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Dempster Shafer distance-based multi-classifier fusion method for pig cough recognition

International Journal of Agricultural and Biological Engineering 2024年第4期17卷 245-254页

作者： Weizheng Shen Xipeng Wang yanling yin Nan Ji Baisheng Dai Shengli Kou Chen Liang School of Electrical Engineering and Information Northeast Agricultural UniversityHarbin 150030China Heilongjiang Agricultural Technology Extension Station Harbin 150036China

High precision pig cough recognition and low computational cost is of great importance for the realization of early warning of pig respiratory *** researchers have improved the recognition rate of pig cough sounds to a certain extent from feature selection and feature fusion ***,there is still a margin for the improvement in the accuracy and complexity of existing ***,it is challenging to further enhance the precision of a single ***,this study proposed a multi-classifier fusion strategy based on Dempster Shafer distance(DS-distance)algorithm to increase the classification *** the engineering implementation,the machine learning with low computational complexity for fusion was ***,three metrics of accuracy and diversity between classifiers were defined,including overall accuracy(OA),double fault(DF),and overall accuracy and double fault(OADF),for selecting the base ***,a two-step base classifier selection approach based on these metrics was proposed to make an optimized selection of features and ***,the proposed DS-distance algorithm was used to fuse the selected base classifiers to create a *** sound data collected in the pig barn verified the proposed *** experimental results revealed that the overall recognition accuracy of the proposed method could reach 98.76%,which was better than the existing *** study has achieved a high recognition accuracy through ensembled machine learning with low computational *** proposed method provided an efficient way for the quick establishment of high precision pig cough recognition model in practice.

关键词： pig cough recognition classifier fusion classifier selection Dempster Shafer fusion distance fusion

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Cow-YOLO:Automatic cow mounting detection based on non-local CSPDarknet53 and multiscale neck

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International Journal of Agricultural and Biological Engineering 2024年第3期17卷 193-202页

作者： De Li Junhao Wang Zhe Zhang Baisheng Dai Kaixuan Zhao Weizheng Shen yanling yin Yang Li College of Electrical Engineering and Information Northeast Agricultural UniversityHarbin 150030China College of Agricultural Equipment Engineering Henan University of Science and TechnologyLuoyang 471023HenanChina College of Animal Sciences and Technology Northeast Agriculture UniversityHarbin 150030China Key Laboratory of Northeast Smart Agricultural Technology of Ministry of Agriculture and Rural Affairs Northeast Agricultural UniversityHarbin 150030China

Cows mounting behavior is a significant manifestation of estrus in *** timely detection of cows mounting behavior can make cows conceive in time,thereby improving milk production of cows and economic benefits of the *** methods of mounting behavior detection are difficult to achieve precise detection under occlusion and severe scale change environments and meet real-time ***,this study proposed a Cow-YOLO model to detect cows mounting *** meet the needs of real-time performance,YOLOv5s model is used as the baseline *** order to solve the problem of difficult detection of cows mounting behavior in an occluded environment,the CSPDarknet53 of YOLOv5s is replaced with Non-local CSPDarknet53,which enables the network to obtain global information and improves the model’s ability to detect the mounting ***,the neck of YOLOv5s is redesigned to Multiscale Neck,reinforcing the multi-scale feature fusion capability of model to solve difficulty detection under dramatic scale ***,to further increase the detection accuracy,the Coordinate Attention Head is integrated into ***,these improvements form a novel cow mounting detection model called Cow-YOLO and make Cow-YOLO more suitable for cows mounting behavior detection in occluded and drastic scale changes ***-YOLO achieved a precision of 99.7%,a recall of 99.5%,a mean average precision of 99.5%,and a detection speed of 156.3 f/s on the test *** with existing detection methods of cows mounting behavior,Cow-YOLO achieved higher detection accuracy and faster detection speed in an occluded and drastic scale-change ***-YOLO can assist ranch breeders in achieving real-time monitoring of cows estrus,enhancing ranch economic efficiency.

