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近年来,由于气候变化导致极端降雨引起的城市内涝灾害事件频发,给我国城市水安全和可持续发展带来威胁,准确掌握受灾区域的舆论主体和公众情绪,对提高应急管理部门内涝灾害的态势感知能力具有重要意义。在当今智能网络时代,人们通过社交媒体反映问题和建议的诉求日益凸显,社交媒体已逐渐成为反映民众情感和社会舆情的主要载体,为获取自然灾害信息提供了新的途径。如何从社交媒体中快速提取城市洪涝灾害信息,并对自然灾害信息进行主题分类和情感分析,准确掌握区域灾情的主题类别和民众舆论倾向,是目前亟待解决的关键技术问题。以新浪微博为例,阐述了洪涝灾害数据的获取与预处理方法,构建了基于FastText的城市洪涝灾害信息主题分类和情感分析模型,以准确掌握受灾区域的主题类别和舆论导向。以2021年郑州“7.20”特大暴雨期间洪涝灾害为例的研究结果表明,本文方法实现了对社交媒体中城市洪涝灾害数据的智能提取与分析,主题分类模型对预设八种类别数据的分类预测F1值达到0.80以上,且情感分析模型基本能够准确预测情感标记为“负面”的数据,这表明本文构建的基于FastText的城市洪涝灾害信息主题分类和情感分析模型能够满足支撑城市应... 相似文献
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基于BiGRU_ MulCNN的农业问答问句分类技术研究 总被引：4，自引：0，他引：4
"中国农技推广"问答社区每天新增提问数据近万条,对提问的有效分类是实现智能问答的关键技术环节。海量提问数据具有特征稀疏性强、噪声大、规范性差的特点,制约了文本分类效果。为了改善农业问答问句短文本分类性能,提出了BiGRU_MulCNN分类模型,运用TF-IDF算法拓展文本特征,并加权表示文本词向量,利用双向门控循环单元神经网络获取输入词向量的上下文特征信息,构建多尺度并行卷积神经网络,进行多粒度的特征提取。试验结果表明,基于混合神经网络的短文本分类模型可以优化文本表示和文本特征提取,能够准确地对用户提问进行自动分类,正确率达95. 9%,与其他9种文本分类方法相比,分类性能优势明显。 相似文献
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Kinect获取植物三维点云数据的去噪方法 总被引：4，自引：0，他引：4
为解决Kinect获取的玉米三维点云数据噪声影响三维重建精度的问题,根据Kinect所获取的点云数据特点,采用多帧数据融合的方法获取更完整的三维点云数据并对点云数据进行初步平滑;通过对Kinect所获数据噪声进行分析,提出了一种基于密度分析和深度数据双边滤波的方法,分别对离群点噪声和内部高频噪声进行处理。以Kinect获取的玉米及茄子的三维点云数据进行去噪实验,所用去噪时间仅为传统双边滤波去噪时间的2.71%和1.78%,并且能够达到很好的去噪效果。结果表明,所提方法能够方便、快捷地去除不同尺度的噪声,同时保留边缘数据的完整性,获得良好的植物三维点云数据。 相似文献
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利用逆向工程技术对已有的产品进行快速获取三维数据,通过对三维数据的处理,可以对产品模型进行重构,并进行优化设计、分析、验证、修复等操作,是一种对产品进行快速设计的有效方法。文章通过电钻手柄设计为例,探讨了利用逆向工程技术对模型进行了三维数据获取、数据预处理、曲面重构、产品优化等整个工作过程。 相似文献
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采用文本分析法,以贵州省十大类景区的评论文本为数据,Python和ROST CM6为分析工具,利用中文文本分词、主题模型等方法,构建了贵州省游客满意度指标体系。然后,利用情感倾向性分析方法,探究了贵州省游客满意度。结果表明,在出游准备、自然环境、旅游资源、外围交通、住宿服务、景区服务、景区环境、旅游消费八个二级指标中,贵州省游客满意度最高的前3大指标分别是出游准备(81.90%)、自然环境(80.81%)、旅游资源(80.35%),游客最不满意的前3大指标为住宿服务(34.77%)、外围交通(34.62%)、旅游消费(24.41%)。最后,从游客的角度出发,为贵州省旅游业发展提出一些建议,以提高游客的满意度。 相似文献
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目前,获取林业文本关键信息存在2个问题:关键信息获取主要从关键词角度考虑,忽略了词语的信息类型;网络上的林业文本没有统一的记述结构,词语信息类型提取困难。为此,本文提出了基于改进TextRank和簇过滤的林业文本关键信息抽取方法,以"关键词+信息类型"两部分表示文本关键信息。首先,抽取关键词并进行Word2Vec向量化,然后通过构建融合词语特征值、边权值的图模型对TextRank进行改进,对经迭代收敛得到的稳定图进行归并聚类形成簇;然后,设计簇品质评价公式进行簇过滤,再次应用TextRank形成最终簇集合;最后,对簇进行信息类型标注。对于测试文本,通过比较关键词向量和簇心向量的距离获得词语的信息类型,将信息类型与关键词结合得到文本的关键信息。基于2 000篇与林业政策新闻相关的林业文本进行实验,最终簇集合的紧密度为0. 968 0,间隔度为0. 057 2,综合评价指标为0. 887 1;对其中400篇文本进行关键词人工标注,将本文关键词抽取方法与TextRank、TF-IDF等6种算法进行比较,结果表明,本文方法在MRR、Bpref、准确率和综合评价指标上均获得了较好的效果,说明本文方法在提取林业文本关键词方面具有优势。 相似文献
