结合纹理特征后,花青素估算模型的R2增大,RMSE减小,模型精度显著提升。基于组合特征参数构建的随机森林模型精度最高,验证集R2、RMSE和MAE分别为0.801、0.026、0.021。该模型具有良好的花青素含量估算能力,得到的花青素值分布图与条锈病的空间分布具有一致性,能够定量化、可视化地反映病害严重程度。 相似文献
5.
【目的】评估建立奶牛疾病预测模型的6种机器学习(machine learning, ML)算法的性能及预测变量的重要性。【方法】选取2020年12月至2021年11月,共计944头泌乳牛的生产信息、行为信息作为预测因子,疾病信息作为输出变量,训练并验证模型。将日产奶量、反刍量、活动量、胎次和泌乳天数作为输入变量,利用ML算法建立奶牛疾病的预测模型,评估决策树(Decision Tree, DT) C5.0、CHAID算法、人工神经网络(Artificial Neural Network, ANN)、随机森林(Random Forests, RF)、贝叶斯网络(Bayesian Networks, BN)和逻辑回归(Logistic Regression, LR)6种ML算法的性能,评估预测变量的重要性,以及将胎次和泌乳天数纳入预测变量后模型性能的改善情况。采用敏感性和特异性评估模型性能,按照权重排序评估输入变量对模型预测的重要性。【结果】DT C5.0算法敏感性>85%,特异性>90%,为性能最佳的模型;RF总敏感性为56.8%,对各类牛预测的性能较稳定;ANN、BN、DT... 相似文献
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本文立足于广东一全国改革开放的试验区,对农业院校非计算机专业的计算机素质教育的演变及如何与世界计算机教学接轨进行了分析与探讨,提出本世纪计算机中心的任务,仅供同行专家参考. 相似文献
7.
随着高校教育信息化步伐的逐步推进,专题学习网站的建设成为广大教育工作者探究的新热点,本文基于分析专题学习网站特性上.结合网站开发的实用技术,探讨如何开发高质量的专题学习网站. 相似文献
8.
便携式柑橘虫害实时检测系统的研制与试验 总被引:3,自引:2,他引:1
为实现柑橘虫害的快速、准确识别,帮助果农及时掌握果园内虫害的危害程度和分布情况,该研究结合嵌入式图像处理技术设计了一套基于深度卷积神经网络的柑橘虫害实时检测系统。优选MoblieNet作为虫害图像特征提取网络,区域候选网络生成害虫的初步位置候选框,快速区域卷积神经网络(Faster Region Convolutional Neural Networks,Faster R-CNN)实现候选框的分类和定位。检测系统根据目标图像中虫害数量计算危害程度,按照正常、轻度、中度、重度4个等级判定柑橘虫害的严重程度,形成虫害识别与级别定量化测评软件。最后引入北斗模块获取采样点位置信息,进一步处理成可视化的虫害热力图。结果表明,该方法可实现对柑橘红蜘蛛和蚜虫的快速准确检测,识别准确率分别达到91.0%和89.0%,单帧图像平均处理速度低至286 ms。该系统实现了柑橘虫害的精准识别与定位,可为农药喷洒作业提供精准信息服务。 相似文献
9.
基于迁移学习的葡萄叶片病害识别及移动端应用 总被引:7,自引:6,他引:1
为解决已有的卷积神经网络在小样本葡萄病害叶片识别的问题中出现的收敛速度慢,易产生过拟合现象等问题,提出了一种葡萄叶片病害识别模型(Grape-VGG-16,GV),并针对该模型提出基于迁移学习的模型训练方式。将VGG-16网络在ImageNet图像数据集上学习的知识迁移到本模型中,并设计全新的全连接层。对收集到的葡萄叶片图像使用数据增强技术扩充数据集。基于扩充前后的数据集,对全新学习、训练全连接层的迁移学习、训练最后一个卷积层和全连接层的迁移学习3种学习方式进行了试验。试验结果表明,1)迁移学习的2种训练方式相比于全新学习准确率增加了10~13个百分点,并在仅训练25轮达到收敛,该方法有效提升了模型分类性能,缩短模型的收敛时间;2)数据扩充有助于增加数据的多样性,并随着训练次数的增加,训练与测试准确率同步上升,有效缓解了过拟合现象。在迁移学习结合数据扩充的方式下,所构建的葡萄叶片病害识别模型(GV)对葡萄叶片病害的识别准确率能达到96.48%,对健康叶、褐斑病、轮斑病和黑腐病的识别准确率分别达到98.04%、98.04%、95.83%和94.00%。最后,将最终的研究模型部署到移动端,实现了田间葡萄叶片病害的智能检测,为葡萄病害的智能诊断提供参考。 相似文献
10.
基于序列信息的土壤CT图像超分辨率重建 总被引:1,自引:1,他引:0
受部分容积效应影响,土壤计算机断层扫描(Computed Tomography,CT)图像存在孔隙边界模糊现象,影响土壤孔隙结构研究的准确性。针对该问题,该研究提出基于序列信息的生成式对抗网络(Sequence information Generative Adversarial Network,SeqGAN),实现土壤CT图像的超分辨率重建。针对土壤CT序列图像具有较高相似性的特点,SeqGAN法引入序列卷积块挖掘前后图像的序列信息,并将多重特征增强融合于目标图像中;利用多层残差块提取图像特征,构建残差块输入和输出的直接连接,以减少模型退化;利用对抗网络实现损失间接反馈,提高模型的特征学习能力。在序列相似性较高的土壤图像数据集验证了该方法性能。结果表明,SeqGAN法均方误差比次优方法GAN降低25%,峰值信噪比提升1.4 dB,结构相似性提升0.2%。重建的土壤图像具有较高准确率和清晰度,可为后续土壤物理学研究提供准确的数据基础。 相似文献