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基于物联网技术的设施农业种植管控系统的研究与构建
被引量:
9
1
作者
赵慕阶
《电子世界》
2020年第4期85-87,共3页
我国正处在智慧农业的快速发展期,随着机械化、自动化、信息化等技术越来越多地应用于农业生产中,农业生产正变得越来越复杂和繁重,传统的农业生产管理方式已经无法满足现代农业的生产需求,而物联网技术为解决这些问题提供了一种新的思...
我国正处在智慧农业的快速发展期,随着机械化、自动化、信息化等技术越来越多地应用于农业生产中,农业生产正变得越来越复杂和繁重,传统的农业生产管理方式已经无法满足现代农业的生产需求,而物联网技术为解决这些问题提供了一种新的思路。本文以设施种植管理需求为出发点,研究整合了多传感器信息采集、低功耗无线网络传输、Web开发等多种物联网技术,设计实现了基于物联网技术的设施农业种植管控系统,系统包含环境监控子系统.
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关键词
物联网技术
农业种植
物联网感知
管理子系统
智慧农业
环境监测
管控系统
溯源信息
系统管理员
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职称材料
基于改进的Boosting算法的仓库监控区域目标跟踪研究
被引量:
2
2
作者
冯曙明
张佳禹
+2 位作者
杨永成
肖爱华
王大淼
《微型电脑应用》
2020年第5期76-79,共4页
目前,智能视频监控系统在仓库管理中得到广泛应用,对监控系统有关的核心技术——目标检测及跟踪算法的研究则是实现智能化监控管理的重要基础性工作。研究了Boosting跟踪算法及其改进策略,结合现有的多种目标跟踪算法,通过对比分析算法...
目前,智能视频监控系统在仓库管理中得到广泛应用,对监控系统有关的核心技术——目标检测及跟踪算法的研究则是实现智能化监控管理的重要基础性工作。研究了Boosting跟踪算法及其改进策略,结合现有的多种目标跟踪算法,通过对比分析算法的用时、跟踪运动目标数、提取前景数、漂移现象存在、是否丢失目标和需创建跟踪器个数这6个方面,选择跟踪效果及综合性能最佳的改进的Boosting算法作为仓库视频运动物体的跟踪算法,为智能化仓库管理实践提供重要参考依据。
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关键词
仓库管理
智能监控
目标跟踪
BOOSTING算法
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职称材料
基于动态类簇形成博弈的属性图聚类方法
被引量:
6
3
作者
卜湛
王煜尧
+2 位作者
马丽娜
蒋玖川
曹杰
《计算机学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第9期1824-1840,共17页
以微博、微信为代表的社交网络不仅包含丰富的节点属性信息,还蕴含复杂的网络拓扑信息,这些社交网络通常可被建模为属性图.传统的图聚类方法假设节点属性与网络拓扑共享同一类簇结构.然而,在真实社交网络中,节点属性与网络拓扑所对应的...
