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基于无人机高光谱的马铃薯冠层叶片全氮含量反演

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浙江农业学报 2023年第8期35卷 1904-1914页

作者：郭发旭冯全杨森杨婉霞甘肃农业大学机电工程学院甘肃兰州730070

为实现大田马铃薯冠层叶片全氮含量(LNC)的快速反演,利用低空无人机平台搭载成像光谱仪获取马铃薯冠层光谱数据,在综合比较原始反射率(R)、倒数变换反射率(1/R)、一阶微分变换反射率[D(R)]、二阶微分变换反射率[D(2 R)]、倒数之对数变... 详细信息

为实现大田马铃薯冠层叶片全氮含量(LNC)的快速反演,利用低空无人机平台搭载成像光谱仪获取马铃薯冠层光谱数据,在综合比较原始反射率(R)、倒数变换反射率(1/R)、一阶微分变换反射率[D(R)]、二阶微分变换反射率[D(2 R)]、倒数之对数变换反射率[lg(1/R)]的基础上,选择[D(2 R)]用于后续试验。分别使用相关性分析(CA)、竞争性自适应重加权(CARS)、无信息变量消除(UVE)3种算法筛选特征光谱波段,使用偏最小二乘回归(PLSR)、支持向量机(SVM)构建马铃薯冠层LNC估测模型。结果表明:CA、CARS、UVE算法分别筛选出26、12、19个特征波段。在构建的PLSR模型中,用UVE筛选的特征波段建立的预测模型[UVE-D(2 R)-PLSR]效果最好,在验证集上的决定系数(R^(2))和均方根误差(RMSE)分别为0.8068和0.1932;在构建的SVM模型中,用CARS筛选的特征波段建立的预测模型[CARS-D(2 R)-SVM]效果最好,在验证集上的R 2和RMSE分别为0.8316和0.1830。两模型对比,CARS-D(2 R)-SVM模型的效果更好。采用CARS-D(2 R)-SVM模型逐点估算马铃薯冠层LNC,绘制反演图,可使种植者直观掌握大田马铃薯生长情况,为马铃薯大田的精细化管理提供数据支持。

关键词：无人机高光谱马铃薯支持向量机反演

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混合式教学中在线学习行为与学习效果的关系分析及建议

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湖北科技学院学报 2022年第2期42卷 112-117页

作者：杨婉霞甘肃农业大学机电工程学院甘肃兰州730070

以甘肃农业大学参与微机控制技术课程混合式教学改革的200名学生为研究对象,依托学校混合式教改THOEL网络教学综合平台,借助该平台中对微控课程的在线学习行为的统计数据,利用SPSS软件的相关性分析方法,从学生的进入课堂次数、参与讨论... 详细信息

以甘肃农业大学参与微机控制技术课程混合式教学改革的200名学生为研究对象,依托学校混合式教改THOEL网络教学综合平台,借助该平台中对微控课程的在线学习行为的统计数据,利用SPSS软件的相关性分析方法,从学生的进入课堂次数、参与讨论问题次数、在线学习时长和阅读该课程教学资料次数4方面研究分析学生在线学习行为与相应课程期末考试成绩的相关性,以此衡量在线学习行为与学习效果的关系。研究结果显示,除了参与在线讨论之外,其余三种在线学习行为与该课程的期末考试成绩之间均存在着显著正相关性。针对此次分析的结果,对今后混合式教学课程平台的进一步建设提出了相应的建议。

关键词：混合式教改相关性分析在线学习行为考试成绩

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宋词自动生成的信息隐藏算法

信息网络安全 2022年第7期22卷 46-54页

作者：杨婉霞陈帅管磊杨忠良甘肃农业大学机电工程学院兰州730070 清华大学天津电子信息研究院天津300467 公安部网络安全保卫局北京100006 清华大学电子工程系北京100084 公安部第一研究所北京100044

传统的文本隐写方案很难均衡隐藏容量和隐蔽性之间的矛盾。利用宋词载体语义丰富、句法灵活的特点,文章提出BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)词嵌入结合Attention机制的Seq2Seq模型生成隐写宋词的算法。... 详细信息

