基于卷积神经网络的植物图像分类方法研究

近年来,卷积神经网络已经成为图像分类领域的应用研究热点,其对图像特征进行自提取、自学习,解决了以往图像分类方法的图像低层特征到高层概念之间存在的语义鸿沟。为了解决植物图像的自动分类问题,该文提出一种基于卷积神经网络(CNN)的植物图像分类方法,以植物图像为研究对象,将经典卷积神经网络VGG16与全卷积网络(FCN)相结合,把VGG16中两个通道数为4096的全连接层改为卷积层,构造一个新的VGG16模型为植物图像分类模型。文中制作了一个由43类每类500张总共21500张植物图像组成的图像数据集,作为植物图像分类模型的训练数据集。实验结果表明,所提方法在植物的图像分类上的准确率达到97.23%。应用文中提出的卷积神经网络对植物图像进行分类可以取得目前最好的植物图像分类效果。     

基于注意力机制的图像超分辨率重建

目前,单幅图像超分辨率重建取得了很好的效果,然而大多数模型都是通过增加网络层数来达到好的效果,并没有去发掘各通道之间的相关性。针对上述问题,提出了一种基于通道注意力机制（CA）和深度可分离卷积（DSC）的图像超分辨率重建方法。整个模型采用多路径模式的全局和局部残差学习,首先利用浅层特征提取块来提取输入图像的特征;然后,在深层特征提取块中引入通道注意力机制,通过调整各通道的特征图权重来增加通道相关性,从而提取高频特征信息;最后,重建出高分辨率图像。为了减少注意力机制带来的巨大参数影响,在局部残差块中使用了深度可分离卷积技术以大大减少训练参数,同时采用自适应矩估计（Adam）优化器来加速模型的收敛,从而提高了算法性能。该方法在Set5、Set14数据集上进行图像重建,实验结果表明不仅该方法重建的图像具有更高的峰值信噪比（PSNR）和结构相似度（SSIM）,而且所提模型的参数量减少为深度残差通道注意力网络（RCAN）模型的参数量的1/26。     

一种基于优化QPSO的大数据云存储调度方法研究

为了提升量子粒子群算法(QPSO)的全局收敛性及收敛效率,优化QPSO的全局最优位置计算方法.通过计算粒子当前适应度值与历史最高适应度值的差值占所有粒子适应度差值和的比重,来作为全局最优位置计算中各粒子局部最优位置的权重.粒子的寻优能力越强,其局部最优位置在全局最优位置计算中所占的权重就越高,使得粒子迅速向优秀粒子靠拢.将优化后的QPSO应用于大数据云存储平台的任务调度中.仿真实验表明,优化后的QPSO具有高效的全局搜索性能,能快速地为大数据云存储平台提供最佳任务调度策略.     

基于像素注意力的双通道立体匹配网络

针对现有立体匹配算法在弱纹理、重复纹理、反射表面等病态区域误匹配率高的问题,提出一种基于像素注意力的双通道立体匹配卷积神经网络PASNet,该网络包括双通道注意力沙漏型子网络和注意力U型子网络。首先,通过双通道注意力沙漏型子网络提取输入图像的特征图;其次,通过关联层得到特征图的代价矩阵;最后,利用注意力U型子网络对代价矩阵进行代价聚合,输出视差图。在KITTI数据集上的实验结果表明,所提出的网络能有效解决病态区域误匹配率高等问题,提升立体匹配精度。     

基于深度学习的植物识别原理综述

文中对基于深度学习的植物识别技术进行了广泛研究。阐述了传统植物识别技术存在的缺陷,提出将深度学习技术应用在植物识别方向,并简要介绍了深度学习中的深度信念网络、循环神经网络、卷积神经网络等网络结构和特征以及将各自的神经网络应用在植物识别技术上的案例,并重点分析了植物识别的原理,最后指出将深度学习应用在植物识别方向上的优缺点。     

基于云计算的数字图书馆服务平台架构设计

在分析数字图书馆功能需求的基础上,提出了一种基于云计算的数字图书馆服务平台架构的设计方法,该平台采用六层架构,既能提供存储服务以实现资源共享,也能为计算量巨大的工作(如基因序列测定)提供计算服务。文中同时介绍了架构的实现技术,利用这些实现技术,能够快速构建云服务平台。     

OBS接入TCP和UDP的性能分析

仿真分析了光突发交换(OBS)网络在接入TCP和UDP协议以及不同输入流量特性业务时的性能,以及端到端延迟和组装时延对TCP和UDP协议的数据发送速率的影响。结果表明：在正常负载下,OBS边缘节点对UDP协议的支持能力高于对TCP协议的支持能力;而无论在TCP还是UDP协议下,边缘节点对恒定比特率(CBR)流量的支持都要好于对指数分布(EXP)流量的支持;在TCP协议下,数据发送速率随端到端延迟和组装时延的增大而降低;而UDP协议下,数据发送速率不受延迟和组装时延的影响。     

基于软件工程的农业专家系统验收规范

当前在农业专家系统验收时,没有一个科学、规范、完整的验收方法,提出一套基于软件工程的可参考的农业专家系统验收规范,对农业专家系统开发合同的签订和验收工作具有可操作的指导意义.