枣庄农村方言中泛义动词“治”的多角度考察

治[tsη51]在《现代汉语词典》(05版)中做为动词有五个义项:①治理:～国,自～,～淮②医治:～病③消灭:～蝗,～蚜虫④惩办:～罪,惩～,处～⑤研究:～学。     

基于Transformer的强泛化苹果叶片病害识别模型

模型泛化能力是病害识别模型多场景应用的关键,该研究针对不同环境下的苹果叶片病害数据,提出一种可以提取多类型特征的强泛化苹果叶片病害识别模型CaTNet。该模型采用双分支结构,首先设计了一种卷积神经网络分支,负责提取苹果叶片图像的局部特征,其次构建了具有挤压和扩充功能的视觉Transformer分支,该分支能够提取苹果叶片图像的全局特征,最后将两种特征进行融合,使Transformer分支可以学习局部特征,使卷积神经网络分支学习全局特征。与多种卷积神经网络模型和Transformer模型相比,该模型具有更好的泛化能力,仅需学习实验室环境叶片数据,即可在自然环境数据下达到80%的识别精度,相较卷积神经网络EfficientNetV2提升7.21个百分点,相较Transformer网络PVT提升26.63个百分点,能够有效提升对不同环境数据的识别精度,解决了深度学习模型训练成本高,泛化能力弱的问题。     

基于改进Harris角点提取的摄像机神经网络标定技术

以前馈型BP神经网络进行双日立体视觉系统的摄像机标定研究,基于Harris角点提取,提出了增加约束的改进方法,从而提高网络训练样本集的数据精度;探讨了神经网络的欠泛化、过泛化问题,综合运用归一化、提前终止等多种策略,进一步提高网络泛化能力,并与经典标定方法进行对比.试验结果表明,该方法能够获得较高的摄像机标定精度.     

基于SVM的温室黄瓜病害诊断研究

针对温室黄瓜霜霉病、角斑病、白粉病这3种常见病害图像的特点,提出了将支持向量机方法应用于黄瓜这3种病害识别中.首先选择HIS颜色空间作为图像特征提取的空间,以避免光照强度对图像获取的影响,然后利用支持向量机分类方法进行病害的识别.实验分析表明,HIS颜色系统基本上消除了图像获取时,光照强度对图像的影响;支持向量机分类方法在病害分类时训练样本较少,具有良好的分类能力和泛化能力.不同分类核函数的比较结果是径向基核函数的SVM方法对黄瓜这3种病害的识别率达到了90%以上,最适于黄瓜3大病害的分类识别.     

论道德的多元化与道德的泛化

道德的多元化是西方伦理文化的重要特征，而道德的泛化则是我国儒家道德一元化的表现，中西伦理文化这一两极对立的特征分别有着不同的表现，二者各自由地理环境、经济因素、外部文化环境这些两相悬殊的不同条件而造成，在社会主义市场经济与中华民族的伟大复兴进程中，必须拒斥道德的泛化而采取道德的多元化立场。     

BP神经网络模型在水环境质量综合评价应用中的一些问题

BP神经网络是采用误差反向传播算法对网络权值进行训练的多层前向神经网络，以其优良的非线性逼近能力，获得广泛应用，建立的神经网络模型具有优异性能的必要条件是神经网络结构及其参数的合理选取，具有足够多和代表性，典型性好的训练样本，训练时求得全局最小点和不出现“过学习”或“过拟合”等，本文根据近几年BP神经网络建模理论研究的最新成果，研究发现目前在建立水环境质量综合评价BP神经网络模型时存在的几个主要问题：（1）训练样本太小；（2）没有检验样本和测试样本；（3）神经网络结构太大等，从而极有可能造成在训练神经网络模型时再现“过拟合”或“过学习”现象，使建立的模型泛化能力较差或根本没有，在研究近年提出的应用BP神经网络方法建模的必备条件的基础上，对目前应用人工神经网络进行水环境质量综合评价的研究成果的分析表明，绝大多数水环境质量BP神经网络评价模型是在满足建模条件的情况下建立的，计算实例表明，在不满足建模条件下建立的神经网络模型泛化能力和预测能力较差，极有可能出现多模式现象，没有实用价值。     

基于像元物候曲线匹配的生长季内河北省冬小麦空间分布识别

及时、准确的农作物空间分布信息是进行作物长势监测、灾害评估与产量估计的基础。传统方法一般在作物收获期前后进行作物的识别，时间上滞后，难以满足农业生产的应用，时空泛化能力差，模型复用程度低。该研究以历史知识为支撑，提出冬小麦像元匹配模型（Pixel-matched Model，PMM）进行冬小麦空间分布提取，旨在生长季内实现冬小麦空间分布的快速提取。研究结果表明，PMM能充分利用作物物候特征变化，排除冬小麦种植物候空间异质性的影响，能够在播种后2个月内实现冬小麦的准确提取，总体精度达到了95.49%，F1分数为0.83，且不随物候曲线的延伸而大幅提高精度。与传统参考曲线模型（Reference Curve Model，RCM）相比，PMM在消除区域内冬小麦生长物候差异方面具有优势，可在年际间实现冬小麦的准确识别，具有较强的时间泛化能力，能够实现冬小麦的自动化识别。     

浅析壮(南)族亲属称谓语的泛化

文章以百济的调查资料,对壮族亲属称谓语的泛化现象进行分析,浅析其特点及其反映的文化内涵。     

Boosting集成支持向量回归机的滑坡位移预测

支持向量回归机(SVR)在实际的学习应用中,由于数据时空的复杂性和算法本身的参数选择,学习模型难以达到预期的效果.针对这个问题,提出了基于Boosting集成的支持向量回归机方法.通过在原始数据集加权采样的基础上,进行多次迭代子SVR机器学习,不断调整样本权值再采样,优化机器学习模型,然后对迭代所得的每级支持向量回归结果按某种组合方法进行集成,得到最终的回归函数形式.应用该方法进行了仿真试验和滑坡变形时序预测研究.结果表明:使用集成的SVR进行回归预测较之单一的SVR具有更高的准确性和更好的泛化性.对Boosting与Bagging 2种不同的集成SVR,进行了比较研究,试验结果表明,2种算法性能相差不大,总体上前者强于后者.     

大熊猫生态旅游的泛化与科学发展

目前大熊猫生态旅游泛化现象十分突出。指出要科学认识生态旅游、大熊猫旅游与大熊猫生态旅游,并探讨了科学发展大熊猫生态旅游的基本策略。