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袁培森: 作品数：75 被引量：567H指数：13; 供职机构：南京农业大学更多>>; 发文基金：国家自然科学基金中央高校基本科研业务费专项资金国家科技支撑计划更多>>; 相关领域：自动化与计算机技术电气工程农业科学文化科学更多>>

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面向食品溯源数据服务的多QoS约束服务选择优化算法研究被引量：1: 2018年; 数据服务的理念是大数据时代一种重要的信息服务方式.在面向服务构架(ServiceOriented Architecture,SOA)框架下研究了用于食品安全溯源系统中面向数据服务的多QoS(Quality of Service)约束下服务组合选择优化算法,溯源服务系统是一种数据密集型服务系统,系统的实现需要组合多源的Web服务.通过提取系统的重要Web服务和数据服务QoS指标,建立了食品安全溯源系统的以数据服务为场景的多服务属性约束下优化因子模型一MQBR(Multi-QoS based Benefit Ratio)模型,采用Skyline算法预处理并结合人工智能的启发式方法求解了满足约束条件的服务组合,提升了系统服务选择的效率和质量.通过实验分析证明了算法的有效性,且实现了多QoS约束条件下食品安全溯源系统中服务组合选择算法,提升了服务选择的质量和性能.; 袁培森黎薇任守纲徐焕良; 关键词：SKYLINE算法多QOS约束启发式算法

反卷积引导的番茄叶部病害识别及病斑分割模型被引量：42: 2020年; 针对当前植物叶部病害识别模型易受阴影、遮挡物及光线强度干扰,特征提取具有盲目和不确定性的问题,该研究构建一种基于反卷积引导的VGG网络(Deconvolution-Guided VGGNet,DGVGGNet)模型,同时实现植物叶部病害种类识别与病斑分割。首先使用VGGNet计算多分类交叉熵损失进行病害分类训练,得到病害分类结果;其次设计反向全连接层,将分类结果恢复为特征图形式;然后采用上采样与卷积操作相结合的方法实现反卷积,利用跳跃连接融合多种特征恢复图像细节;最后使用少量病斑监督,对每个像素点使用二分类交叉熵损失进行训练,引导编码器关注真实的病斑部位。试验结果表明,该研究模型的病害种类识别精度达99.19%,病斑分割的像素准确率和平均交并比分别达94.66%和75.36%,在遮挡、弱光等环境下具有良好的鲁棒性。; 任守纲贾馥玮顾兴健袁培森袁培森薛卫; 关键词：病害图像识别图像分割反卷积

一种基于学习的高维数据c-近似最近邻查询算法被引量：18: 2012年; 针对高维数据近似最近邻查询,在过滤-验证框架下提出了一种基于学习的数据相关的c-近似最近邻查询算法.证明了数据经过随机投影之后,满足语义哈希技术所需的熵最大化准则.把经过随机投影的二进制数据作为数据的类标号,训练一组分类器用来预测查询的类标号.在此基础上计算查询与数据集中数据对象的海明距离.最后,在过滤后的候选数据集上计算查询的最近邻.与现有方法相比,该方法对空间需求更小,编码长度更短,效率更高.模拟数据集和真实数据集上的实验结果表明,该方法不仅能够提高查询效率,而且方便调控在查询质量和查询处理时间方面的平衡问题.; 袁培森沙朝锋王晓玲周傲英; 关键词：支持向量机分类器高维数据

一种基于PCA降维和特征二元化的菊花相似性计算方法: 本发明公开了一种基于PCA降维和特征二元化的菊花相似性计算方法，该方法首先对菊花数据预处理和BOW(Bag‑of‑words)建模，包括将大规模样本数据集中的图像转为灰度图像，提取所有图像的SIFT特征描述向量和使用K‑...; 袁培森钱淑韵李润隆薛铭家徐焕良; 文献传递

一种基于VGG16的多任务学习植物表型处理方法及装置: 本发明公开了一种基于VGG16的多任务学习植物表型处理方法及装置，该方法包括：(1)构建植物表型处理与分析模型：以VGG16网络作为多任务学习的硬参数共享网络，除去原VGG16的最后一个最大池化层以及之后所有的全连接层，...; 袁培森徐书凝朱淑鑫翟肇裕夏烨顾兴健任守纲张园园徐焕良

