基于渐进式生成对抗网络的农作物病虫害细粒度分类

随着深度学习应用的普及和飞速发展,基于深度学习的图像识别方法广泛应用于农作物病虫害领域,但大部分的神经网络重视识别准确率的提高,却忽略神经网络庞大的参数计算量。为解决这个问题,基于渐进式生成对抗网络判别器模型和卷积注意力模块,提出一种改进的渐进式生成对抗网络判别器CPDM网络模型对农作物病虫害进行识别。通过对渐进式生成对抗网络判别器网络结构的调整,采用均衡学习率、像素级特征向量归一化和卷积注意力模块增强CPDM网络模型的特征提取能力,提高对真实图片的识别准确率。试验在PlantVillage数据集上进行,将该模型与VGG16、VGG19和ResNet18进行比较,得到TOP-1准确率分别为99.06%、96.50%、96.65%、98.86%,分别提高2.56%、2.41%、0.2%,且参数量仅为8.2 M。试验证明提出的CPDM网络模型满足在保证分类准确率的基础上,有效控制神经网络参数计算量的目的。

基于空洞卷积神经网络的红壤有机质含量预测研究

土壤有机质(SOM)含量是衡量土壤肥力的重要指标之一,从高光谱遥感图像中有效预测SOM含量具有重要意义。传统的机器学习方法需要复杂的特征工程且精度不高,而以卷积神经网络(CNN)为代表的深度学习方法在土壤高光谱领域研究较少,且对小样本数据建模精度较差,光谱数据的空间特征提取不足。因此,提出了一种使用通道注意力机制的一维空洞卷积网络模型(SE-DCNN)。以广西国有黄冕林场和国有雅长林场采集的207个土壤样本为研究对象,对比分析了3种机器学习方法和4种深度学习方法在不同光谱预处理下的建模效果。结果表明,SE-DCNN模型因为使用了空洞卷积和通道注意力机制,扩大感受野并提取多尺度特征,有较好的建模精确度和泛化拟合能力。最佳预测模型是基于S-G降噪(SGD)和一阶微分(DR)的光谱预处理方式建立的SE-DCNN模型,验证集的决定系数(R^(2))为0.971,均方根误差(RMSE)为2.042 g·kg^(-1),相对分析误差(RPD)为5.273。因此,使用SE-DCNN能够对广西林地红壤有机质含量进行准确预测。

工程教育认证背景下的网络工程专业课程建设

针对目前网络工程专业在人才培养过程中存在的一系列影响专业人才培养质量的问题,剖析问题产生的原因,提出分阶段、分层次螺旋上升的“融合—贯通—支撑”工程能力培养链模式,从构建基于目标导向、产学融合的“三级联动”网络工程专业课程体系,运用基于CDIO的“项目贯通、任务驱动”的混合式教学模式重构支撑“课证融通”的实践教学体系,最后介绍课程建设路径,旨在进一步提升网络工程专业人才培养质量。

基于高光谱分析技术的桉树叶片黄化识别

桉树黄化病是一种较特殊的生理性病害,存在一定的突发性和随机性,及时发现并补充养分可大幅减少病害带来的损失。采集桉树黄化叶片、未发病叶片和正常叶片,采用高光谱仪测定不同叶片的光谱特征,基于偏最小二乘法判别分析(Partial Least Squares Discriminant Analysis,PLS-DA)和正交偏最小二乘法判别分析(Orthogonal Partial Least Squares Dis-criminant Analysis,OPLS-DA)方法,分别建立判别分析模型,对比模型判别效果。结果表明,不同叶片光谱反射曲线呈相同趋势,反射率差异明显,差异较大的波段主要为近红外波段800~1260、1400~1720和2000~2400 nm,受病害影响叶片的原始光谱反射率明显高于正常叶片;对数变换可在一定程度上减少光谱数据冗余量,突出差异;两种线性判别分析方法均能识别潜在黄化叶片,Log-OPLS-DA的判别效果更好,模型R2为0.91,RMSE为0.203。高光谱分析技术结合OPLS-DA对桉树黄化叶片具有一定的预测和识别潜力。

