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徐焕良: 作品数：181 被引量：1,069H指数：16; 供职机构：南京农业大学更多>>; 发文基金：中央高校基本科研业务费专项资金国家自然科学基金江苏省科技支撑计划项目更多>>; 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>>

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基于判决门限的RFID防碰撞Q值算法: 标签的识别速度是RFID技术高强度、大规模应用的关键.为了提高射频标签的识别速度,提出了一种基于判决门限的防碰撞算法——QA-DTCI,详细阐述了算法的思想、运算流程和门限阈值的确定方法.在QA-DTCI算法中,读写器增...; 任守纲杨帆王浩云熊迎军徐焕良; 关键词：射频标签判决门限; 文献传递

一种新型的WSAN两层协作路由协议: 2013年; 在WSN网络中引入执行器节点构成WSAN网络,并依据WSAN网络特性提出一种新的协作路由协议———基于动态分簇的角度转发路由协议AFRPDC(Angle Forwarding Routing Protocol base on Dynamic Clustering)。AFRPDC协议由2部分算法组成:基于接收信号强度RSSI(Received Signal Strength Indication)的动态分簇算法BRCA(Based on RSSI Dynamic Clustering Algorithm)和角度转发路由协议AFRP(Angle Forwarding Routing Protocol)。BRCA算法保证传感器节点形成较为稳定的拓扑,实现传感器节点与簇头节点的协作;AFRP协议利用簇头节点的角度信息转发事件报告,实现簇头节点与执行器节点的协作通信。仿真结果表明,AFRPDC协议中节点分簇有较好的稳定性,同时AFRPDC较基于链路状态分簇的定向扩散协议DDLSC在降低平均时延和节点能耗方面有更好的表现,可满足WSAN网络对实时性、可靠性和低能耗的要求。; 王浩云王兆敏任守纲方贺贺徐焕良; 关键词：接收信号强度动态分簇协作路由

相似性比对预测蛋白质亚细胞区间被引量：1: 2016年; 【目的】对蛋白质所属的亚细胞区间进行预测,为进一步研究蛋白质的生物学功能提供基础。【方法】以蛋白质序列的氨基酸组成、二肽、伪氨基酸组成作为序列特征,用BLAST比对改进K最近邻分类算法(K-nearest neighbor,KNN)实现蛋白序列所属亚细胞区间预测。【结果】在Jackknife检验下,数据集CH317三种特征的成功率分别为91.5%、91.5%和89.3%,数据集ZD98成功率分别为93.9%、92.9%和89.8%。【结论】BLAST比对改进KNN算法是预测蛋白质亚细胞区间的一种有效方法。; 王雄飞张梁薛卫赵南徐焕良; 关键词：KNN BLAST

基于CGRSNet的残缺油桃外形点云补全方法: 2024年; [目的]利用深度相机采集到的油桃数据在进行三维重建时,存在摄像头视野限制,导致油桃点云出现缺失的现象,严重影响油桃表型分析的准确度。为了提高油桃分级分类的准确率和工作效率,提出一种基于三维重建的油桃片外形参数估测方法。[方法]提出了一种基于真实结构的粗粒度点云生成网络(coarse-grained realistic structure with point cloud generation network,CGRSNet)。该网络首先通过编码、解码机制构建点云补全网络,通过新的采样算法对原始点云提取不同维度下的特征信息,提升油桃表型的特征提取能力,然后自解码器自上而下进行多维度点云补全,最终得到完整的油桃形状,最后用模型的参数预估模块预估油桃体积。利用多组参数构建的油桃几何模型离散成点云数据输入CGRSNet网络,得到油桃几何模型外形补全的预训练模型,再利用真实油桃点云数据对预训练模型CGRSNet做模型迁移的参数微调。[结果]该补全网络对油桃数据集补全结果的倒角距离为0.196 cm。经线性回归分析,得出体积估测的RMSE和R^(2)分数为2.47 cm^(3)和0.94,相较于PF-Net的RMSE和R^(2)分数提升约0.88 cm^(3)和0.01。[结论]本文提出的基于CGRSNet的油桃外形参数估测算法具有较好的实用性和精确度。; 孙珂徐焕良任守纲单美轩王浩云

基于BSA-IA-BP的菌落总数预测方法: 本发明公开了一种基于BSA‑IA‑BP的菌落总数预测方法，包括以下步骤：步骤1：对样本进行预处理；步骤2：采集样本的高光谱图像及菌落总数；步骤3：提取样本高光谱图像中的高光谱信息，并将样本划分为预测集和校正集；步骤4：对...; 徐焕良宋进潘磊庆王浩云郭振环; 文献传递

