可变形卷积网络的解释性研究及其在蝴蝶物种识别模型中的应用

近年来,可变形卷积网络(DCN)广泛运用于图像识别和分类等领域,然而对该模型的可解释性研究较为有限,它的适用性缺乏充分理论支持。针对上述问题,提出DCN的解释性研究及其在蝴蝶物种识别模型中的应用。首先,引入可变形卷积对VGG16、ResNet50和DenseNet121(Dense Convolutional Network121)分类模型进行改进;其次,采用反卷积和类激活映射(CAM)等可视化手段来对比可变形卷积和标准卷积在特征提取能力上的差异,且通过消融实验结果表明可变形卷积在神经网络的较低层且不连续使用时效果更佳;再次,提出显著性移除(SR)并对CAM的性能和激活特征重要性进行统一评价,同时通过设置不同的移除阈值等多个角度,提高评价的客观性;最后,基于评价结果更高的FullGrad(Full Gradient-weighted)解释模型识别的判断依据。实验结果显示,在Archive_80数据集上,所提出的D_v2-DenseNet121的准确率达到97.03%,相较于DenseNet121分类模型提高了2.82个百分点。可见,可变形卷积的引入赋予了神经网络模型不变性特征提取能力,并提高了分类模型的准确率。

多种类型小花蝴蝶兰新品种的选育

十几年来,中国蝴蝶兰产业品种结构、生产区域、质量要求出现了调整,小花、杂色花等品种受到关注,成为发展的热点之一,市场流行品种朝着多花多梗的小花型方向发展。本研究旨在通过配对不同的杂交组合,获得多种类型小花蝴蝶兰优良新品种。选择和利用蝴蝶兰种质资源,通过人工育种的方法配对杂交组合,选育出多个不同性状类型的小花蝴蝶兰新品种。结果表明,通过不同花色配对、香味蝴蝶兰配对、原生种蝴蝶兰配对、大唇瓣蝴蝶兰配对等方式杂交,选育出符合育种目标的小花型蝴蝶兰优良新品种。“汕农迷你香”蝴蝶兰、“汕农玉女”蝴蝶兰通过广东省农作物品种审定委员会评定。

北京城市绿地蝴蝶多样性空间格局及其影响因素

城市化带来的环境变化被公认为生物多样性下降的主要驱动力之一。蝴蝶作为生物多样性的重要组成部分,具有帮助植物传粉、支撑食物链等生态功能和服务价值,是城市环境变化的重要指示者。采用样线法和样点法相结合,于2023年4—9月对北京城区五环路以内47个城市绿地中的蝴蝶多样性进行调查,分析了蝴蝶物种多样性的空间格局及其与环境因子的关系。结果表明:1)共调查到蝴蝶4469头,隶属于5科16属17种,菜粉蝶(Pieris rapae)是最大的优势类群,占总个体数的74.67%,其次是云粉蝶(Pontia edusa)和黄钩蛱蝶(Polygonia c⁃aureum)。2)蝴蝶物种多样性随城市化程度加强而降低,城区外缘样地(四环与五环之间)的蝴蝶物种丰富度、多度及物种多样性指数均最高,不同区域之间的Shannon⁃Wiener多样性指数和Margalef丰富度指数存在显著差异。3)非度量多维尺度分析(non⁃metric multidimensional scaling,NMDS)结果发现不同城市区域的蝴蝶群落相似性较高,进一步的相似性分析(analysis of simlarities,ANOSIM)检验结果显示组间差异性较小(R=-0.012,P>0.05),表明城市绿地的蝴蝶物种组成较为相似。4)三种蝴蝶优势种在不同区域的时间动态存在差异,特别是菜粉蝶在城市中心地区的活跃期早于城市边缘地区。5)冗余分析(redundancy analysis,RDA)结果表明蝴蝶物种多样性与研究样地植物物种总数(P<0.001)和蜜源植物物种数(P<0.001)呈极显著正相关,与样地面积呈显著正相关(P<0.05)。综上所述,不同城市区域的蝴蝶多样性趋于均质化,城市绿地面积和植物多样性是制约蝴蝶物种多样性的重要因素。建议在城市中保留一定比例的城市绿地、扩大蝴蝶生存空间的同时,提高植物多样性,并从不同植物花期时序上进行科学合理的配置,为蝴蝶提供更多的食源,从而达到维持甚至提高蝴蝶物种多样性的目的。

