基于MCR-ANN-CA模型的包头市生态用地演变模拟   总被引：1，自引：0，他引：1  

刘建华  张启斌  YANG Di  岳德鹏  于强  杨斓 《农业机械学报》2019,50(2):187-194

以内蒙古自治区包头市为研究区,耦合最小累积阻力(MCR)模型、人工神经网络(ANN)和元胞自动机(CA)构建MCR-ANN-CA模型。利用MCR模型量化包头市各用地类型演变为生态用地时的阻力,构建CA适宜性规则;利用ANN模型提取CA邻域转换规则,基于包头市2006、2011年土地利用数据及归一化植被指数(NDVI)、高程、坡度、水体距离、人口密度多项数据,对2016年生态用地演变情景进行模拟,以2016年实际生态用地分布为参照,将该模型模拟结果与CA-Markov模型的模拟结果进行对比(以2016年实际景观分布为参照),结果显示,两种模型模拟结果的卡帕一致性指数(Kappa index of agreement,KIA)分别为0. 89和0. 87,相对误差分别为3. 10%和5. 31%,MCR-ANN-CA模型显示了较高的模拟精度。  相似文献   

基于无人机遥感与卷积神经网络的草原物种分类方法     

杨红艳  杜健民  王圆  张燕斌  张锡鹏  康拥朝 《农业机械学报》2019,50(4):188-195

基于无人机高光谱成像遥感系统,在400～1 000 nm波段内采集低矮、混杂生长的荒漠草原退化指示物种的高光谱图像信息。分别在退化指示物种的开花期、结实期和黄枯期进行飞行实验,飞行高度30 m,高光谱图像地面分辨率2. 3 cm。采用特征波段提取与深度学习卷积神经网络相结合的方式,提出一种荒漠草原物种水平分类的方法,结合植物物候给出了中国内蒙古中部荒漠草原物种分类的推荐时相,总体分类精度和Kappa系数平均值分别达到94%和0. 91。研究结果表明,无人机高光谱成像遥感技术及深度卷积神经网络可以较好地实现荒漠草原退化指示物种的分类,与基于径向基核函数的支持向量机、基于主成分分析的深度卷积神经网络分类法相比,基于特征波段选择的深度卷积神经网络分类法效果最好,分类精度最高。无人机搭载高光谱成像仪低空遥感和卷积神经网络法提供了一种草原物种水平分类的途径。  相似文献   

基于卷积神经网络的空心村高分影像建筑物检测方法   总被引：1，自引：0，他引：1  

李政  李永树  吴玺  刘刚  鲁恒  唐敏 《农业机械学报》2017,48(9):160-165，110

基于卷积神经网络(CNN)提出了一种适用于空心村高分影像的建筑物自动检测方法,该方法利用多尺度显著性检测来获取包含建筑物信息的显著性区域,然后通过滑动窗口获取显著性区域内目标样本块,再将这些样本块输入训练好的CNN并结合SVM来实现分类。为检验方法有效性,选取高分影像进行实验,结果表明,显著性检测能够有效地获取主要目标,减弱其他无关目标的影响,降低数据冗余;卷积神经网络能够自动学习高层次的特征,基于CNN对高分影像进行建筑物检测,分类准确度可以达到97.6%,表明该方法具有较好的鲁棒性和有效性。  相似文献   

改进RetinaNet的刺梨果实图像识别     

闫建伟  张乐伟  赵源  张富贵 《中国农机化学报》2021,(3)

为实现加工车间刺梨果实的快速识别,提出一种基于改进的RetinaNet刺梨果实图像的识别方法。基于RetinaNet的模型,对RetinaNet框架中Focal loss的bias进行改进,使其能根据不同的情况控制bias的取值,再运用维度聚类算法找出Anchor的较好尺寸并匹配到相对应的特征层,对卷积神经网络结构进行优化。通过改进RetinaNet目标检测算法对7426幅刺梨果实图像进行检测识别,并与原始RetinaNet目标检测算法对比。试验结果表明:改进的RetinaNet网络模型识别方法对6类刺梨果实的识别率分别为99.47%、91.42%、96.92%、90.92%、96.89%和93.53%,平均识别率为94.86%;相对于原始RetinaNet目标检测算法,改进算法的识别准确率提高4.21%,单个刺梨果实检测时间由60.99 ms缩减到57.91 ms,检测时间缩短5.05%。本文改进算法对加工车间刺梨果实的识别具有较高的正确率和实用性。  相似文献   

