检索结果-南通市图书馆

计算机科学 2003年第12期30卷 136-138页

作者：鲍苏苏林斌华南师范大学计算机科学系广州510631

医学图像可视化中基于表面的三维重建方法可以分为体素级重建和切片级重建两类.其中,体素级重建主要采用立方体法(Cuberille)[1]、移动立方体法(Marching Cubes)[2]和分解立方体法(Dividing Cubes)[3];切片级重建主要采用环行轮廓拼接方... 详细信息

医学图像可视化中基于表面的三维重建方法可以分为体素级重建和切片级重建两类.其中,体素级重建主要采用立方体法(Cuberille)[1]、移动立方体法(Marching Cubes)[2]和分解立方体法(Dividing Cubes)[3];切片级重建主要采用环行轮廓拼接方法[4],在此基础上,后来又研究了一些改进方法[5～7],切片级重建和体素级重建相比,其优点是在重建过程中可以把三维问题转化成二维问题.

关键词：医学图像三维表面重建分叉曲面数学形态学可视化

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土壤显微灰度图像三维重建的研究

计算机科学 2003年第7期30卷 177-179页

作者：鲍苏苏李强李吉桂华南师范大学计算机科学系广州510631

It is very important to analyze the microstructure of soil for keep away the groundsill fall down and distor-tion. After the soil samples are dried in the vacancy container, the toil degree image is taken under the electron micro-scope. As usual, the soil micro-image is processed with 2 D method. In that way, many characters of soil micro-im-age are loosed. In this paper we introduce how to realize the 3D reconstruction of soil micro-image using OpenGL. Bythis way, the 3D structure of image can be sighted directly. More stability gist can be found for judging that ground-sill has being reached the criterion of sinking whether or not.

关键词：图像处理图像像素灰度值三维重建土壤显微灰度图像 OpenGL 三维场景

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正六边形二维场域电位的有限差分算法

西南师范大学学报（自然科学版） 2004年第5期29卷 831-835页

作者：何红雨保宗悌陆晓右江民族师范高等专科学校物理与电子信息科学系广西百色533000 华南师范大学物理与电信工程学院广东广州510631 广西师范大学物理与信息工程学院广西桂林530001

以正六边形二维场域为例,建立了正三角形网格划分的有限差分法的计算模型,并通过MATLAB编程得到场域内电位分布的数值解和相应图形,对有限差分法的计算处理进行了讨论和分析.

关键词：正六边形二维场域电位有限差分算法网格划分

Automated Chinese medicinal plants classification based on machine learning using leaf morpho-colorimetry,fractal dimension and visible/near infrared spectroscopy

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International Journal of Agricultural and Biological Engineering 2019年第2期12卷 123-131页

作者： Jinru Xue Sigfredo Fuentes Carlos Poblete-Echeverria Claudia Gonzalez Viejo Eden Tongson Hejuan Du baofeng su college of Mechanical and Electronic Engineering Northwest A&F UniversityYangling 712100ShaanxiChina School of Agriculture and Food.Faculty of Veterinary and Agricultural Sciences the University of Melbourne3010 Australia Faculty of AgriSciences Stellenbosch UniversityStellenbosch 7602South Africa Key Laboratory of Agricultural Internet of Things Ministry of Agriculture and Rural AffairsYangling 712100ShaanxiChina Key Laboratory of Agricultural Perception and Intelligent Services Shaanxi ProvinceYangling 712100ShaanxiChina college of Information Engineering Tibet Nationality UniversityXianyang 712089ShaanxiChina

The identification of Chinese medicinal plants was conducted to rely on ampelographic manual assessment by *** recently,machine learning algorithms for pattern recognition have been successfully applied to leaf recognition in other plant *** new tools make the classification of Chinese medicinal plants easier,more efficient and cost *** study showed comparative results between machine learning models obtained from two methods:i)a morpho-colorimetric method and ii)a visible(VIS)/Near Infrared(NIR)spectral analysis from sampled leaves of 20 different Chinese medicinal ***,the automated image analysis and VIS/NIR spectral based parameters obtained from leaves were used separately as inputs to construct customized artificial neural network(ANN)*** showed that the ANN model developed using the morpho-colorimetric parameters as inputs(Model A)had an accuracy of 98.3%in the classification of leaves for the 20 medicinal plants *** the case of the model based on spectral data from leaves(Model B),the ANN model obtained using the averaged VIS/NIR spectra per leaf as inputs showed 92.5%accuracy for the classification of all medicinal plants *** A has the advantage of being cost effective,requiring only a normal document scanner as measuring *** method can be adapted for non-destructive assessment of leaves in-situ by using portable wireless *** B combines the fast,non-destructive advantages of VIS/NIR spectroscopy,which can be used for rapid and non-invasive identification of Chinese medicinal plants and other applications by analyzing specific light spectra overtones from leaves to assess concentration of pigments such as chlorophyll,anthocyanins and others that are related active compounds from the medicinal plants.

