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为保证农业物联网传感器的数据感知质量,构建了基于滑动窗口和预测模型(支持向量回归、K近邻、梯度提升回归和随机森林)的异常农情数据在线检测框架,提出了基于数据特征的滑动窗口尺寸计算方法,运用熵权逼近最优排序法评价预测模型适用性。采用羊圈环境数据(空气温度、相对湿度、CO_2和H_2S体积分数)进行试验,结果表明,滑动窗口尺寸计算方法优于仅基于采样间隔和特征周期的计算方法;模型预测误差与其异常检测性能负相关,且对误检率影响更大;支持向量回归模型对空气温度和相对湿度异常数据检测适用性最好,贴近度达0.8以上,梯度提升回归和K近邻模型分别对CO_2和H_2S体积分数异常数据检测适用性较优,两者贴近度均在0.6左右。 相似文献
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基于宽度卷积神经网络的异常农情数据检测方法 总被引：1，自引：1，他引：0
【目的】为准确有效地检测农业物联网的感知数据异常,提出了基于宽度卷积神经网络的异常农情数据检测方法,为实现农业物联网数据高质量感知提供参考。【方法】首先将标准化后的农情数据编码为极坐标表示,通过滑动窗口机制划分子集,接着将每个子集数据重构为矩阵,最后设计并训练宽度卷积神经网络模型用于异常检测,采用养殖场环境监测数据进行试验。【结果】构建的滑动窗口机制可提升异常数据检测能力,缩短检测时间。所设计的宽度卷积神经网络对空气温湿度、土壤温湿度等数据中所存在的异常检测准确率均超过97.5%,优于SVM、RF和CNN模型1.69%、2.76%和3.05%;F1值均在0.985以上,优于SVM、RF和CNN模型0.009 3、0.014 9和0.016 3;且在处理波动性较大的空气、土壤温湿度数据时性能优势更为明显,准确率和F1值分别提高了3.61%～5.98%和0.018 8～0.031 0。此外,该方法模型检测耗时较短,仅为传统CNN模型的1/6～1/7,并且比SVM和RF模型使用更少的超参数。【结论】所建立的数据编码、子集划分和重构方法与宽度卷积神经网络模型对异常农情数据有较好的检测效果。 相似文献
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数据流因具有数据持续到达，概念漂移产生时刻无法预测、概念的数量不确定等特征，使得滑动窗口的大小很难事先确定，滑动窗口包含概念的数量对概念漂移检测存在影响.本文提出了基于可信多数投票的快速概念漂移检测算法（CMV_SEA），该算法使用SEA算法中的基分类器淘汰方法，使用可信多数投票实现滑动窗口中基分类器的集成.仿真实验表明：相比于SEA算法，CMV_SEA算法提高了泛化能力；能在新概念产生的第一时间内检测到概念漂移；对概念漂移的检测能力和新概念的学习能力不受滑动窗口大小的影响. 相似文献
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以中草药中所含成分马兜铃酸及其类似物为研究对象,针对传统中药鉴定存在的主观性强、操作复杂等不足以及单一机器学习模型鉴别精度不高的问题,提出多模型融合的Stacking集成学习分类模型,用来实现马兜铃酸及其类似物的鉴别.采集马兜铃酸、1,10-菲咯啉-4,7-二甲酸、菲醌、β-谷甾醇4种样品的近红外光谱数据,对其进行数据预处理与主成分分析降维,基于降维后的数据特征,通过遍历搜索策略构建了以随机森林、支持向量机、朴素贝叶斯为基分类器,随机森林为元分类器的Stacking集成学习分类模型.结果表明,Stacking集成学习分类模型具有最佳表现性能,鉴别正确率最高达到99.38％,比K最近邻、决策树、随机森林、支持向量机、朴素贝叶斯分类模型的平均鉴别正确率高8.23个百分点,并且在精确率、召回率、综合评价指标(F1值)方面有优异表现.综上可见,本研究提出的Stacking集成学习分类模型能够快速有效地鉴别马兜铃酸及其类似物. 相似文献
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针对林业资金投资变化的定量预测,提出一种基于改进支持向量机的预测方法.利用滑动时间窗口方法将历年林业资金投资数据构造成时间序列,将其做为数据样本集并由改进支持向量机加以训练以得到预测模型.通过某省近20年的林业资金投资数据实验验证了预测方法的有效性,实验结果表明:与传统预测方法相比,基于改进支持向量机的预测方法明显提高了投资变化预测精度. 相似文献
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《金陵科技学院学报》2017,(2)
基于微博内容对用户进行分类,为建设健康绿色的社交平台提供技术参考。改进支撑向量基算法(SVM)实现多分类支持向量基模型,基于微博内容将用户分为4类,利用新浪微博API使用网络爬虫获取微博内容数据;然后对文本进行分词降维和特征词权重计算;最后设计一个微博内容实时爬取和识别系统,实现了基于支撑向量基算法的水军实时检测。研究结果表明,提出的方法能够成功识别出正常用户和3类水军。 相似文献
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《江苏农业科学》2017,(9)
