农机专业《机械制造工艺学》教学方法的探讨

《机械制造工艺学》是工科院校中一门实践性强、涉及面广、灵活性大又十分重要的专业课，对培养学生分析问题和解决问题的能力、创新能力、实践能力等起着重要的作用。为此对农机类专业的《机械制造工艺学》课程教学方法进行了探讨，提出了一些教学措施，并通过实践，取得较好效果。     

基于部分亲和场的行走奶牛骨架提取模型

在奶牛关键点预测的基础上,通过点、线重构奶牛骨架结构,可为奶牛跛行检测、发情行为分析、运动量估测等提供重要参考。本研究基于部分亲和场,以养殖场监控摄像头拍摄的视频为原始数据,使用1 600幅图像训练了奶牛骨架提取模型,实现了奶牛站立、行走状态下关键点信息和部分亲和场信息的预测,并通过最优匹配连接对奶牛骨架结构进行准确提取。为了验证该模型的性能,采用包含干扰因素的100幅单目标奶牛和100幅双目标奶牛图像进行了测试。结果表明,该模型对单目标行走奶牛骨架提取的置信度为78.90%,双目标行走奶牛骨架提取的置信度较单目标下降了10.96个百分点。计算了不同关键点相似性(Object keypoint similarity,OKS)下的模型准确率,当OKS为0.75时,骨架提取准确率为93.40%,召回率为94.20%,说明该模型具有较高的准确率。该方法可以提取视频中奶牛骨架,在无遮挡时具有高置信度和低漏检率,当遮挡严重时置信度有所下降。该模型的单目标和双目标图像帧处理速度分别为3.30、3.20 f/s,基本相同。本研究可为多目标奶牛骨架提取提供参考。     

基于信息抽取的食品安全事件自动问答系统方法研究

针对从海量食品安全事件新闻报道中很难抽取出所需答案的问题,以食品安全事件语料库为研究对象,提出了一种基于信息抽取技术的自动问答系统。首先,利用深度学习模型TextCNN对用户输入的问题进行分类,得到其所属类型。其次,对于输入问题,借助Lucene搜索引擎找到其最佳匹配文档。再次,根据输入问题的类型,从食品安全事件数据库（采用信息抽取技术自动提取的一个结构化数据库）中筛选出该文档所包含的答案候选句集合。最后,利用深度学习模型Bi LSTM及基于答案候选句上下文的特征提取方法构建一个答案抽取模型,该模型能从给定的答案候选句集合中提取出最终答案。为检查基于食品安全事件数据库的答案候选句筛选方式及基于答案候选句上下文的特征提取方式对整个自动问答系统性能的影响,进行了多种比较实验,结果表明含有基于食品安全事件数据库的答案候选句筛选方式和基于答案候选句上下文的特征提取方式的问答系统表现最佳,其回答准确率达到44%。这相比于传统的问答系统,具有明显的优势。     

基于智能手机的高职移动学习资源库建设研究

智能手机在高职院校的普及使得移动学习成为一种新的学习方式。阐述移动学习在高职院校应用的可行性,分析移动学习的国内外研究现状,提出高职移动学习平台及资源库建设项目。以畜产品加工技术课程为例,说明智能手机学习平台搭建、资源库内容建设、资源库学习活动设计,为该项目的建设及应用提供参考。     

基于Elman小波神经网络的垦区地下水位预测模型研究

在现有Elman神经网络和小波分析理论研究的基础上,提出了Elman小波神经网络模型。给出了Elman小波神经网络梯度下降法训练的推导过程,为了避免梯度下降法收敛速度慢、容易产生振荡和陷入局部最优等缺点,在Elman小波神经网络的训练过程中引入动量项和自适应学习速率,并将该网络应用到垦区地下水位预测中,取得了良好的预期效果。在训练过程中,该网络具有收敛速度快,精度高等优点,同时也具有较好的泛化能力。     

专业教师下厂锻炼与教学改革的关系研究——以江苏财经职业技术学院粮食工程与管理系为例

为推动高职院校与行业更加广泛深入的合作,以江苏财经职业技术学院粮食工程与管理系为例,介绍其在校企合作方面的主要做法及取得有成效。根据师生参加粮食行业实践工作的经验,从行业指导、教学模式改革、双师型教师培养、教学过程反思等方面。分析高职院校深入行业开展科技服务与教学的必要性。     

基于MRE-PointNet+AE的绿萝叶片外形参数估测算法

为了准确、高效、自动获取植物叶片外形参数,提出一种基于多分辨率编码点云深度学习网络(MRE-PointNet)和自编码器模型的绿萝叶片外形参数估测算法.使用Kinect V2相机以垂直姿态获取绿萝叶片点云数据,采用直通滤波、分割、点云精简算法对数据进行预处理,通过测定的叶片外形参数反演绿萝叶片几何模型,并计算几何模型的...     

基于实例分割的白羽肉鸡体质量估测方法

针对白羽肉鸡体质量测量自动化水平低、易造成肉鸡应激的问题,提出一种结合深度学习的非接触式白羽肉鸡体质量估测方法.利用Mask R-CNN和YOLACT(You only look at coefficients)两种实例分割算法获取白羽肉鸡位置与覆盖掩膜,并进行效果对比;采用自适应掩膜随机提取白羽肉鸡身体部分边缘点,并...     

基于迁移学习和双线性CNN的细粒度菌菇表型识别

为了对细粒度菌菇进行表型识别,在双线性卷积神经网络细粒度图像识别框架基础上,提出了一种基于迁移学习和双线性Inception-ResNet-v2网络的菌菇识别方法.利用Inception-ResNet-v2网络的特征提取能力,结合双线性汇合操作,提取菌菇图像数据的细粒度特征,采用迁移学习将ImageNet数据集上预训练...     

农户闲置宅基地市场化配置感知风险识别及防控

推进闲置宅基地市场化配置是宅基地“三权分置”改革的主要目标,识别农户宅基地市场化配置的感知风险是稳慎推进宅基地要素市场化配置的基本前提。为科学客观识别农户宅基地市场化配置的感知风险,该研究基于“有监督”的机器学习算法,结合重庆市典型宅改试点的实证,定量识别农户宅基地市场化配置的感知风险,并从“事前预防”“事中防控”“事后防范”3个维度,差异化探讨不同配置方式下的风险防控策略,以期为深化宅基地市场化配置改革提供政策建议。结果表明：1）农户宅基地市场化配置的感知风险等级总体呈“两头低,中间高”的类正态分布。2）就地直接入市中的农民权益风险最高（46.74%）,应联合地方政府、村集体和农户,注重“事前预防”;规划调整入市中的社会稳定风险最高（35.66%）,村集体应注重“事前预防”,而地方政府应注重“事后防范”;复垦指标入市中的耕地保护风险最高（29.13%）,地方政府应注重“事中防控”,而村集体应注重“事后防范”;复绿指标入市中的农民权益风险最高（34.24%）,地方政府应注重“事前预防”。3）4种方式下农户宅基地市场化配置的风险识别结果存在异质性;农户宅基地市场化配置的风险防控既需要“因时而动”,也依赖“多方合力”,需结合不同配置方式的突出致险因子分阶段、分主体协同防控。