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刘斌

作品数:34 被引量:239H指数:10
供职机构:西北农林科技大学信息工程学院更多>>
发文基金:中央高校基本科研业务费专项资金中国博士后科学基金陕西省自然科学基金更多>>
相关领域:自动化与计算机技术文化科学农业科学电子电信更多>>

文献类型

  • 33篇期刊文章
  • 1篇标准

领域

  • 27篇自动化与计算...
  • 5篇文化科学
  • 3篇农业科学
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主题

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  • 2篇神经网
  • 2篇神经网络
  • 2篇霜霉病
  • 2篇随机游走
  • 2篇葡萄霜霉病
  • 2篇轻量

机构

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  • 1篇广西师范大学
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作者

  • 34篇刘斌
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传媒

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  • 1篇中文科技期刊...

年份

  • 2篇2023
  • 6篇2022
  • 4篇2021
  • 3篇2020
  • 6篇2019
  • 7篇2018
  • 6篇2017
34 条 记 录,以下是 1-10
排序方式:
叶绿素荧光成像技术的葡萄霜霉病早期检测
2022年
葡萄霜霉病对葡萄生产构成严重威胁,尽早防治是治理霜霉病的关键。为了对该病进行早期检测,以PCR检测获取的霜霉病相对生物量作为霜霉病侵染的依据,从暗适应—光适应—暗弛豫3个光合生理状态连续变化过程中,采集80个人工接种霜霉菌叶片和80个健康对照叶片连续6 d的叶绿素荧光图像。对比健康和接种叶片叶绿素荧光动力学曲线、参数图像和参数值的差异,使用单因素方差分析评估叶绿素荧光参数对霜霉病侵染的敏感性,筛选叶绿素荧光参数最优特征子集,使用机器学习分类器构建霜霉病早期检测模型。结果表明,随着接种后天数(day post inoculation,DPI)的增加,霜霉病侵染程度不断加深,健康和接种叶片叶绿素荧光动力学曲线、参数图像和参数值从2DPI开始有显著差异(p<0.05),霜霉病侵染导致叶片光化学猝灭速率减小(Rfd变小),光合效率降低(F_(v)/F_(m)变小),叶片活力和光保护能力衰退(NPQ和qN变小),叶片吸收的光能更多以荧光的形式释放出来(F_(t)和F_(m)变大)。基于序列前向浮动算法优选的叶绿素荧光参数特征子集(qN-L3,Rfd-L2,NPQ-L1和F_(v)/F_(m)-D1)和BP神经网络分类器的SFFS-BP模型对3DPI健康和接种叶片识别准确率为83.75%,全实验周期连续6 d平均准确率达到85.94%。可为葡萄霜霉病光合表型分析和早期检测提供一种快速、准确的手段。
张昭姚志凤姚志凤苏宝峰刘斌苏宝峰何东健徐炎刘斌
关键词:葡萄霜霉病病害检测
智慧农业园区数据处理技术规范
刘斌耿楠蒲攀周兆永张宏鸣李书琴黄铝文刘运松耿耀君李梅张海曦卫星邓希廉李皓马军妮文立红
基于PSA-YOLO网络的苹果叶片病斑检测被引量:7
2022年
为提高YOLOv4目标检测算法对苹果叶片小型病斑的检测性能,提出了一种PSA(金字塔压缩注意力)-YOLO算法。在CSPDarknet53的基础上融合了Focus结构和PSA机制,并采用网络深度减小策略,构建了参数量小、精确度高的PSA-CSPDarknet-1轻量化主干网络。其次在网络颈部,搭建了空间金字塔卷积池化模块,用极小的计算代价增强了对深层特征图的空间信息提取能力,并采用α-CIoU损失函数作为边界框损失函数,提高网络对高IoU阈值下目标的检测精度。根据实验结果,PSA-YOLO网络在苹果叶片病斑识别任务中的AP_(50)达到88.2%。COCO AP@[0.5∶0.05∶0.95]达到49.8%,比YOLOv4提升3.5个百分点。网络对于小型病斑的特征提取能力提升幅度更大,小型病斑检测AP比YOLOv4提升3.9个百分点。在单张NVIDIA GTX TITAN V显卡上的实时检测速度达到69帧/s,相较于YOLOv4网络提升13帧/s。
晁晓菲池敬柯张继伟王孟杰陈尧刘斌
关键词:目标检测
基于MACR和CAL启发式的求差知识编译算法被引量:1
2020年
DKCHER算法是基于超扩展规则的求差知识编译算法.本文首先研究了DKCHER算法的执行流程,并定义了互补量的概念,然后设计了启发式策略MACR(maximum complementary amount of clauses with middle result),用于动态选择与中间结果互补量最大的子句.针对互补展开过程,设计了动态启发式策略CAL(optimal sequence sorted by complementary amount of literals),将互补展开中的文字按照与输入公式互补量的大小进行排序并展开.将上述两种启发式策略与DKCHER算法相结合,分别设计了MACR_DKCHER算法、CAL_DKCHER算法和MACR_CAL_DKCHER算法.实验结果表明,MACR启发式策略能够提升DKCHER算法的编译效率和编译质量,编译效率最高可提升9倍,编译质量最高可提升1.9倍;CAL启发式策略在子句数和变量数比值较大的实例上,能够提高DKCHER算法的编译效率,但会降低DKCHER算法的编译质量;MACR_CAL启发式最高可将DKCHER算法的编译效率提高12倍,但会导致DKCHER算法的编译质量有所降低.