以微博、微信为代表的社交网络不仅包含丰富的节点属性信息,还蕴含复杂的网络拓扑信息,这些社交网络通常可被建模为属性图.传统的图聚类方法假设节点属性与网络拓扑共享同一类簇结构.然而,在真实社交网络中,节点属性与网络拓扑所对应的类簇结构并非完全一致.譬如,通过社团发现技术分析新浪微博的好友关注列表能够直观地获取聚集在同一群组的用户集合;而借助文本挖掘技术分析同一群组的用户生成内容却会发现用户讨论话题的分布广泛,体现出差异化的用户偏好特征.如何有效融合属性与拓扑信息对属性图进行聚类是理解、分析和可视化大规模社交网络的关键难题之一.为此,本文将属性图聚类建模为多目标优化问题,提出一种基于动态类簇形成博弈的属性图聚类方法.首先定义一种新颖的中心性指标度量节点的影响力,并提出一种启发式方法初始化属性图类簇质心;其次在动态博弈理论框架下,提出一种贪心的局部搜索策略更新节点类簇标签,并严格证明该局部搜索策略可使类簇结构收敛至局部帕累托最优解;最后设计一种基于多智能体自治计算的属性图聚类算法,该算法无需预设初始类簇个数,且复杂度近似线性于边的数目.为验证本文所提算法的性能,我们依次从三个方面来对其进行测试和评估.首先我们在Google+属性图上对所提算法进行了单独的收敛性分析.我们测试了算法中四个需要优化的目标函数(K-means损失函数、Havrda-Charvat生成熵、负模块度和负紧凑度)在三个不同的Bregman散度(欧氏距离平方、KL散度距离和余弦距离)设置下的收敛性情况.实验结果表明,四个目标函数能在50轮迭代之后达到收敛状态.然后,我们在4个大规模属性图上分别从聚类精度和可扩展性两个方面将本文所提算法与9个基准方法作了充分对比.对比结果表明,本文所提算法在NMI指标下比其它算法所得最优结果高出0.7%;而在AvgF1指标下比大多数算法所得的最优结果高出0.2%.在可扩展性方面,本文所提算法即使在最大规模的Google+属性图上也能在1个小时内计算出聚类结果.最后,我们在小规模PolBK数据集上进行了可视化分析.从可视化结果可以看出,在14轮迭代后本文所提算法就达到了稳定状态,与此同时找到了与真实情况接近的类簇结构.总体实验结果表明,本文方法能够准确发现大规模社交网络潜在的类簇结构,且同已有方法相比具备较好的有效性和高效性.
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关键词
属性图聚类
多目标优化
动态类簇形成博弈
局部帕累托最优
自治计算
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职称材料
题名
基于物联网技术的设施农业种植管控系统的研究与构建
被引量:
9
1
作者
赵慕阶
机构
云境商务智能研究院南京有限公司
南京
艾龙信息科技
有限公司
出处
《电子世界》
2020年第4期85-87,共3页
文摘
我国正处在智慧农业的快速发展期,随着机械化、自动化、信息化等技术越来越多地应用于农业生产中,农业生产正变得越来越复杂和繁重,传统的农业生产管理方式已经无法满足现代农业的生产需求,而物联网技术为解决这些问题提供了一种新的思路。本文以设施种植管理需求为出发点,研究整合了多传感器信息采集、低功耗无线网络传输、Web开发等多种物联网技术,设计实现了基于物联网技术的设施农业种植管控系统,系统包含环境监控子系统.
关键词
物联网技术
农业种植
物联网感知
管理子系统
智慧农业
环境监测
管控系统
溯源信息
系统管理员
分类号
S126 [农业科学—农业基础科学]
TN929.5 [电子电信—通信与信息系统]
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职称材料
题名
基于改进的Boosting算法的仓库监控区域目标跟踪研究
被引量:
2
2
作者
冯曙明
张佳禹
杨永成
肖爱华
王大淼
机构
江苏电力信息技术
有限公司
云境商务智能研究院南京有限公司
出处
《微型电脑应用》
2020年第5期76-79,共4页
文摘
目前,智能视频监控系统在仓库管理中得到广泛应用,对监控系统有关的核心技术——目标检测及跟踪算法的研究则是实现智能化监控管理的重要基础性工作。研究了Boosting跟踪算法及其改进策略,结合现有的多种目标跟踪算法,通过对比分析算法的用时、跟踪运动目标数、提取前景数、漂移现象存在、是否丢失目标和需创建跟踪器个数这6个方面,选择跟踪效果及综合性能最佳的改进的Boosting算法作为仓库视频运动物体的跟踪算法,为智能化仓库管理实践提供重要参考依据。
关键词
仓库管理
智能监控
目标跟踪
BOOSTING算法
Keywords
warehouse management
intelligent monitoring
target tracking
Boosting algorithm
分类号
TP301.6 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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职称材料
题名
基于动态类簇形成博弈的属性图聚类方法
被引量:
6
3
作者
卜湛
王煜尧
马丽娜
蒋玖川
曹杰
机构
南京
财经大学江苏省电子
商务
重点实验室
南京
理工大学计算机科学与工程学院
云境商务智能研究院南京有限公司
出处
《计算机学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第9期1824-1840,共17页
基金
国家重点研发计划(2019YFB1405000)
国家自然科学基金(71871109)
国家自然科学基金重点支持项目(92046206)资助.
