安徽农业大学信息与计算机学院
- 作品数：900 被引量：3,464H指数：24
- 相关作者：李旸许高建傅雷扬祁钊李景霞更多>>
- 相关机构：合肥工业大学计算机与信息学院安徽大学计算机科学与技术学院中国科学院安徽光学精密机械研究所更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金安徽省高校省级自然科学研究项目安徽省科技攻关计划更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术农业科学文化科学经济管理更多>>
- 基于Caffe的生姜病害识别系统研究与设计被引量：22
- 2019年
- 以自然环境下采集到的生姜病害图片为基础,对炭疽病、姜瘟病、根结线虫病和白星病进行研究分析,提出一种基于卷积神经网络的生姜病害识别系统。首先是对收集来的图片进行二值化和轮廓分割等预处理,从而增强数据的可靠性。其次,将处理后的图像数据交由优化后的卷积神经网络模型进行分析、学习,并在Caffe框架下进行模拟仿真。最后,在已训练好的网络模型基础上利用Qt软件设计人机交互界面,从而达到数据可视化提高系统使用的便捷性。结果表明优化后的模型识别率达到了96%,可以较好地预测和识别生姜的相关病害。
- 蒋丰千李旸余大为孙敏张恩宝
- 关键词：卷积神经网络数据可视化
- 无人机网络中人工噪声增强的短包隐蔽通信被引量：1
- 2022年
- 考虑无人机(Unmanned Aerial Vehicle,UAV)网络中人工噪声(Artificial Noise,AN)增强的隐蔽无线通信,其中UAV工作在全双工状态,不仅接收Alice发送的隐蔽信息,而且产生AN恶化Willie的探测性能。构建了UAV的三维位置部署和AN发射功率以及Alice发射功率设计的联合优化问题。所构建的优化问题是非凸的且其优化变量相互耦合,这导致该优化问题很难直接求解。为了求解该优化问题,首先根据优化问题隐含的特性,将其等价地转换为更易处理的形式。随后,推导了Alice发射功率和AN发射功率的最优解析表达式。随后证明了UAV的最优水平位置一定位于Alice和Willie的连线上。在此基础上,推导了UAV的最优三维放置位置。仿真结果表明,与无AN方案相比,所提方案可以显著的提高系统的隐蔽传输性能。
- 周小波彭旭于辉赵发勇武庆庆
- 关键词：隐蔽通信人工噪声
- 苹果形色特征的自动提取
- 随着经济的发展,工农业生产自动化的要求越来越高。目前在农产品分拣方面,大都采用手工作业,自动化程度较低。实现农产品分拣过程自动化的关键之一是对其数字图像进行特征的提取与表示。果类图像的特征主要包括颜色与形状特征两个方面。...
- 张友华叶勇
- 关键词：特征提取图像特征
- 文献传递
- 基于事件类型的网络协议建模
- 2009年
- 提出了基于事件类型的网络协议建模方法,并在模型的基础上对协议进行检测实验。协议的模型检查实验中最重要的是状态模型的描述,其决定了检测结果的精确性和有效性。事件类型的状态描述方法是通过外部事件和内部事件建立一个完整有效的状态层次模型,模型检查算法对建立的状态模型进行检测,最终得到性质检测结果。本文通过对WEP协议和四次握手协议进行事件类型的建模分析证明了状态层次方法有利于网络协议的建模与检测。
- 金秀杨宝华
- 关键词：逻辑验证协议漏洞
- 计算机基础实验教学与学生创新能力培养被引量：7
- 2010年
- 随着高等院校教学改革的深入,计算机基础实验教学的弊端逐渐显现,为了培养学生创新能力以及综合运用所学知识解决实际问题的能力,我们必须重视实验教学、优化实验内容、改进实验教学方式,促进实验教学和理论教学的有机结合。
- 孙怡杨露
