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Genome-wide identification and characterization of WUSCHEL-related homeobox(WOX) genes in Salix suchowensis

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Journal of Forestry Research 2019年第5期30卷 1811-1822页

作者： Xuelin Wang Changwei Bi Chunyan Wang qiaolin ye Tongming Yin Ning ye College of Information Science and Technology Nanjing Forestry UniversityNanjing 210037People’s Republic of China School of Biological Science and Medical Engineering Southeast UniversityNanjing 210037People’s Republic of China College of Forest Resources and Environment Nanjing Forestry UniversityNanjing 210037People’s Republic of China

Members of the WUSCHEL-related homeobox(WOX)transcription factor family are essential for determining cell fate and regulating diverse developmental processes in *** WOX genes have been systematically investigated in woody plants such as Populus trichocarpa,but not in Salix ***-genome sequence data for *** is now available for comprehensive study of WOX genes in *** thus surveyed the genome of *** and demonstrated active expression of 15 WOX *** a phylogenetic analysis of WOX genes,the 15 SsWOX genes clustered among the modern/WUS,intermediate and ancient clades similar to the WOX genes of Arabidopsis *** on the conserved intron/exon structure,SsWOX genes in the same subgroup had similar conserved exon–intron structures and motif ***,among several SsWOX subgroups,WUS(Wuschel)-box and EAR(the ERF-associated amphiphilic repression)-like motifs were *** profiles of WOX genes in roots,stems and leaves indicate that SsWOX genes have various conserved roles in the *** analysis of the expression patterns in Salix suchowensis with that of Arabidopsis suggests that different shoot regeneration abilities are controlled by different WOX genes in *** analysis provide an overview of differentially expressed SsWOX genes during shoot regeneration,but also contribute to understanding the evolution of WOX genes in Salicaceae and the interrelations of WOX genes and other transcription factors,providing targets for further study.

关键词： WOX family Salicaceae Expression Evolution Duplication

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基于最小二乘的孪生有界支持向量机分类算法

华中科技大学学报（自然科学版） 2018年第3期46卷 30-35页

作者：业巧林闫贺南京林业大学信息科学与技术学院

基于经典的孪生有界支持向量机（TBSVM）,构造了一个既简单又快速的基于最小二乘的孪生有界支持向量机（LSTBSVM）的二分类算法.该算法简单地将TBSVM模型中的两个目标函数中不等式约束问题修改为等式约束,问题最终归结为求解两个最小二... 详细信息

基于经典的孪生有界支持向量机（TBSVM）,构造了一个既简单又快速的基于最小二乘的孪生有界支持向量机（LSTBSVM）的二分类算法.该算法简单地将TBSVM模型中的两个目标函数中不等式约束问题修改为等式约束,问题最终归结为求解两个最小二乘问题,以至于两个最优不平行平面可通过求解一对线性方程组获取.与TBSVM相比,LSTBSVM具有更低的时间复杂度,以至于可以有效地处理大数据集.通过理论分析和在传统的UCI和人工数据集上的实验显示,LSTBSVM不仅具较快的计算速度,且能得到与TBSVM相当的性能.

关键词：支持向量机模式分类最小二乘问题孪生有界支持向量机大规模数据非平行平面

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基于正则化技术的对支持向量机特征选择算法

计算机研究与发展 2011年第6期48卷 1029-1037页

作者：业巧林赵春霞陈小波南京理工大学计算机科学与技术学院南京210094

对支持向量机(twin support vector machine,TWSVM)的优化思想源于基于广义特征值近似支持向量机(proxi mal SVMbased on generalized eigenvalues,GEPSVM),问题解归结为求解两个SVM型问题,因此,计算开销缩减到标准SVM的1/4.除了保留了GEPSVM优势外,在分类性能上TWSVM远优于GEPSVM,但仍需求解凸规划问题,并且,目前尚无有效的TWSVM的特征提取算法提出.首先,向TWSVM模型中引入正则项,提出了正则化TWSVM(RTWSVM).与TWSVM不同,RTWSVM保证了该问题为一个强凸规划问题.在此基础上,构造了TWSVM的特征提取算法(FRTWSVM).该分类器只需求解一个线性方程系统,无需任何凸规划软件包.在保证得到与TWSVM相当的分类性能以及较快的计算速度上,此方式还减少了输入空间的特征数.对于非线性问题,FRTWSVM可以减少核函数数目.

关键词： TWSVM GEPSVM RTWSVM 无约束凸规划特征镇压

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基于线性鉴别的无参数局部保持投影算法

南京大学学报（自然科学版） 2019年第2期55卷 211-220页

作者：范君业巧林业宁南京林业大学信息科学技术学院南京210037 江苏工程职业技术学院建筑工程学院南通226007

针对局部保持投影算法的无监督性质和参数选择复杂性问题,结合线性鉴别分析算法,提出一种改进的有监督无参数局部保持投影算法(Linear Discriminant Supervised Parameter-free Locality Preserving Projection algorithm,LD-SPLPP). LD-SPLPP算法采用监督模式并使用广义Dice系数的方法构建近邻矩阵,有效避免LPP(Locality Preserving Projection)算法参数选择调整的问题.新算法在UCI的八个低维度数据集和两个高维度人脸数据库上进行了实验,通过对数据的特征提取,采用最近邻分类法统计识别率,并分析了实验分类后的数据值与算法性能的关系.上述实验过程中,将新算法与PCA,LDA,ULDA,OLDA,LPP,SPLPP,PSKLPP,PSLMM和EP-SLPP算法进行了对比,实验结果证明了LD-SPLPP在数据降维和特征提取方面的有效性.

