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基于优化可辨识矩阵的多粒度粗糙集属性约简算法

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山东大学学报（理学版） 2024年第5期59卷 52-62页

作者：宋苏洋叶军曾广财孙清南昌工程学院信息工程学院江西南昌330000 江西省水信息协同感知与智能处理重点实验室江西南昌330000

为了解决多粒度粗糙集中构造可辨识矩阵计算量过大等问题,提出了一种基于优化可辨识矩阵的改进的多粒度属性约简算法。使用属性重要度作为相似度构造不同粒度空间,输出各粒度空间的优化可辨识矩阵中的核属性,用于求解最终约简,对约简集... 详细信息

为了解决多粒度粗糙集中构造可辨识矩阵计算量过大等问题,提出了一种基于优化可辨识矩阵的改进的多粒度属性约简算法。使用属性重要度作为相似度构造不同粒度空间,输出各粒度空间的优化可辨识矩阵中的核属性,用于求解最终约简,对约简集进行反向冗余检测,避免存在冗余属性。结果表明:该算法能够有效降低时间复杂度,提升约简效率。实例和多个UCI数据集的实验结果验证了该算法的有效性。

关键词：多粒度粗糙集粒度空间优化可辨识矩阵属性约简算法

基于改进YOLOX的水库水面漂浮物目标检测算法

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人民长江 2024年第3期55卷 249-256页

作者：谭文群曾祥君包学才梁义许小华南昌工程学院江西省水信息协同感知与智能处理重点实验室江西南昌330099 南昌工程学院信息工程学院江西南昌330099 江西省水利科学院江西南昌330029

针对目前水库水面小目标漂浮物检测识别精度低的问题,提出基于改进YOLOX的水库水面漂浮物目标检测算法。此算法引入新型dark2模块融入主干网络并拓展主干网络的分支输出结构,提升主干网络对图片的特征提取能力。在此基础上,提出改进特... 详细信息

针对目前水库水面小目标漂浮物检测识别精度低的问题,提出基于改进YOLOX的水库水面漂浮物目标检测算法。此算法引入新型dark2模块融入主干网络并拓展主干网络的分支输出结构,提升主干网络对图片的特征提取能力。在此基础上,提出改进特征融合模块(ZL-FPN),用于增强特征图信息融合,提高对水库水面小目标漂浮物的检测精度。结果表明:改进后算法的mAP值比YOLOv4和原YOLOX算法分别提升了29.93%和12.11%,有效提升了水库水面漂浮物检测精度。研究成果可为提升水库智能化管理水平提供有效技术支撑。

关键词：水面小目标漂浮物目标检测 YOLOX算法水库智能化管理

基于改进DeeplabV3+的水面多类型漂浮物分割方法研究

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水利水电技术（中英文） 2024年第4期55卷 163-175页

作者：包学才刘飞燕聂菊根许小华柯华盛南昌工程学院江西省水信息协同感知与智能处理重点实验室江西南昌330099 南昌工程学院信息工程学院江西南昌330099 江西省水利科学院江西南昌330029

【目的】为解决传统图像处理方法鲁棒性差、常用深度学习检测方法无法准确识别大片漂浮物的边界等问题,【方法】提出一种基于改进DeeplabV3+的水面多类型漂浮物识别的语义分割方法,提高水面漂浮的识别能力。对所收集实际水面漂浮物进行... 详细信息

【目的】为解决传统图像处理方法鲁棒性差、常用深度学习检测方法无法准确识别大片漂浮物的边界等问题,【方法】提出一种基于改进DeeplabV3+的水面多类型漂浮物识别的语义分割方法,提高水面漂浮的识别能力。对所收集实际水面漂浮物进行分类,采用自制数据集进行对比试验。算法选择xception网络作为主干网络以获得初步漂浮物特征,在加强特征提取网络部分引入注意力机制以强调有效特征信息,在后处理阶段加入全连接条件随机场模型,将单个像素点的局部信息与全局语义信息融合。【结果】对比图像分割性能指标,改进后的算法mPA(Mean Pixel Accuracy)提升了5.73%,mIOU(Mean Intersection Over Union)提升了4.37%。【结论】相比于其他算法模型,改进后的DeeplabV3+算法对漂浮物特征的获取能力更强,同时能获得丰富的细节信息以更精准地识别多类型水面漂浮物的边界与较难分类的漂浮物,在对多个水库场景测试后满足实际水域环境中漂浮物检测的需求。

关键词：深度学习语义分割特征提取漂浮物识别注意力机制全连接条件随机场算法模型影响因素

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直觉模糊的结构化最小二乘孪生支持向量机

应用科学学报 2024年第2期42卷 350-363页

作者：张法滢吕莉韩龙哲刘东晓樊棠怀南昌工程学院信息工程学院江西南昌330099 南昌工程学院南昌市智慧城市物联感知与协同计算重点实验室江西南昌330099

针对最小二乘孪生支持向量机(least squares twin support vector machine,LSTSVM)对噪声或是异常数据敏感和忽略数据内在结构信息的问题,提出了一种直觉模糊的结构化最小二乘孪生支持向量机(intuition fuzzy and structural least squa... 详细信息

