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吉林农业大学信息技术学院: 作品数：994 被引量：4,003H指数：25; 相关作者：陈桂芬姚玉霞刘媛媛侯丽新杨晓光更多>>; 相关机构：吉林大学计算机科学与技术学院吉林大学工程仿生教育部重点实验室长春工业大学计算机科学与工程学院更多>>; 发文基金：国家自然科学基金吉林省科技发展计划基金国家高技术研究发展计划更多>>; 相关领域：自动化与计算机技术农业科学文化科学理学更多>>

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吉林省水稻光合光响应曲线的模型被引量：4: 2015年; 光合作用是水稻生长非常重要的生理过程,在南方研究水稻光合光响应方面已有初步成效,但是吉林省内目前还没有标准的光合光响应模型。针对这一问题,研究了国内外4种光响应曲线模型,并以吉林省水稻的光合试验数据对模型进行参数估计,同时对4种模型进行可行性分析。通过曲线拟合,得出4种曲线模型参数的近似值。结果表明:直角双曲线修正模型更符合吉林省水稻光合作用的规律,此结论对于指导吉林省水稻的生产种植具有一定的现实意义。; 张琳琳王增辉武志海李俊杰; 关键词：水稻光合作用光响应曲线参数估计

依托高中生物理创新竞赛开展课后自主实验培养学科核心素养被引量：1: 2022年; 如何在课后自主实验中培养学生的物理学科核心素养是一个值得研究的问题.文章介绍了中国高中生物理创新竞赛,根据具体赛题详细分析了依托该项赛事开展课后自主实验,有利于培养学生的物理观念,启迪科学思维,提升科学探究能力,培养科学态度与责任.; 潘振东樊娟娟

玉米螟的分子连接性指数模糊聚类分析被引量：1: 2020年; 玉米螟危害多种作物,对我国玉米产量与质量的影响尤为明显,我国作为农业大国,防治玉米螟至关重要。为进一步研究不同种类玉米螟生长发育历程及习性,以达到更好地防治效果,利用遗传多样性分析和分子连接性指数模糊聚类方法对不同地理位置和不同寄主的玉米螟进行生物进化研究,分析玉米螟基于不同地理位置和不同寄主2种情况是否各自存在生物型分类。结果表明,在不同地理位置上玉米螟存在生物型分类,而在不同寄主上玉米螟不存在生物型分类。这一研究成果为玉米螟的分类研究和玉米螟防治提供了一种有效的方法。; 赵昕陈小颖陈日曌; 关键词：玉米螟 DNA序列分子连接性指数

采用模拟PID控制的DFB激光器温度控制系统研制被引量：13: 2019年; 以红外分布反馈激光器激发光源为核心的检测装置中,分布反馈激光器发光波长的控制精度及稳定性直接决定检测装置测量准确性。为此研发了一种采用模拟PID控制的分布反馈激光器温度控制系统。该系统采用模拟比例-积分-微分温度前向控制模块和温度实时后向采集模块达到控制温度的目的。温度控制实验中采用激射中心波长为2 049 nm的分布反馈激光器,结果表明,系统温度控制稳定性为±0.05℃,稳定时间小于30 s。同时,利用所研制的温度控制系统对上述可调谐DFB激光器做了光谱测试实验,结果表明,当激光器驱动电流固定时,激光器激射波长与其工作温度呈线性关系。; 穆叶胡天立陈晨宫鹤李士军; 关键词：分布反馈激光器高精确度高线性度

基于RGB-D点云的田间原位玉米株高测量试验研究被引量：8: 2021年; 为满足田间原位玉米株高的测量需求,避免破坏性取样后进行株高测量难以捕捉植株在自然环境下生长的真实情况与表型的动态变化,提出了一种基于RGB-D相机的田间原位玉米株高的测量方法。首先,通过RGB-D相机同时获取可见光图像和其对应的深度信息,计算相机的内参,得到玉米植株的三维点云数据;其次,通过基于欧几里得距离的统计滤波算法和随机采样一致性算法(RANSAC)的阈值分割快速去除三维点云中的离群点、环境噪声及复杂的自然环境背景(包括土壤面和滴灌管等),并通过OBB包围盒验证滤波效果;最后,通过单株玉米植株分割,提出了一种基于俯视视角下玉米株高的测量方法,并计算出田间原位玉米的株高参数。试验中,在玉米快速生长期中选取两天的试验数据,其试验用5个品种的平均测量误差分别为1.47cm和2.70cm,均方根误差(RSME)分别为1.68cm和2.80cm,人工实测结果和算法测量结果进行线性拟合后得到待测系数R2分别为0.9831和0.9797。试验结果表明:利用RGB-D相机对田间原位玉米的表型测量与株高分析具有可行性,所提出的测量与计算方法最后获得的玉米株高参数具有较高的准确性,可以为玉米表型参数提取提供更为有效地技术手段。; 郭海樊江川樊江川郭新宇毕春光; 关键词：玉米株高点云数据