传统的文本隐写方案很难均衡隐藏容量和隐蔽性之间的矛盾。利用宋词载体语义丰富、句法灵活的特点,文章提出BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)词嵌入结合Attention机制的Seq2Seq模型生成隐写宋词的算法。该算法采用BERT词嵌入作为生成模型的语义向量转换部分,其丰富的词向量空间保证了生成句子间语义的连贯性,提高了生成宋词的质量。另外,该算法采用格律模板和互信息选词方法约束隐写语句的生成,增强了隐藏算法的安全性。通过与现有文本隐藏算法在嵌入率方面的对比实验和分析表明,文章所提算法的嵌入率相比Ci-stega提高了7%以上,且在安全性和鲁棒性方面均有良好的表现。

关键词：文本信息隐藏宋词格律模板互信息

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在压缩语音编码中集成信息隐藏方法研究

电子学报 2014年第7期42卷 1305-1310页

作者：杨婉霞余晖胡萍甘肃农业大学工学院甘肃兰州730070 清华大学电子工程系北京100084 清华大学网络科学与网络空间研究院北京100084

论文针对低速率语音编码过程的特点,提出了一种基于动态码本生成的信息隐藏方法,设计了相应的嵌入和提取算法.该方法解决了现有的基于静态码本分区的信息隐藏方法无法对抗码字统计分析检测的问题.实验表明该隐藏算法在13.3Kbps的载体速... 详细信息

论文针对低速率语音编码过程的特点,提出了一种基于动态码本生成的信息隐藏方法,设计了相应的嵌入和提取算法.该方法解决了现有的基于静态码本分区的信息隐藏方法无法对抗码字统计分析检测的问题.实验表明该隐藏算法在13.3Kbps的载体速率下能获得450bps隐藏容量,而且载密信息的语音质量PESQ值下降不到6%.

关键词：信息隐藏语音编码动态码本隐藏算法隐藏容量隐蔽性

工程认证背景下高校课程教学质量提升策略研究

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辽宁科技学院学报 2022年第6期24卷 49-51,54页

作者：李璐杨婉霞胡冰辛尚龙杨智凯甘肃农业大学机电工程学院甘肃兰州730070

在工程认证背景下为了提升高校课程教学质量,文章采用理论梳理、对比分析及案例研究等方法,研究了工程认证背景下高校课程教学应有的发展方向、现存问题及有效策略。结果显示,高校及教师应重视工程认证理念对课程教学的引领作用,以《工... 详细信息

在工程认证背景下为了提升高校课程教学质量,文章采用理论梳理、对比分析及案例研究等方法,研究了工程认证背景下高校课程教学应有的发展方向、现存问题及有效策略。结果显示,高校及教师应重视工程认证理念对课程教学的引领作用,以《工程教育认证标准》为导向选择教学内容、设计教学方法、完善评价体系,结合课程教学发展实际,有针对性地提升课程教学质量,以为高校工程教育专业课程的高质量发展提供有效参考,助力高校在工程认证背景下全方位提升人才的综合素质。

关键词：工程认证高校课程教学质量

虚拟仿真在混合式教学中的应用研究——以“电力电子技术”课程为例

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大众科技 2023年第9期25卷 89-91,84页

作者：刘燕王关平杨婉霞李红岭甘肃农业大学机电工程学院甘肃兰州730070

混合式教学是课程改革的趋势。为了高效地利用在线平台实现混合式教学,提出在混合式教学中融入虚拟仿真教学,结合“电力电子技术”课程混合教学设计方案,以单相半波整流知识点为例,对教学内容、教学方式、教学过程做了探索与实践。实践... 详细信息

混合式教学是课程改革的趋势。为了高效地利用在线平台实现混合式教学,提出在混合式教学中融入虚拟仿真教学,结合“电力电子技术”课程混合教学设计方案,以单相半波整流知识点为例,对教学内容、教学方式、教学过程做了探索与实践。实践表明,融入了虚拟仿真的混合式教学可以引导学生提高专业技能及科研水平,并且其更充分体现了“混合教学”的教学优势。

