基于VGG-16卷积神经网络的水稻疾病识别小程序

微信小程序用户群体多、范围广、操作灵活便捷等优点得到广泛使用，其“用完即走”的特点非常适合于解决农民对常见水稻虫害识别不熟悉的而导致农药滥用错用问题。为了实现自然场景下害虫实时精准被识别，构建基于VGG-16卷积神经网络的水稻害虫智能识别模型。根据水稻的叶片特征和发病自然场景，对VGG-16网络的卷积层局部调整，优化主要模型参数，实现针对水稻疾病的智能识别，在测试集上的平均准确率是91.3%，该小程序通过微信开发者工具进行编译，应用WXML、WXSS和Java Script技术，VGG卷积神经网络模型导入常见水稻虫害的数据集训练针对水稻的虫害识别模型，通过Https请求来调用远程服务器运行的模型应用，从而实现小程序识别多种常见水稻疾病的功能。该小程序平台能够帮助用户方便快捷地查询到水稻虫害类别，代替以往传统的农学专家人工辨认的过程，能够快速地进行根据农作物疾病类型进行对应的处理，有效提高水稻病害的防治率，实现精准防治的目标。     

基于改进CNN的公交车内拥挤状态识别

针对传统的视频图像处理方法对公交车内乘客拥挤状态的检测受运动阴影、动态背景及场景光照变化等因素的影响问题,提出了一种基于改进卷积神经网络VGG-16的公交车内拥挤状态识别方法。该方法在VGG-16的模型基础上,优化全连接层层数,使用迁移学习共享VGG-16预训练模型的各层权值参数进行训练。相对于文中的传统图像处理方法、AlexNet模型、GooleNet模型以及标准VGG-16模型,改进的VGG-16模型对公交车拥挤状态的识别准确率最高,识别精度能够达到96.1%。模型的损失值比标准VGG-16模型收敛得更快,模型表现得更加稳定。实验证明:改进后的VGG-16模型能够更好地提取公交内拥挤状态的特征,解决公交车内拥挤状态的识别问题。     

基于卷积神经网络的黄瓜病害识别研究

针对在黄瓜种植过程中,不能及时观察出病害种类以及不合理地使用药物防治而导致减产或死亡的问题,提出了基于卷积神经网络的黄瓜病害识别方法。通过使用手机拍照的方法采集带有病害特征的样本图片,进行图像增强处理,制作了黄瓜叶面病害数据集,并研究AlexNet、VGG-16和ResNet50三种不同深度网络模型的病害识别效果,通过设计不同方案进行模型训练,找出训练效果最优的网络模型并进行病害图片检测。结果表明,系统能够满足预期的黄瓜病害识别要求,具有较高的识别准确率。     

改进的VGG网络的二极管玻壳图像缺陷检测

针对于目前二极管玻壳缺陷检测中大多采用人工特征提取,识别准确率不高的问 题,提出一种改进的 VGG 网络的二极管玻壳图像缺陷检测方法。首先对玻壳图像进行预处理, 同时利用原始大样本数据集对卷积神经网络结构 VGG-19 模型进行预训练得到预训练模型,然 后通过迁移学习的方法将预训练模型中的部分卷积、池化等层权重参数迁移到改进网络模型的 固定层中,非固定层用于模型改进,并将网络的全连接层结构重新进行超参数设置和优化,最 后使用预处理后的玻壳图像数据集对改进模型进行训练,得到非固定卷积层和新的全连接层的 参数和权重。在二极管玻壳数据集进行测试,实验结果表明,该方法能有效提高二极管玻壳图 像分类识别准确率,达到了 98.3%。     

基于改进CNN的宫颈细胞自动分类算法

本文采用深度学习算法中的卷积神经网络对细胞图像进行识别, 实现对宫颈细胞图像的自动分类. 首先对宫颈细胞进行预处理, 通过细胞核裁剪解决图像输入尺寸不一的问题, 对图像进行翻转平移, 对数据集进行扩充, 并解决样本量不均衡的问题; 接着选取VGG-16网络进行改进, 使用改进后的VGG-16网络进行特征提取, 以及细胞分类; 并采用迁移学习的方法加载预训练网络参数, 进而加快参数收敛速度, 提高分类准确率; 最终通过对网络的训练, 得到了较好的分类结果, 将分类结果与人工提取特征设计分类器的方法相比, 分类的准确率有所提高, 二分类的准确率达97.3%, 七分类的准确率达89%. 实验结果表明: 卷积神经网络对宫颈细胞图像进行自动分类, 分类准确率相比较人工提取特征分类器效果较好, 且分类结果不受分割图像准确率的影响.     