基于迁移学习与卷积神经网络的玉米植株病害识别被引量：26: 2019年; 大数据背景下产生了海量图像数据,传统的图像识别方法识别玉米植株病害准确率较低,已远远不能满足需求。卷积神经网络作为深度学习中的常用算法被广泛用于处理机器视觉问题,能自动识别和提取图像特征。因此,本研究提出一种基于数据增强与迁移学习相结合的卷积神经网络识别玉米植株病害模型。该算法首先通过数据增强方法增加数据,以提高模型的泛化性和准确率;再构建基于迁移学习的卷积神经网络模型,引入该模型的训练方式,提取病害图片特征,加速卷积神经网络的训练过程,降低网络的过拟合程度;最后将该模型运用到从农田采集的玉米病害图片,进行玉米病害的精确识别。识别试验结果表明:使用数据增强与迁移学习的卷积神经网络优化算法对玉米主要病害(玉米大斑病、小斑病、灰斑病、黑穗病及瘤黑粉病)的平均识别准确度达96.6%,和单一的卷积神经网络相比,精度提高了25.6%,处理每张图片时间为0.28s,比传统神经网络缩短了将近10倍。本算法的精确度和训练速度上比传统卷积神经网络有明显提高,为玉米等农作物植株病害的识别提供了新方法。; 陈桂芬赵姗曹丽英傅思维周佳鑫; 关键词：卷积神经网络

基于核的模糊C均值聚类算法的收敛性定理被引量：3: 2011年; 利用Zangwill收敛性定理,证明了基于核的模糊c均值聚类算法(KFCM)的收敛性.结果表明,当核函数在给定数据集上诱导的距离矩阵满足一定条件时,KFCM算法产生的迭代序列收敛或至少存在一个子序列收敛于KFCM聚类模型目标函数的局部极小值点或鞍点.; 曲福恒胡雅婷马驷良苑丽红孙爽滋; 关键词：聚类分析模糊C均值核函数收敛性

一类基于二维线性插值函数的改进Canny算法被引量：3: 2015年; 利用Canny算法对腰椎间盘的核磁共振(MR)图像进行边缘检测,实现了计算机辅助治疗.针对MR图像由于人体结构复杂性导致的成像后的灰度不统一的问题,在Canny算法计算检测之前,引入二维线性插值函数,实现图像灰度的统一化,并使用均值滤波函数代替传统算法中的高斯滤波函数,改进了传统的Canny算法.实验结果表明,改进后的Canny算法有效地减少了腰椎间盘MR图像中非真实边缘检出的概率.; 李健李俊杰任宪盛陈冰冰付浩威; 关键词：图像处理边缘检测 CANNY算法

基于MOOC和MOOE相结合的虚拟教学平台——以模拟电子技术课程为例被引量：1: 2017年; 大规模在线开放课程(Massive Open Online Courses,MOOC)是对传统理论教学的扩展,并颠覆了传统教学模式。大规模在线开放实验(Massive Open Online Experiments,MOOE)是对传统实验方法与手段的补充,在一定程度上解决了实践教学中存在的问题。以模拟电子技术课程为例,将MOOC和MOOE有效结合,设计并实现了虚拟教学平台,为学习者提供一个内容丰富的自主学习平台。; 侯丽新李士军周婧徐艳蕾顾洪军邓蕾蕾; 关键词：模拟电子技术

以提升参与度为导向的本科生创新能力培养模式探索与实践被引量：3: 2020年; 针对当前本科生教育人才培养过程中存在的学生主体地位仍被忽视、团队内部知识共享机制缺乏、学生培养方式单一的问题,结合学校实际,在已有工作基础上,改变创新教育开展模式,转变创新引导理念,提高资源利用效率,扩大创新教育的受益面,实现人才培养质量的提升。; 胡天立穆叶孙宇侯丽新宫鹤; 关键词：创新教育参与度

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