基于指数平滑的农产品价格预测大数据平台设计

文中针对庞杂的农产品市场价格信息,设计了基于指数平滑的农产品价格大数据平台,通过构建Hadoop、Hive和Spark大数据框架,在Spark-SQL内完成了农产品价格信息的数据清洗工作;并利用改进的指数平滑法模型,实现了农产品价格预测功能;借助SpringMVC、Ajax、Echarts等技术实现了农产品价格数据统计、分析、预测等功能的图形化显示。数据平台的应用在帮助用户直观准确地获取农产品价格信息、分析农产品价格发展趋势、预判农产品的市场前景、规划农业种植等方面均具有较为重要的参考价值和现实意义。

改进时间卷积网络的红壤有机质高光谱预测模型

针对现有卷积神经网络土壤有机质(SOM)预测模型用在小样本数据集存在建模效果差,预测精度不够高等问题,为更加精准预测土壤SOM含量,以广西国有黄冕林场和国有雅长林场采集的206个土壤样品为研究对象,提出了一种改进时间卷积网络(SATCN)的红壤有机质高光谱预测模型。对土壤样品进行Savitaky-Golay(SG)平滑以及一阶微分(1DR)、二阶微分(2DR)、标准正态变量(SNV)和多元散射校正(MSC)四种变换,对比分析长短记忆网络(LSTM)、偏最小二乘回归(PLSR)和支持向量机(SVM)在不同光谱预处理下的建模效果,结果表明,采用SG处理后的光谱一阶微分预处理方法,建模效果最好;在时间卷积网络(TCN)架构上,采用浅层网络结构,在TCN残差结构中加入自注意力层,提高模型特征学习能力;每个卷积核权重加入L2正则化,防止过拟合;选取一阶微分作为光谱预处理,建立ResNet-13、VGGNet-7、时间卷积网络(TCN)和改进时间卷积网络(SATCN)四种模型,对比分析四种模型建模效果,以及SATCN模型在不同网络深度下模型建模效果。结果表明,在一阶微分光谱预处理的情况下,浅层SATCN模型建模效果优于深层模型;SATCN模型中的自注意力残差结构,不仅能够强化光谱序列重要特征,模型特征学习能力和预测精度也有显著提高。相比于CNN、TCN等建模方法,提出的SATCN模型建模效果最好,拥有更高的精确度和极好的模型估测能力,验证集的决定系数(R^(2))为0.943,均方根误差(RMSE)为3.042 g·kg^(-1),相对分析误差(RPD)为4.273。综上所述,SOM含量的最佳预测模型是采用SG平滑后一阶微分光谱预处理基础上建立的SATCN预测模型,对广西林地土壤有机质含量进行更加了精准预测。

基于改进U-Net的糖尿病视网膜渗出物分割

为解决当前深度分割模型对糖尿病视网膜病变渗出物区域精准分割的问题,提出一种基于改进U-Net的糖尿病视网膜渗出物分割方法。重构编码端的特征提取器,以ResNet50预训练模型作为特征提取器,提升模型对低维特征的学习能力;结合注意力机制优化解码端上采样过程,缓解卷积特征丢失的问题,提高模型对病灶特征通道权重的学习能力;在模型解码端构造多特征尺度的融合,丰富不同尺度特征的语义信息。利用IDRID数据集和DIARETDB1数据集进行训练,训练采用Focal loss焦点损失函数,模型的特异性、灵敏度、精准率和F1-Score分别达到0.973、0.982、0.971和0.875,Dice系数达到了0.984,与其它先进算法相比,该算法分割性能较优。

基于边缘计算的多授权属性加密方案

传统云存储下属性加密通常在云端与用户直接交流,并且由单一授权机构处理密钥与数据信息,为此提出一种应用在边缘环境下的多授权属性加密方案。方案中的访问矩阵由线性秘密共享构建,将边缘平台作为中间节点,用椭圆曲线密码体制下的简单标量乘法替代属性加密中的双线性计算,通过多授权中心分摊属性管理,直接减少单个授权机构的密钥托管与局部失控问题。理论功能分析与实验结果表明,该方案在可行性与安全性上均优于传统同类算法,有效降低了用户在访问控制中的计算开销。

