基于改进ConvNeXt模型的黄羽鸡表皮层黑色素智能分级方法

为解决活体黄羽鸡表皮层黑色素分级方法成本高、效率低下、分级环境易受环境光干扰等问题,该研究探索一种基于ConvNeXt模型的黄羽鸡表皮层黑色素智能分级方法 ConvNeXt-WPCA,用于实现活体黄羽鸡表皮层黑色素智能分级。ConvNeXt-WPCA模型通过以下3点改进提高模型对黄羽鸡黑色素的识别效果：1）针对黄羽鸡黑色素图像RGB三通道内黑色素信息分布不均衡问题,改变输入图片通道权重来增强模型对黑色素特征的提取能力;2）使用部分卷积代替深度可分离卷积,减少模型计算量和内存访问次数提高对计算资源的利用率;3）引入坐标注意力机制,引导模型关注黄羽鸡胸腹部及肛门附近皮肤提升模型精度。同时,该研究还设计一种双光源图像获取装置,分别在自然光和偏振光条件下拍摄黄羽鸡样本,以减小分级结果受环境光干扰的影响,并探索偏振光在黑色素分级任务中的应用潜力。结果表明ConvNeXt-WPCA模型相较标准ConvNeXt模型,针对自然光下黄羽鸡黑色素图像数据集分级准确率提升9.68个百分点,最终达到89.03%的识别准确率,针对偏振光下黄羽鸡黑色素图像数据集分级准确率提升15.26个百分点,最终达到98.87...     

面向葡萄知识图谱构建的多特征融合命名实体识别

为解决构建知识图谱过程中由于上下文环境复杂、现有模型字向量语义表征相对单一导致领域专业实体识别率低的问题,该研究提出了来自转换器的双向编码器表征量（bi-directional encoder representation from transformer, BERT）和残差结构（residual structure, RS）融合的命名实体识别模型（bert based named entity recognition with residual structure,BBNER-RS）。通过BERT模型将文本映射为字符向量,利用双向长短时记忆网络（bi-directional long-short term memory, BiLSTM）提取局部字符向量特征,并采用RS保留BERT提供的全局字符向量特征,以提高字向量的语义丰富度,最后通过条件随机场（conditional random field, CRF）模型对特征向量解码,获取全局最优序列标注。与其他命名实体识别模型相比,提出的BBNER-MRS模型在葡萄数据集上表现较好,在葡萄人民日报、玻森、简历和微博数据集上F1值分别达到89...     

基于人工神经网络的PV/T热电联供系统性能预测

为研究太阳能PV/T热电联供系统的性能和针对太阳能PV/T系统复杂的能量平衡方程,搭建了太阳能PV/T系统试验台,同时建立了基于改进灰狼优化的BP神经网络(back propagation neural network model based on improved grey wolf algorithm, IGWO-BP)预测模型,在晴朗天气下进行试验,并采用该模型对系统电功率以及蓄热水箱内水温进行预测。结果显示,晴朗日系统的电效率8.7%～12.2%、热效率51.7%;预测结果与BP神经网络预测模型、基于粒子群优化的BP神经网络(back propagation neural network based on particle swarm optimization, PSO-BP)预测模型和卷积神经网络（convolutional neural network, CNN）预测模型预测结果进行比较,结果显示IGWO-BP预测模型电效率预测模型的绝对百分比误差(mean absolute percentage error, MAPE)、决定系数(determination coefficient, R ² )、均方根误差(root mean square error, RMSE)、效率因子(efficient factor, EF)和Pearson相关系数(pearson related coefficient, r )分别为4.5E-05、0.99、0.24、0.99和1.00,在储热罐温度预测中,上述指标分别为8.90E-04、0.98、0.07、0.98、0.99,均优于其他预测模型,IGWO-BP神经网络预测模型具有更好的预测性能。研究结果可为太阳能PV/T热电联供系统性能预测与优化控制提供参考。     

水下底栖生物轻量化目标检测算法YOLOv7-RFPCW

针对水下底栖生物检测模型参数量过多,计算量过大,同时水下环境复杂容易造成错检和漏检,影响模型在水下底栖生物检测任务中的准确性的问题。提出了一种水下底栖生物轻量化检测算法YOLOv7-RFPCW。对YOLOv7网络重新设计轻量级网络结构,降低了特征提取网络的参数量和计算量,减少模型体积。设计了P-ELAN和P-ELAN-W模块,进一步轻量化特征提取网络;针对水下图像颜色失真,目标的空间位置不准确的问题,采用CBAM注意力模块加强特征融合,减少信息丢失,以更好地适应特殊的水下环境;针对水下目标容易出现形状变形的问题,使用WIOU-V3损失函数替换默认的CIOU损失函数,提高水下底栖生物检测的鲁棒性。试验结果显示,改进后的模型YOLOv7-RFPCW的参数量和计算量分别减少了75.9%和30.7%,模型体积减小了75.3%,精度提升了1.9个百分点。这一综合性的提升兼顾了轻量化和精度,为在水下环境中部署提供了可行的解决方案,验证了所提出的改进算法能胜任水下底栖生物检测任务。     