深度特征融合方法及其在叶片病害识别中的应用

农作物叶片病害的自动识别是计算机视觉技术在农业领域的一个重要应用. 近年来, 深度学习在农作物叶片病害识别上取得了一些进展, 但这些方法都是采用基于单一深度卷积神经网络模型的深度特征表示. 而不同的深度卷积神经网络模型对图像的表征能力的互补性这一有用的特性, 还没有得到关注和研究. 本文提出一种用于融合不同深度特征的网络模型MDFF-Net. MDFF-Net将两个预训练的深度卷积神经网络模型进行并联, 再为各个模型分别设置一个具有相同神经元个数的全连接层, 以将不同模型输出的深度特征变换成相同维度的特征, 再通过2个全连接层的非线性变换, 进一步提升特征融合的效果. 我们选取VGG-16和ResNet-50作为MDFF-Net网络的并联骨干网络, 在一个包含5种苹果叶片病害的公开数据集上进行实验. 实验结果显示, MDFF-Net网络的识别精度为96.59%, 取得了比VGG-16和ResNet-50单一网络更好的识别效果, 证明了该深度特征融合方法的有效性.     

基于深度迁移学习的烟雾识别方法

针对传统的基于传感器和图像特征的烟雾识别方法易被外部环境干扰且识别场景单一,从而造成烟雾识别精度较低,而基于深度学习的识别方法对数据量要求较高,对于烟雾数据缺失或数据来源受限的情况模型识别能力较弱的问题,提出一种基于深度迁移学习的烟雾识别方法。将ImageNet数据集作为源数据,利用VGG-16模型进行基于同构数据下的特征迁移。首先,将所有的图像数据进行预处理,对每张图像作随机变换（随机旋转、剪切、翻转等）;其次,引入VGG-16网络,将其卷积层特征进行迁移,并连接预先使用烟雾数据在VGG-16网络中训练过的全连接层;进而构建出基于迁移学习的深度网络,从而训练得到烟雾识别模型。利用公开数据集以及真实场景烟雾图像进行实验验证,实验结果表明,和现有主流烟雾图像识别方法相比,所提方法有较高的烟雾识别率,实验精度达96%以上。     

电能表贴标机异常贴标图像识别方法研究

针对电能表自动化生产线上贴标机工作过程中出现的贴标异常问题,开展了有关异常贴标图像的识别方法研究。通过综合采用图像增强技术、梯度直方图(HOG)算法、支持向量机(SVM)、卷积神经网络(CNN)模型以及残差网络(ResNet)模型等理论、技术和方法,提出了一种有效的异常贴标图像的识别方法。使用HOG+SVM、VGG-16和ResNet模型,在平衡后的数据集中进行了模型训练和样本识别的试验。试验结果表明,深度神经网络模型在训练与测试集中的识别效果具有明显提升。其中,ResNet模型的识别精度更高(训练集识别精度为100%,测试集识别精度为89%)。该研究为适用于电能表问题贴标的识别筛选提供了有效方法,为实际应用打下了基础。     

利用改进型VGG标签学习的表情识别方法

针对图像表情判别精度低下的问题,提出一种基于改进型VGG-16网络的人脸表情识别方法。为解决传统方法存在像素特征分布不均的问题,采用基于改进的高斯混合模型进行图像特征数据的有效提取;基于改进的VGG-16深度神经网络,增强人脸表情识别的训练样本,实现对采集的图像数据多表情多场景精准区分。基于通用数据集及自采集数据集进行仿真实验,验证所提方法在表情识别的准确度和速度方面都展现出一定优势,尤其在黑暗条件下识别准确率可达90%左右。     

基于改进的Inception-ResNet-V2废钢类型识别算法

本研究提出了一种基于深度学习的废钢快速识别方法，提出的基于Inception-ResNet-V2的改进网络结构添加注意力机制模块经过微调得到SE-Inception-ResNet,并在此基础上采用学习率梯度更新策略自适应调节优化模型。采集了四种类型的废钢数据，然后将样本图像按80%训练集，20%验证集进行训练。后与ResNet152、InceptionV3比较了模型的性能。结果表明，SE-Inception-ResNet、InceptionV3和ResNet152网络的总体分类准确率分别为98.10%、97.48%、95.67%。SE-Inception-ResNet的分类精度最高，该模型在不同学习率情况下能快速梯度收敛。实验结果表明，所提出的改进卷积神经网络模型能够有效地对废钢类型进行识别。同时期望提高其迁移学习模型泛化性，可以为其他快速分类鉴定提供参考，并应用于其他工业或商业领域。     

煤矿井下安全监控分站的设计及其仿真实现

为了设计一种具有低成本、低功耗、易操作、功能强且可靠性高的煤矿井下安全分站,针对煤矿安全生产实际,文章提出了采用MCS-51系列单片机为核心、具有CAN总线通信接口的煤矿井下安全监控分站的设计方案;首先给出煤矿井下安全监控分站的整体构架设计,然后着重阐述模拟量输入信号处理系统的设计过程,最后说明单片机最小系统及其键盘、显示、报警、通信等各个组成部分的设计;为验证设计方案的可行性与有效性,使用Proteus软件对设计内容进行仿真验证,设计的煤矿井下安全监控分站具有瓦斯、温度等模拟量参数超标报警功能和电机开停、风门开闭等开关量指示功能;仿真结果表明:设计的煤矿井下安全监控分站具有一定的实际应用价值.     

