基于改进YOLOv5算法的钢铁表面缺陷检测

根据以往钢铁表面缺陷检测技术的检测效能较低、准确性低的情况,提出一种改进YOLOv5s的钢材表面缺陷检测算法。主要改进为:加入坐标注意力机制(coordinate attention,CA)的空洞空间卷积池化金字塔(atrous spatial pyramid pooling,ASPP),扩大模型感受野和多尺度感知能力的同时能更好地获取特征位置信息;加入改进的选择性内核注意力机制(selective kernel attention,SK),使模型能更好地利用特征图中的频率信息,提升模型的表达能力;将损失函数替换为SIoU(SCYLLA-IoU),提升模型性能的同时加快模型的收敛。实验数据表明,改进的YOLOv5s网络模型在NEU-DET数据集上的mAP(mean average precision)值为78.13%,相比原网络模型提高了2.85%。改进的模型具有良好的检测型性能的同时检测速度为103.9 frame/s,能够满足实际应用场景中钢材表面缺陷实时检测的需求。

采用双支路和Transformer的视杯视盘分割方法

视网膜血管复杂且背景与视杯视盘区域相似,是造成视杯视盘分割精度不高的原因。为了更加准确地分割视杯视盘,设计了一种具有双支路特征融合的分割网络。网络主支使用Transformer对特征进行提取,弥补了卷积运算在建立远程关系方面存在的不足。采用多个模块来融合浅层空间特征与高级语义特征:尺度感知-特征融合模块(SCA-FFM)用于从高层次特征中收集视盘和视杯的语义和位置信息;识别模块(IM)利用注意力机制减少低层次特征中存在的错误信息和噪声,增强空间细节特征的提取;使用图卷积域-特征融合模块(GCD-FFM)将高级语义特征和低级特征进行融合,使特征图同时具有全局和局部信息。对比实验表明,本文方法表现出更好的分割效果,且具备良好的泛化能力。

基于加权感受野和跨层融合的遥感小目标检测

针对遥感图像中小目标特征易丢失、易受背景噪声影响和定位难的问题,本文对YOLOX-S目标检测模型进行改进。使用二维离散余弦变换对CBAM注意力模块进行改进并加入到主干网络当中,提高网络对小目标的关注度;其次提出一种加权多重感受野空间金字塔池化模块,提升模型对多尺度目标尤其是小尺度目标的感知能力;采用跨层特征融合的思想,提出一种跨层注意力融合模块,使深层结构中尽可能保留更多的小目标特征;最后使用EIoU损失加强对小目标的定位能力。由大量实验分析可知,在RSOD数据集上,改进模型的APs值相对于基准模型提高了5.1%,在DIOR数据集上提高了2.4%,参数量仅增加了1.01 M,检测速度达到93.6 fps,满足实时性的检测要求。此外,相对于当前最新的目标检测模型,本文改进模型也具有一定优势。

一种解决大规模数据集问题的核主成分分析算法

提出一种大规模数据集求解核主成分的计算方法.首先使用Gram矩阵生成一个Gram-power矩阵,根据线性代数的理论可知,新形成的矩阵和原先的Gram矩阵具有相同的特征向量.因此,可以把Gram矩阵的每一列看成核空间迭代算法的输入样本,这样,无须使用特征分解即可迭代地计算出核主成分.该算法的空间复杂度只有O(m);在大规模数据集的情况下,时间复杂度也降低为O(pkm).实验结果表明了所提出算法的有效性.更为重要的是,在大规模数据集的情况下,当传统的特征分解技术无法使用时,该方法仍然可以提取非线性特征.

