徐达宇
- 作品数：32 被引量：120H指数：7
- 供职机构：浙江农林大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金浙江省自然科学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经济管理自然科学总论农业科学更多>>
- 基于改进UNet++模型的葡萄黑腐病病斑分割和病害程度分级
- 2023年
- 为了解决葡萄病害图像边缘分割模糊和发病初期分割难的问题,基于PlantVillage数据集中的葡萄黑腐病图像,提出一种基于改进UNet++的葡萄黑腐病病斑分割模型。该模型在提取图像特征时:一方面,采用自适应软阈值化方法消除噪声影响,提高葡萄病斑边缘的分割精度;另一方面,采用长、短连接结合的方式构建UNet++中的跳跃式连接结构,降低模型的计算复杂度。同时,在模型的横向输出层中融合多尺度特征,增强病斑的语义信息,进一步提高目标分割精度。在该模型的损失函数中,将Dice损失函数和交叉熵损失函数进行线性加权组合,以解决病斑像素面积与叶片面积不平衡的问题。采用五折交叉验证进行模型训练与测试。结果显示,本文模型的像素准确率达到98.433%,平均交并比达到92.056%,病斑交并比为81.230%,Dice系数为0.941,均优于传统的UNet++模型。采用病斑占叶面积的比例对病害程度进行分级。结果表明,本文模型对病害等级的划分准确率达97.41%。该模型能精确实现对葡萄黑腐病病斑边缘和小病斑的分割,以及病害程度分级,具有良好的稳健性。
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- 关键词：图像分割
- 基于经验模态分解和小波神经网络的温室温湿度预测被引量：10
- 2019年
- 温室温湿度的准确预测有助于及时调节温室小环境,温湿度预测模型是温室控制的重要基础,提高预测精度有助于提高生产水平。针对温室系统具有非线性、非平稳性等特点,提出一种基于经验模态分解(empirical mode decomposition,简称EMD)和小波神经网络(wavelet neural network,简称WNN)的温室温湿度组合预测方法。首先,利用经验模态分解方法将原始时间序列分解成一系列分量;然后对各分量分别构建小波神经网络模型进行预测;最后叠加各子序列得到预测值。结果表明,运用EMD-WNN组合的温度模型有效性为0. 993 4,湿度模型有效性为0. 978 1,且优于单独WNN模型和BP神经网络模型的预测结果,可有效提高短期温室温湿度预测的精度。
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- 关键词：经验模态分解小波神经网络模型构建温室温度
- 灰色正交化方法在用电量预测中的仿真研究被引量：9
- 2010年
- 根据灰色正交化方法和马尔可夫链原理,应用Gauss-Chebyshev正交化思想预测时序数据的总体趋势。预测的精度是时变的,而马尔可夫链原理在处理时变的系统过程时具有较好的优势,选用该方法能更好的解决预测结果的不稳定性。基于此,提出一种用于用电量数据预测的灰色马尔可夫正交化模型,适用于中短期、数据需求量少且数据振幅较大的动态过程预测。最后用提出的方法对江苏省2007年工业用电量进行预测,其结果表明了所提方法的有效性。
- 王晓佳杨善林侯利强丁静徐达宇
- 关键词：马尔可夫链用电量预测
- 云计算环境下的分类规则挖掘方法
- 本发明公开了一种云计算环境下的分类规则挖掘方法，其特征在于：采用由一个控制中心和多个从属服务器构成的主从式组织结构，首先由控制中心将待分类数据集划分为训练样本和测试样本，并将训练样本均匀划分为相同大小的各数据块分配到各处...