牛当当吕帅王金艳刘斌
关键词:知识编译
面向移动端的苹果叶部病虫害轻量级识别模型被引量:13
2022年
花叶病、斑点落叶病、褐斑病、白粉病、黄蚜、浅叶蛾和红蜘蛛是常见的苹果叶部病虫害,严重影响了苹果的产量和品质。病虫害早期诊断和防治可以有效地控制病害传播,降低损失,保障苹果产业的健康发展。为解决现有轻量级模型无法精准识别早期苹果叶部稀疏小病斑的问题,该研究面向资源受限的移动端设备,提出一种轻量级识别模型ALS-Net(Apple Leaf Net using Channel Shuffle)。在轻量化模型(ShuffleNetV2)的基础上,基于深度可分离卷积和通道混洗构建ALS模块,可降低模型的计算量和参数量。其次,采用知识蒸馏策略训练模型,进一步提高网络精度。试验结果表明,ALS-Net的模型精度可达99.43%,且模型大小仅为1.64 MB。移动端推理延迟为55 ms,能够有效满足实际应用需求,并实现基于移动端的苹果叶部病虫害自动实时监测。
刘斌贾润昌朱先语于聪姚卓含张海曦何东健
关键词:病虫害苹果叶片轻量化
局部差异正则化的边界判别投影被引量:3
2018年
高维是大数据的一个重要特点,数据降维是处理高维数据的有效手段.数据降维算法的设计,关键在于保持原始高维数据集中蕴含的判别信息和几何结构,使得生成的低维特征表示既能刻画原始高维数据的分布形状,又能以更低的计算成本服务于后续的分类任务.边界判别投影算法是一种有监督的线性降维算法,通过最大化不同类别样本点之间的最小距离和最小化同类样本点之间的最大距离,来获取最优判别投影方向.为了保持样本点的几何结构,提高边界判别投影算法的泛化能力,在边界判别投影模型中融入了样本点的局部差异性信息.通过最大化投影之后样本点之间的局部差异来保持数据集的多样性,即在数据降维过程中,局部邻域内相距较远的样本点在投影之后应该保持较远的距离,从而防止在投影过程中原始数据集中蕴含的相似关系和拓扑结构发生扭曲.在图嵌入框架下,数据集的相似信息、判别信息和局部差异信息可以采用正则化的迹差准则进行数据建模.在优化求解时,为了降低散度矩阵特征分解的时间复杂度,通过对数据矩阵进行QR分解来加速计算.人脸图像数据集上的分类实验验证了局部差异正则化的边界判别投影算法在判别特征提取方面的有效性.
何进荣闭应洲丁立新刘斌
关键词:数据降维数据分类图嵌入
基于离散量和用户兴趣贴近度的协同过滤推荐算法被引量:13
2018年
针对传统协同过滤算法在计算用户相似度过程中,由于数据稀疏性导致的无法计算、失真、虚高等问题,提出一种融合离散量和兴趣贴近度的相似度度量方法。收集用户对项目的评分数据,从全信息量角度进行分析,通过引入离散量相关理论进行用户评分向量间的相似度计算,对评分相似的用户进行初步筛选,利用用户兴趣贴近度对相似度结果进行进一步加权处理,得到融合用户兴趣偏好信息的相似度结果,以此为基础,采用协同过滤算法进行个性化推荐。实验结果表明,该算法可有效提高信息推荐系统的推荐质量,在数据极端稀疏的情况下也能保持较好的性能。
贾伟洋李书琴李昕宇刘斌
关键词:协同过滤相似度计算数据稀疏性离散量
PU场景下基于迁移学习的软件缺陷预测被引量:1
2018年
为降低软件缺陷预测对标注样本的需求,将软件缺陷预测问题模型化为PU场景下的迁移学习问题。不对要进行软件缺陷预测的目标领域样本标注类别,只对跨工程的源领域数据集标注部分正例样本,结合数据引力方法基于样本进行迁移学习,利用贝叶斯理论在源领域缺陷数据集和目标数据集上估算概率参数,构建软件缺陷预测算法TPAODE。实验结果表明,TPAODE算法比PNB和PTAN算法具有更好的缺陷预测性能,仅需标注少量正例样本的跨项目缺陷数据,即可具有较好的软件缺陷预测性能。
包振栋张阳刘斌
关键词:软件缺陷预测贝叶斯算法
非规则串行程序隐式线程级推测并行发展综述被引量:2
2017年
基于片上多核处理器体系结构,概述在非规则串行程序自动并行化领域中,隐式线程级推测并行技术的特点、研究现状、以及所面临的挑战。从程序特征分析、多线程划分、软硬件协同加速方法和性能功耗评估等4个方面,探讨线程级推测技术未来的发展趋势和研究方向。
李远成刘斌
关键词:片上多核处理器软硬件协同设计
并行机器学习算法基础体系前沿进展综述被引量:10
2017年
大数据环境下,机器学习算法受到前所未有的重视。总结和分析了传统机器学习算法在海量数据场景下出现的若干问题,基于当代并行机分类回顾了国内外并行机器学习算法的研究现状,并归纳总结了并行机器学习算法在各种基础体系下存在的问题。针对大数据环境下并行机器学习算法进行了简要的总结,并对其发展趋势作了展望。
刘斌何进荣耿耀君王最
关键词:并行计算机器学习算法多核集群
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