公共文化服务平台

华中农业大学信息学院: 作品数：180 被引量：509H指数：13; 相关作者：陈仲民李向东邓君丽黄钰刘峰更多>>; 相关机构：武汉大学计算机学院中南民族大学计算机科学学院武汉理工大学华夏学院更多>>; 发文基金：国家自然科学基金中央高校基本科研业务费专项资金湖北省自然科学基金更多>>; 相关领域：自动化与计算机技术农业科学生物学文化科学更多>>

合作机构

基于变量符号关联分析的程序状态优化方法被引量：1: 2018年; 程序分析是主要的程序属性分析方法,在变量依赖关系、路径覆盖率、测试用例约简等方面有广泛的应用,并取得了大量研究成果。目前,程序分析主要以符号执行工具为核心,但是普遍存在路径条件逻辑表达式难以准确生成和约束求解器性能不够高的问题,从而影响程序分析的效果。以提高路径分析精度为目标,首先分析不同执行路径对应的路径条件,并提取公共的符号表达式以提高符号关联分析的精度,然后逆向生成依赖条件逻辑表达式集合,使用依赖关联分析算法以提高路径分析的精度。实验结果表明,所提方法相对于传统的路径分析方法,有更准确的时间复杂度和更高的路径分析精度。; 郭曦王盼

基于电子鼻的稻谷霉变在线检测系统的研制被引量：2: 2019年; 针对传统稻谷霉变检测方法操作繁琐这一问题,设计了一种基于无线电子鼻的稻谷霉变在线检测系统。该系统由气体检测装置、下位机系统以及上位机远程监控系统构成,具有数据采集、处理、显示、传输及存储等功能。下位机采用STM32微控制器,与上位机通信的传输速率为18 B/s,丢包率为0,上位机远程监控系统最大可实现轮询接收128路下位机数据。通过稻谷霉变检测试验,建立了霉菌含量预测模型,并运用粒子群优化算法对参数进行优化,模型的R^2为0. 983 9,均方根误差为0. 204 9 lg(cfu/g),灵敏度为0. 070,霉菌含量最低检出限为1. 5×10~1 cfu/g,分辨率为1. 5×10~1 cfu/g。表明此系统用于稻谷霉变检测具有一定的可行性,可为快速评价稻谷质量安全提供参考。; 库晶黄汉英金星赵思明赵思明李路; 关键词：气体检测电子鼻 STM32微控制器

中国规模生猪养殖的绿色技术进步偏向被引量：3: 2020年; 近年来中国生猪养殖面临粮食价格驱动的饲料成本上升、劳动力成本上升以及规模化经营趋势下粪污处理等现实挑战。中国生猪产业能否克服上述问题,实现可持续发展呢?理论上,有偏技术进步在优化资源配置、提升生猪养殖效率、促进规模生产和污染减排方面大有可观。本文基于2007—2017年中国小、中、大3种规模生猪养殖成本收益数据,计算考虑5种非合意产出的生猪养殖的投入偏向型技术进步指数;针对各区域生猪养殖可持续发展面临的现实问题和环境规制目标,划分多个中观地理单元;在此基础上,探讨技术进步所倚重的要素是否与区域资源禀赋相协调,进一步为各区域诱致生猪养殖技术进步方向和优化规模生产路径提供支持性证据。研究结果表明,1)不同规模生猪养殖均存在投入偏向型技术进步,且偏向型技术进步能够在中性技术进步的基础上促进绿色全要素生产率的提高;2)小、中、大3种规模生猪养殖的绿色技术进步的要素投入偏向呈现节约劳动力而使用精饲料趋势;3)大规模生猪养殖技术进步偏向性最高,对生猪养殖的绿色全要素生产率增长所发挥的正面作用最强。本文认为生猪养殖技术进步要素偏向主要由区域资源禀赋所决定,各区域应当基于其资源禀赋和环境规制目标诱致技术变迁。; 闫桂权何玉成张晓恒陈国庭; 关键词：绿色全要素生产率资源禀赋

新工科背景下的数字图像处理课程教学改革: 2023年; 针对当前以项目为导向的数字图像处理课程教学中存在的问题,分别对理论教学和实验教学提出新的教学思路,兼顾基础和前沿,引导学生更注重问题的分析思考和对结果的归纳总结,介绍具体教学改革措施,阐述如何在教学模式中注重跨平台资源的充分利用,深入专题研讨,强调对学生综合能力的考查。; 彭辉刘善梅翟瑞芳; 关键词：数字图像处理理论教学实验教学教学模式

基于数字图像处理技术的鱼类寄生碘泡虫分类研究: 2022年; 针对采用传统的形态学分类方法进行鱼类寄生碘泡虫的分类时需要手动测量各种参数以作为分类依据的效率问题,提出了一种全新的基于数字图像处理技术的孢子虫参数提取方法,从而实现了孢子虫的分类操作。选取丑陋圆形、山东、野鲤、异形等4种碘泡虫作为研究对象,通过碘泡虫在显微镜下的图片样本进行形态学特征参数的计算,从而依据各类参数进行碘泡虫的区分。首先通过Canny边缘提取算法对单个碘泡虫图像进行边缘提取,再对最外层边缘进行椭圆拟合,得到碘泡虫的偏移角度作为将碘泡虫摆正位置的依据,从而计算孢子的长宽与面积。摆正孢子位置后寻找2个极囊的种子点,根据种子点进行改进的区域生长算法得到2个极囊的图像,再通过Canny算法计算得到极囊边缘的同时计算极囊的长宽与面积,最后对2个极囊边缘做椭圆拟合得到2个极囊之间的夹角和囊间突的位置。将所有得到的参数投入分类器进行分类操作,可准确地将4种碘泡虫区别开。; 詹晔康耿协博李小霞柳阳章英; 关键词：碘泡虫图像处理 CANNY算法

