基于深度学习的循环水养殖鳗鲡(Anguilla)计数研究

鳗鲡(Anguilla)作为我国优质水产养殖种类,精准掌握其数量对高效养殖有重要意义。为实现对循环水养殖鳗鲡的准确计数,提出了一种基于深度学习的改进Faster RCNN模型。针对检测目标即鳗鲡头部尺寸小的问题,选择在特征提取网络ResNet50中加入FPN结构来作为模型的骨干网络,以提取并融合多尺度的特征;针对原模型锚框都是基于人工经验设置的,并不适用于鳗鲡数据集的问题,使用k-means聚类算法对训练集中标注的鳗鲡头部检测框进行聚类分析,获得了适合鳗鲡数据集的15种不同尺度的锚框;针对图像中存在鳗鲡头部重叠的问题,选择使用Soft-NMS算法替代原NMS算法对RPN部分生成的候选框进行筛选,以减少模型对鳗鲡重叠部分的漏检情况。试验结果表明:改进后的Faster RCNN模型对鳗鲡头部的检测精度(mAP^0.5)高达96.5%,较原Faster RCNN模型(Backbone为ResNet50)显著提升了14%,与SSD300和YOLOV3模型相比分别显著提升了24.9%和15%;在鳗鲡计数上,利用改进后的Faster RCNN模型检测结果进行计数,计数准确率达到90%以上,提升了模型对鳗鲡的检测识别能力。     

山东栖霞杨家夼金矿地质特征及控矿条件分析

杨家夼金矿产于粉子山群张格庄组、蓬莱群豹山口组地层中,从其控矿岩性及矿化特征来看应为类卡林型金矿床。地层主要以大理岩、透闪大理岩、透闪片岩、钙质板岩、千枚状板岩、黑云变粒岩、二云片岩为主。金矿主要赋存于岩性变化复杂的薄层状大理岩、透闪大理岩、板岩、透闪片岩中,除岩性控矿外,构造也具有明显的控矿性,当断裂构造切穿或与这些成矿有利岩性叠加时,金矿化更为明显,而岩性分界线或层间破碎带也是该类金矿的有利赋存部位。     

两道同类高考试题的比较与启示

高考试题是优质的教学和研究资源,对其进行分析是认识、把握高考的有效途径。每年不同的高考试卷中会出现相同类型的试题,表明这类试题是高考的热点和高频考点,对高考备考有重要的价值。因此有必要对其进行分析认识。对相同类型试题分析的有效方式是通过比较,发现共性,找出差异,深化认识,从而有效指导教学和备考。一、试题的比较例1和例2分别是2014年高考地理福建卷和安徽卷中的试题,试题类型同为主观题。     

基于空间自相关的支持向量机空间聚类研究

经济统计信息多包含多维度的属性,在研究数据内在结构时,需要采用降维方法将多维信息转换到三维以内的空间以实现多维信息可视化和聚类。支持向量机(Support Vector Machine,SVM)在解决小样本、非线性及高维模式识别中表现出许多特有的优势,但SVM是一种监督分类方法,需要已知样本集来训练分类过程。由于高维经济统计数据中往往缺少已知聚类中心,从其他方法的聚类结果选择小样本集作为聚类中心具有很大的主观性;空间自相关分析能揭示出高空间聚集区域和随机离散区域,并能分析出各区域的空间聚集模式,这为已知小样本的选择提供了可行的方法。该文以四川2007年统计年鉴的经济数据为例,通过主成分分析法和非线性映射法进行聚类,将各类中心和空间自相关分析揭示的高空间聚集目标作为已知样本集导入SVM,得到的结论是:采集于主成分分析法和非线性映射法的两个不同已知样本集的SVM分类结果之间的差异较大,已知样本集的选择具有很大主观性;空间自相关分析结果能大量减少特征样本集的数目,这不仅简化了SVM算法分类过程,并且结果也能准确反映四川发展实际情况。     

