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基于农业物联网和深度信念网络的大棚冬枣病害预测模型: 基于农业物联网和深度信念网络的大棚冬枣病害预测模型，先进行冬枣生长的环境信息采集和预处理，再进行冬枣病害视频彩色图像采集和特征提取，组成冬枣病害的联合特征向量；根据大棚冬枣病害发生规律，并结合冬枣病害发生的历史数据，建立...; 王献锋张善文张传雷尤著宏; 文献传递

基于自适应判别深度置信网络的棉花病虫害预测被引量：25: 2018年; 作物病虫害预测是病虫害防治的前提,利用深度学习预测作物病虫害是一个有效且具有挑战性的研究课题。该文针对深度置信网络(deep belief network,DBN)在作物病虫害预测中的训练耗时长和容易收敛于局部最优解等问题,将自适应DBN和判别限制玻尔兹曼机(restricted boltzmann machine,RBM)相结合,利用棉花生长的环境信息,提出一种基于自适应判别DBN的棉花病虫害预测模型。该模型由3层RBM网络和一个判别RBM(discriminative restricted boltzmann machine,DRBM)网络组成,通过3层RBM网络将棉花生长的环境信息数据转换到与病虫害发生相关的特征空间,通过自动学习得到层次化的特征表示,再由DRBM预测棉花病虫害的发生概率。该模型将自适应学习率引入到对比差度算法中,通过自动调整学习步长,解决了在传统DBN模型训练时学习率选择难的问题;在学习过程中通过在DRBM中引入样本的类别信息,使得训练具有类别针对性,弱化传统RBM无监督训练时易出现特征同质化问题,提高了模型的预测准确率。对实际棉花的"棉铃虫、棉蚜虫、红蜘蛛"虫害和"黄萎病、枯萎病"病害的平均预测准确率为82.840%,与传统BP神经网络模型(BPNN)、强模糊支持向量机模型(SFSVM)和RBF神经网络模型(RBFNN)分别提高19.248%,24.916%和27.774%。; 王献锋张传雷张善文朱义海; 关键词：病害棉花

具有交易费用和马氏调制的均值-方差组合选择: 2013年; 研究了均值-方差准则下,最优投资组合选择问题.投资者为了增加财富它可以在金融市场上投资.金融市场由一个无风险资产和n个带跳的风险资产组成,并假设金融市场具有马氏调制,买卖风险资产时,考虑交易费用.目标是,在终值财富的均值等于d的限制下,使终值财富的方差最小,即均值-方差组合选择问题.应用随机控制的理论解决该问题,获得了最优的投资策略和有效边界.; 王献锋杨鹏林祥; 关键词：投资组合选择马氏链交易费用

一种改进的深度置信网络在棉花病虫害预测中的应用被引量：4: 2018年; 【目的】棉花病虫害发生和发展主要与环境信息相关,由于环境信息多且复杂多变,使得棉花病虫害预测方法研究具有一定的挑战性。本文旨在探索及时、准确地预测棉花病虫害的方法。【方法】提出1种基于环境信息和深度信念网络的棉花病虫害预测模型。该模型由3层限制玻尔兹曼机网络(Restricted Boltzmann machines,RBM)和1个监督反向传播(Back-propagation,BP)网络组成,利用RBM将环境信息数据转换到与病虫害发生相关的新的特征空间,利用BP网络对最后1层输出的特征向量进行分类预测,利用动态学习率和对比分散准则加快RBM的训练过程,并利用该模型对近6年棉花的棉铃虫、棉蚜虫、红蜘蛛和黄萎病、枯萎病进行预测试验。【结果】与传统棉花病虫害预测模型相比,提出的预测模型能够深度挖掘棉花病虫害发生与环境信息之间的深层次相关关系,具有更高的预测精度,预测平均正确率在83%以上。【结论】该方法是1种有效的农作物病虫害预测方法,为棉花病虫害防治提供了有效的技术支持。; 王献锋丁军朱义海; 关键词：棉花病虫害预测环境信息

基于加权局部判别CCA的多视角步态识别方法被引量：11: 2018年; 为了解决步态特征提取难题和克服单一视觉的步态进行身份识别方法的局限性,提出一种加权局部判别典型相关分析(WLDCCA)算法。在此基础上,提出一种基于WLDCCA的多视角步态识别方法。该方法通过在WLDCCA中引入样本的类信息和局部信息,将不同视觉的步态特征有机地融合起来,提取的融合特征能够最小化同类样本之间的距离,同时最大化异类样本之间的距离,提高了步态识别的识别率和鲁棒性。在CASIA步态数据库上的实验结果验证了该算法的有效性和可行性。; 王献锋黄文准张善文