关键词： ampelography computer vision artificial neural networks pattern recognition Chinese medicinal plants

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适用于传感器采集网络的轻量级安全通信协议

计算机工程与设计 2018年第5期39卷 1262-1268页

作者：苏彬马丽梅崔宝江北京邮电大学网络空间安全学院北京100876 山西职业技术学院计算机工程系山西太原030006 河北师范大学信息技术学院河北石家庄050024

为解决传感器采集网络中的身份认证及数据传输安全问题,提出一种轻量级安全通信协议。针对传感器采集网络中计算资源有限、通信网络带宽较低且环境复杂多变的情况,通过在双向身份认证及密钥协商过程中使用可更新的预共享密钥、一次性动... 详细信息

为解决传感器采集网络中的身份认证及数据传输安全问题,提出一种轻量级安全通信协议。针对传感器采集网络中计算资源有限、通信网络带宽较低且环境复杂多变的情况,通过在双向身份认证及密钥协商过程中使用可更新的预共享密钥、一次性动态身份凭据,在数据加密传输过程中使用一次一密,实现安全的通信。通过形式化分析证明所提协议能够实现预期的安全性,与现有协议的性能比较结果表明,所提协议计算资源、网络带宽使用更少,更适用于传感器采集网络。

关键词：动态身份凭据一次一密可更新密钥传感器采集网络安全传输协议

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黄龙病病菌在柑橘木虱体内的分布及感染动态

应用昆虫学报 2018年第4期55卷 595-601页

作者：任素丽郭长飞欧达桑文吉前华邱宝利广州民航职业技术学院航空港管理学院广州510403 广东省生物农药创制与应用重点实验室广州510640 生物防治教育部工程研究中心广州510640 华南农业大学昆虫学系广州510640 肇庆学院果树研究所肇庆526061

【目的】柑橘木虱Diaphorina citri Kuwayama是传播黄龙病病菌唯一的自然媒介昆虫,本文研究了黄龙病病菌在柑橘木虱各个发育阶段体内的分布以及感染动态,为有效防控柑橘木虱提供科学数据。【方法】利用常规PCR检测柑橘木虱若虫体内的黄... 详细信息

【目的】柑橘木虱Diaphorina citri Kuwayama是传播黄龙病病菌唯一的自然媒介昆虫,本文研究了黄龙病病菌在柑橘木虱各个发育阶段体内的分布以及感染动态,为有效防控柑橘木虱提供科学数据。【方法】利用常规PCR检测柑橘木虱若虫体内的黄龙病病菌,利用q RT-PCR和荧光原位杂交技术分别检测黄龙病病菌在柑橘木虱不同发育虫态体内的含量与分布形式。【结果】常规PCR可以在3-5龄若虫以及成虫体内检测到黄龙病病菌,而q RT-PCR除了3-5龄若虫外,还可以在2龄若虫体内检测到黄龙病病菌。卵和各龄期若虫中黄龙病病菌的含量是随着龄期的变大而不断增多。产卵盛期的成虫木虱体内黄龙病病菌的含量最高,显著高于产卵前期以及产卵后期。荧光原位杂交技术可以检测到4龄、5龄若虫及成虫体内的黄龙病病菌分布形态,病菌在若虫主要分布在U型含菌体内,而在雌雄成虫体内均是散布型分布。【结论】柑橘黄龙病在柑橘木虱的2-5龄若虫及成虫中都有感染,但其含量与分布形式因发育阶段不同而有显著差异。

关键词：柑橘木虱黄龙病病菌分布形式感染动态

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一种面向中文拼写纠错的自监督预训练方法

华南理工大学学报（自然科学版） 2023年第9期51卷 90-98页

作者：苏锦钿余珊珊洪晓斌华南理工大学计算机科学与工程学院广东广州510006 广东药科大学医药信息工程学院广东广州510006 华南理工大学机械与汽车工程学院广东广州510640

预训练语言模型BERT/RoBERTa/MacBERT等虽然能够通过预训练任务中的掩码语言模型(MLM)很好地学习字和词的语法、语义及上下文特征,但其缺乏拼写错误识别及纠正能力,且在中文拼写纠错(CSC)任务中面临预训练与下游任务微调目标不一致的问... 详细信息