针对最小二乘孪生支持向量机(least squares twin support vector machine,LSTSVM)对噪声或是异常数据敏感和忽略数据内在结构信息的问题,提出了一种直觉模糊的结构化最小二乘孪生支持向量机(intuition fuzzy and structural least squares twin support vector machine,IF-SLSTSVM)。首先采用孤立森林对输入样本点进行预处理;然后通过直觉模糊数的概念,赋予输入样本点不同的权重以减少噪声或是异常数据对分类超平面产生的影响;最后采用K-Means算法,以协方差的形式获取输入样本点之间的结构信息。IFSLSTSVM在LS-TSVM的基础上,考虑了输入样本点在特征空间中的分布信息及输入样本点之间的关系,提高了模型的鲁棒性。实验采取UCI数据集,在0%、5%、10%以及20%的不同比例噪声环境对IF-SLSTSVM算法的有效性进行验证。结果显示相较于6种对比算法,IF-SLSTSVM算法有更好的鲁棒性。

关键词：支持向量机孤立森林结构信息直觉模糊聚类协方差

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基于深度学习的高光谱图像去噪综述

南昌工程学院学报 2024年第3期 88-96页

作者：张俊谭耀鑫卢静静徐晨光邓承志南昌工程学院江西省水信息协同感知与智能处理重点实验室南昌工程学院工程数学与先进计算重点实验室

高光谱图像具有图谱合一的优点，已被广泛应用于农业、地球科学和地质灾害等领域。由于噪声的影响往往限制了高光谱图像的应用，高光谱图像去噪已成为一种重要的图像预处理方式。深度学习作为近些年来快速发展的技术之一，已被成功地应... 详细信息

高光谱图像具有图谱合一的优点，已被广泛应用于农业、地球科学和地质灾害等领域。由于噪声的影响往往限制了高光谱图像的应用，高光谱图像去噪已成为一种重要的图像预处理方式。深度学习作为近些年来快速发展的技术之一，已被成功地应用于高光谱图像去噪中。基于深度学习的高光谱图像去噪研究成果正逐年增加，为了便于对该领域进行更系统全面的研究，本文概述了基于深度学习的高光谱图像去噪研究进展，对现有主要研究成果进行了分类、归纳与总结，并对该领域的未来研究趋势进行了展望。

关键词：高光谱图像去噪深度学习卷积神经网络循环神经网络注意力机制

基于改进YOLOX的城市河道智能水位测量算法

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南昌工程学院学报 2024年第3期 13-18页

作者：吕姚包学才彭宇查小红黄明坤南昌工程学院信息工程学院江西省水信息协同感知与智能处理重点实验室南昌工程学院网络信息中心

针对目前基于深度学习水位测量算法存在特征信息提取不充分问题，提出一种基于改进YOLOX的城市河道水位智能测量算法。为了提高YOLOX对多类别密集目标的识别率，在特征融合网络中引入CBAM注意力机制，并采用基于计算目标框信息的损失函... 详细信息

针对目前基于深度学习水位测量算法存在特征信息提取不充分问题，提出一种基于改进YOLOX的城市河道水位智能测量算法。为了提高YOLOX对多类别密集目标的识别率，在特征融合网络中引入CBAM注意力机制，并采用基于计算目标框信息的损失函数D-IoU加快模型收敛。该算法利用改进后的YOLOX对水尺刻度进行识别与统计，并计算出水位值。试验表明提出的新算法对水尺刻度和数字的平均识别率分别达98.62%和92.23%,最终计算水位的平均误差为1.16 cm,较其他图像识别水位测量算法的平均误差减少了1.76 cm,可实现高精度智能测量城市河道的水位值。

关键词：深度学习水位测量 CBAM DIoU

融合巴氏系数与综合相似度的改进加权Slope One算法

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南昌工程学院学报 2024年第3期 82-87页

作者：王文丰周雨虹周波韩佳韩龙哲董芳赵阳南昌工程学院信息工程学院南昌工程学院江西省水信息协同感知与智能处理重点实验室江西省鄱阳湖水利枢纽建设办公室

针对传统加权Slope One算法因过度依赖用户共同评分项导致在过稀疏数据集中预测准确度低的问题，提出一种融合巴氏系数与综合相似度的改进加权Slope One算法(BS-WSO)。首先，引入巴氏系数和用户行为偏好对用户相似度计算方法进行改进，... 详细信息