关键词：特征提取局部保持投影线性鉴别无参数近邻矩阵广义Dice系数

基于深度学习特征和支持向量机的遥感图像分类

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林业工程学报 2019年第2期4卷 119-125页

作者：业巧林许等平张冬南京林业大学信息科学技术学院南京210037 国家林业局调查规划设计院北京100714

随着遥感图像采集技术的迅速发展,传统的遥感图像处理方法已经不能满足当前实际的生产需要。近年来,深度学习模型的流行为遥感图像分类问题的解决提供了新的途径。因此,为了进一步提升遥感图像的分类精度,笔者提出了一种基于深度学习特... 详细信息

随着遥感图像采集技术的迅速发展,传统的遥感图像处理方法已经不能满足当前实际的生产需要。近年来,深度学习模型的流行为遥感图像分类问题的解决提供了新的途径。因此,为了进一步提升遥感图像的分类精度,笔者提出了一种基于深度学习特征和支持向量机(support vector machine,SVM)的遥感图像分类模型。首先,针对深度学习模型需要海量训练数据的特点,运用旋转、剪裁等方法对原始的遥感图像进行数据扩增;然后,将扩增数据按照种类随机地分为训练集和验证集两部分测试集,并使用训练集和验证集训练改进的针对遥感图像分类问题的卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)中的参数,进而在训练好的CNN模型上提取第一部分测试集的深度学习特征;最后,使用第一部分测试集的深度特征训练多分类SVM,并对第二部分测试集图像进行分类验证。实验采用NWPU-RESISC45公共数据集对本研究模型精度进行验证,与现有的遥感图像分类方法相比较,实验结果表明,提出模型的总体分类精度有明显提升,从而验证了方法的有效性和实用性。

关键词：深度学习遥感图像分类支持向量机卷积神经网络分类精度

基于改进的有监督无参局部保持投影算法的人脸识别

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山东大学学报（工学版） 2019年第1期49卷 10-16页

作者：范君业巧林业宁南京林业大学信息科学技术学院江苏南京210037 江苏工程职业技术学院建筑工程学院江苏南通226007

针对局部保持投影算法的无监督性质和参数选择复杂性问题,提出一种改进的有监督无参数局部保持投影算法(super-vised dice parameter-free locality preserving projection,SdPLPP)。SdPLPP算法使用广义Dice系数构建近邻矩阵,有效避免... 详细信息

针对局部保持投影算法的无监督性质和参数选择复杂性问题,提出一种改进的有监督无参数局部保持投影算法(super-vised dice parameter-free locality preserving projection,SdPLPP)。SdPLPP算法使用广义Dice系数构建近邻矩阵,有效避免局部保持投影(locality preserving projection algorithm,LPP)算法参数选择调整的问题,采用监督模式对数据进行特征提取。SdPLPP在Iris数据集进行了图像可视化试验,直观分析试验分类后的样本距离值与算法性能的关系,并在ORL,Yale,FERET 3种人脸库上进行试验,通过对人脸数据的特征提取,采用最近邻分类法统计识别率,验证SdPLPP算法的有效性。试验结果表明:在人脸识别率方面,SdPLPP算法优于PCA,ULDA,LPP,SPLPP和EP-SLPP的算法,并优于已提出的其他有监督无参数局部保持投影算法。

关键词：特征提取局部保持投影无参数近邻矩阵广义Dice系数人脸识别

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基于卷积注意力模块的端到端遥感图像分类

林业工程学报 2020年第4期5卷 133-138页

作者：徐风苗哲业巧林南京林业大学计算机教学实验中心南京210037 南京林业大学信息科学技术学院南京210037

随着图像信息处理技术的发展,大量由各式飞行器对地观测所采集的遥感图像数据被应用于各领域实际生产生活中。传统遥感图像分类方法包含一系列复杂的处理流程,在处理效率和效果上已经难以满足当下的需求。随着人工智能相关技术的发展,... 详细信息

