融合ECA机制与DenseNet201的水稻病虫害识别方法

[目的/意义]针对传统人工识别病虫害存在的效率过低、成本过高等问题,提出一种融合ECA (Efficient Channel Attention)注意力机制与DenseNet201的水稻图像识别模型GE-DenseNet (G-ECA DenseNet)。[方法]首先在ECA机制上引入Ghost模块的思想构成G-ECA Layer结构,增强其提取特征的能力。其次,在DenseNet201原有的Dense Block前引入G-ECA Layer,使模型具有更优的通道特征提取能力。由于实验所用的数据集较小,将DenseNet201在ImageNet数据集上预训练的权重参数迁移到GE-DenseNet中。训练时,采用Focal Loss函数来解决各分类样本不均衡的问题。同时,使用Adam优化器以避免在模型训练初期由于部分权重随机初始化而导致反向传播的梯度变化剧烈的问题,在一定程度上削弱了网络训练的不确定性。[结果和讨论]在包含水稻胡麻斑病、水稻铁甲虫、稻瘟病与健康水稻的3355张图像数据集上进行了实验测试,识别准确率达到83.52%。由GE-DenseNet模型的消融对比实验可得,引入了Focal Loss函数与G-ECA Layer层之后,模型准确率上升2.27%。将所提模型与经典NasNet (4@1056)、VGG-16和ResNet50模型相比,分类准确率分别提高了6.53%、4.83%和3.69%;相较于原始的DenseNet201,对水稻铁甲虫的识别准确率提升达20.32%。[结论]加入G-ECA Layer结构能够使模型更为准确地捕捉适合于水稻病虫害识别的特征信息,从而使GE-DenseNet模型能够实现对不同水稻病虫害图像更为准确地识别,为及时防治病虫害,减少各类损失提供技术支持。

矩阵连根式序列的收敛性

提出了矩阵连根式的概念 ,研究了矩阵连根式的性质 。

随机系数代数方程平均实根个数的估计

考虑随机系数代数方程Fn(ω ,t) = 0 (ω) + 1(ω)t +… + n - 1(ω)tn- 1=0 ,其中 i(ω)服从标准正态分布且相互独立 (i=0 ,1,… ,n - 1) ,令ENF(ω)表示Fn(ω ,t)的平均实根个数 ,证明了ENF(ω) <2πlnn - 2nπ- 1806 31πn2 +1.2 372 771,且改进了骆振华。

可用于分析非负数据的指数削减半正态分布（英文）

本文研究了一种可用于分析非负数据的新的分布族.它用一个随机表示来定义,是一个半正态随机变量与一个指数随机变量的幂的混合.其密度函数和性质,包括风险函数,矩和矩母函数被导出.该分布族的实用性和灵活性通过一个实例用最大似然程序被阐明.

中位数、数学期望与众数的大小关系

本文论证了中位数、数学期望与众数三者之间的大小关系 ,并且指出当今某些数学书籍在这方面所下的错误结论 .

小学英语多元化教研活动实践探究

教研活动的开展是促进教师专业化发展的重要途径,是促进教师在新课程实施中从理论、理念的理解向行动内化的有效途径,是以提高教学实效为活动的目标指向。小学英语教研活动的开展,是提升英语教学质量的重要途径,通过组织各种英语教研活动,可以有效地提高教师的教学水平和英语教学质量。

试论如何提高小学道德与法治教学质量

随着时代的不断进步,教育事业的不断改革,人们对小学道德与法治教学尤为重视。小学阶段是学生形成基本价值观和道德观念的关键时期,对引导其从小形成良好的道德品质和文明行为习惯起着重要的作用,因此教师应该采用行之有效的教学活动,并发挥道德与法治德育的育人功能,针对目前小学道德与法治教学课堂中存在的问题加以变革,以把握新课改所提供的教育新形势,促进小学道德与法治教学质量的提高。

Carlem an不等式的加强

利用幂级数相关理论和一些初等不等式， 建立了 Ｃａｒｌｅｍ ａｎ

ADMISSIBILITY OF LINEAR ESTIMATORS IN A GROWTH CURVE MODEL SUBJECT TO AN INCOMPLETE ELLIPSOIDAL RESTRICTION

This article considers the admissibility of the linear estimators for the regression coefficients in the growth curve model subject to an incomplete ellipsoidal restriction. The necessary and sufficient conditions for linear estimators to be admissible in classes of the homogeneous and non-homogeneous linear estimators, respectively, are obtained under the quadratic loss function. They are generalizations of some existing results in literature.

基于Weibull寿命模型对工业中可靠度指标进行Bayes估计

主要研究了工业中可靠性指标R=P(Y <X)的参数估计问题,其中X和Y是具有相同尺度参数但不同形状参数的Weibull分布的独立随机变量,计算得到了R的极大似然估计和近似的极大似然估计.进一步根据上述结果计算得到了相应的渐近分布,并用它来构造渐近的置信区间.同时考虑了非参数的Bootstrap置信区间.另外,提出了基于不同的Gibbs抽样方法的Bayes估计:Metropolis-Hastings和Adaptive Rejection Metropolis Sampling.最后,通过数值模拟和实际数据的分析来对比不同参数估计方法的性能.