基于时序高光谱和多任务学习的水稻病害早期预测研究被引量：7: 2022年; 水稻病害是影响水稻产量的重要因素之一,水稻病害的早期预测对水稻病害防治至关重要。为了实现水稻白叶枯病害的预测,连续采集了从接种病菌到早期发病共7 d的白叶枯病害胁迫下的叶片高光谱图像。利用Savitzky-Golay算法对高光谱图像进行预处理,并利用主成分分析(Principal component analysis, PCA)和随机森林(Random forest, RF)算法提取光谱特征,构建多任务学习(Multi-task learning, MTL)与长短期记忆(Long short-term memory, LSTM)网络融合的预测模型,对水稻病害发病率和潜伏期进行预测,并利用鲸鱼优化算法(Whale optimization algorithm, WOA)对MTL-LSTM模型进行优化。实验结果表明:PCA和RF可以有效地从高光谱图像中提取光谱特征,降低高光谱数据维度,且基于光谱特征构建的预测模型性能优于全波段光谱构建的预测模型性能,建模时间降低约98%。基于时序高光谱构建的预测模型对发病率和潜伏期的预测取得了预期效果,基于前10个特征波长构建的WOA-MTL-LSTM模型取得了最优的预测性能,对发病率和潜伏期预测测试集的R^(2)分别为0.93和0.85,RMSE分别为0.34和2.12,RE分别为0.33%和1.21%。通过WOA算法可以提升MTL-LSTM的预测性能,对发病率和潜伏期预测的R^(2)均提升0.05。研究结果表明RF提取高光谱特征能有效表征全波段光谱,基于时序高光谱的WOA-MTL-LSTM模型可以准确预测白叶枯病害发病率和潜伏期,为水稻白叶枯病害的预防提供了技术支持。; 曹益飞徐焕良吴玉强范加勤冯佳睿翟肇裕; 关键词：水稻多任务学习白叶枯

基于合作博弈的设施环境多目标优化控制方法: 一种基于合作博弈的设施环境多目标优化控制方法，它包括以下步骤：S1、建立设施环境的三个控制目标：环境参数‑温湿度控制目标、能耗控制目标以及控制设备物理极限性，即设备损耗控制目标；S2、建立合作博弈模型，采用基于合作博弈模...; 王浩云徐焕良任守纲王珂翟肇裕; 文献传递

校园网环境下《VB程序设计》学习支撑系统的设计与实现被引量：5: 2008年; 针对目前传统VB教学方式的不足,以大学校园局域网环境为背景,利用JSP/Weblogic技术开发了基于B/S模式的VB学习支撑系统。本文介绍了该系统的主要模块及其相关实现技术。该系统实现了真正的无纸化学生在线学习、在线作业和在线考试。系统加强了学生自主学习兴趣,大大减轻了教师的工作量,提高了工作效率。系统功能齐全,界面友好,具有推广使用价值。[3]; 谢忠红朱淑鑫夏欣徐焕良; 关键词：B/S结构无纸化在线考试

基于时序运动特征的奶牛爬跨行为识别研究被引量：4: 2021年; [目的]为了尽早发现发情奶牛并及时进行配种,提高养殖场的经济效益,本文研究了基于机器视觉的奶牛爬跨行为识别。[方法]选取3种行为视频:侧爬跨101段,追随191段,行走343段,合计635段视频,构建VideoROI_set_Extended数据集。针对每一个视频段,在分割出奶牛目标后,使用最小外接矩形(包含运动奶牛对象),计算最小外接矩形框的高度(Height,H),宽度(Width,W)和纵横比(Height/Width,Z)3个特征;以时间(T)为横轴,绘制3条奶牛运动时序曲线,并基于Improve Freeman编码法对3条曲线分别进行编码;最后将VideoROI_set_Extended视频集以8∶2的比例进行随机划分后,使用K最近邻分类器(K-nearest neighbor,KNN)和BP神经网络分类器(back propagation neural network,BP)2种分类器对时序曲线进行训练和识别。[结果]采样数m=10和角度数n=6时,使用KNN分类器进行识别,单一特征Z 10次的平均识别正确率达到97.64%;组合特征W&H&Z的时序曲线识别效果最好,KNN分类器的识别正确率达到99.21%。[结论]本文提出的基于时序运动特征的奶牛爬跨行为识别方法能够有效识别奶牛的侧爬跨行为,为计算机自动识别爬跨行为的奶牛提供依据。; 谢忠红刘悦怡宋子阳徐焕良; 关键词：发情行为

基于比特估计的RFID标签数量估计算法被引量：3: 2020年; 为了进一步提高稠密标签环境中标签估计算法的精度,在分析比较传统的基于比特标签估计算法的基础上,提出一种比特估计的优化算法。首先,基于二项分布理论,利用未被选择比特位的观测值计算空闲比特率;然后,通过确定空闲比特率的阈值,建立稠密标签环境中的标签数量估计模型;最后,推导出标签数量估计值与时隙消耗的数学表达式。仿真结果表明,改进算法的标签估计精度要优于传统的基于比特标签估计的精度,且对于不同规模的标签群,改进算法具有稳定的估计性能。; 杨帆杨帆任守纲徐焕良孙元昊; 关键词：无线射频识别防碰撞算法标签估计

徐焕良

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