基于Kapur熵与改进蝴蝶优化算法的电力设备红外图像分割模型

电力设备红外图像分割是电力故障诊断的主要手段。针对传统电力设备图像分割方法计算代价高、分割精度差、速度慢的不足,提出改进蝴蝶优化Kapur熵算法对红外图像进行多阈值分割。引入Levy飞行策略改进蝴蝶优化算法IBOA(Improved Butterfly Optimization Algorithm)的位置更新方式,提升算法全局寻优能力;设计高斯混沌变异机制对精英个体进行扰动,提升种群多样性,使算法避免收敛于局部最优。利用基准函数测试IBOA的寻优性能。以Kapur熵作为IBOA的适应度函数,设计基于IBOA和Kapur熵最大化的图像分割方法,并利用三幅经典伯克利图像和一幅核磁共振图像验证了图像分割性能。将改进算法应用于电力设备红外图像分割,证实算法在非均匀背景和噪声干扰下依然能够有效提高红外图像分割的精度和效率,从而保障电力设备故障诊断成功率。

8个蝴蝶兰品种耐旱性评价

[目的]了解不同蝴蝶兰品种的耐旱性,初步探索蝴蝶兰耐旱性的机理,为国内蝴蝶兰选育引种和优质高效栽培提供理论支持。[方法]选取皇贵妃等8个不同品种蝴蝶兰,采用自然失水法进行干旱胁迫处理,于处理第20天分别测量8个品种的对照组和处理组相关指标,包括地上部分鲜重、地下部分鲜重、地上部分干重、地下部分干重、叶绿素含量等指标。[结果]“光芒四射”的萎蔫叶片比为0.42,在这8个品种中最低,且地上鲜重、地上干重、地上干重与地上鲜重比和地下干重与地下鲜重比均大于1,而“红玛瑙”地下鲜重胁迫指数为0.35,地上鲜重、地上干重、叶绿素含量胁迫指数等均远低于其他7个品种。[结论]在同等干旱胁迫下,“光芒四射”较其余品种表现良好的抗逆性,“红玛瑙”耐旱性较差。

培养优质蝴蝶兰七要点

挑选优质壮苗,通过合理的肥水管理和病虫防治,创造适宜的环境条件,使用低温催花处理,就可以得到高品质的蝴蝶兰。

找蝴蝶

下面每行中蝴蝶的排列顺序是有规律的,请你找出这个规律,用线将方块里的蝴蝶与其应在位置连起来。

组织以蝴蝶为主题的跨学科项目式学习

本研究旨在探讨在小学阶段以蝴蝶为主题,组织跨学科项目式学习的实践效果。通过整合科学、美术、语文等多学科知识,引导学生进行观察、实验、创作和社会实践,培养学生的综合能力和素养。研究结果表明,这种学习方式在提升学生知识水平、综合能力以及情感态度方面,具有显著成效。

蝴蝶仿生在现代礼服设计中的应用

仿生服装设计蕴含着丰富的设计内涵,其在服装设计领域的应用极为广泛,深受追求时尚潮流的消费者群体的喜爱。文章旨在探讨蝴蝶仿生设计在现代礼服设计中的应用及其价值。通过文献查阅法、市场调研法和案例分析法,探究了蝴蝶仿生设计的演变过程、文化意涵、美学风格以及如何在现代设计中表现出创新形式。研究认为,蝴蝶仿生设计不仅能够体现礼服设计的魅力和精神文化,还能满足现代人对个性化和自由风格的追求,成为现代礼服设计中的新时尚标杆。

二分图蝴蝶计数研究综述

蝴蝶计数是二分图中一项具有重要理论与实际意义的基础性研究任务,其核心目标是枚举二分图中的蝴蝶数量,这对于二分图网络的结构分析和应用场景至关重要。文章系统梳理了国内外现有的蝴蝶计数算法研究进展,全面深入地分析了各类算法,并根据其特点进行了科学的归类与总结。基于此,结合当前的计数原理,探讨了未来研究的潜在方向,为二分图蝴蝶计数领域提供了新的研究视角和发展路径。