基于蒙特卡罗法的航路区与终端区冲突检测被引量：1: 2020年; 针对航路区飞行与终端区飞行的防相撞安全问题,提出一种基于蒙特卡罗法的飞行冲突检测方法。该方法选取椭球形作为飞机的保护区模型,并通过随机微分方程预测飞机的位置,进而采用蒙特卡罗法计算航路区飞行与终端区飞行发生冲突的概率。实验表明,所提出方法能够得到较为准确的总体飞行冲突概率,从而验证了其用于冲突探测研究的可行性。; 王献锋甘旭升刘飞孙静娟; 关键词：蒙特卡罗法终端区

基于改进全卷积神经网络的黄瓜叶部病斑分割方法被引量：9: 2019年; 为了解决传统卷积神经网络在黄瓜叶部病斑图像分割中存在模型训练时间长、分割效果差以及分割过程中易受光照和背景影响等问题,提出了一种基于改进全卷积神经网络的黄瓜叶部病斑分割方法。首先在模型训练的初始阶段使用传统的卷积神经网络得到病斑图像的轮廓特征,在训练过程中将传统的修正性单元(RELU)激活函数替换为指数线性单元(ELU)激活函数;然后对传统的卷积神经网络得到的病斑图像轮廓特征进行二次模型训练,训练过程中使用批归一化(Batch normalization)函数稳定模型训练过程;最后将原始卷积神经网络的多项逻辑回归(Soft max)分类器更换为支持向量机(SVM)分类器,对分类器输出的像素分类结果进行反卷积操作,恢复图像分辨率,得到分割结果。使用本研究方法与改进OTSU、SVM、CRF和传统FCN等4种方法在黄瓜叶部病斑数据集上进行分割试验,结果表明本研究方法的平均像素分割准确率为80.46%,平均交并比为70.43%,具有较高的分割精度。; 王振张善文王献锋; 关键词：卷积神经网络激活函数图像分割

复合Poisson-Geometric风险过程下最优再保险-投资组合选择被引量：10: 2015年; 研究了复合Poisson-Geometric风险过程的均值-方差再保险和投资策略选择问题.保险公司可以采取超额损失再保险来减小风险,同时还可以把盈余的一部分投资到金融市场来增加财富.金融市场由一个无风险资产和一个风险资产组成,风险资产含有泊松跳.研究的目的是在终值财富的均值给定时,获得使终值财富的方差最小的最优再保险和投资策略及有效边界.通过使用参考文献中Zhou X Y和Li D中的方法把原先的均值-方差问题转化为一个辅助问题,应用随机控制的理论求得了相应HJB方程的解,进而解决了辅助问题.最终获得了最优的再保险和投资策略及有效边界的显示解.通过本文的研究,可以指导保险公司选择恰当的再保险和投资策略使自身获得一定的财富而面临的风险最小.; 杨鹏林祥王献锋; 关键词：HJB方程

基于性能改善深度信念网络的棉花病虫害预测方法被引量：4: 2018年; 针对与棉花病虫害发生相关的环境信息数据具有大容量、多样性的特点,提出一种基于环境信息和改进深度信念网络(MDBN)相结合的棉花病虫害预测模型。该模型由3层限制玻尔兹曼机(RBM)网络和1个BP网络组成。利用MDBN提取与病虫害发生相关的特征变量,并利用BP神经网络进行病虫害预测。该方法的特点是将自适应学习率引入到DBN的无监督预训练阶段,并从训练数据批次的选择、参数调优的迭代周期以及在线学习训练等多个方面对MDBN的性能进行优化和改善,从而能够利用MDBN充分挖掘数据集中病虫害预测的特征向量,提高网络的预测精度。对实际棉花病虫害的预测结果表明,MDBN比传统预测模型具有更高的预测精度,是一种有效的农作物病虫害预测方法。; 王献锋丁军朱义海; 关键词：病虫害预测

带交易费用和负债的均值-方差投资策略选择被引量：1: 2014年; 研究了均值-方差准则下,带交易费用和负债的投资组合选择问题.研究目标是,在终值财富的均值等于d的限制下,使终值财富的方差最小,即均值-方差组合选择问题.通过使用线性二次控制的理论解决了该问题,获得了最优的投资策略和有效边界的显式解.并通过对所得结果进行进一步分析及实例,在经济上给出了合理的解释.通过本文的研究,可以指导投资者在具有负债时选择恰当的投资策略,使自身获得一定的财富而面临的风险最小.; 杨鹏刘琦王献锋; 关键词：交易费用

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王献锋

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