小龙虾识别与度量关键技术研究与应用

小龙虾的表型性状是水产养殖和遗传育种中非常重要的经济依据,为了精准实现对小龙虾的视觉检测与定位,并对其主体躯干表型特征进行测量。首先提出了一种基于Mask RCNN实例分割模型检测小龙虾的方法,不仅能快速识别小龙虾,还能对其进行实例分割,生成高质量的二值掩膜图。然后在此基础上,提出一种新的小龙虾度量算法:通过提取小龙虾的轮廓曲线,获取其中轴线,采用分区法提取小龙虾的特征区域,再利用凸包和凸包缺陷算法获取小龙虾的特征点,实现对其全长、体长、头胸甲、腹部、尾扇等主要部位的无接触度量计算。结果表明:Mask RCNN模型在小龙虾数据集上具有很好的泛化性能,模型分割准确率达到了94.6%,目标识别的平均检测精度达到了98.7%。各测量指标的平均绝对误差均在5 mm之内,比人工手动测量难度大大减小,并且稳定高效,重复性更好。该方法将有利于生产和选育过程中小龙虾的鉴别及结构尺寸的快速获取。

基于改进遗传算法的CLIA运行调度优化

针对化学发光免疫分析仪的运行调度优化问题,以最小化最长完工时间为优化目标,提出了一种改进的遗传算法。在传统遗传算法的基础上,引进了一种基于工件排列的编码方法;采用轮盘赌选择策略保留了种群多样性;利用POX交叉算子优化了交叉结果;对于解码算法的改进,通过加入自适应模块等待算法,解决了设备运行时出现的工件阻塞问题。结果表明,改进的遗传算法可以更合理安排多种工件的检测顺序,有效提高CLIA的运行效率,缩短检测的总时长,具有自动化程度高的优点。

基于ALBert的农业实体识别模型

由于信息技术快速发展导致农业领域相关数据海量增长,为农业信息检索带来了一定挑战。构建高效、精准的农业知识图谱成为应对挑战的有效方法。其中,农业实体识别在构建农业知识图谱这一过程中扮演着核心角色。为了确保数据的有效组织和利用,提出了一种ALBert-BiLSTM-CRF模型用于提高农业实体识别的准确性。试验结果表明,ALBert-BiLSTM-CRF模型通过参数共享和层次重复使用技术,大幅度降低了模型复杂度,加快了训练速度,使其在处理大规模农业文本数据时更加高效;引入上下文关系强化(CRR)预训练任务,模型增强了对文本间长距离依赖和上下文关系的理解能力,提高了实体识别的准确性。

基于构件的海量信息存储中间件的研究与实现

目前,中间件技术正成为构建大规模信息系统的主流技术。通过构件化一个已有的基于CORBA对象模型技术的海量数据存储中间件,构建了一个海量信息存储中间件。该中间件基于CORBACCM技术实现,在保持原有中间件高性能,可扩展特性的同时,增强了其可管理性、可重用性和可维护性。

基于语义分割网络的克氏原鳌虾图像识别与分割

为高效获取克氏原螯虾的精准分割图像,提出了一种基于语义分割网络的克氏原螯虾图像识别与分割的方法。首先,在克氏原螯虾上市季节(4—8月)拍摄其图像,建立数据集;然后使用Labelme对所采集的数据集制作标签,进行数据增强,并将数据集按8∶2的比例随机划分为训练集和验证集;最后基于U-Net语义分割网络基础来对数据集进行预处理操作,其中网络的编码器部分捕捉克氏原螯虾图片的上下文信息,解码器部分对克氏原螯虾图片进行精准定位,完成分割任务。结果表明,训练后网络模型的validation Dice(验证集相似度)达到0.944 5,validation loss为0.055 5。这表明该研究所提出的语义分割网络可以较好地解决克氏原螯虾识别与分割问题,能够实现准确、高效的克氏原螯虾图像分割,为实现克氏原螯虾机器化优质选种打下了的基础,也为水产养殖智能化提供了视觉支持。

基于CORBA分布式对象监测系统的研究与实现

面向对象的分布式应用系统一方面提升了系统的可扩展性和可成长性,同时又带来了系统管理和维护的复杂化。介绍了一种基于CORBA的分布式服务对象监测系统,并详细讨论了相关概念、原理和实现的关键技术。