仓储小麦隐蔽性害虫的检测模型及算法

粮食在存储过程中极易发生虫蚀现象,因此需要一种快速高效的检测手段来检测粮食是否染虫。结合机器学习和生物光子学的相关理论,分别测量正常和含虫小麦的自发光子数,然后提取8个统计特征和13个直方图特征,分别采用线性判别分析LDA和二次辨别分析QDA算法对正常小麦和含虫小麦进行识别,同时针对小样本情况下协方差矩阵奇异性问题,引入正则化判别分析RDA方法,对QDA算法进行优化,提高分类正确率。实验结果证实了所提方法的有效性。

使用迭代方法求解核主成分分析

核主成分分析方法是使用核方法将经典的线性算法主成分分析推广到高维空间,用来处理复杂非线性数据的一种常用的特征提取算法,该算法首先在高维空间中计算所有样本之间的核矩阵,然后使用特征分解技术计算核矩阵的特征解,其计算的时间和空间复杂度分别为O(m2)和O(m3).然而在大规模数据集的情况下,由于储存和计算的问题无法进行正常的求解.文中提出首先使用幂迭代方法计算核矩阵的高阶特征解,然后重复使用Schur-Weilandt收缩方法分别计算出核矩阵的其它阶特征解.文中算法在计算过程中,不需要像传统的计算方法那样需要事先存储核矩阵,空间复杂度只有O(m).通过在模拟和真实数据的实验结果充分验证了算法的有效性.

基于自发光子的小麦品种聚类分析

为了实现准确无损的小麦品种检测,提出了将生物超微弱发光信息与模式识别技术相结合的小麦品种聚类分析方法。通过测量不同品种小麦发射的生物光子,分别使用均值、方差和自相关值作为特征向量,然后使用K-means和ISODATA算法对这些特征向量进行处理,实现小麦品种的识别。实验结果表明,使用提出的方法可以实现小麦品种的无损检测,同时也表明单独使用均值和方差这两维特征能使分类效果达到更好。所提出的方法可用于小麦品种的早期辅助决策,指导粮库科学有效地开展收购储藏等工作。

地方院校“卓越计划”软件人才培养模式探索

针对地方院校在实施"卓越计划"过程中遇到的问题,提出适合地方院校的"卓越计划"软件工程人才培养模式,并阐述创新校企联合人才培养模式的新途径、人才培养质量考核体系和评价机制。

基于智能信息的粮食产量趋势预测模型

文章分别使用灰色模型和BP神经网络模型预测了"十三五"时期我国粮食产量变化趋势。数据表明,"十三五"期间我国粮食产量将在波动中提高。并建议要进一步健全粮食宏观调控体系,使用科学方法增强粮食宏观调控的关键技术,实现对粮食市场的动态监测和分析,保障粮食安全。

小麦隐蔽性害虫检测新模型

粮食在存储过程中极易发生虫蚀现象,因此需要快速高效的检测粮食是否染虫。基于生物光子分析技术(Biophoton Analytical Technology,BPAT),提出了一种新型的小麦隐蔽性害虫检测模型。以小麦籽粒和玉米象为研究对象,分别测量正常和含虫小麦的自发光子数,并提取8个统计特征(均值、方差、中位数、四分位数、平均差、离散系数、偏度、峰度)和13个直方图特征组成粮食特征数据向量,对这些特征向量进行主成分分析(principal component analysis,PCA),并在此基础上分别采用线性分类器LDA(linear discriminant analysis)和BP神经网络模型进行识别,实验结果表明,所提模型可以较好地区分正常小麦和含虫小麦。

粮食产量影响因素分析

本文分析了改革开放以来我国粮食生产及需求历史,数据表明我国粮食产量大致可以分为四个阶段,整体上呈现上升趋势;并使用灰色模型分析影响粮食产量的各种因素之间的关联关系,结果表明粮食产量与粮食作物播种面积、有效灌溉面积、农村人口数、受灾面积关联度最大。文章最后给出保持粮食供需平衡的一些建议。

大规模数据集下谱聚类算法的求解

谱聚类算法是一种流行的数据聚类方法,该算法使用特征分解技术计算邻接矩阵的特征解,但是在大规模数据集的情况下,因储存和计算的问题而无法进行求解。基于线性代数中对称矩阵的性质,提出使用邻接矩阵的每一列作为迭代算法的输入样本,通过迭代计算出邻接矩阵的特征解。所提算法的空间复杂度只有Ο(m),时间复杂度也降低为Ο(pkm)。实验结果验证了算法的有效性。

