改进的Alexnet模型在水稻害虫图像识别中的应用

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。     

自血光量子疗法治疗脑血管意外30例疗效观察

３０例脑血管意外患者采用自血光量子疗法，观察其疗效，总有效率９３％。与对照组比较，其显效率为６７％，对照组为３６％Ｐ＜０．０５．这对缩短疗程，早期恢复功能．减少后遗症，可能优于传统治疗方法。     

LSP参数的语音分析和合成研究

通过对线谱对(LSP)在语音分析和合成中的计算机模拟实验,证明了LSP参数是频域内的参数,可以直接跟踪共振峰,进行基音提取和清/浊音判断;具有较好的平稳性、内插特性和量化特性.利用频谱性质,提出了用双向比较求取LSP参数的方法,能有效地简化求解运算。与PARCOR参数相比,要得到同等音质的语音,用LSP参数可减少25％左右的数码率。     

自血光量子疗法治疗慢性肺心病发作期22例疗效观察

自血光量子疗法治疗慢性肺心病发作期２２例疗效观察纪毓辉，杨红云（厦门大学医院）１临床资料１）观察对象：本组２２例均符合１９８０年第三次全国肺心病会议的诊断标准．病程７～１５年，男１７例、女５例，平均年龄６４岁，基础病因：慢性喘息型支气管炎１０例；单纯...     

水稻植株虚拟生长可视化系统设计及其实现

将系统分析方法和数学建模技术应用于水稻植株的形态建成,通过对水稻形态数据的定量分析湘建了水稻地上器官形态几何模型,在此基础上设计了水稻植株虚拟生长可视化系统.整个系统由器官几何形态模型模块,生长模型模块,可视化控制模块、数据库和人机交互界面等组成.水稻植株三维形态是由各器官形态结构特征参数的几何模型来描述的.根据水稻器官几何形态参数,通过人机交互操作,采用vc++6.0和OpenGL标准图形库,在计算机上重构出水稻器官、主茎和植株群体的三维形态,具有较好的真实感.