基于迁移学习的卷积神经网络植物叶片图像识别方法   总被引：10，自引：0，他引：10  

郑一力  张露 《农业机械学报》2018,49(S1):354-359

为了提高植物叶片图像的识别准确率,考虑到植物叶片数据库属于小样本数据库,提出了一种基于迁移学习的卷积神经网络植物叶片图像识别方法。首先对植物叶片图像进行预处理,通过对原图的随机水平、垂直翻转、随机缩放操作,扩充植物叶片图像数据集,对扩充后的叶片图像数据集样本进行去均值操作,并以4∶1的比例划分为训练集和测试集;然后将训练好的模型（AlexNet、InceptionV3）在植物叶片图像数据集上进行迁移训练,保留预训练模型所有卷积层的参数,只替换最后一层全连接层,使其能够适应植物叶片图像的识别;最后将本文方法与支持向量机(SVM)方法、深度信念网络(DBN)方法、卷积神经网络(CNN)方法在ICL数据库进行对比实验。实验使用Tensorflow训练网络模型,实验结果由TensorBoard可视化得到的数据绘制而成。结果表明,利用AlexNet、InceptionV3预训练模型得到的测试集准确率分别为95.31%、95.40%,有效提高了识别准确率。  相似文献   

Research on immunization strategies based on independent sets of complex networks     

HUANG Bin  ZHAO Xiangyu  WU Chunwang 《保鲜与加工》2014,(8):138-143

According to the concept of independent set, this paper proposes a new immunization strategy of complex networks which immunizes the nodes in an independent set with maximum degree, called targeted immunization in the independent set. When the total degree of immune nodes in independent set is equal to the total degree of targeted immunization nodes in the whole network, the immunization strategy of independent set is more effective than the targeted immunization strategy of the whole network. Based on the network structure, this paper explains the reason. Comparing the random immunization of independent sets with the random immunization in the whole network, test results indicate that more nodes do not be removed with high degree for the random immunization of independent sets. For classic susceptible-infected(SI) model, all nodes in the network are only two states: susceptible or infected. In the study of immunization strategies, comparing SI model with SIR, SIS models. The use of SI model will be more favorable.  相似文献   

Application of neural networks to the detection of pulse signals     

XU Fang-wei~  CAI Kun-bao~ 《保鲜与加工》2004,(8):35-39

  相似文献   

基于产品族的核心模块演进分析与评价方法     

吴永明  侯亮  祝青园  赖荣燊  钱尧一  林森泉 《农业机械学报》2014,45(4):294-303

针对产品族设计中核心模块演进问题,研究了产品族核心模块演进规律与演进过程评价,提出了一种模块演进规律分析与评价方法。该方法研究了客户需求与产品核心模块设计之间的关系,并在现有产品核心模块基础上,进一步对模块部件的标准化、继承性等指标进行了分析;在需求分析过程中,建立了一种基于贝叶斯网络的核心模块演进分析模型,利用历史数据对该模型进行了训练,将客户需求作为证据对该模型进行推理,进而得出核心模块在设计与工艺方面的改变规律;在演进规律分析基础上,对现有核心模块部件设计参数、标准部件重用度进行了分析,获得了核心模块演进过程综合评价值。最后,用小型轮式装载机后车架模块的演进过程验证了该方法的可行性和正确性。  相似文献   

基于无线传感器网络的稻田信息实时监测系统   总被引：1，自引：0，他引：1  

孙宝霞  王卫星  雷刚  洪炳星  张雄 《农业机械学报》2014,45(9):241-246

针对农田环境信息采集过程中监测周期长、环境干扰大等特点,设计了一种基于混合天线无线传感器网络稻田环境信息实时监测系统,采用分簇路由协议进行组网,为不同类型的节点配置不同类型的天线,并使用转台控制汇聚节点定向天线的方向,以扩大网络的覆盖范围和提高系统的稳定性。基于该系统进行长时间稻田组网试验,对网络丢包率和稻田环境参数采集准确性进行测试,试验结果表明,系统运行稳定、测量准确,网络数据平均丢包率为0.44%,稻田空气温度、空气相对湿度和土壤含水率的平均相对误差分别为0.26%、0.64%和0.33%。  相似文献   

生菜叶中磷含量的光谱定量分析   总被引：1，自引：0，他引：1  

高洪燕  毛罕平  张晓东 《农业机械学报》2014,45(S1):276-280

为快速、准确检测生菜叶内的磷含量,提出了应用光谱技术结合化学计量法无损检测生菜叶内磷含量的方法。通过获取不同施磷量下生菜叶片于波长350~2500nm处的反射光谱,对光谱数据进行5点平滑和一阶导数变换后,利用联合区间偏最小二乘算法（siPLS）提取了与生菜叶磷元素相关的4个特征波段,即950~1070nm, 1430~1549nm,1906~2025nm和2144~2263nm。进一步利用连续投影算法（SPA）对全光谱波段和4个特征波段进行特征波长提取,分别筛选出变量63个和25个。分别对4个特征波段、63个和25个特征波长进行主成分降〖JP2〗维,当主成分数分别为7、5和4时,隐含层神经元数分别为7、5和3时,建立了siPLS+BPANN,SPA+BPANN,siPLS+〖JP〗SPA+BPANN生菜叶磷含量检测模型。研究结果表明：siPLS+SPA+BPANN模型的预测结果优于其他模型,验证集相关系数为0.911,验证均方根误差为479mg/kg。  相似文献