关键词：混合式教学电力电子技术仿真教学 Matlab

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基于本体的马铃薯产业链知识图谱构建

热带农业工程 2023年第3期47卷 14-16页

作者：王巧珍杨婉霞赵赛王梦瑶甘肃农业大学机电工程学院甘肃兰州730070

结合基于本体的知识图谱构建方法及深度学习技术,采用预训练语言模型实现非结构化数据的实体识别,利用弱监督和神经网络设计了实体和关系抽取模型,抽取知识融合后构建了马铃薯全产业链知识图谱库。结果表明,本文设计的基于BIO标注方法和... 详细信息

结合基于本体的知识图谱构建方法及深度学习技术,采用预训练语言模型实现非结构化数据的实体识别,利用弱监督和神经网络设计了实体和关系抽取模型,抽取知识融合后构建了马铃薯全产业链知识图谱库。结果表明,本文设计的基于BIO标注方法和BERT-BiLSTM-CRF训练模型取得了较好效果,为马铃薯产业提供了有效组织、可视化表达。

关键词：本体马铃薯产业链知识图谱构建

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基于马铃薯病虫害知识图谱的问答系统

农业工程 2023年第8期13卷 29-37页

作者：赵赛杨婉霞王巧珍王梦瑶熊磊甘肃农业大学机电工程学院甘肃兰州730070

开展农业知识图谱的问答系统研究在整个智能农业领域中具有重要的意义。以马铃薯病虫害为例,设计了马铃薯病虫害知识图谱问答系统,通过BIO、BMES和BIOES 3种方式标注数据后设计了BIiLSTM-CRF、Word2vec-BILSTMCRF和Bert-BILSTM-CRF 3种... 详细信息

开展农业知识图谱的问答系统研究在整个智能农业领域中具有重要的意义。以马铃薯病虫害为例,设计了马铃薯病虫害知识图谱问答系统,通过BIO、BMES和BIOES 3种方式标注数据后设计了BIiLSTM-CRF、Word2vec-BILSTMCRF和Bert-BILSTM-CRF 3种模型进行命名实体识别。试验结果表明,BEMS标注方式效果最佳,Bert-BILSTM-CRF模型在命名实体识别时性能最佳,其F_(1)值为85.62%。结合Neo4j图数据库匹配相应Cypher语句实现问答交互,应用基于Javascript语言的VUE前端框架,搭建完整的问答系统页面。

关键词：马铃薯知识图谱问答系统病虫害命名实体识别 Neo4j图数据库

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基于半监督引导的网络APT检测知识图谱构建

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软件导刊 2023年第9期22卷 147-153页

作者：王梦瑶杨婉霞王巧珍赵赛熊磊甘肃农业大学机电工程学院甘肃兰州730070

各国信息系统等重要设施的高级持续性威胁(APT)攻击愈发频繁,且APT具有针对性强、隐蔽性好、破坏性大等特点。为了高效检测APT攻击,提出一种基于知识库的APT攻击检测方案。首先,通过搜集大量开源APT威胁数据,提出一种基于深度学习级联... 详细信息

各国信息系统等重要设施的高级持续性威胁(APT)攻击愈发频繁,且APT具有针对性强、隐蔽性好、破坏性大等特点。为了高效检测APT攻击,提出一种基于知识库的APT攻击检测方案。首先,通过搜集大量开源APT威胁数据,提出一种基于深度学习级联模型结构的新型APT知识获取方法。然后,针对数据的多源异构性,提出一种半监督Bootstrap的知识融合方法,以自动构建APT知识图谱。接下来,针对APT攻击检测识别的准确性,提出一种基于Bert+BiLSTM+Self-Attention+CRF模型的APT攻击检测方案,Bert模型提取文本特征,BILSTM提取输入语句与上下文之间的关系,融合Self-Attention机制关注上下文中的语义及APT实体间的关系,CRF模型根据标签间的依赖关系提取全局最优的输出标签序列,以得到APT攻击命名实体。实验表明,Bert+BiLSTM+Self-Attention+CRF模型的准确率、召回率、F1值分别达到88.69%、77.13%和82.5%,整体性能相较于现有方法更优。

关键词：知识图谱高级持续威胁深度学习 APT攻击

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