模块化自动注浆站在工程项目中的应用

模块化自动注浆站在多个注浆工程项目中得到了应用。模块化、可重复使用的设备提高了注浆站的建设速度,节省了注浆站的基建时间,满足环保要求。模块化自动注浆站通过视频监测系统实时监测重点场所的工况,改善了注浆站工作人员的工作环境,降低了工作人员的劳动强度。注浆控制系统根据用户设定好的浆液配方控制设备自动制浆、自动注浆,减少了注浆站工作人员数量,解决了浆液质量不稳定的问题,提高了制浆速度,提高了生产效率,降低了生产成本,取得了较好的经济效益。

浅析金属类骨科植入性医疗器械替代物留样的风险控制

在植入性医疗器械的质量管理中,产品留样是上市后监管的重要质量追溯措施,是基于该类产品的特性提出的,符合产品上市后质量持续监测的要求。本文基于《医疗器械监督管理条例》《医疗器械生产监督管理办法》等法规文件要求,分析了金属类骨科植入性医疗器械产品替代物留样的可能性风险,并探索性地提出控制措施,旨在为相关企业开展替代物留样提供参考。

大数据环境下现代企业财务管理探究

大数据环境下,现代企业财务管理工作的落实,一方面要引入先进的技术,另一方面也需要从管理人员和财务管理基层人员的角度入手,转变思想观念应用创新性的工作。方法,适应大数据环境下的企业财务管理。工作要求,对于管理者来说,大数据环境下的现代企业财务管理也更强调个性化和针对性力求解决管理中的问题,体现大数据技术的作用。通过本文分析可知,大数据环境下的现代企业财务管理工作在开展时,应当加大数据安全管理力度,提升数据分析准确性,创新财务管理模式,为提升大数据环境下的现代企业财务管理工作质量提供支持。

基于物联网的智能家居远程无线监控系统设计

基于ARM920T内核的S3C2440、嵌入式Web服务、QT技术、无线组网技术,设计了智能家居监控系统,系统由智能家居主机、ZigBee/Wi-Fi无线传感控制网络、智能家居客户端软件组成。系统完成了智能家居主机的硬件和软件设计:在ARM平台上移植嵌入式Linux操作系统;使用gSOAP工具建立嵌入式Web服务;配置USB转串口驱动、无线Wi-Fi网卡驱动;组建ZigBee无线传感控制网络,完成对协调器节点以及终端节点的程序设计,制定了数据通信协议;使用QT技术设计客户端程序。最后,重点测试ZigBee网络的建立、终端节点入网和传感器节点数据传输。测试结果表明网络中的传感器节点能够将检测的信息传送到协调器中,智能家居客户端软件能够通过智能家居主机完成对家居环境的远程监测和控制。

TD2000/600型液压顶驱式钻机设计及应用

针对目前国内煤矿采用转盘钻机施工钻孔效率低、事故处理手段受限等缺陷,研制了基于电液控制技术的TD2000/600型液压顶部驱动钻机,该钻机在安徽信湖煤矿的实践应用证明:其完全满足实际施工要求,相比原有钻盘转机,具有加尺方便、转矩大、转矩和转速易于调节、处理事故能力强的特点;该钻机适合快速拼装,适合野外工作环境。

微内核结构嵌入式实时操作系统的研究与设计

分析了微内核结构在设计嵌入式实时操作系统时的优点,设计了一个微内核结构的嵌入式实时操作系统,整个系统内核由任务管理、任务通信、时钟管理、中断管理、内存管理等模块组成.内核采用抢占式调度和分时调度相结合的调度策略,以及基于查表法的优先级队列管理,使得系统在进行任务调度时能快速的找到所要调度的任务,满足实时性的要求.内核提供多种通信方式,并对控制临界资源访问的信号量进行了特别的设计,便于任务在必要的时候进行优先级继承,很好地解决了抢占式嵌入式操作系统中普遍存在的优先级反转问题.最后,在基于ARM处理器的EL-ARM-830硬件平台,给出了系统的实现.

