基于神经网络的多特征结合法鲫鱼质量估计

质量不同的鱼摄食能力不同,准确估计鱼体质量有利于水产养殖中鱼类精准投喂,避免饲料浪费及水体污染。首先使用1元硬币作为参照物采集鲫鱼图像和体重数据,其次对图像进行预处理,提取鲫鱼和硬币的特征值,最后采用BP神经网络、Elman神经网络以及Numpy库构建的神经网络实现多特征的鲫鱼质量估计。结果表明：使用BP和Elman神经网络估计鲫鱼质量时决定系数分别为0.925 6和0.906 4,均方误差分别为0.003 68和0.004 55。采用Numpy库构建的神经网络估计时决定系数值为0.823 7,均方误差值为0.008 1。因此,使用BPNN-面积-周长和Elman-面积-周长方法能够快速、准确地估计鱼体质量,实现水产养殖中鱼类的精准投喂,以及在鱼类被捕捞后根据质量进行分级,推进渔业现代化的进展。     

基于深度残差网络的麦穗回归计数方法

单位面积的穗数是估算小麦产量的重要指标,针对传统麦穗计数方法效率低、主观性高等问题,将基于深度残差网络的密度回归模型引入麦穗的计数领域,建立原始图片与密度图的对应关系,以密度图像素值总和确定图像中麦穗数量.对ResNet34网络进行改进,提出了ResNet-16模型,实现端对端的麦穗计数.针对ResNet34网络复杂度...     

一种改进的移动Ad Hoc网络分时路由协议研究

在Ad hoc网络里,移动节点通过多跳无线链路实现相互间的通信,开发一种能有效地找到节点间路由的动态路由协议就成为Ad hoc网络设计的关键。针对Ad hoc网络的特点,分析了现有的Ad hoc路由协议及其存在的不足,给出了对典型路由协议的改进方法,提出了一种分时路由协议,并且仿真实现。     

中国农业信息网站的发展现状与评价

互联网农业信息网站的迅速发展目益受到人们的关注。搜索引擎技术的发展为在线统计农业信息网站信息提供了条件。本文采用元搜索结合网络爬行技术，采集互联网上农业网站信息，进行分类整理；对农业网站的数量、行业分布、地域分布、流量情况等进行了统计分析，对当前农业互联网发展现状进行了总结评价。     

网络虚拟财产的法律保护现状分析

21世纪,网络是大众生活不可或缺的部分,涉及网络虚拟财产的交易日趋频繁,涉及网络虚拟财产的纠纷也日益增多。但目前,我国在网络虚拟财产保护方面,立法与司法都相对滞后,经过分析可知：立法方面,网络虚拟财产的相关民事法律保护不够全面有效;司法审判方面,突出表现为用户身份确认难、用户取证难、虚拟财产价值确定难以及运营商合法利益保护难的特点。为此,有必要着重分析原有的法律保护现状,以便思考如何更好地保护网络虚拟财产。     

三江平原土壤质量变化评价的模糊神经网络模型构建及应用

针对土壤质量变化评价指标值的选取具有模糊性的特点,将BP网络和模糊数学相结合建立了土壤质量评价的模糊BP网络模型。选取三江平原具有典型性土壤质量变化趋势的试验点——富锦市永富乡土壤进行取样分析,选择与土壤质量相关的指标因子和相应的等级值建立评价模型。结果表明,该模型具有很强的学习能力,对参数的改变也有较强的鲁棒性,而且各个评价指标的权重都是由网络通过学习自动生成的,避免了主观赋权的人为干扰,因此评价结果更具有客观性和准确性,同时也为该领域研究提供了新的思路。     

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

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...     

基于网络药理学及分子对接技术研究黄芪调控仔猪肠道菌群失调性腹泻的作用

【目的】基于网络药理学及分子对接技术研究黄芪调控仔猪肠道菌群失调性腹泻的有效活性成分及其作用机制。【方法】从TCMSP数据库搜集黄芪中药化合物成分,并获取其潜在靶点。利用GeneCards和OMIM数据库搜集肠道菌群失调性腹泻(flora imbalance diarrhea)的作用靶点,将两者预测的潜在作用靶点进行映射,获得共同作用靶点。运用STRING数据库构建靶点蛋白-蛋白相互作用(PPI)关系,用Cytoscape_3.8.0软件对其网络进行拓扑分析,用DAVID数据库对共同作用靶点进行富集分析,用AutoDuck_4.2.6软件对其核心成分与核心靶点进行分子对接。【结果】黄芪含有11个调控仔猪肠道菌群失调性腹泻核心成分,其对应靶点基因65个,疾病靶点854个,交集靶点25个。PPI网络中显示肿瘤坏死因子(TNF)、转录因子AP-1(JUN)、半胱氨酸蛋白酶-3(CASP3)、白细胞介素-6(IL6)、NF-κB抑制剂α(NFKBIA)、IL1B、IL10、细胞肿瘤抗原p53(TP53)、过氧化物酶体增殖物激活受体γ(PPARG)、C-C基序趋化因子2(CCL2)为关键靶点。GO功能和KEGG通路富集分析发现,黄芪有效成分主要通过美国锥虫病、炎症性肠病、阿米巴病、细胞因子-细胞因子受体相互作用、A型流感、疟疾、T细胞受体信号通路、沙门菌感染等信号通路参与转录调控、免疫反应、细胞对脂多糖的反应等生物过程。分子对接结果显示,槲皮素、山奈酚、芒柄花素等核心成分与TNF、IL1B等关键靶点结合紧密,亲和力较好。【结论】黄芪可能通过槲皮素、山奈酚、芒柄花素等主要活性成分作用于TNF、IL1B等靶点,通过参与美国锥虫病、炎症性肠病、疟疾、T细胞受体信号通路、沙门菌感染等信号通路进而治疗仔猪肠道菌群失调性腹泻。     

基于深度置信网络的农用地基准地价评估模型

该文针对现有基准地价评估模型主观性较强及精度不够等问题,提出了一种基于深度学习思想的农用地基准地价评估方法,构建了样本特征集合与地价标签集合的深层网络结构映射关系,并以广东省普宁市农用地基准地价评估为实例,验证了模型的可行性和有效性。结果如下：1）与神经网络、支持向量机这类浅层学习模型相比,深度置信网络模型其对地价的拟合精度要高出3.61%,3.12%;2）在训练样本只有300时,深度置信网络模型对地价的拟合误差为16.43%,比神经网络、支持向量机模型的拟合精度最少要高出6.76个百分点;3）深度置信网络模型对单个样本的运算时间及内存占用比神经网络、支持向量机模型都要高,但在评估精度都达到95%左右的情况下,深度置信网络模型所需训练样本较少,支持向量机训练时间为193 s,而深度置信网络模型耗时187 s,两者耗时基本持平;4）基于DBN模型对耕地评估单元的地价测算结果,将将普宁市耕地评估单元划分为5级,然后利用面积加权法求取对应的级别基准地价范围为21.34～26.23元/m2。上述试验结果表明该方法在对样本点地价的评估精度上要优于传统的浅层方法,并且该模型计算所得普宁市耕地基准地价与耕地质量在空间分布规律上保持一致。