检索结果-南通市图书馆

基于卷积神经网络的近红外光谱与数字图像特征信息融合木材树种识别

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林业科学 2024年

作者：潘玺李康杨忠中国林业科学研究院木材工业研究所

【目的】基于卷积神经网络自动提取，探究融合木材近红外光谱与数字图像特征信息准确识别木材树种的可行性。【方法】以樟科10种木材标本为例，使用手持式近红外光谱仪和便携式扫描仪采集木材标本横切面近红外光谱和图像。创新引入递归... 详细信息

【目的】基于卷积神经网络自动提取，探究融合木材近红外光谱与数字图像特征信息准确识别木材树种的可行性。【方法】以樟科10种木材标本为例，使用手持式近红外光谱仪和便携式扫描仪采集木材标本横切面近红外光谱和图像。创新引入递归图方法，将手持式近红外光谱仪采集的一维短波长近红外光谱转换为二维图像，促进卷积神经网络从近红外光谱数据中提取判别性更强的特征，实现近红外光谱与图像在二维尺度上的融合。构建结构简单的双分支卷积神经网络模型，自动提取、融合近红外光谱与图像特征识别木材树种。【结果】与直接使用一维近红外光谱的建模方法相比，近红外光谱递归图结合卷积神经网络模型的识别性能提升1.79%～14%；与使用近红外光谱或图像单一特征识别相比，双分支卷积神经网络模型自动提取、融合近红外光谱与图像特征，对10种木材的识别性能至少提高3%，模型准确率、精度和召回率均大于99%。【结论】一维短波长近红外光谱递归图转换能够促进卷积神经网络从近红外光谱数据中提取判别性更强的特征，提高模型识别性能。双分支卷积神经网络能够充分提取并有效融合木材近红外光谱与图像特征，一定程度上可克服使用单一特征识别木材树种的不足，提高木材树种识别效果。

关键词：木材树种识别卷积神经网络近红外光谱图像特征提取与融合

基于微生物组学测序的抗菌乳酸菌的筛选及辅助发酵剂开发

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基于微生物组学测序的抗菌乳酸菌的筛选及辅助发酵剂开发

作者：黎霖西北农林科技大学

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新疆阿克苏地区部分规模化猪场猪轮状病毒感染情况调查与分析

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新疆阿克苏地区部分规模化猪场猪轮状病毒感染情况调查与分析

作者：黎双塔里木大学

学位级别：硕士

猪轮状病毒(Porcine Rotavirus,PoRV)是引起仔猪尤其是新生哺乳仔猪腹泻的主要病原之一,该病毒可以通过粪口途径传播。PoRV可以引起仔猪消化道病变,造成仔猪腹泻、呕吐,排水样粪便。猪轮状病毒有多种基因型,同一宿主可感染不同基因型的... 详细信息