面向物联网的智能家居系统设计

为了实现家庭设施的智能化控制,提出了应用物联网技术的智能家居系统设计方法,综合运用计算机网络、无线遥控、视频监控、视频编码与传输、电器控制等技术,以工控PC主板为核心,插入视频采集卡,应用设计的计算机软件进行MPEG4编码实现了视频录像功能,再将编码后的数据传送到网络或手机上,实现了远程视频监控。采用STC89C51单片机,将无线接收模块、无线发射模块、电话模块连接起来,并通过串口与PC主板连接,从而实现了报警信息采集、智能家居控制功能。通过协议转发器,将无线控制信号转发为红外控制信号,实现了对空调、电视等设备的控制,达到防盗监控、视频录像、远程视频监控、远程控制等诸多功能。

197份国产普通化妆品备案技术核查报告回顾性分析

本文以2022年甘肃省收到的化妆品备案技术核查资料为样本,统计并分析了197份国产普通化妆品备案技术核查报告中资料申报、化妆品安全评估报告、化妆品标签等方面出现的问题,详细列举了化妆品备案中常见问题表现,分析了问题产生的原因,并针对存在问题较多的方面提出了相应的对策和建议,以期为产品备案人及监管部门提供参考。

智能灌溉系统的无线传感器网络设计

针对农业灌溉中的水资源浪费问题,设计了用于农业智能灌溉的无线传感器网络系统。该系统采用PEGASIS协议中的分群路由思想将整个网络细化为多个子网路。各网络由子节点、汇聚节点和主节点构成,节点间通信采用时分多址(TDMA)通信协议,使用功耗等级划分方式进行联网和组网。节点设计引入了单片机AT89S52、RF芯片CC1101等硬件平台。系统实现了数据采集、传感器组网、数据无线传输、网络数据管理和监控等功能,实测结果验证了该设计的可行性和有效性,它能为智能精准灌溉提供平台。

移动跨域单点登录系统设计

通过分析单点登录技术在移动电子商务中的重要性和单点登录技术的实现原理,提出了适用于移动环境的跨域单点登录系统整体架构。针对移动设备运算能力有限以及移动网络的不稳定性,提出了改进的基于公钥基础设施PKI的数据加密、数字签名和分布式认证技术,实现了移动用户的域内认证和跨域认证。最后,在上述分析和研究基础上,使用基于JAX-WS模型的Web服务、Oracle9i数据库和Bouncy Castle轻量级API中的基于RSA的公钥算法,在J2ME和JavaEE5.0平台下对移动跨域单点登录系统进行了具体设计,并进行了测试。

无线传感器网络轻量级数据加密机制设计

针对无线传感器网络处理能力、存储空间、能量等有限的特点,设计了轻量级数据加密机制。该机制对RC6算法进行了改进,添加了"对称层"运算,使改进后的RC6算法在运算工作量变化不大的情况下,硬件实现更加容易,硬件资源消耗更小。为进一步提高密文的安全性与数据加密强度,使用双密钥对明文进行两级加密,并引入了随机密钥管理机制,使网络节点每次加密时都能使用不同的密钥,提高了密钥的安全性。数据加密机制还使用了节点ID认证、带有身份标识的密钥池认证等多种安全认证机制来阻止非法节点的接入。实验基于低功耗Cortex-M3内核的控制芯片搭建无线传感器网络节点硬件平台,设计了通信协议,并在硬件平台上移植与实现了该机制。实验结果表明,该加密机制能够很好地在低功耗平台上运行。

面向大类培养的网络工程专业人才培养模式探讨

为进一步适应高等教育综合改革与发展需要,深化人才培养模式改革,提高人才培养质量,针对桂林理工大学网络工程专业人才培养在课堂教学、课程考核方式、实践教学、教师教学水平、教学激励机制等方面存在的问题,探讨了面向大类培养的人才培养模式,给出网络工程专业人才培养的课程模块,并探讨了人才培养改革规划。该方案密切联系学校实际,具有很强的针对性和可操作性,对提高学校网络工程专业人才培养质量提供了一些新思路。