温度与湿度调控在蝴蝶兰温室栽培中的优化实践

本文深入探讨温度与湿度调控在蝴蝶兰温室栽培中的优化实践。系统性地分析蝴蝶兰的生长特性及其对温湿度环境的特殊需求,并着重探讨如何通过优化温湿度调控策略,促进其生长发育、增强抗病虫害能力及提升经济效益。文中详细阐述一系列实践方法,包括智能温湿控制系统的应用、通风与加热策略的灵活调整、基质湿度与灌溉方式的精细管理、光照强度的科学规划及病虫害的绿色防控等,旨在为蝴蝶兰温室栽培提供全面、科学的指导,以实现产量与品质的双重提升。

一道“蝴蝶型”斜率比值问题的多解及推广

本文以一道蝴蝶型斜率定比问题为例,聚焦关键破题,从多个视角提供十种不同的解法,并推广到一般情形.

栽培基质对蝴蝶兰叶片光合特性的影响

不同的栽培基质类型具有不同的物理、化学和生物学特性。该研究以市面上常见的蝴蝶兰栽培基质为原料,通过调控不同比例,以探究不同基质配比组合对蝴蝶兰叶片光合特性的影响。结果表明,使用粗树皮、水苔和进口泥炭作为基质时,蝴蝶兰组培苗在生长过程中具有较高的成活率和较强的生长势,同时具有较好的光合特性。该研究可为蝴蝶兰栽培提供科学依据,对促进蝴蝶兰产业的发展具有重要意义。

一种仿蝴蝶扑翼飞行器的设计和有限元分析

针对现有仿蝴蝶扑翼飞行器自身重量大、飞行效率较低的问题,设计了一种通过舵机驱动的仿生蝴蝶飞行器。通过精简结构、增大迎面面积等措施,以获得更大的升阻比和平均气动升力,并采用有限元仿真分析对此加以验证。研究结果表明:该飞行器以20°仰角飞行时的平均气动升力最大,能够克服自身重力实现扑翼飞行,基本满足在低空、小扰动环境中的飞行需求。

蝴蝶兰新品种汕农幸运女神化肥减量配施生物有机肥研究

以汕头市农业科学研究所自育蝴蝶兰新品种汕农幸运女神为试材,研究在速溶性复合肥减施下配施海藻肥、黄腐酸钾肥2种有机肥模式对蝴蝶兰营养生长和开花性状的影响。结果表明:处理T_(5)(营养生长期黄腐酸钾肥→花多多20-20-20→黄腐酸钾肥→花多多15-20-25循环施用,花芽萌发期黄腐酸钾肥→花多多10-30-20→黄腐酸钾肥→花多多20-20-20循环施用)农艺性状表现最优,花朵总数最多,花朵较大,双梗率和侧分枝率均为最高,始抽梗期、始现蕾期、始花期和盛花期均最短,生产中可选择该施肥模式;处理T_(3)(营养生长期海藻肥→海藻肥→花多多20-20-20→海藻肥→海藻肥→花多多15-20-25循环施用,花芽萌发期海藻肥→海藻肥→花多多10-30-20→海藻肥→海藻肥→花多多20-20-20循环施用)营养生长和开花性状表现较差。说明配施生物有机肥可以促进蝴蝶兰生长和开花,但要注意合理平衡复合肥和有机肥的施用量,以免影响蝴蝶兰的正常生长发育。生产中偏小规格的汕农幸运女神可以选择处理T5的施肥模式。

探索灵魂的深度——以德语音乐剧《伊丽莎白》《蝴蝶梦》和《路德维希二世:国王归来》为例

提及德语音乐剧,中国观众首先想到的可能是米歇尔·昆策和西尔维斯特·里维共同创作的《伊丽莎白》(Elisabeth)。2024年,德语音乐剧《伊丽莎白》与《蝴蝶梦》(Rebecca)先后在上海文化广场以音乐会版本成功演出,另一部德语音乐剧《路德维希二世:国王归来》(Ludwig Ⅱ)也于2024年12月12日至15日迎来中国首秀,以原版卡司和史无前例的65人大型乐队编制惊艳亮相,标志着上海文化广场在深耕德奥音乐剧领域十年后迎来了又一重要里程碑。