基于Rasa的生猪疾病诊断对话系统的设计与实现

针对养猪农户在猪只生病时获取疾病诊断和防治信息不方便、时间周期长或者代价昂贵等问题,设计并实现了一个基于Rasa的生猪疾病诊断对话系统。从Rasa项目创建开始,按照应用系统所需意图和实体槽位设计、自然语言理解流水线配置、对话管理设计、知识图谱设计和系统软件架构设计的顺序对系统的设计与实现过程进行了详细的描述。该系统的开发升级了12396平台,对农业信息的推广应用、提高农业智能化水平具有重要意义。

基于卷积神经网络的番茄叶片病斑识别仿真

针对叶片病斑识别方法受噪声干扰影响较大,且Region Proposal和分类分作两块,导致mAP值较低的问题,在卷积神经网络基础上,研究一种新的番茄叶片病斑识别方法。对采集到原始番茄叶片病斑图像做灰度化处理,选择基于小波阈值的方法去噪,将去噪图像的直方图通过积分概率密度函数转化为概率密度为1(理想情况)的图像,利用卷积神经网络中的SSD算法将Region Proposal和分类统一在一起,提取与分类番茄叶片病斑特征,实现病害识别。结果表明,利用基于卷积神经网络的方法进行番茄叶片病斑识别,得到的mAP值为0.988,病斑识别识别性能更强,病害识别结果较为准确,为番茄病害治疗措施的选择提供了重要的理论依据。

大规模分布式系统中低通信阈值监控方法

为了进一步降低分布式阈值监控处理中的通信开销,把多个被监控对象作为整体进行统一处理,充分利用对象间的相对关系,提出了一种比分别单独监控更加有效的方法CEM(Communication Efficient Method)。该方法在所有未超过阈值的对象中选择具有最大全局值的对象作为代表,通过调整因子使得代表对象调整后的局部值在每个节点上看来都是最大,因此只需对代表对象进行持续监控即可保证正确性;将多个对象的持续监控变为对代表对象的监控和对局部约束条件的维护操作,当局部约束被打破时,才需要通信并进行参数调整以重建约束。真实数据集上的实验表明,CEM方法能够有效降低分布式阈值监控中的通信开销。

片上网络路由算法分析与评估

本文对片上网络中的确定性XY路由算法和基于拐弯模型的4种自适应路由算法进行分析,并采用Noxim模拟器在6种合成通信模式下对5种路由算法的性能进行评估。实验结果表明,在均匀随机通信模式下,XY路由算法的性能优于自适应路由算法;在置换1和混洗通信模式下,奇偶路由算法的性能优于其他路由算法;在置换2、位反和蝶形通信模式下,负向优先路由算法的性能优于其他路由算法。

基于位置推理及其在规划中的应用

基于位置推理在人工智能的规划问题求解中具有重要作用,提出了一种基于可移动对象的位置信息进行分析和推理的理论及其应用.根据各个对象位置的不断更新,基于位置推理系统利用信念修正规则对主体的信念库不断进行刷新以达到主体的规划目标.同时介绍了关于基于位置推理的基本定理及其性质;提出了如何有效地利用基于位置推理的信念修正规则理论实现大规模规划问题求解的一般算法.

一种特殊的树形存储结构

以Delphi系统的菜单数据结构组织为例,介绍一种带辅助指针的树形存储结构以及该结构的关系分析,最后介绍该结构的应用。

PVM:一种垂直体系结构下的存储管理系统

现代操作系统中,以数据复制为基础的存储管理策略和封闭式存储管理机制阻碍了计算机系统的性能发挥。在垂直体系结构的基础上,实现一种新的存储管理系统PVM,改善存储管理系统的性能。首先给出系统模型和结构的设计;随后详细分析怠惰的虚地址空间管理、两级缓冲的物理内存管理;最后,对PVM系统的未来作了展望。

论农村信息综合服务平台设计

针对我国农村信息资源多头建设、分散管理、缺乏有效统筹和协调的现状,利用现代信息技术,构建集热线呼叫、短信互动、智能检索、信息推送等多功能为一体的农村信息综合服务平台,能有效提高涉农信息资源利用率,提升涉农部门、企业面向农村基层的科技服务能力。