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- 参仙源参业财务舞弊案例研究——基于风险因子理论被引量：1
- 2017年
- 上市公司财务舞弊不但干扰了资本市场的正常运作,也阻碍了国家的经济发展。我国是农业大国,然而为数不多的农业上市公司却频现财务舞弊,给农业行业和国民经济带来了一定的不利影响。文章以参仙源参业为例,运用风险因子理论对其舞弊手段和动因进行了分析,探索农业上市公司财务舞弊的一般规律,并对预防财务舞弊提出建议。
- 潘珂婧张旭尧徐达宇
- 关键词：财务舞弊
- 基于约束优化传播的改进大规模数据半监督式谱聚类算法被引量：3
- 2018年
- 针对传统谱聚类算法在聚类过程中所出现的高计算复杂度、噪声敏感,以及聚类簇形态偏斜等问题,结合当前大规模数据聚类的特点与需求,建立基于约束优化传播的改进大规模数据半监督式谱聚类模型。该模型利用先验成对点约束信息构建微型相似性矩阵,在此基础上采用Gabow算法提取该微型相似性矩阵所对应连通图的各强连通分支,继而提出面向各强连通分支的新型约束优化传播算法以获取整个数据集的点对相似度,最后通过奇异值分解并运用加速K-means算法获得大规模数据的聚类结果。在多个标准测试数据集上的实验表明,相比于该领域其他前期研究成果,该聚类模型具有更高的聚类准确率和更低的计算复杂度,更适合大规模数据的聚类应用。
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- 关键词：谱聚类大规模数据奇异值分解
- 基于改进粒子群算法的数据预测挖掘应用研究被引量：6
- 2011年
- 针对粒子群优化算法早熟、易陷入局部收敛的问题,提出一种克服早熟的粒子群算法.该算法在标准粒子群算法基础上加入极值扰动和自适应调整系数,使其易于跳出局部最优。又分析了灰色GM（1,1）预测模型的局限性,提出了一种带极值扰动的自适应调整惯性权重的改进PSO优化灰色模型AdPSO-GM,并将此模型用于数据预测挖掘研究中。最后,通过一个实例对所提方法进行验证,结果表明,本文所给模型具有较高的预测挖掘精度。
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- 关键词：粒子群算法GM(1,1)模型
- 含有压缩因子的粒子群优化灰色模型在智能电网中的应用被引量：7
- 2012年
- 针对智能电网对用电量预测的需求和电力系统的负荷特性,在分析了灰色模型GM(1,1)的局限性以及基本粒子群算法在优化GM(1,1)背景值时所出现的不足的基础上,构建了具有压缩因子K的粒子群算法,以此来改进灰色模型的背景值,提出了含有压缩因子的粒子群优化灰色模型KPSO-GM,并把它用于智能电网中用电量预测。实例证明,该算法具有较高的预测精度,有利于提高智能电网的质量。
- 王晓佳张宝霆徐达宇
- 关键词：智能电网粒子群用电量预测
- 产业集群及相关概念辨析被引量：1
- 2018年
- 20世纪70年代以来,产业集群作为一种独特的区域经济发展模式,引起了各界学者的高度重视,成为研究的热点。学者们从不同视角对产业集群的研究成果进行丰富,同时也催生出了很多产业集群相关概念,一定程度上造成了信息的混杂和理解的误区,不利于产业集群研究的推进。本文对产业集群各历史时期的概念演变及特点进行总结和阐述,并在此基础上进行产业集群及其相关概念辨析。
- 陈嘉豪张旭尧徐达宇
- 关键词：产业集群概念演进
- 森林产品价值链模型构建及品牌增值研究
- 2020年
- 以森林资源为经营基础的林业企业的经济绩效严重依赖于资源开采量,在国家"可持续发展战略"实施后,林业企业由于调减和停止天然林主伐而陷入盈利能力急剧下降、被迫裁员的经营困境。为了帮助林业企业实现可持续发展,首先从企业生产经营角度重新界定森林产品概念,将传统森林产品概念拓展至生态系统服务层面,在此基础上提出森林产品价值链概念并分析其结构层次,最后结合案例企业实际情况构建森林产品林产一体化趋势下林业企业角度的森林产品价值链分层结构模型,为整合一体化林业企业生产体系、向价值链更高环节攀升提供理论与实践层面的依据。
- 张旭尧徐达宇吴燕华
- 关键词：价值链
