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基于CT图像的苹果苦痘病与磕碰伤识别

农业机械学报 2021年第10期52卷 377-384页

作者：司永胜曹珊珊张晓雪籍颖吕继兴河北农业大学河北省农业大数据重点实验室保定071001

对苦痘病进行持续、准确、量化的无损检测,以及育种专家对新品种苹果的抗苦痘病表型研究,都需要苦痘病准确识别技术的支持。针对磕碰伤对苦痘病识别产生干扰,降低了识别准确率问题,基于苹果CT图像,提出了一种苹果苦痘病和磕碰伤识别方... 详细信息

对苦痘病进行持续、准确、量化的无损检测,以及育种专家对新品种苹果的抗苦痘病表型研究,都需要苦痘病准确识别技术的支持。针对磕碰伤对苦痘病识别产生干扰,降低了识别准确率问题,基于苹果CT图像,提出了一种苹果苦痘病和磕碰伤识别方法。首先,采用最大类间方差法、区域标记、中值滤波等方法,对337帧苹果CT图像进行图像分割和伤病区域定位;其次,对伤病区域进行特征提取,提取其形状特征、纹理特征和位置特征共18种特征信息;然后,利用多元逐步回归和类距离可分离性判据2种方法分别选取特征信息,将2种方法选出的相同特征作为本文的选用特征信息;最后,分别使用遗传算法优化的支持向量机和默认参数的支持向量机,对苹果苦痘病和磕碰伤进行识别。识别结果表明,经过遗传算法优化的支持向量机的总体识别准确率高于93%,默认参数的支持向量机算法的总体识别准确率高于84%。遗传算法优化后的支持向量机的识别准确率明显优于默认参数的支持向量机的识别准确率。

关键词：苹果苦痘病磕碰伤遗传算法支持向量机 CT

基于自适应差分隐私与客户选择优化的联邦学习方法

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计算机应用 2024年

作者：徐超张淑芬陈海田彭璐璐张帅华河北省数据科学与应用重点实验室唐山市大数据安全与智能计算重点实验室华北理工大学理学院唐山市数据科学重点实验室

将差分隐私应用于联邦学习的方法是保护训练数据隐私的关键技术之一。针对先前多数工作未考虑到参数的异质性，对训练参数均匀裁剪使得每轮加入的噪声是均匀的，从而影响模型收敛和训练参数质量的问题，提出一种基于梯度裁剪的自适应噪... 详细信息

将差分隐私应用于联邦学习的方法是保护训练数据隐私的关键技术之一。针对先前多数工作未考虑到参数的异质性，对训练参数均匀裁剪使得每轮加入的噪声是均匀的，从而影响模型收敛和训练参数质量的问题，提出一种基于梯度裁剪的自适应噪声添加方案。考虑到梯度的异质性，在不同轮次为不同客户端执行自适应的梯度裁剪，从而使得噪声大小自适应调整；同时，为了进一步提升模型性能，对比传统的客户端随机采样方式，提出一种结合轮盘赌与精英保留的客户端采样方法。实验结果表明，相比基于均匀的噪声添加方式和客户端随机采样方式，结合客户端选择的自适应差分隐私联邦学习方法（CS&AGC DP＿FL）能够在相同级别的隐私约束下使最终的模型分类准确率提升4.9个百分点，并且在收敛速度方面，相较于对比方法进入收敛状态所需的轮次减少4～10轮。

关键词：联邦学习差分隐私自适应噪声轮盘赌精英保留

考虑控制饱和的连铸结晶器振动位移系统预设性能控制

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控制与决策 2023年第2期38卷 413-420页

作者：马壮方一鸣许淼李强燕山大学河北省工业计算机控制工程重点实验室河北秦皇岛066004 唐山学院河北省智能数据信息处理与控制重点实验室河北唐山063000

针对伺服电机驱动的连铸结晶器控制系统执行器输入饱和和状态受限问题,同时考虑系统存在负载扰动、参数摄动等不确定性问题,提出一种基于扩张状态观测器的跟踪误差预设性能反步控制策略.首先,针对执行器输入饱和问题,建立系统的数学模型... 详细信息

针对伺服电机驱动的连铸结晶器控制系统执行器输入饱和和状态受限问题,同时考虑系统存在负载扰动、参数摄动等不确定性问题,提出一种基于扩张状态观测器的跟踪误差预设性能反步控制策略.首先,针对执行器输入饱和问题,建立系统的数学模型;然后,采用一种线性扩张状态观测器实时观测系统时变负载扰动、参数摄动等不确定性,并对观测误差的收敛性进行分析;接着,针对伺服电机电流饱和与跟踪误差预设性能控制问题,通过引入辅助状态变量确保系统跟踪误差限定在允许范围内,设计基于扩张状态观测器的反步(Backstepping)控制器;最后,根据Lyapunov稳定性理论证明闭环系统的稳定性,并通过系统仿真验证所提出控制策略的有效性.

