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1.
深度学习技术能以端对端方式实现农作物害虫识别,克服了传统机器学习方法特征选择具有主观性以及提取特征操作繁琐等不足,但识别的准确率和鲁棒性仍有待提高。为了研究出一种快速,高效的水稻害虫识别方法,本研究以稻纵卷叶螟、三化螟、稻蝗、稻飞虱4种常见的水稻害虫为研究对象,对传统的卷积神经网络Alexnet进行优化改进。首先从自然环境以及搜索引擎上获取4种不同的水稻害虫图像,并对图像进行数量扩增和细节增强预处理。然后对传统的卷积神经网络Alexnet进行优化改进,在Alexnet模型基础上,去除原有局部响应归一化层,在每一个卷积层后加入批归一化层,并采用全局平均池化和激活函数PReLU对模型结构进行优化。结果表明:改进后的模型在害虫数据集上的识别率不低于98%,相比于原网络提升了1.96%,高于LeNet5、VGG13、VGG16等传统网络;改进后的模型的损失值稳定在0.03附近,相比于原网络降低了0.1,均低于LeNet5、VGG13、VGG16等传统网络。从实验结果来看,改进后的方法在水稻害虫分类上有较高的识别率和较好的鲁棒性,可以为农作物害虫的智能识别提供了新的思路和方法。  相似文献   
2.
本文基于GIMMS NDVI数据,采用遥感物候法提取了生长季开始日期(SOS)、生长季结束日期(EOS)和生长季长度(LGS)3个植被物候指标,并借助Theil-Sen斜率与Mann-Kendall检验等统计方法和偏最小二乘分析法(PLS),分析了祁连山不同类型植被物候空间分布规律、时间变化趋势及其对温度的响应.结果表明:1)自东南到西北方向,祁连山植被类型从灌丛逐渐过渡到草甸、草原再到高山植被,物候指标SOS逐渐推迟,EOS逐渐提前,LGS逐渐缩短.2)草甸和灌丛2种植被的物候变化最为剧烈,研究期内该2种植被的SOS均显著提前(分别为0.19和0.25 d·(10 a)?1),EOS显著推迟(分别为0.20、0.21 d·(10 a)?1),LGS显著延长(分别为0.39、0.46 d·(10 a)?1);祁连山全境及主要植被的SOS均在1997—2000年发生转折,EOS和LGS的转折点均发生在2003年.3)上年秋末冬初温度对草甸与灌丛植被SOS具有正向影响,物候期前的春季温度对SOS具有显著负影响;夏秋季温度对EOS和LGS具有显著正影响.此外,最高温对物候的影响显著强于最低温,且在春夏季的个别月份,二者对物候的影响方向不同.植被物候的变化提示当地牧民在牧草种植与放牧上的调整.   相似文献   
3.
针对对数非线性薛定谔方程,本文构造了一种求基态解的数值解法.该方法首先对原始能量泛函进行正则化处理,然后使用归一化梯度流方法来求正则化后的基态解.在求解的每个时间步我们采用向后欧拉傅里叶谱方法的隐式数值格式,并通过不动点迭代求解. 我们分析了正则化方法的能量误差,并通过数值模拟验证了本文方法的可靠性.  相似文献   
4.
针对电话语音性别检测存在识别准确率较低的问题,提出了一种有效的电话语音性别检测方案(CNN+SVM); 首先,采用卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)提取幂律归一化倒谱系数(Power-Normalized Cepstral Coefficient, PNCC)的有效信息;然后, 结合优化后的基频特征,选用支持向量机(Support Vector Machine, SVM)实现性别分类.该方案有效融合了男、女发音和听觉感知特性上的差异,同时利用了CNN特征提取能力以及SVM鲁棒分类能力.仿真结果表明:CNN+SVM方案针对实际场景电话语音数据集的性别识别准确率优于传统识别方法.  相似文献   
5.
提出了一种基于目标信噪比(SNR)归一化的布站方法,对基于平均目标信噪比布站方法存在的外源雷达接收站恒位于探测区域中心的缺陷及产生原因进行了分析,结合雷达可探测范围比较了在同一配置环境下,当发射源为2个时两种方法的布站性能,并推广至多辐射源条件下的布站情况.对两种方法进行Matlab仿真对比,结果表明:本方法克服了原方法的缺陷,并在发射源集中于同一侧的条件下提高了雷达可探测范围.  相似文献   
6.
针对生产调度过程中由于设备退化引起产品质量劣化的问题,构建了考虑质量与设备状态之间的耦合关系以及生产批次可分的批量流调度与预防性维护的联合优化模型。假设设备存在“受控”和“失控”两种状态,利用设备“失控”状态下产生的不合格品作为媒介描述上游设备与下游设备之间的随机依赖性,以最小化期望完工时间以及总成本为优化目标建立了数学模型;设计改进的差分进化算法对模型进行求解;通过数值实验验证了算法的收敛性,并通过对比实验对模型性能进行分析,结果显示了该联合优化模型的有效性。  相似文献   
7.
为研究延安原状Q3黄土应力应变关系特性,并总结其在不同含水率不同围压下的归一化性状,进行了一系列固结不排水三轴剪切试验。试验结果表明:延安原状Q3黄土的应力应变关系整体上随围压增大由弱硬化型向强硬化型转变,但在含水率极低且低围压条件下会呈现出一定的软化特性;基于Kondner双曲线模型,对原状Q3黄土进行应力应变归一化分析,含水率为5%和10.2%的Q3黄土在400 kPa以下的围压下不存在归一化性状,含水率为17%的Q3黄土在300 kPa以上的围压下存在归一化性状,含水率为22%、27%和32%的Q3黄土在200 kPa以上的围压下归一化性状较显著;通过比较,选用初始切线模量或极限偏应力作为延安原状Q3黄土的归一化因子,归一化效果较好;建立了不同含水率下延安原状Q3黄土应力应变关系的归一化方程,其预测值与试验值较接近。该方程对延安Q3黄土相关工程设计及工程经验的验证有一定参考价值。  相似文献   
8.
针对微型电机转子焊点检测费时费力且准确率低的问题,提出一种基于残差神经网络的转子焊点检测方法。首先运用网络预训练的方法加速网络训练,提高模型准确率;然后在网络中引入批量归一化,避免出现梯度消失;最后对图像进行数据增强,减少过拟合现象。实验表明,与K最近邻(KNN)等经典算法相比,该算法在测试集上的准确率达到91.5%,与工人检测的速度相比提高了3.5倍,具有很好的识别效果。  相似文献   
9.
基于广义惠更斯-菲涅尔原理、交叉谱密度函数,利用修正von Karmon谱模型以及ITU-R颁布的大气折射率结构模型,首先推导出部分相干高斯-谢尔光束在大气湍流中斜程和水平传输时的光强分布以及光束扩展解析式,然后分别从归一化光强分布和相对束宽的角度讨论并对比了斜程和水平传输时天顶角、湍流强度、光束相干长度等参数对光束光强分布和扩展的影响,并给予相应的物理解释.研究表明:1)部分相干高斯-谢尔光束在自由空间中水平传输时的归一化光强与斜程传输时的光强分布相同;2)天顶角越小,光束的归一化强度分布越集中,峰值光强越强,同时所受湍流的影响也越小.3)在斜程传输情况下,天顶角、湍流强度、光束相干长度等参数对光束扩展的影响与水平传输几乎一致.  相似文献   
10.
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