关键词： cows mounting automatic detection Cow-YOLO computer vision CSPDarknet53 multiscale neck

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线粒体转移在缺血性卒中中的研究进展

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中国脑血管病杂志 2024年第5期21卷 333-340页

作者：黄煜铮尹艳玲首都医科大学基础医学院神经生物学系北京100069

缺血性卒中的流行病学表现为发病率高、致死致残率高及复发率高,但目前的临床治疗方法仍存在局限性。缺血性卒中的发生与线粒体转移密切相关。线粒体在细胞能量供应、信号传递等方面至关重要。近年来,将线粒体转移应用在缺血性卒中治疗... 详细信息

缺血性卒中的流行病学表现为发病率高、致死致残率高及复发率高,但目前的临床治疗方法仍存在局限性。缺血性卒中的发生与线粒体转移密切相关。线粒体在细胞能量供应、信号传递等方面至关重要。近年来,将线粒体转移应用在缺血性卒中治疗的相关研究已经取得了进展。作者综述了目前缺血性卒中发生后线粒体转移的相关研究,以期通过分析当下研究的不足并进行展望,为缺血性卒中临床治疗新方法的研究提供指引性帮助。

关键词：缺血性卒中线粒体转移隧道纳米管细胞外囊泡间隙连接综述

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金坛盆地始新统阜宁组四段页岩油地质条件

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油气藏评价与开发 2024年第3期14卷 425-434页

作者：臧素华荆晓明刘志华印燕铃中国石化华东油气分公司勘探开发研究院江苏南京210000

为评价以金坛盆地为代表的苏南新生代残留盆地非常规油气勘探潜力,以金坛盆地J9井钻井、岩心、测井及分析测试资料为基础,开展阜宁组四段岩石沉积特征、有机地球化学特征、矿物组成特征、储层特征等地质条件分析。研究结果表明:金坛盆... 详细信息

为评价以金坛盆地为代表的苏南新生代残留盆地非常规油气勘探潜力,以金坛盆地J9井钻井、岩心、测井及分析测试资料为基础,开展阜宁组四段岩石沉积特征、有机地球化学特征、矿物组成特征、储层特征等地质条件分析。研究结果表明:金坛盆地阜四段形成于浅湖—半深湖为主的半封闭—封闭咸化沉积环境,具有泥页岩厚度大(深凹带大于250 m)、总有机碳(TOC)含量偏低(平均为1.02%)、热演化成熟度(R_(o))中低(介于0.81%~0.85%)的特征,具备一定的成烃物质基础。阜四段泥页岩发育裂缝、孔隙两类储集空间,具备良好的储集性能,同时脆性矿物含量较高,有利于后期的压裂改造。结合已有钻孔油气显示情况,认为苏南地区茅山构造推覆带前排的金坛盆地阜四段具备中低成熟度页岩油勘探潜力。

关键词：金坛盆地阜宁组四段页岩油地质条件中低成熟度

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菁香桃对紫色土的适应性及其栽培技术研究

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湖南林业科技 2024年第4期51卷 53-60页

作者：尹艳玲胡蔚刘治勇衡阳市林业局湖南衡阳421000 衡阳市林业科学研究所湖南衡阳421008

为改善紫色土地区生态环境,合理开发利用紫色土,笔者对不同立地类型紫色土开展了菁香桃适应性栽培试验以及不同底肥、保水措施对紫色土立地菁香桃生长及产量的影响研究。结果表明:菁香桃在土层较厚的紫色砂岩土上生长最好,在土层较厚的... 详细信息

为改善紫色土地区生态环境,合理开发利用紫色土,笔者对不同立地类型紫色土开展了菁香桃适应性栽培试验以及不同底肥、保水措施对紫色土立地菁香桃生长及产量的影响研究。结果表明:菁香桃在土层较厚的紫色砂岩土上生长最好,在土层较厚的紫色页岩土上生长较好,在土层厚度<50 cm的立地不宜种植;选择土层厚度﹥80 cm的紫色砂岩土,辅以“硫酸铵+有机肥”作为底肥,并采取滴灌保水技术处理,可使3年生菁香桃平均树高达2.4 m,平均地径达4.2 cm,平均冠幅达4.0 m,鲜果产量达9879 kg·hm^(-2),均分别比对照增加30%以上。试验结果表明菁香桃对紫色土立地具有较强的适应性,且搭配底肥施放及保水措施能较好地生长,可取得较好的经济、社会、生态效益,在紫色土地区具有一定的推广应用前景。本研究为湖南省紫色土生态修复及菁香桃种植推广提供了参考依据。

关键词：菁香桃紫色土适应性栽培技术

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连续性肾脏替代治疗预防非计划下机过程管理的最佳证据总结

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军事护理 2024年第6期41卷 103-107页

作者：张洁步晶晶高鹏申康康吴彦烁尹彦玲河北医科大学第四医院重症医学科河北石家庄050000

目的整合连续性肾脏替代治疗预防非计划下机过程管理的最佳证据,为医护人员提供规范、科学的预防及管理循证依据。方法根据证据资源“6S”模型,系统检索临床决策系统、指南及专业医学会网站、循证数据库及综合数据库中有关连续性肾脏... 详细信息