关键词：连铸结晶器执行器饱和预设性能扩张状态观测器反步控制

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融合图谱重构的时序知识图谱推理

计算机工程与应用 2024年第9期60卷 181-187页

作者：许智宏张天润王利琴董永峰河北工业大学人工智能与数据科学学院天津300401 河北省大数据计算重点实验室天津300401 河北省数据驱动工业智能工程研究中心天津300401

针对现有时序知识图谱模型多数基于静态知识图谱快照序列进行推理,无法充分捕获细粒度时序特征的问题,设计了基于图谱重构的时序知识图谱推理模型(graph reconstruction for temporal knowledge reasoning,GRTKR)。该模型通过对实体的... 详细信息

针对现有时序知识图谱模型多数基于静态知识图谱快照序列进行推理,无法充分捕获细粒度时序特征的问题,设计了基于图谱重构的时序知识图谱推理模型(graph reconstruction for temporal knowledge reasoning,GRTKR)。该模型通过对实体的时间邻域进行采样完成时序知识图谱重构,结合时间编码器提供的显式时序特征与邻域特征聚合器提供的隐式时序特征来提升对时序数据建模的能力。在时序知识图谱数据集ICEWS14、ICEWS05-15、YAGO11K上的实验验证了方法的有效性,并且相比于主流基线模型,MRR、Hits@1、Hits@3、Hits@10评价指标均有明显提升。

关键词：时序知识图谱推理图谱重构图卷积神经网络门控循环单元

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复杂背景下果园视觉导航路径提取算法

农业机械学报 2023年第6期54卷 197-204,252页

作者：肖珂夏伟光梁聪哲河北农业大学信息科学与技术学院保定071001 河北省农业大数据重点实验室保定071001

为解决果园视觉导航机器人行间自主行进和调头问题,提出了基于Mask R-CNN的导航线提取方法和基于随机采样一致性(Random sample consensus, RANSAC)算法的树行线提取方法。首先,基于Mask R-CNN模型对道路与树干进行识别,提取道路分割掩... 详细信息

为解决果园视觉导航机器人行间自主行进和调头问题,提出了基于Mask R-CNN的导航线提取方法和基于随机采样一致性(Random sample consensus, RANSAC)算法的树行线提取方法。首先,基于Mask R-CNN模型对道路与树干进行识别,提取道路分割掩码和树干边界框坐标;其次,在生成行间导航线的基础上,采用改进RANSAC算法提取前排树行线;然后,计算树干边界框坐标点到前排行线的距离,筛选后排树干坐标点,采用最小二乘法拟合生成后排树行线;最后,通过分析前后排树行信息判断调头方向,结合本文提出的行末端距离计算与调头路径规划方法,规划车辆的调头路线。实验结果表明:在不同光照、杂草、天气环境下的6种果园场景中,模型的平均分割精度和边界框检测精度都为97.0%,导航目标点提取的平均偏差不超过5.3%,树行线检测准确率不低于87%,调头后车辆距道路中心的平均偏差为7.8 cm,可为果园环境下的视觉自主导航提供有效参考。

关键词：果园环境导航线树行线改进RANSAC算法调头

基于改进YOLACT的果树叶墙区域实时检测方法

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农业机械学报 2023年第4期54卷 276-284页

作者：肖珂梁聪哲夏伟光河北农业大学信息科学与技术学院保定071001 河北省农业大数据重点实验室保定071001

为了解决果园因农药过量使用导致的环境污染与农药浪费问题,提出了一种基于改进YOLACT的果树叶墙区域(Leaf wall area,LWA)实时检测方法,用于计算深度彩色双目相机采集视频中的叶墙区域距离及密度,为果园农药智慧喷施作业中农药喷洒剂... 详细信息

为了解决果园因农药过量使用导致的环境污染与农药浪费问题,提出了一种基于改进YOLACT的果树叶墙区域(Leaf wall area,LWA)实时检测方法,用于计算深度彩色双目相机采集视频中的叶墙区域距离及密度,为果园农药智慧喷施作业中农药喷洒剂量与喷洒距离的实时调整提供依据。首先,使用ConvNeXt主干网络改进了YOLACT模型,并引入NAM通道注意力机制对模型进行了优化;其次,提出了基于深度学习的果树叶墙密度检测方法;最后,通过阈值法排除深度图像中的干扰信息,简化了果树叶墙平均距离计算方法的处理流程。实验结果表明,改进YOLACT模型分割的APall为91.6%,相较于原始模型上升3.0个百分点,与YOLACT++、Mask R CNN和QueryInst模型相比分别高2.9、1.2、4.1个百分点;叶墙密度估计算法在叶墙顶部、中部和底部的均方根误差(Root mean square error,RMSE)分别为1.49%、0.82%、2.20%;叶墙区域实时检测方法的处理速度可达29.96 f/s。