View-based model-driven architecture for enhancing maintainability of data access services

In modern service-oriented architectures, database access is done by a special type of services, the so-called data access services (DAS). Though, particularly in data-intensive applications, using and developing DAS are very common today, the link between the DAS and their implementation, e.g. a layer of data access objects (DAOs) encapsulating the database queries, still is not sufficiently elaborated, yet. As a result, as the number of DAS grows, finding the desired DAS for reuse and/or associated documentation can become an impossible task. In this paper we focus on bridging this gap between the DAS and their implementation by presenting a view-based, model-driven data access architecture (VMDA) managing models of the DAS, DAOs and database queries in a queryable manner. Our models support tailored views of different stakeholders and are scalable with all types of DAS implementations. In this paper we show that our view-based and model driven architecture approach can enhance software development productivity and maintainability by improving DAS documentation. Moreover, our VMDA opens a wide range of applications such as evaluating DAS usage for DAS performance optimization. Furthermore, we provide tool support and illustrate the applicability of our VMDA in a large-scale case study. Finally, we quantitatively prove that our approach performs with acceptable response times.     

A pragmatic multi-method investigation of discrepant technological events: Coping,attributions, and ‘accidental’ learning

Discrepant technological events or situations that entail a problem, a misunderstanding or a difficulty with the Information Technology (IT) being employed, are common in the workplace, and can lead to frustration and avoidance behaviors. Little is known, however, about how individuals cope with these events. This paper examines these events by using a multi-method pragmatic approach informed by coping theory. The results of two studies – a critical incident study and an experiment – serve to build and test, respectively, a theoretical model that posits that individuals use a variety of strategies when dealing with these events: they experience negative emotions, make external attributions, and adopt engagement coping strategies directed at solving the event, eventually switching to a disengagement coping strategy when they feel they have no control over the situation. Furthermore, users’ efforts may result in ‘accidental’ learning as they try to overcome the discrepant IT events through engagement coping. The paper ends with a discussion of the results in light of existing literature, future opportunities for research, and implications for practice.     

The Distributed Time-Triggered Simulation Scheme: Core Principles and Supporting Execution Engine

Distributed real-time simulation is a young technology field but its practice is under increasing demands. In recent years the author and his collaborators have been establishing a new approach called the distributed time-triggered simulation (DTS) scheme which is conceptually simple and easy to use but widely applicable. The concept was initiated in the course of developing a new-generation object-oriented real-time programming scheme called the time-triggered message-triggered object (TMO) programming scheme. Some fundamental issues inherent in distributed real-time simulation that were learned during recent experimental studies are discussed along with some approaches for resolving the issues. An execution engine developed to support both the TMOs engaged in control computation and the TMOs engaged in DTS is also discussed along with its possible extensions that will enable significantly larger-scale DTSs.     

Software-Konfigurationsmanagement in großen Softwareprojekten

Zusammenfassung Mit zunehmender Größe der Softwaresysteme verschärfen sich die für die Software-Herstellung typischen Probleme: Beherrschen großer Objektmengen, Erhalten der Systemkonsistenz, Kontrolle der ständigen Änderungseinflüsse und Gewährleisten einer langen Lebensdauer. Die Disziplin Konfigurationsmanagement bildet den methodischen Ansatz, diese Probleme besser zu beherrschen. Software-Konfigurationsmanagement faßt die Herstellung von Softwaresystemen als eine Abfolge von kontrollierten Änderungen an gesicherten Zwischen- und Endergebnissen auf. Dargestellt werden die Objekte und Funktionen des Software-Konfigurationsmanagements sowie die hierfür in großen Software-Projekten benötigten Methoden, Instanzen und Hilfsmittel.     

Information for Authors

正http://www.zju.edu.cn/jzus http://www.springerlink.com Aim The Journals of Zhejiang University-SCIENCE(A/B/C)are edited by the international board of distinguished Chinese and foreign scientists,and are aimed to present the latest developments and achievements in scientific research in China and     

Editorial:Brain-machine interface(BMI) and cyborg intelligence

正Brain-machine interfaces(BMIs)aim at building a direct communication pathway between the brain and an external device,and represent an area of research where significant progress has been made during the past decade.Based on BMIs,mind information can be read out by neural signals to control     

Information for Authors

正http://www.zju.edu.cn/jzus http://www.springerlink.com Aim The Journals of Zhejiang University-SCIENCE(A/B/C)are edited by the international board of distinguished Chinese and foreign scientists,and are aimed to present the latest developments and achievements in scientific research in China and overseas to the world’s scientific circles,especially to stimulate     

SCIENCE CHINA Information Sciences SUBJECT INDEX TO VOLUME 57(2014)

正~~     

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正http://www.zju.edu.cn/jzus http://www.springerlink.com Aim The Journals of Zhejiang University-SCIENCE(A/B/C)are edited by the international board of distinguished Chinese and foreign scientists,and are aimed to present the latest developments and achievements in scientific research in China and overseas to the world’s scientific circles,especially to stimulate