猪轮状病毒(Porcine Rotavirus,PoRV)是引起仔猪尤其是新生哺乳仔猪腹泻的主要病原之一,该病毒可以通过粪口途径传播。PoRV可以引起仔猪消化道病变,造成仔猪腹泻、呕吐,排水样粪便。猪轮状病毒有多种基因型,同一宿主可感染不同基因型的轮状病毒,容易使该病毒发生不同基因型之间的基因重组,这导致病毒的抗原性和致病性发生改变,同时使现有疫苗的保护率下降。因此,对阿克苏地区部分规模化养猪场进行猪轮状病毒感染情况调查,确定流行基因型,研究其遗传变异特征,为猪轮状病毒的防控提供基础数据并对疫苗的选择提供指导意见。本研究针对阿克苏地区新生仔猪腹泻频发的问题,为有效防控该疾病,开展该地区规模化猪场猪轮状病毒的感染情况调查。采集腹泻哺乳仔猪和保育仔猪肛拭子共计480份,使用荧光定量PCR方法对样本进行检测。结果显示共检测到阳性样品79份,检出率为16.64%(79/480),其中哺乳仔猪样本的检出率为24.17%(58/240);保育仔猪样本的检出率为8.75%(21/240),表明阿克苏地区规模化养猪场仔猪存在轮状病毒的感染和流行。将通过猪轮状病毒(GARV)实时荧光RT-PCR检测试剂盒筛选出的79份阳性样品,参考中华人民共和国国家标准猪传染性胃肠炎病毒、猪流行性腹泻病毒和猪轮状病毒多重RT-PCR检测方法(GB/T 36871-2018)合成引物对79份阳性样本针对轮状病毒进行PCR扩增,鉴定其基因型。经鉴定得到7个G3型毒株,2个P[13]型基因;其中有两份阳性样品同时鉴定得到G基因型和P基因型,为G3P[13]型。为研究PoRV对仔猪消化道的影响,对同时鉴定G基因型和P基因型的两只仔猪进行剖检并对肠道样品制备病理切片。剖检观察可见小肠管壁变薄、呈半透明状,肠道鼓气,部分肠段呈灰黄色或灰黑色;小肠肠壁充血,内有黄色或灰色液体内容物,可见少量凝乳快。胃胀气,胃壁腐烂发黑。该组织制备病理切片,显微镜下可观察到小肠绒毛基本结构消失,肠绒毛出现脱落;肠绒毛有出血点;杯状细胞增生,是典型的PoRV病理变化。为探究阿克苏地区猪轮状病毒的遗传变异特征,将鉴定为G3P[13]型的2株毒株命名为XJAKS2023-1和XJASU2023-2,并使用VP7特异性引物对鉴定得到的两株G3P[13]毒株进行特异性扩增,得到VP7基因片段,其大小为1062bp,将VP7克隆鉴定后测序,使用Meg Align11软件对与G3基因型参考毒株的同源性在91.1%-93.9%;分离株XJAKS2023-1和XJASU2023-2与其他G基因型毒株的同源性在66.0%-77.0%。推导氨基酸与四株G3基因型毒株对比分析,XJAKS2023-1和XJASU2023-2在9位(V-I),16和17位(VI-DX),19和20位(LN到XD),27位(T-I),48位(LF),55位(I-M),108位(T-I),116位(I-V),181位(T-A),225位(V-A),260位(I-V),291到293位(KWW-YNG);氨基酸同源性在93.9%-92.3%,VP7基因中存在9个氨基酸中高突变区(VR1-VR9)中A区(87-101)B(145-152)C(211-223)是主要的中和抗原决定簇,XJAKS2023-1毒株在中和抗原簇区域未发生突变,XJASU2023-2毒株在C区213位点发生N到D突变,该位点的氨基酸突变对GARV的抗原性影响还有待研究。对比其他G型毒株G3型毒株在A区,B区和C区氨基酸均有较大差异。根据以上结果分析,在新疆阿克苏地区分离到的两株毒株XJAKS2023-1和XJASU2023-2是G3P[13]型中国流行株。

关键词： PoRV 荧光定量检测分子检测 VP4基因 VP7基因

永辉超市商业模式创新对其财务绩效的影响研究

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永辉超市商业模式创新对其财务绩效的影响研究

作者：黎安琪湖南理工学院

学位级别：硕士

坚守专业精神,谱写智创华章——广东省立中山图书馆“采编图灵”建设述略

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图书馆论坛 2024年第4期44卷 1-9页

作者：潘咏怡广东省立中山图书馆

广东省立中山图书馆研发的“图书采分编全流程智能作业系统‘采编图灵’”是丰富智慧图书馆多场景应用、以技术驱动服务创新的典范。文章概述采编图灵的功能和效能;从需求分析、总体思路、建设内容等角度回顾采编图灵建设历程。文章认为... 详细信息

广东省立中山图书馆研发的“图书采分编全流程智能作业系统‘采编图灵’”是丰富智慧图书馆多场景应用、以技术驱动服务创新的典范。文章概述采编图灵的功能和效能;从需求分析、总体思路、建设内容等角度回顾采编图灵建设历程。文章认为,采编工作是生长的有机体,采编图灵作为智能作业系统,为采编业务创新注入时代的血液,促进了编目员回归专业化发展方向,推动了采编岗位的结构性调整,能够科学开展供应商服务评价,精准对接读者服务需求。

关键词：图书采分编全流程智能作业系统采编图灵智慧图书馆专业化建设图书馆自动化

基于紫外—可见光谱法的水质多参数监测方法研究及系统研发

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基于紫外—可见光谱法的水质多参数监测方法研究及系统研发

作者：黎港南昌大学

学位级别：硕士

“十四五”规划纲要强调“深入打好污染防治攻坚战,加强大江大河和重要湖泊湿地生态保护治理”,对全面、快速、直接地掌握水环境质量状况提出了更高的要求,迫切需要水质多参数原位快速自动监测仪器。针对现有传统化学水质检测方法耗时... 详细信息

