基于深度学习的咖啡果实成熟度检测方法

针对目前咖啡果实的成熟度主要依赖人工判断且果实相互遮挡导致识别难度大的问题,文章提出一种改进的YOLOv8模型的咖啡果实成熟度检测方法。首先,在Backbone端使用iRMB(Inverted Residual Mobile Block)混合网络模块替换C2f(CSP Bottleneck with 2 Convolutions),增强模型特征表示能力;其次,引入BiFormer注意力机制,增强对遮挡和小目标果实的检测能力,更换CARAFE(Content-Aware ReAssembly of Features)上采样算子,拓宽感受视野;最后,引入Wise-IOU损失函数,加速模型收敛。经验证,相比于原算法,改进算法的精确率、召回率、平均精确率分别提升了6.1百分点、1.0百分点、2.9百分点。研究结果表明,改进的YOLOv8模型可以为咖啡果实的成熟度检测提供有效参考。

基于坐标注意力机制与Focal-EIOU的茶叶叶片病害检测

针对复杂自然环境中茶叶病害的检测问题,提出一种创新的检测模型,旨在为茶叶病害的精确识别提供有力支持。模型设计中,增加了小目标检测层,提升了对微小目标的检测;引入了CA(CoordAttention)注意力机制,增强模型对细节信息的捕捉能力;采用Focal-EIOU损失函数进一步优化算法模型;替换主干网络MobilevitV2,提升了模型的性能。实验结果表明,在同等条件下,与YOLOv8n原模型相比,本研究提出的优化算法实现了平均精度均值3.5百分点的提升,准确率达到91.6%。这些改进措施有效地提高了茶叶病害检测的准确率,而且为茶叶病害检测提供了坚实的理论基础和技术支撑。

智慧农业网络安全问题的研究与实现

智慧农业逐渐成为现代农业主要经营方式,它利用互联网手段实时采集过程数据,使数据成为助力智慧农业发展的主要驱动力量。随着互联网、大数据等与农业不断融合,网络安全问题层出不穷,影响着我国智慧农业的发展进程。为保障智慧农业的网络安全问题,采取相应的防御措施尤为重要。本文基于智慧农业的发展现状,分析了智慧农业面临的主要网络风险,并提出了相应的防御措施,以期为解决我国智慧农业的网络安全问题提供有益参考。

基于改进YOLOv7的复杂环境下苹果目标检测

采摘机器人在不稳定光照、果实多样性和树叶遮挡等复杂自然环境下识别苹果时,检测模型难以捕获关键特征,导致采摘效率和准确性较低.提出基于YOLOv7模型的针对复杂场景下苹果目标检测的改进算法.通过限制对比度自适应直方图均衡化算法增强苹果图像对比度,以减少背景干扰,增强目标轮廓清晰度;提出多尺度混合自适应注意力机制,通过特征解构与重构,协同整合空间和通道维度的注意力导向,优化多层次特征的长短距离建模,增强模型对苹果特征的提取能力与抗背景干扰能力;引入全维度动态卷积,通过精细化的注意力机制优化特征选择过程;增加检测头个数,解决小目标检测问题;采用Meta-ACON激活函数,优化特征提取过程中的关注度分配.结果表明,改进后的YOLOv7模型对苹果的平均检测准确率和召回率分别为85.7%、87.0%,相比于Faster R-CNN、SSD、YOLOv5、YOLOv7,平均检测精度分别提高了15.2、7.5、4.5、2.5个百分比,平均召回率分别提高了13.7、6.5、3.6、1.3个百分比.模型效果表现优异,为苹果生长监测及机械摘果研究提供了坚实的技术支撑.