不同苗龄蝴蝶兰形态指标与开花性状的相关性研究

以‘16136’蝴蝶兰为试材,采用统计分析法,研究不同苗龄蝴蝶兰形态指标与开花性状的相关性,以期建立一个外观质量鉴定标准,从形态特征预测花朵性状,提前对实生苗进行选择,从而缩短育种周期。结果表明:苗龄6个月的‘16136’蝴蝶兰(T1)长至苗龄12个月(T2)时形态指标、开花性状均没有显著的变化,在T2长至苗龄18个月(T3)时各指标发生了极显著的变化。蝴蝶兰形态指标和开花性状之间有显著的相关性。T1蝴蝶兰的株高、最大叶宽、叶片数与其开花性状有显著相关性;T2蝴蝶兰的最大叶长、最大叶厚、叶片数与其开花性状有显著相关性;T3蝴蝶兰的株高、最大叶长、最大叶宽与其开花性状有显著相关性。因此,蝴蝶兰在不同苗龄催花时,可根据形态指标与开花性状的相关性预测其花横径、花纵径、花梗数、花序长、花梗数等。

蝴蝶兰种质资源生物学性状综合评价

以收集的57份蝴蝶兰种质资源为研究对象,对其23个生物学性状进行调查并分析,明确影响蝴蝶兰种质资源生物学性状综合评价的主要因子,采用层次分析法与K-Means聚类分析方法相结合,建立蝴蝶兰种质资源生物学性状综合评价体系,以期能够较为全面的评价现有种质,对现有种质资源进行分级,为蝴蝶兰种质资源的利用、新品种选育及栽培推广提供参考依据。结果表明:花部形态(C1)是蝴蝶兰综合性状评价的主要因子,花色所占比重最大,花梗形态(C2)次之,植株形态(C3)权重最低;综合评价得分最高的是‘光芒四射’(得分4.2706);花部形态评价得分最高的是‘招财猫’和‘光芒四射’(得分2.5010),植株形态得分最高的是‘龙树枫叶’(得分0.7472),花梗形态得分最高的是‘1713’(得分1.1554);根据评价得分将57份种质分为4个等级,其中优秀等级9个,占比15.79%;良好18个,占比31.58%;中等20个,占比35.09%;及格10个,占比17.54%。

基于改进蝴蝶搜索算法的DGPS整周模糊度快速解算

为了快速准确地解算差分全球定位系统(DGPS)整周模糊度,提出了一种改进蝴蝶搜索算法(IBOA)求解整周模糊度。首先在蝴蝶优化算法(BOA)的香味系数中加入一个自适应权重,弥补BOA算法觅食行为中较弱的搜索能力;其次使用动态切换概率权衡BOA算法中全局搜索与局部搜索的比例;最后在全局搜索和局部搜索阶段引入新的迭代位置更新策略,提升了算法全局搜索能力和跳出局部最优能力。与最小二乘模糊度降相关平差算法(LAMBDA)算法进行1000个历元数据的解算对比实验,结果表明所提算法的平均搜索成功率比LAMBDA算法提高了5.07%。

蝴蝶优化算法对大青杨生长速率预测模型的改进

为提高大青杨生长速率的预测精度,提出了一种基于改进的蝴蝶优化算法(improved butterfly optimization algorithm, IBOA)与径向基函数(radial basis function, RBF)神经网络结合的预测木材材性方法。通过使用佳点集法对标准蝴蝶算法中的种群进行初始化,将自适应切换频率和Levy飞行相结合进一步优化人工蝴蝶算法。构建出了新的IBOA-RBF神经网络木材材性预测模型,将得到的结果与其他几种算法优化的RBF神经网络预测结果进行对比。结果表明:基于IBOA-RBF神经网络模型预测效果最好,收敛速度从37步降低到了23步,预测结果误差达到了5.72%,预测精度最高。可见,对蝴蝶算法的改进是可行的,且对相关人员定向培养大青杨起到较大的帮助。