随着图像信息处理技术的发展,大量由各式飞行器对地观测所采集的遥感图像数据被应用于各领域实际生产生活中。传统遥感图像分类方法包含一系列复杂的处理流程,在处理效率和效果上已经难以满足当下的需求。随着人工智能相关技术的发展,基于卷积神经网络的遥感图像分类方法开始占据主导地位。为减少算法流程中的复杂处理与提高分类的精度,笔者提出一种基于卷积注意力模块的端到端遥感图像分类框架,该框架采用卷积神经网络框架ResNet101作为整个框架的主干网络。在ResNet101网络4个阶段的卷积模块之间嵌入卷积注意力模块,使得模型关注于最具有类别区分度的区域,从而得到更好的分类结果。在模型训练阶段,采用开源的深度学习开源框架Pytorch对训练数据进行在线增广处理,对训练数据进行随机角度旋转,防止训练过程中发生过拟合现象。本研究基于PatternNet与NWPU-RESISC45两个公开数据集,并仅划分少量数据用于模型训练。结果表明:相比已有的方法,本研究提出的框架能够在GPU加速的环境中,以更高的精度分类遥感图像,满足了实时处理的需求,且支持端到端对遥感图像进行分类,不需要复杂的处理流程。

关键词：卷积神经网络遥感图像卷积注意力模块图像分类

Organellar genome assembly methods and comparative analysis of horticultural plants

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Horticulture Research 2018年第1期5卷 918-930页

作者： Xuelin Wang Feng Cheng Dekai Rohlsen Changwei Bi Chunyan Wang Yiqing Xu Suyun Wei qiaolin ye Tongming Yin Ning ye College of Information Science and Technology Nanjing Forestry UniversityNanjingJiangsuChina Department of Pharmaceutical Science College of PharmacyUniversity of South FloridaTampaFL33612USA School of Biological Science and Medical Engineering Southeast UniversityNanjingJiangsuChina College of Forestry Nanjing Forestry UniversityNanjingJiangsuChina

Although organellar genomes(including chloroplast and mitochondrial genomes)are smaller than nuclear genomes in size and gene number,organellar genomes are very important for the investigation of plant evolution and molecular ecology *** studies have focused on the organellar genomes of horticultural *** 1193 chloroplast genomes and 199 mitochondrial genomes of land plants are available in the National Center for Biotechnology Information(NCBI),of which only 39 are from horticultural *** this paper,we report an innovative and efficient method for high-quality horticultural organellar genome assembly from next-generation sequencing(NGS)*** reads were first assembled by Newbler,Amos,and Minimus software with default *** remaining gaps were then filled through BLASTN search and *** complete DNA sequence was corrected based on Illumina sequencing data using BWA(Burrows–Wheeler Alignment tool)*** advantage of this approach is that there is no need to isolate organellar DNA from total DNA during sample *** this procedure,the complete mitochondrial and chloroplast genomes of an ornamental plant,Salix suchowensis,and a fruit tree,Ziziphus jujuba,were *** study shows that horticultural plants have similar mitochondrial and chloroplast sequence organization to other seed *** horticultural plants demonstrate a slight bias toward A+T rich features in the mitochondrial *** addition,a phylogenetic analysis of 39 horticultural plants based on 15 protein-coding genes showed that some mitochondrial genes are horizontally transferred from chloroplast *** study will provide an important reference for organellar genome assembly in other horticultural ***,phylogenetic analysis of the organellar genomes of horticultural plants could accurately clarify the unanticipated relationships among these plants.

关键词： analysis default transferred

基于改进YOLOv5的特征抑制多尺度林火检测算法

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林业工程学报 2023年第6期8卷 145-153页

作者：高源杨堃曹磊业巧林南京林业大学信息科学与技术学院南京210037

森林火灾检测是保护森林生态系统的关键所在,可以为森林早期火灾判断与预防提供重要依据。如果能够尽可能地对森林火灾识别和检测,可以在很大程度上减少灾害发生频率及其造成的损失。基于无人机遥感图像的发展,林火的快速检测得到进一... 详细信息

森林火灾检测是保护森林生态系统的关键所在,可以为森林早期火灾判断与预防提供重要依据。如果能够尽可能地对森林火灾识别和检测,可以在很大程度上减少灾害发生频率及其造成的损失。基于无人机遥感图像的发展,林火的快速检测得到进一步提升,可以准确识别火灾,解决林火出现的复杂性问题。本研究针对航拍森林火灾识别遇到的背景环境复杂、林火检测识别精度偏低、局部检测效果不佳等问题,提出了一种加强视觉注意力的林火识别方法,此方法是基于YOLOv5模型改进的。该算法使用NAM attention对像素进行归一化,降低不太显著的特征权重,使目标不重要的信息得到抑制。另外本研究采用了ObjectBox,这是一种新颖的单阶Anchor-free,不仅可以平等地对待不同级别尺寸的目标,还能提升模型识别正确样本的能力,具有高度的泛化性能。采用Mosaic数据增强方式增强模型的泛化能力,提高模型识别小目标的准确率。同时引入新的定位损失函数CIOU,它可以有效地改善模型在面对复杂背景时的定位精度,提升网络识别的准确性。实验结果表明,在无人机遥感图像数据上,检测性能均优于YOLOv5算法,该算法使得林火的数据集平均精度提升了3个百分点,识别速率从原始的85.6帧/s提升到了172.4帧/s,具有更强的特征提取能力和更高的检测精确度。该算法模型可以在应对森林火灾这种复杂的场景中做到有效且快速地识别,为森林的保护和发展提供重要的保障。

关键词：深度学习 YOLOv5 注意力机制 NAM注意力机制 ObjectBox 林火检测

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