基于Logistic增长神经网络模型的软件测试方法

软件可靠性评估性能直接影响软件测试的工作量,本文针对软件测试工作中的故障检测和校正处理问题,提出一种基于Logistic增长神经网络的软件测试方法。该方法考虑到软件工程的多样性,利用Logistic增长曲线构建神经网络模型完成故障检测,并结合指数分布校正时间完成故障校正过程。通过两组真实失效数据集(Ohba与Wood)的试验,将所提方法与现有的软件可靠性增长模型(software reliability growth model,SRGM)进行了比较。结果显示Logistic增长神经网络模型的模型拟合效果最优,表现出了更好的软件可靠性评估性能及模型适应性。

基于层次交互动态注意力与序列学习的图像超分辨率重建

针对图像超分辨率中网络关注度不足、模块间协同性弱和深层特征表征消失等问题,提出了一种结合层次交互动态注意力与序列学习单元的多级残差聚合超分辨率重建模型。模型采用多层次特征融合与跳跃连接的网络结构,结合不同层次的特征,捕获从低到高的不同级别的信息,生成更丰富和准确的表征。模块里通过残差连接避免梯度消失,实现深度网络的平滑损失空间和灵活增加。提出动态层次融合注意力模块动态计算各个特征的重要性权重,进行有选择性的特征融合,并通过序列学习单元捕获更长范围的上下文信息。提出多尺度特征融合模块将不同感受野的特征信息提取融合,以挖掘更深层的特征表示。模块尾部引入轻量化无参注意力机制自适应加权特征图,恢复图像高频细节。实验结果表明,相较于主流算法,提出的算法在各种公开测试集(Set5、Set14、BSD100、Urban100、Manga109)上进行3倍超分辨率重建评估,平均峰值信噪比提升约0.47dB,平均结构相似性提升约0.0068。且在遥感图像超分辨率重建方面展示出实际应用潜力。证明其在图像超分辨率重建方面的优越性。

基于随机森林优化的神经网络算法在冬小麦产量预测中的应用研究

小麦产业涉及国家粮食安全和民生问题,通过对小麦产量进行科学准确的预测,对农业经济的发展、制定粮食进出口计划和确保国家粮食安全有重要意义。使用相关性分析遥感参数与产量之间的相关性,通过随机森林算法对特征变量进行重要性评价,剔除对目标相关性无关或影响较小的特征变量,最后,采用BP神经网络对产量进行预测。结果表明:归一化植被指数(Normalized Difference Vegetation Index,NDVI)在天水市整个冬小麦生育期内都与产量呈正相关关系;相对湿度、NDVI、最低温度、土壤湿度和辐照度为小麦产量预测的重要影响因子;与未进行特征变量筛选的情况相比,冬小麦产量预测的精准度显著提升,可以满足产量预测的精度要求,为相关的农业部门提供可靠的农情信息,为制定粮食政策与组织粮食生产提供参考依据。

基于改进的背景模型的图像识别算法研究

当图像亮度不均匀、对比度低时,提取图像前景较困难。为此,提出一种图像分割方法,结合正弦基函数和绝对值距离测度构建背景模型,依据优化理论和迭代法求解背景模型,通过比较背景模型中各像素点亮度与实际图像中各像素点亮度来判别各像素点是背景还是前景。为应对图像亮度不均匀的情况,在图像分割前对图像进行分块,在分块图像中依据背景模型或相邻分块背景相似度进行图像分割。实验结果表明,在普适性方面,相对于经典的模糊C均值法和OTSU法,该方法的分割误差小,尤其是对亮度不均匀和对比度低的图像;在掌纹图像分割应用方面,与迭代线跟踪法和模糊粗糙集法相比,该方法的错误率低、信噪比高、处理时间短。最后将提出的分割算法应用在人脸识别上,实验结果表明了该算法的先进性。

大数据中基于熵加权的稀疏分数特征选择聚类算法

为了提高大数据统计及分析的效率,有必要对数据集合进行聚类,以减少数据集合维度,并去掉相似数据冗余。采用熵加权和稀疏分数特征选择相结合,一方面对异构数据进行局部结构划分,降低数据维度,对局部结构的特征重要性标记并排序,提高聚类精度,另一方面,提高聚类稳定性。实验证明,该方法对不同种类的大数据聚类具有较强的适用性。