针对传统加权Slope One算法因过度依赖用户共同评分项导致在过稀疏数据集中预测准确度低的问题，提出一种融合巴氏系数与综合相似度的改进加权Slope One算法(BS-WSO)。首先，引入巴氏系数和用户行为偏好对用户相似度计算方法进行改进，依此筛选出待预测的近邻集合；其次，为了优化预测评分，利用巴氏系数和项目流行度计算项目相似度，并将其作为权重因子融入评分计算；最后，将BS-WSO与几种代表性算法进行比较，仿真实验结果表明，BS-WSO算法能有效克服数据过稀疏情况下预测准确度低的缺陷，提高推荐精确度。

关键词：协同过滤数据稀疏性相似度用户偏好

面向密度分布不均数据的加权逆近邻密度峰值聚类算法

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智能系统学报 2024年第1期19卷 165-175页

作者：吕莉陈威肖人彬韩龙哲谭德坤南昌工程学院信息工程学院江西南昌330099 南昌工程学院南昌市智慧城市物联感知与协同计算重点实验室江西南昌330099 华中科技大学人工智能与自动化学院湖北武汉430074

针对密度分布不均数据,密度峰值聚类算法易忽略类簇间样本的疏密差异,导致误选类簇中心;分配策略易将稀疏区域的样本误分到密集区域,导致聚类效果不佳的问题,本文提出一种面向密度分布不均数据的加权逆近邻密度峰值聚类算法。该算法首... 详细信息

针对密度分布不均数据,密度峰值聚类算法易忽略类簇间样本的疏密差异,导致误选类簇中心;分配策略易将稀疏区域的样本误分到密集区域,导致聚类效果不佳的问题,本文提出一种面向密度分布不均数据的加权逆近邻密度峰值聚类算法。该算法首先在局部密度公式中引入基于sigmoid函数的权重系数,增加稀疏区域样本的权重,结合逆近邻思想,重新定义了样本的局部密度,有效提升类簇中心的识别率;其次,引入改进的样本相似度策略,利用样本间的逆近邻及共享逆近邻信息,使得同一类簇样本间具有较高的相似度,可有效改善稀疏区域样本分配错误的问题。在密度分布不均、复杂形态和UCI数据集上的对比实验表明,本文算法的聚类效果优于IDPC-FA、FNDPC、FKNN-DPC、DPC和DPCSA算法。

关键词：密度峰值聚类密度分布不均逆近邻共享逆近邻样本相似度局部密度分配策略数据挖掘

改变碳输入对亚热带针阔混交林土壤化学性质和微生物群落的影响

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农业环境科学学报 2024年

作者：李静凯朱丽琴黄荣珍刘萍渝王金平房焕英侯斌南昌工程学院流域生态智能监测与综合治理江西省重点实验室

为探究有机碳输入改变对土壤微生物群落特征的影响，促进亚热带针阔混交林土壤肥力提升和生态系统恢复，本文以亚热带红壤退化地恢复形成的木荷与马尾松针阔混交林为研究对象，原位设置凋落物输入+根系输入+菌根输入（LRM，对照）、双... 详细信息

为探究有机碳输入改变对土壤微生物群落特征的影响，促进亚热带针阔混交林土壤肥力提升和生态系统恢复，本文以亚热带红壤退化地恢复形成的木荷与马尾松针阔混交林为研究对象，原位设置凋落物输入+根系输入+菌根输入（LRM，对照）、双倍凋落物输入+根系输入+菌根输入（2LRM）、凋落物去除+根系输入+菌根输入（NRM）、凋落物去除+根系去除+菌根输入（NNM）和凋落物去除+根系去除+菌根去除（NNN）5种处理，利用高通量测序技术研究混交林表层土壤微生物群落特征，并探讨其与土壤化学性质的关系。结果表明：2LRM和NNN处理显著降低了土壤酸性磷酸酶的活性，NRM、NNM和NNN处理显著降低了土壤真菌的丰富度指数和多样性指数，改变有机碳输入对细菌Alpha多样性影响不显著。混交林土壤优势细菌门为酸杆菌门（15.5%～40.2%）、变形菌门（23.6%～35.5%）和放线菌门（11.2%～17.7%），优势真菌门为担子菌门（32.5%～47.8%）、子囊菌门（26.9%～48.8%）和被孢菌门（12.8%～34.5%）。NRM处理使子囊菌门的相对丰度提高了62.1%，使担子菌门的相对丰度降低了27.6%。NNM处理使放线菌门和被孢菌门的相对丰度分别提高了57.8%和169.8%，使酸杆菌门和担子菌门的相对丰度分别降低了57.7%和22.7%。NNN处理使被孢菌门的相对丰度提高了61.0%。土壤有机质、蔗糖酶和多酚氧化酶是影响土壤细菌群落变化的关键因子，pH和蔗糖酶是影响土壤真菌群落的关键因子。研究表明，有机碳输入增加和减少均降低了真菌Alpha多样性，均未改变细菌Alpha多样性；地上凋落物和地下根系的同时去除对微生物群落组成影响最大。

关键词：土壤微生物有机碳输入改变高通量测序土壤化学性质木荷与马尾松混交林