预训练语言模型BERT/RoBERTa/MacBERT等虽然能够通过预训练任务中的掩码语言模型(MLM)很好地学习字和词的语法、语义及上下文特征,但其缺乏拼写错误识别及纠正能力,且在中文拼写纠错(CSC)任务中面临预训练与下游任务微调目标不一致的问题。为了进一步提升BERT/RoBERTa/MacBERT等模型的拼写错误识别及纠正能力,提出一种面向中文拼写纠错的自监督预训练方法MASC。MASC在MLM的基础上将对被掩码字的正确值预测转换成对拼写错误字的识别和纠正。首先,MASC将MLM对字的掩码扩展为相应的全词掩码,目的是提升BERT对单词级别的语义表征学习能力;接着,利用混淆集从音调相同、音调相近和字形相近等方面对MLM中的被掩码字进行替换,并将MLM的训练目标更改为识别正确的字,从而增强了BERT的拼写错误识别及纠正能力;最后,在3个公开的CSC语料集sighan13、sighan14和sighan15上的实验结果表明,MASC可在不改变BERT/RoBERTa/MacBERT等模型结构的前提下进一步提升它们在下游CSC任务中的效果,并且消融实验也证明了全词掩码、音调和字形等信息的重要性。

关键词：中文拼写纠错文本纠错自然语言处理预训练语言模型深度学习自监督

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一种SWAT模型参数识别的改进方法

南水北调与水利科技 2017年第4期15卷 49-53页

作者：赵堃苏保林申萌萌管毓堂周静雯北京师范大学水科学研究院北京100875 上海市社会主义学院上海200237

参数的敏感性分析和不确定性分析是分布式水文模型构建的先决条件。在辽河流域建立SWAT模型,利用SWAT-CUP中的suFI-2算法进行参数的率定,在此基础上提出一种更为简便的参数识别方法。将研究区域辽河干流的主要支流分别进行参数识别,再将... 详细信息

参数的敏感性分析和不确定性分析是分布式水文模型构建的先决条件。在辽河流域建立SWAT模型,利用SWAT-CUP中的suFI-2算法进行参数的率定,在此基础上提出一种更为简便的参数识别方法。将研究区域辽河干流的主要支流分别进行参数识别,再将SWAT-CUP中率定的最佳参数的从TXINOUT文件中提取出来,分别覆盖到SWAT模型中各对应支流子流域的TXINOUT文件中,即可得到按主要支流经过参数识别后的SWAT模型,避免了SWAT-CUP调参工具涉及众多子流域导致参数识别过于复杂的问题。结果表明,辽河干流主要支流招苏台河、清河、柴河等子流域主要水文断面率定期的平均纳什效率系数分别为0.60、0.65、0.68,验证期分别为0.60、0.72、0.77,参数率定的结果相对于全局调参有较大的改进。采用本文提出的参数识别方法,可以解决SWAT-CUP全局调参时上下游断面结果难以同时匹配或伪匹配的问题,又可以避免分区参数识别时对不同子流域的土地利用类型、土壤类型以及坡度等参数的繁琐设定,同时降低了SWAT模型手动调参的复杂程度,可较好地应用到SWAT模型参数识别过程中。

关键词：敏感性分析不确定性分析 SWAT模型 SWAT-CUP 参数识别

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基于社区结构的女巫攻击检测

应用科技 2022年第4期49卷 23-31,37页

作者：苏倩黄玲王昌栋中山大学计算机学院广东广州510275 华南农业大学数学与信息学院广东广州510642

为了对抗社交网络中的女巫攻击,提出了基于社区结构的女巫攻击模型以及检测算法。首先提出针对网络社区结构的女巫攻击模型,如果直接在该攻击网络中进行社区检测任务,可能会将女巫节点划分到正常节点所在的社区,造成隐私泄露的问题,这... 详细信息

为了对抗社交网络中的女巫攻击,提出了基于社区结构的女巫攻击模型以及检测算法。首先提出针对网络社区结构的女巫攻击模型,如果直接在该攻击网络中进行社区检测任务,可能会将女巫节点划分到正常节点所在的社区,造成隐私泄露的问题,这并不是社区发现算法的初衷,并且检测具有社区攻击行为的女巫节点也比较困难。为了解决基于社区结构的女巫攻击的检测以及社区结构的挖掘,接着提出了基于嫌疑度传播的女巫节点检测算法sybilCom,检测出具有共同嫌疑的女巫节点并获取其他节点的社区结构。所设计的算法在真实数据集上取得了较好的检测效果,与基于相似度算法的女巫节点检测算法相比,检测效果均有提升,同时也实现了对抗女巫攻击的社区检测。

关键词：女巫攻击异常检测对抗攻击社区检测标签传播连通分量相似度嫌疑度