文摘
以微博、微信为代表的社交网络不仅包含丰富的节点属性信息,还蕴含复杂的网络拓扑信息,这些社交网络通常可被建模为属性图.传统的图聚类方法假设节点属性与网络拓扑共享同一类簇结构.然而,在真实社交网络中,节点属性与网络拓扑所对应的类簇结构并非完全一致.譬如,通过社团发现技术分析新浪微博的好友关注列表能够直观地获取聚集在同一群组的用户集合;而借助文本挖掘技术分析同一群组的用户生成内容却会发现用户讨论话题的分布广泛,体现出差异化的用户偏好特征.如何有效融合属性与拓扑信息对属性图进行聚类是理解、分析和可视化大规模社交网络的关键难题之一.为此,本文将属性图聚类建模为多目标优化问题,提出一种基于动态类簇形成博弈的属性图聚类方法.首先定义一种新颖的中心性指标度量节点的影响力,并提出一种启发式方法初始化属性图类簇质心;其次在动态博弈理论框架下,提出一种贪心的局部搜索策略更新节点类簇标签,并严格证明该局部搜索策略可使类簇结构收敛至局部帕累托最优解;最后设计一种基于多智能体自治计算的属性图聚类算法,该算法无需预设初始类簇个数,且复杂度近似线性于边的数目.为验证本文所提算法的性能,我们依次从三个方面来对其进行测试和评估.首先我们在Google+属性图上对所提算法进行了单独的收敛性分析.我们测试了算法中四个需要优化的目标函数(K-means损失函数、Havrda-Charvat生成熵、负模块度和负紧凑度)在三个不同的Bregman散度(欧氏距离平方、KL散度距离和余弦距离)设置下的收敛性情况.实验结果表明,四个目标函数能在50轮迭代之后达到收敛状态.然后,我们在4个大规模属性图上分别从聚类精度和可扩展性两个方面将本文所提算法与9个基准方法作了充分对比.对比结果表明,本文所提算法在NMI指标下比其它算法所得最优结果高出0.7%;而在AvgF1指标下比大多数算法所得的最优结果高出0.2%.在可扩展性方面,本文所提算法即使在最大规模的Google+属性图上也能在1个小时内计算出聚类结果.最后,我们在小规模PolBK数据集上进行了可视化分析.从可视化结果可以看出,在14轮迭代后本文所提算法就达到了稳定状态,与此同时找到了与真实情况接近的类簇结构.总体实验结果表明,本文方法能够准确发现大规模社交网络潜在的类簇结构,且同已有方法相比具备较好的有效性和高效性.
关键词
属性图聚类
多目标优化
动态类簇形成博弈
局部帕累托最优
自治计算
Keywords
attributed graph clustering
multi-objective optimization
dynamic cluster formation game
locally Pareto optimality
autonomy-oriented computing
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于物联网技术的设施农业种植管控系统的研究与构建
赵慕阶
《电子世界》
2020
9
下载PDF
职称材料
2
基于改进的Boosting算法的仓库监控区域目标跟踪研究
冯曙明
张佳禹
杨永成
肖爱华
王大淼
《微型电脑应用》
2020
2
下载PDF
职称材料
3
基于动态类簇形成博弈的属性图聚类方法
卜湛
王煜尧
马丽娜
蒋玖川
曹杰
《计算机学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021
6
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职称材料
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