肠鳃类三崎柱头虫再生的研究

在饲养条件下,对青岛辛岛湾潮间带的三崎柱头虫(Balanoglossus misakiensis)的栖息和再生进行研究。6条柱头虫沿生殖翼中后部自切为2段,后段失去摄食、钻洞穴等行为能力和再生前段器官的能力,生存约1个月后解体;前段在1、2天内恢复了摄食、钻洞穴等生活习性,2个月内完成了后段缺失器官的再生,最长存活时间达156d,体长能达到母体体长的一半。113个个体通过手术横切为2段、3段或4段,发现42%的含有吻、领及鳃区的前段虫体,也能够再生全部失去的其他器官;没有吻、领和鳃区的其它片段失去了再生能力。     

珍惜地质资源 守好古生物化石

正5月18日是第38个世界博物馆日,也是值得山西人民庆贺的日子。历经8年辛勤建设,一个集展览、收藏、研究和教育为一体的现代化博物馆落成。山西地质博物馆设计新颖,气势恢弘,风格明快,具有强烈的时代感,富有山西特色,堪称国内一流。山西地质博物馆是山西省人民政府投资省国土资源厅负责兴建的省级文化基础设施建设项目,是自然科学类公益性博物馆,是一个以地球科学为主题、矿产资源为重点、古     

《气候变化研究进展》征稿细则

<正>1.《气候变化研究进展》是受国家气候委员会委托,由中国气象局国家气候中心主办的气候变化领域内由自然科学和社会科学相结合的综合性学术刊物.2.本刊设有"气候系统变化"、"气候变化影响"、"气候变化适应"、"温室气体排放"、"对策论坛"、"渊查研究"和"简汛"等栏目,并定期就某一专题组稿、约稿,以专栏形式发表.综述类论文以约稿为主,一般不接受自由投稿.     

基于特征选取及广义傅立叶分形的SAR图像海洋溢油检测算法

针对海上溢油SAR图像中油膜与类油膜的识别问题,提出了一种结合傅立叶分形与特征提取的检测算法。由于分形特征可以具有无穷多的细节,并在不同的研究尺度存在自仿射特性。这与油膜及类油膜表面的几何形貌特征非常吻合。该算法通过计算样本的傅立叶分形特征,组成油膜与类油膜的特征空间。然后,应用基于差分进化的特征选取方法将利于分类的重要特征值筛选出来。再利用重要特征值对原有样本进行分类。实验表明,经特征选取的分形特征向量能够以100%的准确率将两类样本区分开。该算法在选取重要特征的同时实现了对高维特征空间降维的目的,该思想可以应用于其他的基于高维特征的识别系统中,具有普遍的适用性。     

有机磷农药类雌/抗雄激素效应研究进展

<正>有机磷农药是世界范围内使用最广、用量最大的高效广谱杀虫剂之一[1],产量占我国农药总产量的40%以上[2]。农药的使用量中只有不到1%能对靶生物起作用,大部分漂浮在空气或残留在土壤中,并通过降雨、沉降和径流进入河流湖泊造成水体污染。2010年我国珠江河口流域水体中有机磷农药检测浓度范围为18.76~344.94 ng/L,其中甲拌磷已接近人类可接受范围的临界点[3]。此外,邕江、桑沟湾海域、厦门近海     

类多变量输出误差系统的耦合多新息辨识方法

辅助模型辨识思想、多新息辨识理论、耦合辨识概念是研究复杂多变量系统辨识的新理念和原理.将它们结合起来研究类多变量输出误差系统的辨识问题,提出了多元辅助模型辨识方法、多元辅助模型多新息辨识方法、变递推间隔多元辅助模型多新息辨识方法.为减小算法的计算量和提高参数估计精度,将系统模型分解为一些子辨识模型,应用辅助模型辨识思想、多新息辨识理论、耦合辨识概念,研究和推导了部分耦合辅助模型辨识方法、部分耦合辅助模型多新息辨识方法.讨论了几个典型辨识算法的计算量,给出了参数估计的计算步骤和计算流程图.