“十四五”规划纲要强调“深入打好污染防治攻坚战,加强大江大河和重要湖泊湿地生态保护治理”,对全面、快速、直接地掌握水环境质量状况提出了更高的要求,迫切需要水质多参数原位快速自动监测仪器。针对现有传统化学水质检测方法耗时长、存在二次污染,且多为单参数检测仪器的问题,本文开展了基于紫外-可见光谱法的水质多参数监测方法研究,并在此基础上研发了一套原位自动监测系统。系统性地研究了基于紫外-可见光谱法的水质多参数监测模型。建立了基于SE-1DCNN水质多参数监测模型,该模型引入通道注意力机制模块提高了网络的表达能力。模型实验结果表明,浊度、化学需氧量和硝酸盐监测值与真实值之间的决定系数分别为0.9971、0.9886和0.9682,解决了传统偏最小二乘监测模型无法准确监测成分复杂溶液中的硝酸盐参数,以及经典一维卷积神经网络监测模型存在过拟合、泛化性能不佳的问题,实现了对浊度、化学需氧量和硝酸盐三种最重要的水质参数的同步准确监测。研发了基于紫外-可见光谱的水质多参数监测系统。基于Cortex M微控制器、氙灯和微型光谱仪研发了水质多参数监测探头,提出了一种具有光源补偿的双光路结构。基于神经网络处理器RK3568和嵌入式Linux系统研发了边缘计算终端,开发了用户交互界面软件,并将SE-1DCNN监测模型部署在边缘计算终端。该系统通过监测探头原位采集水样紫外-可见光谱数据,边缘计算终端快速同步解算浊度、化学需氧量及硝酸盐水质参数,实现对目标水域水质的原位、快速、自动监测。将所研发的系统实际应用于南昌市主要江河湖水体断面的原位监测。测试结果表明系统各项性能指标符合国家及行业的相关标准,满足水质多参数的原位自动监测需求。论文研究成果为水质多参数原位监测提供一种可行方案,具有很好的社会效益和经济价值。

关键词：紫外-可见光谱水质多参数监测嵌入式系统 SE-1DCNN

基于机器学习构建鼻咽癌放射敏感性多基因预测模型

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基于机器学习构建鼻咽癌放射敏感性多基因预测模型

作者：黎开来南方医科大学

学位级别：硕士

基于EEGNet与FBCSP结合的多类运动想象脑电信号分类研究

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基于EEGNet与FBCSP结合的多类运动想象脑电信号分类研究

作者：黎烜南昌大学

学位级别：硕士

脑机接口(Brain-Computer Interface,BCI)代替人的肢体或语言器官实现人与外界的交流以及对外部环境的控制,从而极大改变了人机交互方式。然而,BCI技术在广泛实际应用中面临着挑战,其中主要的挑战是个体差异以及训练集样本较少导致模型... 详细信息

脑机接口(Brain-Computer Interface,BCI)代替人的肢体或语言器官实现人与外界的交流以及对外部环境的控制,从而极大改变了人机交互方式。然而,BCI技术在广泛实际应用中面临着挑战,其中主要的挑战是个体差异以及训练集样本较少导致模型的泛化能力不足,从而限制了其实用性。深度学习擅长直接从原始脑电信号中高效学习复杂的时空特征,而传统的机器学习能够提取任务相关的特征。这两类特征信号是互补的,结合它们有望改进BCI系统的分类性能。基于以上分析,本文提出了一种新的BCI信号解码方法,即基于紧凑型卷积神经网络(A Compact Convolutional Neural Network for EEG-based BCIs,EEGNet)与滤波器组共空间模式(Filter Bank Common Spatial Pattern,FBCSP)结合的方法,用于多类运动想象(Motor Imagery,MI)任务的分类。对于EEG,本文利用迁移学习方法对其进行两阶段训练。首先利用一个数据集所有受试者的训练数据训练一个EEGNet模型,获得受试者通用的权重与偏置,然后将通用的权重和偏置初始化单个受试者的EEGNet模型,并使用其训练数据对模型进行重新训练,使用微调的模型对其测试数据进行分类,获得测试实验对所有MI任务(即类别)的分类得分Net模型;对于FBCSP算法,本文使用一对一策略对其进行训练。对每个子带的每一对任务使用CSP算法进行空域滤波和特征提取,并将每对任务所有子带的特征连接在一起,采用三种分类器对测试信号进行分类,获得每对任务的两个分类得分,然后将每个任务的所有分类得分相加,获得单次测试实验对所有任务的分类得分矢量。最后,将EEGNet和FBCSP的分类得分矢量分别进行标准化后相加,并将得分最大值对应的任务判决为单次测试实验的任务标签。本文使用两个多类MI数据集,对该算法的性能进行了验证,并与其他四种先进的算法进行了性能比较。实验结果表明,在使用不同数据长度的情况下,所提出的算法都要优于其他四种算法,尤其在3秒时间窗口下表现更佳。在BCI竞赛IV2a数据集和高伽马数据集上,所提算法分别取得了76.43%和89.16%的平均准确率,远高于SCSP(57%和72.75%)、FBCSP(68.48%和84.24%)、EEGNet(68.65%和85.27%)以及EEGNet+SCSP(70.39%和86.25%)。因此,所提出的算法框架为多类MI-BCI的信号解码提供了一种新的思路,能够促进BCI的实际应用。