目的整合连续性肾脏替代治疗预防非计划下机过程管理的最佳证据,为医护人员提供规范、科学的预防及管理循证依据。方法根据证据资源“6S”模型,系统检索临床决策系统、指南及专业医学会网站、循证数据库及综合数据库中有关连续性肾脏替代治疗预防非计划下机过程管理的相关文献,检索时限为2017年8月15日至2023年8月15日。由4名研究者筛选文献并进行质量评价,提取并汇总证据。结果共纳入18篇文献,其中指南2篇、临床决策5篇、JBI推荐实践1篇、共识4篇、证据总结3篇、系统评价3篇。从组织管理、上机前管理、运行管理及停机后管理4个方面汇总,共形成30条证据。结论总结的最佳证据具有科学性和实用性,对预防非计划下机过程管理有指导意义。

关键词：连续性肾脏替代治疗非计划下机滤器寿命循证护理

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Recognition of sick pig cough sounds based on convolutional neural network in field situations

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Information Processing in Agriculture 2021年第3期8卷 369-379页

作者： yanling yin Ding Tu Weizheng Shen Jun Bao College of Electrical and Information Northeast Agricultural UniversityHarbinPR China Tus College of Digit Guangxi University of Science and TechnologyLiuZhouPR China College of Animal Science and Technology Northeast Agricultural UniversityHarbinPR China Key Laboratory of Swine Facilities Engineering Ministry of AgricultureNortheast Agricultural UniversityHarbinPR China

Coughing is an obvious respiratory disease symptom,which affects the airways and lungs of *** pig houses,continuous online monitoring of cough sounds can be used to build an intelligent alarm system for disease early *** to complicated interferences in piggery,recognition of pig cough sound becomes *** a lot of algorithms have been proposed to recognize the pig cough sounds,the recognition accuracy in field sit-uations still needs *** purpose of this research is to provide a highly accu-rate pig cough recognition method for the respiratory disease alarm *** propose a classification algorithm based on the fine-tuned AlexNet model and feature of the *** the advantages of the convolutional neural network in image recognition,the sound signals are converted into spectrogram images for recognition,to enhance the *** compare the proposed algorithm’s performance with the probabilistic neural net-work classifier and some existing *** results reveal that the proposed algorithm significantly outperforms the other algorithms-cough and overall recognition accuracies reach to 96.8%and 95.4%,respectively,with 96.2%F1-score achieved.

关键词： Convolutional neural network Cough recognition Respiratory diseases detection Sound classification

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A new fusion feature based on convolutional neural network for pig cough recognition in field situations

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Information Processing in Agriculture 2021年第4期8卷 573-580页

作者： Weizheng Shen Ding Tu yanling yin Jun Bao College of Electrical and Information Northeast Agricultural UniversityHarbinPR China College of Animal Science and Technology Northeast Agricultural UniversityHarbinPR China Key Laboratory of Swine Facilities Engineering Ministry of AgricultureNortheast Agricultural UniversityHarbinPR China

Pig cough is considered the most common clinical symptom of respiratory ***,establishing an early warning system for respiratory diseases in pigs by monitoring and identifying their cough sounds is *** this paper,we propose a new fusion feature,namely Mel-frequency cepstral coefficient-convolutional neural network(MFCC-CNN),to improve the recognition accuracy of pig *** obtained the MFCC-CNN feature by fusing multiple frames of MFCC with multiple one-layer *** used softmax and linear support vector machine(SVM)classifiers for *** tested the algorithm through field *** results reveal that the performance of classifiers using the MFCC-CNN feature was significantly better than those using the MFCC *** F1-score increased by 10.37%and 5.21%,and the cough accuracy increased by 7.21%and 3.86%for the softmax and SVM classifiers,*** also analyzed the impact of different numbers of fusion frames on the classification *** results reveal that fusing 55 and 45 adjacent frames resulted in the best performance for the softmax and SVM classifiers,*** this research,we can conclude that a system constructed by simple one-layer CNNs and SVM classifiers can demonstrate excellent performance in pig sound recognition.