在传感器获取的实时数据流应用中,对数据流的实时预测不同于一般的时间序列数据,针对不仅须要考虑到资源受限的情况,数据项不能多次查找重复遍历,还要求算法能满足自适应地在线实时处理、满足用户的误差等要求问题,提出一种基于时间粒度的自适应调整灰色模型的数据流预测方法,引入时间粒度的概念,将未来数据流的实时预测分为粗粒度预测和细粒度预测2种,分别采用基于灰色一阶模型和基于灰色二阶模型进行预测对比。结果表明,随着滑动窗口更新周期的增大,预测的成功率反而下降;随着采样频率的变大,预测成功率降低;随着未来数据窗口宽度的增加,预测的平均相对误差增大,基于二阶灰色模型对近期的数据预测比较准确,满足了系统的需求。 相似文献
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基于无人机遥感影像的冬小麦倒伏面积信息提取 总被引：5，自引：0，他引：5
倒伏是农业生产中造成减产、作物品质降低的主要原因,基于无人机飞控平台农情监测系统的灾情严重度实时监测以及时采取防治措施提供科学依据。以人工目视解译统计得到的倒伏面积作为判别依据,通过对比最小距离法、最大似然法、神经网络、支持向量机四种监督分类方法对单张无人机影像的分类效果,择优用于无人机拼接数码影像,估算江苏里下河地区小麦倒伏面积。结果表明:最小距离法、最大似然法、神经网络、支持向量机四种方法的分类精度分别为63.57%、98.15%、81.13%、85.04%,最大似然分类法得到的精度最高,其运算速度也最快,与无人机遥感平台农情监测系统快速、便捷的需求相符。将最大似然法应用于整张拼接影像,监测得到倒伏像元个数为7 183 950,估算面积为353.810 8m2,与人工目视解译结果的误差为7.43%,突出了无人机在信息获取方面方便、快捷的特点,表明搭载数码相机的无人机遥感平台对农情监测有一定可行性,可以为精准农业深入开展提供新的契机。 相似文献
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张林红 《北京农业职业学院学报》2022,(6):79-84
目前，现代农业产业仅具备物联网应用技术的专业人才，已无法满足现代农业发展与新农村经济建设的实际需要。具备农业种植、现代养殖、食品加工、农村经济管理、生态旅游等学科背景的农业物联网应用技术人才，更能满足农业4.0时代的产业发展需要。以北京农业职业学院信息技术系物联网应用技术专业的人才培养创新为例，提出交叉学科背景下高职物联网应用技术复合型人才培养的路径及策略，物联网应用技术专业的人才培养需加大与涉农专业的合作，物联网应用技术专业的课程设置需与产业发展紧密结合，物联网应用技术专业职业能力培养需依托优势资源延伸培养。 相似文献
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物联网发展视角下的农产品物流发展思路探讨 总被引：2，自引：0，他引：2
在农产品物流活动中应用物联网技术,有利于提高物流效率,降低物流成本。通过选取与物联网发展联系较为紧密的农产品物流作为分析基点,探讨物联网技术应用对农产品物流活动产生的流程优化、完善物流服务实施等效用,进而结合农产品物流发展现状与物联网对于农产品物流的发展要求,归纳分析了对接物联网要求推进农产品物流发展的诸如成本控制与安... 相似文献
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物联网背景下大力发展农业信息化建设有助于整合农村各类资源、改造传统农业、提升农产品质量安全,促进农产品标准化生产,进而提高国内农业发展质量和效益。文章在分析农业信息化建设现状的基础上,从要素投入角度,按照投入资金、人员素质、基础设施、核心技术、管理体系这5个维度较为深入地分析了物联网背景下农业信息化建设的问题,并针对性的提出了应加大政府扶持力度、调整人才培养结构、加强基础设施建设、完善相关制度体系等政策建议,以期达到农业与信息化的全面深度融合,使其形成农业转型升级的助推器,从而为农业农村发展提供新动能。 相似文献
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针对目前设施环境监测的需求,设计开发了一套基于物联网的设施环境综合参数测试系统,该系统对设施环境内的各种环境参数进行实时监测,并通过GPRS与Internet网络进行数据的异地观测和处理。本文给出了系统的设计方案,阐述了基于ZigBee的无线传感器网络技术、GPRS技术和传感器技术等物联网技术。在介绍无线传感器网络节点的基础上,对LEACH路由协议的原理进行了简要说明。系统采用基于自适应加权的数据融合算法对采集的数据进行融合处理,获得了更合理的数据融合效果。系统实现了对设施环境的实时监测、数据的无线传输以及各种环境参数报表查询功能。试验表明,系统工作性能稳定、功耗低、数据传输速率快且传输距离远,各项指标均达到了设计要求,能较好地满足设施环境监测的要求。 相似文献
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分析了物联网工程专业的发展现状、特点与目标需求,结合社会对高校错位发展的要求、大众化教育的现状,以及农林院校的优势,进一步探讨了农林院校物联网工程专业的目标定位与特色,提出了专业建设的基本思路与措施。 相似文献