蛋白-蛋白和蛋白-核酸相互作用对转录因子调控机制影响的分子动力学模拟研究: 在真核生物中,转录因子可特异性结合DNA序列,精确调控遗传信息的转录过程,与细胞的代谢、周期、分化及死亡等各个过程密切相关。转录因子与DNA结合过程涉及到蛋白核酸相互作用、蛋白蛋白相互作用、残基突变及单核酸多态性等诸多因...; 高军熊乐李根; 关键词：分子动力学转录因子生物信息转录调控

基于依赖条件重构的程序符号值分析方法被引量：1: 2019年; 符号执行在路径分析、调试和验证等软件分析过程中发挥着重要的作用.但是随着程序规模的增大,有效的执行路径数量程指数级增长,符号执行技术往往难以有较好的分析效果.符号执行分析中的两个瓶颈问题是路径条件表达式的提取和约束求解.状态合并是目前解决状态爆炸的常用分析方法,但是这种抽象的分析方法往往会导致错误的路径信息.依据符号执行引擎采用的搜索策略,符号执行工具在符号变量状态合并中可能会产生不可解的路径条件.提出基于依赖条件重构的程序符号值分析方法,通过综合分析各路径的路径条件逻辑表达式,提取共享的变量符号值从而提高变量状态合并的效率,同时采用逆向关联分析方法产生依赖条件集合从而提高路径分析的精度.实验结果表明该方法相对于传统的状态合并分析方法有更高的执行效率及分析精度.; 郭曦王盼

乳腺癌相关ceRNA网络的构建及应用: 周雄辉凌树宽乔文艳梁峰吉熊江辉; 关键词：乳腺癌药物靶标

基于融合神经网络的LncRNA与疾病关联预测方法: 2023年; 长链非编码RNA(Long non-coding RNA,LncRNA)的异常表达与疾病的生理和病理过程密切相关,识别LncRNA与疾病之间的潜在关联有助于理解疾病的分子发病机制。以往的方法未能深度整合异构的多源数据以及学习高维特征表示。为此,文中提出了一种基于融合神经网络(Fusion Neural Networks,FNN)预测候选疾病相关LncRNA的方法FNNLDA。FNNLDA整合与LncRNA、疾病和miRNAs相关的多种数据,采用多模型融合思想,利用栈式自编码器和融合神经网络两种深度学习模型分别学习LncRNA-疾病对的高级特征,最后融合两个模块的预测分值来预测LncRNA-疾病的关联性。五折交叉验证显示FNNLDA方法的AUC值比SIMCLDA,MFLDA,CNNLDA和LRLSLDA分别提升了12.5%,15.1%,3.4%和5.8%,表明其在LncRNA-疾病预测性能上有较大提升。基于胃癌疾病案例进行研究,结果证明FNNLDA能够有效识别与疾病关联的潜在LncRNA。; 李巧君李巧君杨伟

基于高斯HI颜色算法的大田油菜图像分割被引量：22: 2016年; 针对自然条件下光照条件变化给大田油菜图像分割带来的问题,该文研究了油菜图像的高斯HI颜色分割算法,为作物生长发育周期的自动识别提供前期准备。已有统计结果表明,在仅保留绿色作物的图像中,不同色调值的像素数量服从高斯分布。该文将去掉背景信息的样本数据从RGB颜色模型转换至HSI颜色模型后,统计各个光强的所有像素对应的色调值,并计算其期望值和方差,依次得出所有强度所对应色调值的期望值和方差,建立出油菜作物色调强度查找表(hue intensity-look up table)。在此基础上,计算每个像素的色调值和期望值之间的差值,若差值小于阈值,则像素被分割为作物,否则为背景。为了在高斯HI颜色分割算法中确定合适的阈值,该研究选取了45幅不同天气状况(晴天、阴天和雨天)不同发育阶段(苗期、三叶期和四叶期)的油菜图像作为样本,探讨阈值的选取与分割结果的关系。结果表明阈值在[2.4,2.6]内分割效果最佳,油菜目标的形状特征完整度最好。为了对图像分割结果进行评价,分别利用高斯HI颜色模型、CIVE(color index of vegetation extraction)、EXG-EXR(excess green-excess red)、EXG(excess green)和VEG(vegetation)算法对15幅不同天气状况的图像进行分割。从视觉效果上来看,高斯HI算法仅需少量样本,即可达到满意分割效果。与其他方法相比,高斯HI颜色分割算法的误分割率(misclassification error,ME)仅为1.8%,相对目标面积误差(relative object area error,RAE)仅为3.6%,均优于其他4种算法的试验结果。在分割结果稳定性上,高斯HI颜色算法表现最好,其ME和RAE值的标准差最低,分别为0.7%和4.5%。试验结果表明,高斯HI颜色算法能取得较好的分割效果,而且对光照条件变化并不敏感,同时,能够充分保留油菜形状特征的完整性,为后期油菜生长发育周期的自动识别提供可靠数据。; 翟瑞芳方益杭林承达彭辉刘善梅罗俊; 关键词：图像分割高斯分布 HSI颜色模型

华中农业大学信息学院

合作机构

文献类型

领域

主题

机构

作者

传媒

年份

用户反馈

华中农业大学信息学院

合作机构

文献类型

领域

主题

机构

作者

传媒

年份

用户登录

用户反馈