基于无人机高通量植物表型大数据分析及应用研究综述被引量：5: 2021年; 植物表型是指基因和环境因素决定或影响的作物物理、生理、生化特征和性状。准确和快速的获取植物在各种不同环境条件下的表型信息,从而挖掘其基因组的遗传和表现规律,可有效推动有关基因组与表型信息关联性研究。无人机高通量植物表型平台凭借无人机机动灵活的特点,适合于农作物田间环境中的植物表型数据获取,具有数据获取效率高和成本低等优势,借助于图像、高光谱、激光雷达等先进传感器技术,为高效获取各类植物表型数据提供了可行的途径;与此同时,快速发展的大数据技术和智能数据分析技术为无人机所获取的植物表型图像提供有效的分析处理方法和技术。在此背景下,基于无人机平台的高通量植物表型分析,为研究田间作物表型信息提供了重要的方法和工具。本文综述了国内外无人机高通量作物表型大数据分析的最新研究成果,就其研究原理、相关算法、过程、关键技术及应用等进行总结与分析,重点讨论了应用于无人机高通量植物表型大数据分析相关的大数据处理与智能分析技术,重点分析了植物株高获取、叶面积指数、植物病害等典型的表型分析需求,并就其应用前景进行了总结和展望。; 袁培森薛铭家熊迎军翟肇裕徐焕良; 关键词：无人机高通量

一种多旋翼飞行器接触式无线充电系统: 一种多旋翼飞行器接触式无线充电系统，它包括：充电基站：该充电基站与充电器连接，对多旋翼飞行器进行接触式无线充电；异形受电装置：该异形受电装置安装在多旋翼飞行器起落架的底部，能够与充电基站相接触，为多旋翼飞行器进行接触式受...; 熊迎军徐焕良任守纲徐墅赵凯健曾文超王浩云车建华袁培森; 文献传递

一种基于BERT的水稻表型组学知识图谱关系提取方法及系统: 本发明公开了一种基于BERT的水稻表型组学知识图谱关系提取方法及系统，包括如下步骤：首先，使用植物本体论对于水稻表型组学数据进行关系分类，获得关系数据集；其次，将关系数据集转化为词向量、位置向量以及句子向量表示，输入BE...; 袁培森李润隆徐焕良; 文献传递

优化BP神经网络提高高光谱检测调理鸡肉菌落总数精度被引量：16: 2020年; 针对调理鸡肉菌落总数在贮藏期间易受到外界因素影响,提出了一种优化反向传播(back propagation,BP)神经网络的调理鸡肉菌落总数预测方法。以贮藏在4℃条件下的调理鸡肉为研究对象,采集其表面400~1 000 nm高光谱信息共计419个波段作为全波段,并利用竞争性自适应重加权(competitive adaptive reweighted sampling,CARS)算法筛选出34个特征波段,分别以全波段和特征波段对应的光谱值作为BP神经网络输入,采用鸟群算法(bird swarm algorithm,BSA)和免疫算法(immune algorithm,IA)优化BP神经网络的初始权重和阈值,建立调理鸡肉菌落总数的BP、BSA-BP、IA-BP、BSA-IA-BP预测模型。试验结果表明:经过CARS筛选特征波长的BSA-IA-BP模型预测效果最佳,预测集相关系数RP、均方根误差、剩余预测偏差分别为0.93、0.31lg(CFU/g)、2.68,且模型稳定性最好。该研究为基于BP神经网络实现调理鸡肉菌落总数快速无损检测提供了算法支撑和理论基础。; 王浩云宋进潘磊庆袁培森郭振环徐焕良; 关键词：图像处理菌落总数免疫算法

基于深度主动学习与CBAM的细粒度菊花表型识别被引量：2: 2024年; 针对菊花种类繁多,花型差别细微,准确标注比较困难的问题,基于深度主动学习与混合注意力机制模块(Convolutional block attention module,CBAM),提出了一种标号数据不足情况下的菊花表型智能识别方法和框架。首先,通过主动学习策略基于最优标号和次优标号法(Best vs second-best,BvSB)在未标记菊花样本中选取信息量较大的样本进行标记,并将标记后的样本放入训练样本中;其次,使用深度卷积神经网络ResNet50作为本文的主干网络训练标记样本,引入混合注意力机制模块CBAM,使模型能够更为准确地提取细粒度图像中的高层语义信息;最后,用更新后的训练样本继续训练分类模型,直到模型达到迭代次数后停止。实验结果表明,该方法在少量菊花标记样本下,精确率、召回率和F1值分别达到93.66%、93.15%和93.41%。本文方法可为标号数据不足情况下的菊花等花卉智能化识别提供技术支撑。; 袁培森丁毅飞徐焕良

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