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《中国农机化学报》2016,(6)
传感器、遥感等技术的应用,土壤养分数据呈爆发式增长。如何对多维、动态、不断增长的海量数据进行快速处理并对地块肥力情况进行对比分析,将结果及时提供给用户就显得十分重要。因此,本文针对上述问题提出基于Hadoop平台下Mapper函数的养分数据实时处理平台,并将并行化数据通过模糊C均值挖掘算法进行分析,以可视化的图形形式显示出来,为精准施肥提供参考依据。研究结果表明:(1)Hadoop平台下的并行化处理机制可以快速有效地分析养分数据的分布状况并将结果以文本的形式存储显示。(2)运用模糊C均值算法实时分析并行化处理数据,以三维模式显示肥力分级状况,使用户在简要的技术操作下根据分布式数据处理结果及时进行田间管理,聚类结果显示,养分数据的综合相似度在逐年提高,精准施肥成效显著。 相似文献
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针对拖拉机田间试验数据不足、机组作业质量无法实时评估与准确预测的问题,设计了涵盖多参数、多工况的车载测试终端,构建了全国范围的田间作业试验拖拉机作业载荷数据平台系统,以获取拖拉机各关键零部件的田间作业载荷数据。在此基础上,研究了准确预测、评价拖拉机田间旋耕作业质量的智能算法,为产品研发、性能预测以及作业评估提供全面的基础数据与可靠的预测结果。基于农业大数据,融合BP神经网络与遗传算法对数据平台基础作业载荷进行分类挖掘,预测评价了拖拉机田间旋耕作业质量,结果表明,基于遗传算法的神经网络预测精度高达96.77%,均方根误差(RMSE)小于0.01,说明拖拉机作业载荷数据平台的基于遗传算法的神经网络预测模型可准确预测评价拖拉机田间旋耕工况的作业质量。 相似文献
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蝗虫显微切片图像纹理边缘细节丰富,在图像获取、增强等预处理过程中经常会受到外部噪声的干扰,因此针对蝗虫切片图像去噪同时并保留纹理边缘细节的探索是研究不同蝗虫种类细胞构造的基础。基于张量的传统二维小波因其滤波器各向同性,只能表示水平和垂直两个方向,在去噪的同时会把图像中边缘纹理等细节模糊,而剪切波构造的滤波器各向异性,能够表示多个方向,这些优点使得剪切波可以有效地处理高维数据,在逼近奇异曲线时达到最优逼近。本文提出的基于Meyer窗函数的剪切波算法可以识别出图像边缘和纹理,并在去噪的同时保留纹理,以Meyer小波作为剪切波基函数,利用Meyer小波函数和尺度函数构造窗函数,然后采用Meyer窗函数来建立各向异性剪切波滤波器,再利用该剪切波滤波器对蝗虫切片图像进行多尺度分析,经过剪切波变换获得剪切波系数,最后应用硬阈值方法去除蝗虫切片图像噪声系数,经过逆变换得到蝗虫切片去噪图像。采用经典图像质量评价指标均方误差（MSE）、峰值性噪比（PSNR）、结构相似度（SSIM）对本文算法去噪性能进行评价,在噪声标准差等于30时,将本文算法与Meyer小波、偏微分方程等去噪方法进行比较,其中PSNR比Meyer小波提高2.5dB左右,比偏微分方程算法的PSNR提高2dB左右。仿真试验结果表明,本文算法去噪后的蝗虫切片图像去噪效果明显优于其他传统去噪算法,去噪结果在视觉效果上也优于其他传统去噪算法。 相似文献
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对电动汽车车联网关键技术进行研究,提出了一种基于监控平台的电动汽车智能终端系统。该系统由嵌入式单片机、监控平台、智能手机客户端组成,单片机从CAN总线获取车况数据、GPS获取定位信息,通过4G模块实现终端与监控平台之间的数据交互,用户通过移动设备连接互联网,从监控平台获取数据,实时监控车辆状况。 相似文献
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基于Attention_DenseCNN的水稻问答系统问句分类 总被引：1，自引：0，他引：1
为了解决“中国农技推广APP”问答社区中水稻提问数据快速自动分类的问题,提出一种基于Attention_DenseCNN的水稻文本分类方法。根据水稻文本具备的特征,采用Word2vec方法对文本数据进行处理与分析,并结合农业分词词典对文本数据进行向量化处理,采用Word2vec方法能够有效地解决文本的高维性和稀疏性问题。对卷积神经网络（CNN）上下游卷积块之间建立一条稠密的链接,并结合注意力机制（Attention）,使文本中的关键词特征得以充分体现,使文本分类模型具有更好的文本特征提取精度,从而提高了分类精确率。试验表明：基于Attention_DenseCNN的水稻问句分类模型可以提高文本特征的利用率、减少特征丢失,能够快速、准确地对水稻问句文本进行自动分类,其分类精确率及F1值分别为95.6%和94.9%,与其他7种神经网络问句分类方法相比,分类效果明显提升。 相似文献