基于超宽带和惯性传感器融合的人体动作捕捉系统

惯性传感器动作捕捉系统能够非常精确的测量人体每个关节的旋转,但是并不能测量人体的位移,降低了系统的可用性。为此提出了一种超宽带定位系统和惯性传感器的融合算法。该算法结合两种传感器的优点,实现的动作捕捉系统不仅可以捕捉表演者的肢体动作,还能够精确定位用户在表演环境中的空间位置。实验表明在室内环境下该动作捕捉系统具有精确性和连续性。

不同结构小麦籽粒延迟发光特性

对小麦籽粒进行浸泡或去胚芽处理可改变其结构。以处理前后的小麦籽粒为研究对象,测量其延迟发光信息。采用曲线拟合技术分析试验数据,比较分析它们的拟合参数,研究结果表明:小麦籽粒的延迟发光与小麦的浸泡处理时间长度(0 h、2 h、4 h)正相关,而与小麦的储藏时间呈负相关关系;经去胚芽处理后,小麦籽粒延迟发光强度明显降低。小麦籽粒延迟发光特性与籽粒结构密切相关,小麦籽粒延迟发光可一定程度上折射其内部生理变化状态。

基于Cyclone IV的Camera Link-HDMI高清视频转换器设计

针对实际项目需求,在充分了解Camera Link接口协议和HDMI接口协议的基础上,给出了基于FPGA的Camera Link-HDMI高清视频转换器设计方案。选用Altera公司的Cyclone IV系列FPGA器件,完成了转换器的电路设计和性能测试。结果表明,图像转换实时性好,色彩和图形无失真,满足设计要求。该方案是一种解决Camera Link-HDMI转换的有效方法,为相似的技术设计问题提供了有益的参考。

基于KNN算法的小麦隐蔽性虫害分类器设计

含有隐蔽性害虫卵和幼虫的小麦籽粒,其生物光子辐射信号与正常小麦有显著不同。为此,针对大量含虫和不含虫小麦籽粒的生物光子辐射自发发光信号,选择均值、标准差以及光子统计熵等作为特征参数,构造分类器对受试小麦样品进行分类。实验结果表明,与最近邻分类算法、KNN分类算法相比,加权KNN分类器具有良好的分类效果,正确率达到92.5%,研究成果为粮食作物隐蔽性虫害的预报和检测提供了一种新的思路。

基于非编码RNA相互调控机制的癌症病理研究及发展

文章介绍了在基因转录过程中非编码RNA(LncRNA、CircRNA和miRNA)对基因及癌症调控的研究及进展,对国内外研究进行了深入地分析,miRNA与LncRNA(CircRNA)通过彼此关联,相互调控,影响其他涉癌基因或生物功能,进而控制癌症的发生发展。这种相互调控机制,对生物信息学、模式识别和数据挖掘有重要的理论价值和实际应用价值。

鱼与熊掌是否可以兼得——关于本科生毕业论文的若干问题探讨

毕业论文写作对提高毕业生全面素质具有很重要的意义。本文阐述了目前本科毕业生在毕业论文写作和找工作二者之间存在的客观问题，并结合我国高等教育的现状，提出了相应的变更方案。

不同品种小麦籽粒延迟发光特性分析

针对测量得到六个不同品种小麦籽粒的延迟发光信号进行分析、处理,得到延迟发光初始强度和衰减系数等时域特征参数以及峰值点频率和频谱重心频率等频域特征参数。对比不同品种小麦籽粒的这些特征参数,发现品种不同,其各项参数取值也有较为明显的差异。为小麦籽粒品种的快速、无损判定提供了一个新的思路。

储粮生物危害物特征信息数据库的设计与构建

分析农业数据库研究现状及其存在的问题,在此基础上根据储粮生物危害物防治水平、储粮要求和粮仓实际情况,利用Visual Studio.NET2008和SQL Server2008构建储粮生物危害物特征信息数据库。该库系统详细收录了储粮生物危害物的相关信息等。同时还展示了系统运行界面,并对下一步的研究工作进行了分析与展望。