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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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高职院校特有的培养计划，应当偏重就业导向，促动职业能力的层级提升。水处理关涉的技术，经由实践变革，创设了综合态势下的模拟实验。把火电厂范畴以内的这种技术，用于平日之内的授课流程，获取了凸显出来的成效。从现状看，水处理技术特有的实验授课，还潜藏着一些弊病。有必要经由摸索，创设适宜特性的应用路径。 相似文献
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基于GA-BP神经网络高光谱反演模型分析玉米叶片叶绿素含量 总被引：3，自引：0，他引：3
叶绿素是评价玉米健康状况的重要生理生化参数,而快速、准确检测玉米叶片叶绿素含量,是实现玉米长势及健康状况精准诊断的关键。为提高玉米叶片叶绿素含量的高光谱反演精度,以玉米试验小区为基础,测定了东北地区玉米不同生长期的叶片光谱反射率及其对应的叶绿素含量。首先采用一阶微分方法提取光谱特征,构建9种高光谱特征参数(Db、Dy、Dr、λb、λy、λr、SDb、SDy和SDr),并分析一阶微分光谱、高光谱特征参数与叶绿素含量间的相关关系,优选出与叶绿素含量相关性较高的3种特征参数作为自变量,分别为535nm处的一阶微分值、蓝边内最大一阶微分值Db、蓝边面积SDb,叶绿素含量实测值作为因变量,随后采用遗传算法对BP神经网络进行优化,建立BP神经网络(BPNN)和遗传算法优化的BP神经网络(GA-BPNN)反演模型,并对模型进行验证;再结合主成分回归(PCR)和偏最小二乘回归(PLSR)模型进行比较。结果表明:叶绿素含量与一阶微分光谱在535nm处具有最大相关系数(R=-0.738),并且与特征参数Db、SDb呈显著相关,相关系数R分别为-0.732和-0.728;遗传算法可以有效地对BPNN初始权值随机化、易陷入局部极值等不足实现优化,并为其定位出理想的搜索空间;GA-BPNN模型的建模集与验证集R2分别为0.878和0.898,RMSE为0.731,与其他反演模型相比,GA-BPNN模型的稳定性和预测能力均表现最好,可为定量预测玉米叶片叶绿素含量提供一定的理论和技术依据。 相似文献
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本研究分析了光照、空气、温度和储藏时间对市场上8种常见维生素C原料稳定性的影响。结果表明，8种维生素C在日光、紫外光照射及避光条件下6 h后保留率在95%左右；在密封条件下加热处理时，维生素C的降解较慢，而当样品与空气接触时，其降解加快，随温度增高而加快；在有氧条件下，当温度升高至50℃及以上时，所有样品降解明显。比较热及储藏稳定性发现，乙基醚维生素C具有最高的稳定性，维生素C、100目维生素C、复配维生素C和96%颗粒维生素C次之，维生素C钠、复配维生素C钠和维生素C钙具有最低的热和储藏稳定性。研究结果将为果蔬保鲜及和维生素C稳定化提供理论参考。 相似文献