关键词：脑机接口运动想象解码 EEGNet FBCSP 模型结合

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面向音乐情感的脑电信号识别研究

面向音乐情感的脑电信号识别研究

作者：黎瑾广州大学

学位级别：硕士

情感与人脑之间存在着密切的关系,是人类大脑活动的重要组成部分之一。当前,在认知神经科学的研究领域,运用技术手段精确识别情感已然成为研究热点。脑电信号(Electroencephalogram,EEG)由于拥有高时序分辨率、成本效益高、灵敏性高和... 详细信息

情感与人脑之间存在着密切的关系,是人类大脑活动的重要组成部分之一。当前,在认知神经科学的研究领域,运用技术手段精确识别情感已然成为研究热点。脑电信号(Electroencephalogram,EEG)由于拥有高时序分辨率、成本效益高、灵敏性高和适用于实时应用等特点,这使得其成为研究和应用情感加工的重要工具之一。音乐与情感之间存在着紧密的内在联系,是激发情绪的重要源泉。在音乐情绪感知的脑电研究中,研究者们以音乐作为情感的触发器,通过深入分析脑电数据来探索情绪产生的脑机制。而音乐情感脑机接口目前仍处于研究发展的初级阶段,因此充满了无限的可能性和探索空间。为了研究如何设计音乐实验范式能更好的诱导被试者产生情绪,本文设计了顺序音乐实验范式和随机音乐实验范式两种基于音乐情感的脑电实验范式,并用这两种实验范式来诱发积极、中性和消极三种情绪。基于这两种范式,本文对采集的脑电信号进行了处理,包括数据的特征提取以及分类。本文研究主要内容可分为以下几点:(1)本文提出了音乐情感的两种实验范式。实验中使用的刺激材料包括9首1分钟的音乐,其中包括3首积极音乐、3首中性音乐和3首消极音乐。随机音乐实验范式中随机播放9首音乐,而顺序音乐实验范式则按照3首积极、3首中性和3首消极音乐的顺序播放。针对这两种实验范式,本文分别对10位被试进行实验并采集EEG信号,并通过对EEG信号的时域、频域和空域分析对比,最终得出顺序音乐实验范式在诱导情绪方面的有效性。(2)本文针对音乐情感实验范式,提出了特征融合识别模型。选择所有通道中积极情绪和消极情绪的功率谱密度差异最显著的通道作为参考通道,计算参考通道与其他通道之间的Pearson相关系数,根据系数选择出最优通道组合。此外,提出了微分熵(DE)和小波包能量(WPE)特征组合,然后采用主成分分析进行特征融合,最后再进行SVM分类。对10位被试的EEG信号进行DE-WPE特征融合模型识别的平均分类准确率为85.28%。同时,积极-消极、积极-中性和中性-消极情绪的DE特征二分类结果分别为79.15%、73.13%和72.19%。证明情绪差异越大,分类准确率越高。(3)本文使用多核学习算法(MKL)在音乐情感脑机数据上进行了研究。由于积极和消极情绪差异最明显,因此以二分类为例作为研究。首先将DASM、RASM组合成空间域特征,SE、AE组合成非线性域特征,DE、WPE组合成时频域特征,DASM、RASM、SE、AE、DE和WPE组合成多域特征。其次,本文对空间域、非线性域、时频域和多域特征融合进行了比较。结果表明,通过多域特征融合与MKL-SVM算法的结合,所实现的二分类准确率超过了单域单核和单域多核模型,达到了88.26%。这证明了MKL-SVM在情感识别中具有一定的价值。综上所述,本文以面向音乐情感的脑电信号研究对象,研究了情感脑电信号的特征提取及分类算法,为音乐情绪治疗等应用打下了基础。

关键词：脑电信号音乐情感特征融合多核学习分类