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针对传统深度学习鱼类识别方法正确率较低、模型训练过程中参数不能够自适应确定的问题，提出了一种基于迁移学习(Transfer Learning, TL)的粒子群(Particle Swarm Optimization, PSO)改进ShuffleNet鱼类识别方法。以20种鱼类为对象，采用粒子群算法将模型的损失函数作为适应度函数，对批处理大小和学习率两个超参数进行优化，并利用迁移学习方式进行训练，构建了TL-PSO-ShuffleNet模型。结果显示：该方法与AlexNet、MobileNet、ShuffleNet模型相比，识别正确率分别提高了57.89%、30.43%、23.28%。本研究提出的鱼类识别方法具有正确率较高、参数设定具备自适应性等特点，为鱼类自动化识别研究提供了参考和借鉴。 相似文献
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针对当前农药检测手段仪器复杂、成本昂贵等问题,提出了一种基于纸质微流控农药检测方法。设计了具有自动进样、混合反应、电化学检测等功能的纸质微流控芯片,采用石墨碳、Ag/AgCl材料以及结合化学交联法制备了环状结构的丝网印刷酶电极,并利用循环伏安法对制备的酶电极进行了电化学表征,构建了一套基于酶抑制法的集成酶电极纸质微流控农药检测系统。最后建立了酶抑制率与对硫磷浓度的数学模型,并测试了酶电极的性能。实验结果表明,酶电极具有良好的制备重复性、稳定性和线性度。抑制率与对硫磷浓度的负对数在1.0×10~(-7)~1.0×10~(-5)g/mL范围内呈良好的线性关系,线性回归方程为:I=158.82+21.11lg C,R~2为0.993,最低检出限为3.3×10~(-8)g/mL。所制备的酶电极微流控传感器抗干扰性较强,对对硫磷农药具有一定的选择性。加标回收率范围在95.8%~115.0%之间。 相似文献