基于多通道融合卷积的联邦学习入侵检测模型

随着新一代信息技术向各行业融合渗透,经济社会数字化转型迫在眉睫。近年来,随着农业4.0时代的到来,农业领域也面临着新的机遇和挑战,农业物联网的大规模部署在带来诸多便利的同时,网络安全问题也随之出现。传统入侵检测设备无法有效应对各类未知攻击,而数据孤岛现象及数据隐私保护需求更是加剧了这一挑战,为此,文中创新性地提出了一种基于多通道融合卷积的联邦学习农业物联网入侵检测模型,旨在解决数据孤岛与数据隐私保护之间的矛盾,同时提高模型的准确率。模型的数据处理模块采用生成对抗网络对欠采样数据进行扩充,数据分析模块采用横向联邦学习机制,服务端选用联邦平均算法,客户端采用一维多通道融合卷积网络,利用多个不同尺寸的卷积核对同一段数据进行处理,捕捉不同尺度下的特征信息,再将这些特征进行融合,有效保留流量关键特征。实验结果表明,该模型在CIC-IDS2017数据集上可以实现98%的精度,并在初始阶段快速收敛,经过10轮训练后,其趋于稳定,达到99.72%的准确率和F1分数。

基于深度学习的农业病害图像识别的研究

随着深度学习技术在图像识别任务中的不断发展与成熟,其算法逐渐被应用于农业病虫害的识别中,并取得较好的效果。但是,农业病害图像的识别比农业病虫害的识别更具有挑战性。因此,将ResNet、BotNet、CotNet作为Baseline,首先,通过引入通道注意力机制、MHSA模块和Contextual Transformer Networks模块相结合以改进网络模型结构,使得改进后的网络模型可以更好地提取图像的全局特征信息和局部特征信息,提高网络模型的特征表达能力;其次,将正交投影损失函数与传统交叉熵损失函数相结合,降低图像分类网络模型在农业病害数据集上在训练过程中标签噪音等不利因素的干扰,以达到优化农业病害识别训练过程和结果。最终通过多组实验证明,Baseline模型的改进与训练过程的优化,可以有效提高模型在农业病害数据集上的分类的准确率和鲁棒性并且网络模型参数量和计算量减少,使得改进和优化后的农业病害识别模型可以更适用于实际的农作物病害识别工作中去,为农作物病害处理助力、为智慧农业发展赋能。

基于CBAM注意力和聚合-分发机制的水稻病害检测

为了实现对水稻病害的精准检测,文章基于YOLOv8n模型(You Only Look Once version 8 nano)提出了一个全新的改进模型YOLO-Rice。该模型通过3项关键的技术创新,提升了对水稻叶片和稻穗病害的检测精度。首先模型在骨干网络中引入CBAM(Convolutional Block Attention Module)卷积注意力机制;其次模型采用Gold-YOLO的GD(Gather-and-Distribute)机制,在模型的颈部进行特征融合;最后更换了传统的损失函数,采用WIoU作为新的损失函数。通过上述改进,YOLO-Rice模型在平均精度均值(mAP 50%)上实现了3.4百分点的显著提升,最终达到了96.0%的准确率,充分证明了YOLO-Rice模型在水稻病害检测任务中的有效性。

基于Prophet-LightGBM的PM2.5浓度预测模型

近年来,PM2.5污染问题日益突出,对人们的身体健康和环境质量造成了严重影响,建立准确的PM2.5浓度预测模型对于污染防治和空气质量管理具有重要意义。针对PM2.5时间序列的非线性、高噪声、不平稳特征提出一种将Prophet模型和LightGBM模型相结合的组合模型。为了验证模型的有效性,以兰州市PM2.5浓度数据为例,对比分析了Prophet-LightGBM模型和其他4种预测模型及其在不同季节下的预测效果。结果表明,Prophet-LightGBM模型相较于对比模型能够更准确地预测PM2.5浓度的变化趋势,RMSE值达6.557,MAE值达4.543,MAPE值达14.344%,在夏季和秋季的预测准确度和稳定性方面表现出更优异的性能,RMSE值最优时达3.155,MAE值达2.169,MAPE值达9.4%。

