小麦品种知识图谱构建与可视化研究

为探索知识图谱技术在农业智能生产中应用与落地, 解决复杂多样的农业生产数据的精准查询与可视化问题, 本研究以小麦品种知识为例, 利用爬虫技术, 爬取1852个小麦品种信息、735个微百科、102349个词条; 基于知识图谱技术, 设计品种知识图谱实体与关系, 对抓取数据进行清洗、抽取与融合, 经过实体识别、关系构造等处理, 构建实体258484个, 关系328933个. 在此基础上, 设计了小麦品种知识存储方式, 结构化数据存储在MySQL中, 非结构化数据存储在MongoDB中, 使用Neo4j图数据库存储知识图谱来提高知识的查询性能, 在此基础上实现小麦品种关系查询与实体识别, 提供品种数据精确表达与可视化, 表明利用知识图谱技术实现品种等信息的可视化是可行的, 该研究可以为知识图谱在农业中的应用提供技术参考和理论支撑.     

基于ViLBERT与BiLSTM的图像描述算法

传统图像描述算法存在提取图像特征利用不足、缺少上下文信息学习和训练参数过多的问题,提出基于ViLBERT和双层长短期记忆网络(BiLSTM)结合的图像描述算法.使用ViLBERT作为编码器,ViLBERT模型能将图片特征和描述文本信息通过联合注意力的方式进行结合,输出图像和文本的联合特征向量.解码器使用结合注意力机制的BiLSTM来生成图像描述.该算法在MSCOCO2014数据集进行训练和测试,实验评价标准BLEU-4和BLEU得分分别达到36.9和125.2,优于基于传统图像特征提取结合注意力机制图像描述算法.通过生成文本描述对比可看出,该算法生成的图像描述能够更细致地表述图片信息.     

基于地图投影的三维脑电地形图绘制

直接在三维表面上进行脑电地形图的插值绘制具有较高的算法复杂度,在实际应用特别是商用脑电处理软件方面具有一定的局限性.针对该问题,本文利用地图投影理论将三维头表空间投影到二维空间并完成电位插值,最后再将插值电位反投影到三维头表空间,完成三维头表地形图的绘制.由于该方法是在二维空间完成插值,极大地降低了算法的复杂度,提高了算法的效率,具有明显的工程意义.     

一种使用帧间差值的图像传感器片上视频压缩算法

为了减少图像传感器视频数据的输出,提出了一种通过编码相邻两帧之间差值的无损视频压缩算法.算法首先将基于差分脉冲编码调制原理的差分操作在模拟域实现,减小了电路的复杂度.然后两帧之间的差值被基于块的无损压缩方案编码.实验结果证明,压缩后的图像数据可以被无损失的还原.通过对7个具有代表性的8位深度1280×720@60 fps的样本视频进行测试,在块大小为4×4和模式切换阈值为63时实现了最佳的压缩效果.在几乎没有光的条件下压缩率高达78.5％.在复杂运动场景下该算法压缩率为43.5％.提出的压缩算法更适用于长时间处于静止场景的视频录制.     

基于MEMS电容式加速度计的闭环读出电路设计

设计了面向圆片级封装的一种闭环加速度计读出电路.在基于电容式微加速度计结构的读出电路设计中考虑了寄生电容对整个系统的影响.用MATLAB SIMULINK对所设计的读出电路进行了建模仿真.在仿真过程中分析了噪声、圆片级封装与普通封装的寄生参数及实际工艺中流水结构的不对称性的影响并进行了比较.结果表明,所设计传感器及读出电路的非线性误差在量程±20 gn范围内小于0.5％;圆片级封装的稳定时间在2 ms,小于普通封装的稳定时间;基于圆片级封装的对称性梳齿结构的输出电压灵敏度为328 mV/gn.     

双十字轴对称式结构压磁式力传感器设计与研究

该研究针对拖拉机电液提升设备所用的压磁式力传感器进行了分析,设计了一种双十字轴对称式力传感器.改进传感器励磁磁芯结构并增加励磁磁芯的数量,增大了磁场偏置程度,实现了同时检测两个方向上的作用力,也实现了同时检测多个剪切面上的作用力,更加符合拖拉机电液提升设备的实际使用状况,提高了传感器灵敏度.建立了传感器磁路数学模型,并根据数学模型在MATLAB/Simulink中建立仿真模型,通过仿真和实验对传感器静态性能进行分析,验证了该传感器不存在因自身结构改进而产生零点漂移现象,得到了不同作用力下的传感器输出特性,验证了传感器磁路数学模型推导的正确性,显示出该传感器具有较高的灵敏度,能更好的适用于拖拉机电液提升设备.     

一种面向跨项目软件缺陷预测的特征过滤与实例迁移框架

在跨项目软件缺陷预测中,源项目与目标项目的特征关联度与实例分布差异性是影响预测模型性能的主要因素。本文从特征过滤与实例迁移2个角度出发,提出一种跨项目软件缺陷预测框架KCF-KMM(K-medoids Cluster Filtering- Kernel Mean Matching)。在特征过滤阶段,该方法基于K-medoids聚类算法来筛选特征子集,过滤与目标项目关联度低的特征。在实例迁移阶段,通过KMM算法计算源项目与目标项目实例间的分布差异度,以此分配每个训练实例的影响权重。最后,结合目标项目中少量有标注数据建立混合缺陷预测模型。为了验证KCF-KMM的有效性,本文从准确率和F1值的角度出发,分别与经典的跨项目软件缺陷预测方法TCA+、TNB和NNFilter相比,KCF-KMM的预测性能在Apache数据集上可以分别提升34.1%、0.8%、21.1%和14.4%、3.7%、10.6%。     

快速卷积算法的综述研究

卷积神经网络是深度学习算法应用最广泛的方向之一,目前卷积神经网络的应用不仅仅是停留在科技领域,已经扩展到医学、军事等领域,并且已在相关领域发挥着巨大的作用。卷积是卷积神经网络中最为核心的一部分,卷积运算占整个网络70%以上的时间,所以针对卷积运算的加速研究就显得十分重要。首先介绍近年来的卷积算法,并对其复杂度进行分析,总结了这些算法各自的优点和不足,最后对其理论研究和应用领域可能存在的突破进行了探讨和展望。     

一个简易的智能家居煤气报警器的设计

设计一个简易的、基于单片机的智能家居煤气报警器。以单片机AT89C52作为报警器的主控制器,控制系统电路。以周围气体和温度传感器为辅,实现对泄露气体和温度的检测。报警器的设计采用了模数转换电路,通过数码管晶体显示器可显示气体浓度及室内温度,并且采用移动无线通信技术能将数据实时传送到手机客户端,从而起到报警功能。     

基于显著性多尺度特征协作融合的行人重识别方法

由于背景信息复杂、遮挡等因素的影响,现有基于局部特征的行人重识别方法所提取的特征不具有辨别力和鲁棒性,从而导致重识别精度较低,针对该问题,提出一种基于显著性检测与多尺度特征协作融合的SMC-ReID方法。利用显著性检测提取行人中具有判别力的特征区域,融合显著性特征与全局特征并完成不同尺度的切块,将上述不同尺度的特征进行协作融合以保证特征切块后的连续性,根据全局特征和局部特征的差异性联合3种损失函数进行学习。在推理阶段,将各个尺度的特征降低到同一维度并融合成新的特征向量,以实现相似性度量。在行人重识别公开数据集Market1501、DukeMTMC-reID和CUHK03上进行实验,结果表明,SMC-ReID方法所提取的特征具有较强的可区分性和鲁棒性,识别准确率优于SVDNet和PSE+ECN等方法。