关键词： Pig cough recognition MFCC SVM CNN Sound classification

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血清TIMP-1水平和脑梗死体积与老年患者脑卒中后认知功能障碍发生的关系

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检验医学与临床 2024年第15期21卷 2237-2242,2247页

作者：张乐石殷艳玲常明则西北大学附属医院/西安市第三医院神经内科陕西西安710018

目的探讨血清基质金属蛋白酶抑制剂-1(TIMP-1)水平和脑梗死体积与老年患者脑卒中后认知功能障碍(PSCI)发生的关系。方法选取2019年6月至2020年5月该院招募的80例老年急性缺血性脑卒中(AIS)患者作为研究对象。采用酶联免疫吸附试验检测... 详细信息

目的探讨血清基质金属蛋白酶抑制剂-1(TIMP-1)水平和脑梗死体积与老年患者脑卒中后认知功能障碍(PSCI)发生的关系。方法选取2019年6月至2020年5月该院招募的80例老年急性缺血性脑卒中(AIS)患者作为研究对象。采用酶联免疫吸附试验检测所有患者入院时的血清TIMP-1水平;根据头部CT扫描计算脑梗死体积。采用蒙特利尔认知评估量表(MoCA)评估脑卒中发作后3个月的认知功能,将MoCA评分≤26分者纳入PSCI组,并至少完成6个月随访,将MoCA评分>26分者纳入非PSCI组。通过改良Rankin评分(mRS)评估脑卒中后神经功能状态。采用Spearman相关对血清TIMP-1水平与认知功能的相关性进行分析。采用多因素Logistic回归分析老年患者发生PSCI的影响因素。采用受试者工作特征曲线分析血清TIMP-1水平和脑梗死体积对PSCI发生和预后不良的预测价值。结果PSCI组血清TIMP-1水平高于非PSCI组,脑梗死体积大于非PSCI组,差异均有统计学意义(P<0.05)。多因素Logistic回归分析结果显示,血清TIMP-1水平和脑梗死体积是老年患者发生PSCI的独立影响因素(P<0.05)。Spearman相关分析结果显示,血清TIMP-1水平与PSCI患者视空间执行、延迟记忆评分均呈负相关(P<0.05)。发病6个月时预后不良(mRS≥3分)患者血清TIMP-1水平高于预后良好(mRS<3分)患者,脑梗死体积大于预后良好患者,差异均有统计学意义(P<0.05)。血清TIMP-1水平联合脑梗死体积可较好地预测PSCI发生,灵敏度和特异度分别为92.1%和85.7%;血清TIMP-1水平联合脑梗死体积可较好地预测脑卒中发作后6个月预后不良,灵敏和特异度分别为88.1%和76.3%。结论对于老年AIS患者,发病后早期血清TIMP-1水平升高,脑梗死体积增大,与PSCI发生风险增加及短期预后不良有关。

关键词：血清基质金属蛋白酶抑制剂-1 脑梗死体积缺血性脑卒中脑卒中后认知功能障碍预后

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使用高光谱成像技术对田间杂草进行表征和识别

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塔里木大学学报 2024年第3期36卷 89-97页

作者：柳莹莹尹雁玲刘江华尹勇储涛涛江阳塔里木大学机械电气化工程学院新疆阿拉尔843300 塔里木大学生命科学与技术学院新疆阿拉尔843300 新宾满族自治县上夹河镇综合事务服务中心辽宁抚顺113000

进行杂草表征和分类对于智慧农业杂草清除与田间管理而言至关重要,然而杂草识别精度较低的问题尚未得到深入探究。本研究以田间杂草为研究对象,建立了农业地区7种杂草物种的高光谱数据库。首先,使用地面高光谱相机采集了高光谱图像,提... 详细信息

进行杂草表征和分类对于智慧农业杂草清除与田间管理而言至关重要,然而杂草识别精度较低的问题尚未得到深入探究。本研究以田间杂草为研究对象,建立了农业地区7种杂草物种的高光谱数据库。首先,使用地面高光谱相机采集了高光谱图像,提取并分析了每个物种的代表性光谱曲线、光谱剖面特征,并对各物种进行主成分分析,揭示了不同杂草物种的差异性。采用多元散射校正、归一化、一阶和二阶差分求导对原始光谱数据进行预处理。最后通过建立支持向量机与一维卷积神经网络分类模型,用于高光谱图像中识别杂草。结果表明,MSC-1DCNN模型的分类效果最佳,不同物种的用户准确性为95.71%~100%。该研究不仅为了解杂草物种的高光谱特征以及杂草管理提供了有力的保障,而且也有助于自动化除草机器人的研制与无人农场的实施。

关键词：杂草高光谱卷积神经网络田间管理

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