农村科技服务呼叫中心体系构建

针对我国农村信息化服务现状和实际需求,提出了一种集电话语音、手机短信、互联网络等于一体的多媒体呼叫中心体系,并从结构设计、应诉服务机制、关键技术等方面阐述了该体系的结构和功能,为农民及农业从业者提供政策咨询、就业指导、市场信息、农业生产技术等多元化服务,帮助解决农村用户在生产、生活和农产品销售中的实际问题。

基于多元回归的BP神经网络生猪价格预测模型

生猪价格波动是由多种因素共同影响决定的,准确预测生猪价格对稳定农产品市场具有重要意义.首先分析影响生猪价格波动的影响因子及生猪价格变化规律和趋势,然后通过灰色关联度分析和Stepwise回归分析影响生猪价格波动的主要影响因子,再利用多元回归分析和反向传播(BP)神经网络构建BP-多元回归预测模型,对生猪价格进行预测,并对预测结果进行分析.结果表明,BP-多元回归预测模型较单一的多元回归和BP神经网络预测模型预测精度提高了10百分点以上,预测精度高达93.3%,大大提高了生猪价格预测的准确性和可靠性.

发酵糟粕生产高活性、高营养饲料的设备与工艺的效果分析

研究旨在开发一种发酵糟粕生产高活性、高营养饲料的设备,并采用不同组合菌种发酵不同糟粕的试验来验证该设备的发酵效果。混合糟渣发酵试验:选用啤酒糟、白酒渣、豆渣、酱渣、醋渣按不同比例配制含15%和20%粗蛋白的高低营养配方,采用单一菌种与复合菌种发酵上述2种营养水平的混合糟渣后检测其营养成分、活性物质含量与抗菌力。饼粕发酵试验:在棉粕、菜籽粕、茶籽饼中均添加10%麦麸和10%玉米粉,按10%接种组合菌种发酵,测定发酵后的棉酚、粗蛋白、益生菌、硫苷、茶皂素和氨基酸含量。结果显示,不同组合菌种发酵2种营养水平的糟渣,其营养品质得到很大的改善,蛋白质分别提高8.39%~50%和10.54%~32.37%,粗纤维含量降低率最高分别达16.84%和16.59%;发酵后的糟渣含有丰富的酶类、益生菌及活性多糖多肽,并具一定的抗病菌活性。复合菌种发酵棉粕、菜籽粕和茶籽饼后,均能不同程度地降低其营养抑制因子棉酚、硫苷和茶皂素含量,对氨基酸组成均有明显的改善作用。本装置温、湿、气自动调控,生产能耗低;发酵充分,营养物质损失少,功能物质含量高,品质显著提高,综合性能好。

二元凸函数的判别条件

给出了二元凸函数的定义,导出了二元凸函数的判别条件,该判别条件由二元函数的二阶导数给出.用二元凸函数的判别条件和半正定的(半负定)矩阵的性质,得到了二元二次多项式凸性的简单判别形式.

基于图的半监督降维算法

非线性降维和半监督学习都是近年来机器学习的热点。将半监督的方法运用到非线性降维中,提出了基于图的半监督降维的算法。该算法用等式融合的方法推出了标记传播算法的另一种表达形式,用标记传播的结果作为初始的数据映射,然后在图谱张成的线性空间中寻找最逼近初始映射的数据作为最后的半监督降维的结果。实验表明,所提算法可以获得平滑的数据映射,更接近于理想的降维效果。与标记传播算法、图谱逼近算法、无监督的降维算法的比较也体现出本算法的优越性。

智能科学与技术专业特色方向的确立与课程体系构建

在人工智能技术成为国家战略、智能科学与技术专业大批量建立的背景下,如何确立专业特色方向,构建科学的课程体系成为一个亟待解决的问题。针对这一问题,阐述确定专业特色方向的必要性,在分析智能专业性质和定位的基础上,提出确立特色方向的依据和原则,并以湖南农业大学智能专业为例,说明确立专业特色方向和构建课程体系的具体实施方案,为广大高校智能专业的建设提供借鉴。