基于混合蛙跳算法的K-mediods聚类挖掘与并行优化

为了降低K-mediods聚类算法的误差并提高并行优化的性能,将混合蛙跳算法运用于聚类和并行优化过程。在K-mediods聚类过程中,将K-mediods与聚类簇思想相结合,对各个聚类簇进行混合蛙跳算法优化,从而提高了大规模数据样本聚类的效率。针对多个聚类执行节点并行完成大规模样本K-mediods聚类时,混合蛙跳算法有效提高了加速比。实验证明,相比于普通的K-mediods聚类,基于混合蛙跳算法的K-mediods聚类优势明显,且处理大规模样本的加速比性能更优。

基于词条与语意差异度量的文档聚类算法

已有的文本聚类算法大多基于一般的相似性度量而忽略了语义内容,对此提出一种基于最大化文本判别信息的文本聚类算法。首先,分别分析词条对其类簇与其他类簇的判别信息,并且将数据集从输入空间转换至差异分数矩阵空间;然后,设计了一个贪婪算法来筛选矩阵每行的低分数词条;最终,采用最大似然估计对文本差别信息进行平滑处理。仿真实验结果表明,所提方法的文档聚类质量优于其他分层与单层聚类算法,并且具有较好的可解释性与收敛性。

“大学计算机基础”课程与案例教学法

"大学计算机基础"是一门实用性非常强的课程。本文将案例教学法应用于"大学生计算机基础"课程中,并对案例教学法在课程中的具体实施及实施时所应注意的问题进行了研究。实践表明,该教学方法能够提高学生的学习兴趣,培养学生的动手和创新能力,提高教学质量,取得了很好的教学效果。

基于支持向量机算法的葡萄酒质量检测模型

随着我国经济的不断发展,葡萄酒作为一种悦人悦己的生活媒介已经登上大众餐桌。然而,葡萄酒的质量检测仍以品酒师品尝为主,已不能满足规模化、智能化的食品工业发展需求。为此,基于支持向量机算法对葡萄酒理化指标进行建模,利用R语言实现Box-plot法对异常值进行处理,同时对RBF核的支持向量机参数进行优化,最终得到一个精度达到96.46%的葡萄酒质量检测模型,为葡萄酒的质量控制提供了一条行之有效的途径。

物联网技术在智慧农业中的应用

农业是支撑国民经济建设与发展的基础产业。物联网的发展迅速,在各个领域的应用也越来越广泛。本文从物联网的基础结构入手,介绍了物联网的三层架构,然后针对物联网中应用广泛的射频识别技术、无线传感技术、云计算技术、人工智能技术进行说明,重点讲述物联网技术在农林牧渔业中的应用。最后,根据当前的应用情况,对未来物联网在智慧农业中的应用做出展望。

基于模糊相似优先比法的草坪草引种土壤指标的相似性分析

【目的】为了提高草坪草引种成功率,探究草坪草引种中土壤因素的作用.【方法】选取日本福冈地区的半细叶结缕草为草坪草的引种源,选择土壤中的有机质、全氮、全磷、全钾和pH 5个指标作为相似比因素,以引种相似论为理论依据,利用基于欧氏距离的模糊相似优先比法对日本福冈和国内5个城市的土壤指标作相似性分析.【结果】模糊相似优先比法在草坪草引种土壤相似性分析问题上,能较好地体现引种源地区和引种地区土壤的相似度.【结论】模糊相似优先比法可为草坪草引种提供辅助决策.

基于开源J2EE框架的高校实验教学管理系统研究

依据高等院校实验教学管理的应用需求,在分析开源框架体系结构的基础上,通过整合Struts、Spring和Hibernate,利用分层解耦、框架管理层次的思想构建了一个基于开源J2EE的应用架构,并据此架构开发了高校实验教学管理系统。系统可靠性高,安全性好,可扩展性和可维护性强,能有效提高高校实验教学管理和服务效率。