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《农业装备与车辆工程》2017,(5)
以国内某款车型轮轴加速度和关键零部件应变为研究对象,基于用户数据关联的方法制定了新的试验场可靠性规范。采集我国华东地区典型用户道路载荷谱,以车辆两怠速间载荷谱片段为样本,对样本进行统计分析,得到了用户典型道路的载荷极值以及道路组成,运用里程分位点外推方法得到用户目标雨流矩阵。通过相关性分析,优化计算出与90%用户数据载荷谱关联的试验场新规范,并计算得到试验场加速系数。经过实车验证,新试验规范与现行试验方法相比,可以更好地呈现用户使用过程中出现的失效模式,为产品的开发及试验提供了可靠的帮助。 相似文献
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数据包络分析在水利机械绿色设计 总被引：1，自引：0，他引：1
在对绿色产品进行分析的基础上，建立水利机械绿色设计的评价指标体系，提出基于数据包络分析的绿色设计评价方法。该方法首先构造虚拟产品，利用数据包络分析模型计算各产品的绿色度评价指数，并以此为依据判断产品的优劣；计算各产品在相对有效面上的投影，分析提高产品绿色程度的策略。以泵叶轮材料选择为例，分析该方法的可行性和有效性。 相似文献
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基于改进边缘分割算法的幼苗信息提取 总被引：1，自引：0，他引：1
优化特征空间和改进分割算法是利用面向对象技术准确获取幼苗信息的关键,也是高空间分辨率数据提取目标地物信息迫切需要解决的问题。研究了在多光谱影像进行去噪声处理基础上,采用改进的基于边缘的算法进行影像分割,同时选取纹理、形状、光谱特征构建特征空间,实现幼苗信息提取的方法。结果表明,该方法对幼苗信息提取的总精度达86%,比传统技术提高了12%,KAPPA系数达0.814 5,比传统技术提高了0.115 9。该方法可以对幼苗信息进行准确快速提取,能够为生产或管理部门进行准确监测和决策提供依据,对未来造林情况进行预测和评价有重要意义。 相似文献
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先进地形激光高度计系统（ATLAS）可为全球森林冠层高度测量提供科学数据,利用ATLAS光子云数据可获取森林冠层高度信息。为探究光子云去噪算法在弱光束条件下森林研究区的去噪效果,采用局部距离统计算法、基于密度的聚类(Density based spatial clustering of applications with noise, DBSCAN)算法和基于粒子群优化(Particle swarm optimization, PSO)模型的PSO-DBSCAN算法在弱光束条件下的森林区域进行了光子云去噪试验,研究了算法的去噪精度,并分析研究区不同特性对于去噪效果的影响。结果表明： PSO-DBSCAN算法在弱光束条件下森林区域去噪精度达到了0.95,满足光子云去噪的精度要求,该算法相对局部距离统计算法和DBSCAN算法表现出更好的去噪效果;相对地形坡度和植被覆盖度,太阳高度角会对算法的去噪结果产生更大的影响。 相似文献
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灌区中不同作物的种植面积是分配灌溉用水的重要依据,遥感方法不仅可以提取各作物种植面积,而且可以获取其空间分布情况。基于2009年Landsat5-TM影像,综合分析宝鸡峡灌区农作物种植特点和光谱特征,运用决策树分类法获取灌区各作物面积。并由地面实际调查数据和高分辨率影像对分类精度进行评价,各地物精度均达85%以上。结果表明该方法适合灌区的作物分类。 相似文献
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《农业机械学报》2019,(Z1)
为高效、准确、全面获取食品安全相关信息,以食品安全文本为研究对象,采用Lucene全文检索架构和长短期记忆神经网络(Long short-term memory,LSTM)构建了食品安全自动问答系统。依托于从互联网爬取的文本作为非结构化数据集,利用检索架构扩充人工标注的问题答案对规模,并以此训练了可以判断问题和答案候选句匹配程度的LSTM模型。基于Lucene检索机制进行答案候选集提取和基于LSTM模型进行答案提取,构建了一个可根据食品安全相关问题给出答案所在句子的问答系统,并对比了基于Lucene直接检索的答案抽取和基于LSTM的答案抽取这两种方法。结果表明,当候选文档数量增加时,基于LSTM模型的问题答案匹配方法,其平均准确度始终高于基于Lucene检索方法的平均准确度;而候选句子数量较小时,基于LSTM模型的问题答案匹配方法的平均准确度也高于基于Lucene检索方法的平均准确度。 相似文献