基于全卷积神经网络的猪背膘厚快速准确测定

为了有效地弥补猪B超图像人工手绘背膘厚的不足,为生猪育种工作提供更精准和稳定的背膘厚测定新方法。该研究将全卷积神经网络（Fully Convolutional Networks,FCN）模型应用于猪B超图像的背膘分割和背膘厚测定上,开发出一套使用Python调用FCN模型对猪B超图像背膘厚进行自动测定的系统。通过开展验证集验证试验、屠宰比对试验和人员比对试验,发现模型测定结果和标注结果之间差异不显著（P>0.05）,两者相关系数达0.92(P<0.01);B超标准测定背膘厚和FCN分割测定背膘厚的相关系数达到0.97(P<0.01);专家组组内标准差为0.17 mm（最小）,行业外组组内标准差为1.67 mm（最大）,而FCN分割结果稳定性强,不受人员因素的影响。因此,该方法可以实现对外种猪B超背膘厚的精准、快速、稳定测量,减少猪场对专业人员的依赖,降低测定人员培训成本,减少工作人员工作量。     

基于卷积神经网络的农作物叶片病害诊断

农作物病害诊断对于及时发现并采取防控措施具有重要意义.本研究针对苹果、玉米、番茄、葡萄等典型农作物的常见叶片病害问题,使用了两种目前使用最广泛的卷积神经网络——VGG 16及Resnet50,对典型农作物叶片病害进行识别.使用AI Challenger比赛的农作物叶片病害数据集图像,并对这些图像进行预处理,构建了47 ...     

环境规划中大气SO2预测的神经网络模型

为了对规划期间排入大气的SO2进行有效的控制,本文应用B-P人工神经网络方法建立了山西省运城市各县(区)人口数量、燃煤量、工业总产值和SO2排放量与SO2浓度的规划期综合预测模型,以实现在规划期间对大气的SO2的预测和控制。     

基于轻量型残差网络的自然场景水稻害虫识别

准确识别水稻害虫对水稻及时采取防护和治理措施具有重要意义,该研究以自然场景中水稻害虫图像为研究对象,针对水稻害虫图像的颜色纹理与背景相近以及同类害虫形态差异较大等特点,设计了一个由特征提取、全局优化以及局部优化模块构成的轻量型残差网络（Light Weight Residual Network,LW-ResNet）用于水稻害虫识别。在特征提取模块通过增加卷积层数以及分支数对残差块进行改进,有效提取自然场景中水稻害虫图像的深层全局特征并使用全局优化模块进行优化;局部优化模块通过设计轻量型注意力子模块关注害虫的局部判别性特征。LW-ResNet网络在特征提取模块减少了残差块的数量,在注意力子模块中采用深度可分离卷积减少了浮点运算量,从而实现了模型的轻量化。试验结果表明,所设计的LW-ResNet网络在13类水稻害虫图像的测试数据集上达到了92.5%的识别准确率,高于VGG16、ResNet、AlexNet等经典卷积神经网络模型,并且LW-ResNet网络的参数量仅为1.62×106个,浮点运算量仅为0.34×109次,低于MobileNetV3轻量级卷积神经网络模型。该研究成果可用于移动端水稻害虫的自动识别。     

基于CNN-BiLSTM的棉花产量预测方法

针对传统的作物产量估算方法在模型泛化方面的不足及缺少时序特征和空间特征的问题,该研究以机采棉为研究对象,结合无人机遥感平台与深度学习技术对棉花进行多期遥感观测与估产。以棉花苗期、蕾期和花期的影像为时间序列数据集,构建基于卷积神经网络（Convolutional Neural Network,CNN）和双向长短期记忆（Bidirectional Long Short-Term Memory,BiLSTM）的混合模型（CNN-BiLSTM）进行棉花产量预估,提高时间维度和空间维度方面的特征提取能力,并分别验证CNN和BiLSTM的性能以及不同网络深度对估产的影响。研究结果表明,CNN和BiLSTM深度分别为14和1的CNN14-BiLSTM模型准确率最高,对比单一结构的BiLSTM该模型决定系数从0.851提升至0.885,其均方根误差和平均绝对百分比误差也均明显下降,在2.3 m×2.3 m的样方内,结果分别为147.167 g和6.711%。该研究实现了基于时间序列的棉花产量估算,可为类似的作物产量估算提供参考。     

基于注意力机制及多尺度特征融合的番茄叶片缺素图像分类方法

针对番茄早期缺素性状不明显及各生长期特征差异较大所导致的特征区域尺寸不一致、难提取、难辩别等问题,提出了一种基于注意力机制及多尺度特征融合卷积神经网络的番茄叶片缺素图像分类方法（Multi-Scale Feature Fusion Convolutional Neural Networks Based On Atte ntion Mechanism,MSFF-AM-CNNs）。首先根据番茄叶片缺素特点提出了多尺度特征融合结构（Multi-Scale Feature Fusion Module,MSFF Module）;其次在DenseNet基础上,结合浅层网络主要提取纹理、细节特征,深层网络主要提取轮廓、形状特征的特点分别提出具有针对性的特征提取方法,通过不同形式引入注意力机制及多尺度特征融合结构,使全局多尺度信息融合多个特征通道、选择性地强调信息特征并达到对特征精准定位的功能;同时引入Focal Loss函数以减少易分类样本的权重。试验结果表明,MSFF-AM-CNNs的平均召回率、平均F1得分、平均准确率较原模型DenseNet-121均大幅提升,其中缺氮和缺钾叶片的准确率分别提高了8.06和6.14个百分点,召回率分别提高了6.31和5.00个百分点,F1得分分别提高了7.25和5.55个百分点,平均识别准确率可达95.92%,具有较高的识别准确率及广泛的适用性,能够满足番茄叶片缺素图像的高精度分类需求,可为植物叶片缺素识别提供参考。