- 关键词：计算机基础实验教学模式
- 基于卷积神经网络和小样本的茶树病害图像识别被引量：32
- 2019年
- 以常见且特征相似的茶轮斑病、炭疽病和云纹叶枯病为对象,研究在小样本情况下利用卷积神经网络进行病害图像识别问题。运用7种模式的预处理方法对茶树叶部病害图像样本进行处理,并采用Alex Net经典网络模型进行学习实验,比较、分析其训练及识别效果。结果显示,模式7训练模型精度为93. 3%,平均测试准确率为90%,且对茶轮斑病、炭疽病和云纹叶枯病的正确区分率分别为85%、90%和85%,在预测值和真实值一致性方面优于其他预处理方法。在小样本情况下,该预处理方法可有效区分、识别3种易混病害,且识别精度高,性能好。
- 孙云云江朝晖董伟张立平饶元李绍稳
- 关键词：图像识别卷积神经网络小样本
- 基于深度学习的标签推荐研究被引量：2
- 2019年
- 标签是一种可以有效缓解数据稀疏问题的辅助信息,在个性化推荐研究中受到广泛关注。研究者们致力于结合标签信息挖掘出用户的行为偏好特征以及物品间隐含的语义关系,从而更好地产生推荐。本文从利用深度学习方法为被推荐对象(图像、文本等)推荐标签与从已有标签信息中提取用户、物品特征两个角度出发,通过对当前国内外相关文献分析基础上,指出了现有研究方法的优点与不足,最后提出了基于深度学习标签推荐未来主要研究方向。
- 孙成吴国栋陶鸿查志康陈海涵
- 关键词：标签推荐系统
- P2P网络信任模型研究被引量：2
- 2012年
- 由于P2P网络的开放性、匿名性、随机性以及网络节点的高动态性等特点,使得网络节点之间的交流和服务存在着很大的安全隐患。信任模型作为一种解决网络安全隐患的方案,近年来得到了广泛的研究和发展。本文从基于超级节点、基于推荐、基于反馈和基于博弈论这四个方面系统总结和分析了目前国内外最具有代表性的P2P网络信任模型,详细阐述了这四类模型的特征,并指出了各自的优势和不足。尽管P2P网络信任模型的研究成果不断涌现,但尚有一些问题有待进一步解决,本文最后结合当前研究热点和难点展望了P2P网络信任模型在未来的研究方向。
- 汪清涟吴国栋孙俊杰
- 关键词：P2P网络网络安全信任模型
- 基于数字图像处理课程内容的实践案例实施——以“自然环境下的苹果图像的分割与定位”为例被引量：1
- 2019年
- 《数字图像处理》课程是一门实践性强,理论知识点综合应用的课程,在当下人工智能机器视觉发展的形势下,更突显了该门课程的实用性。本文以本课程的教学目标及内容为基础,设计针对《数字图像处理》课程知识点综合应用的创新实践项目并实施,对学生综合应用《数字图像处理》课程的专业知识处理实际问题有重要的指导意义。
- 马慧敏袁涛焦俊乔焰朱诚
- 关键词：数字图像处理项目实施
- 近50年安徽池州市降水序列的统计诊断与分析被引量：1
- 2014年
- 根据安徽省池州市气象站1960~2009年的逐月降水观测资料,利用小波分析、改进R/S法、Mann—Kendall法和滑动t-检验等方法对研究区降水特征及变化规律进行分析研究.结果表明:1.池州市近50a降水呈微弱减少趋势,气候倾向率为-3.8819mm/10a.春秋两季降水呈减少趋势,趋势均不显著;夏冬两季呈增加趋势,其中冬季趋势显著.小波分析表明池州市逐季降水序列存在4~5a的振荡周期,年内降水量夏季最多,冬季最少.2.Hurst指数分析表明各月尺度降水序列均存在一定等级的正持续性/反持续性强度.年季尺度方面,只有夏季具有反持续性,分形维数较大,复杂性程度高.3.突变性检验表明研究区存在两次突变情况:秋季降水序列在1986年左右发生了突变,冬季降水序列在1999年左右发生突变.
- 张庆国李鹏飞杨春雷徐丽朱雅莉
- 关键词：HURST指数降水