关键词：果树叶墙密度 YOLACT模型目标检测实时平均距离

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基于历史对比学习的时序知识图谱补全

计算机工程与应用 2024年

作者：许智宏邱鹏林王利琴董永峰河北省数据驱动工业智能工程研究中心河北省大数据计算重点实验室河北工业大学人工智能与数据科学学院

针对现有的时序知识图谱补全模型高度依赖历史上已经发生过的事件，对历史上未发生过的事件预测不够准确的问题，提出了一种加入时序信息的对比历史与非历史信息的时序知识图谱补全模型(The Completion of Temporal Knowledge Graph for... 详细信息

针对现有的时序知识图谱补全模型高度依赖历史上已经发生过的事件，对历史上未发生过的事件预测不够准确的问题，提出了一种加入时序信息的对比历史与非历史信息的时序知识图谱补全模型(The Completion of Temporal Knowledge Graph for Comparing Historical and Non Historical Information， CHNH)。首先，该模型通过BiLSTM捕捉序列中的长期依赖关系，确保准确地编码历史信息。然后，使用RGCN进行图卷积操作，从而学习到全局的图表示。在预测过程中，针对分开编码的历史和非历史信息，采用不同的评分函数来确定预测实体对这两类信息的依赖程度。通过这种方式，模型能够更有效地补全实体和关系，提高模型的预测性能。在ICEWS18、GDELT和YAGO数据集上的实验结果表明，CHNH模型在MRR、Hits@1、Hits@3和Hits@10上普遍优于基线模型。

关键词：时序知识图谱历史信息非历史信息对比学习

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基于知识图谱的案件特征增强法律判决预测

计算机应用研究 2024年

作者：李紫阳张亚娟黄义雄王云鹤河北工业大学人工智能与数据科学学院河北工业大学河北省大数据计算重点实验室

现有基于知识图谱的法律判决预测方法重点关注案件的要素实体和关系，不能充分地获取案件的特征信息。针对该问题，提出了一种增强案件特征融合的知识图谱法律判决预测方法。首先，该方法利用双向门控循环神经网络挖掘事实描述文本深层... 详细信息

现有基于知识图谱的法律判决预测方法重点关注案件的要素实体和关系，不能充分地获取案件的特征信息。针对该问题，提出了一种增强案件特征融合的知识图谱法律判决预测方法。首先，该方法利用双向门控循环神经网络挖掘事实描述文本深层次的因果、时序等全文语义特征信息。然后通过知识图谱向量空间中案例间相似度注意力计算学习类案特征表示。最后，融合特征信息和知识图谱的结构化知识，丰富实体和关系在案件事实文本中的语义特征表示，实现法律判决链路预测任务。在危险驾驶罪和盗窃罪两类罪名数据集上的实验结果显示，该方法在MRR、Hit@1两个关键评价指标上与当前表现最好的链路预测模型相比提升了1.5%左右，Hit@3和Hit@10等指标也均有提升，验证了案件特征增强融合能补充法律知识图谱中缺失的案件特征信息并提高预测的效果。

关键词：知识图谱嵌入特征增强历史相似案例法律判决链路预测

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融合关系感知与时间注意的时序知识图谱补全

计算机工程与应用 2023年第17期59卷 266-274页

作者：许智宏毛琛王利琴董永峰河北工业大学人工智能与数据科学学院天津300401 河北省大数据计算重点实验室天津300401 河北省数据驱动工业智能工程研究中心天津300401

针对现有时序知识图谱补全方法大多将时间信息内嵌于三元组中,依赖静态知识图谱补全方法学习实体特征,无法全面考虑图谱结构信息和时序信息的问题,提出一种融合关系感知与时间注意的时序知识图谱补全方法(incorporating relational awar... 详细信息

针对现有时序知识图谱补全方法大多将时间信息内嵌于三元组中,依赖静态知识图谱补全方法学习实体特征,无法全面考虑图谱结构信息和时序信息的问题,提出一种融合关系感知与时间注意的时序知识图谱补全方法(incorporating relational awareness and temporal attention for temporal knowledge graph completion,RATA)。一方面,通过引入关系感知聚合机制的图卷积神经网络集成实体和关系特征,特定于关系的参数可以增强消息函数的表达能力,封装更加丰富的邻域上下文信息;另一方面,使用融合自注意力机制的长短期记忆网络学习蕴含在时序数据中的全局特征和局部特征。在ICEWS18、ICEWS14、YAGO和WIKI数据集上的实验结果表明,RATA模型在MRR、Hits@1、Hits@3和Hits@10上普遍优于基线模型,在大规模时序数据集上具有优势。

关键词：时序知识图谱图卷积神经网络长短期记忆网络注意力机制