何少芳
- 作品数：24 被引量：38H指数：4
- 供职机构：湖南农业大学更多>>
- 发文基金：湖南省普通高等学校教学改革研究项目国家自然科学基金湖南省教育厅科研基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术文化科学理学农业科学更多>>
- 基于改进MobileNet v3的苹果叶片病害识别研究
- 2024年
- 为解决移动端和嵌入式设备中苹果叶片病害识别准确率不高、效率低下的问题,提出了一种新的基于MobileNet v3网络的分类模型,以实现更加高效和准确的苹果叶片病害识别。首先通过数据增广方法增强数据集,按照9∶1的比例划分训练集和验证集;然后在MobileNet v3网络核心倒残差结构的升维部分引入全维动态卷积,以加强对不同维度注意力权重的学习,从而增强网络的拟合能力;最后在降维部分引入修改后的ConvNext Block模块,减少信息损失并增加全局感受野。采用PyTorch作为分类网络的深度学习框架,使用交叉熵损失函数作为分类任务的损失函数,Adam作为优化器,通过多组对比试验可知,MobileNet v1、MobileNet v2、ResNet34、MobileNet v3以及改进后的MobileNet v3 ODConvNext网络的准确率分别为94.5%、95.7%、97.2%、96.9%及97.5%。可见,MobileNet v3 ODConvNet网络拥有最高的Top-1准确率,相较于MobileNet v3网络和结构更为复杂的ResNet34网络分别提升了0.6、0.3百分点;在运算频率方面,相对于MobileNet v3网络仅增加了1.00×10^(6)次/s,并且仅为ResNet34网络参数量的11.84%。因此,该试验结果证明了改进后的MobileNet v3 ODConvNext模型具有更加轻量级和更高准确率的优点,满足在移动端真实场景下进行苹果叶片病害识别的要求,有助于苹果叶片病害的防治工作。
- 李豫晋沈陆明何少芳余文强滕明洪
- 关键词：苹果叶片病害识别
- 生成式对抗网络的土壤有机质高光谱估测模型被引量：7
- 2021年
- 已有的土壤有机质含量估测模型大多以光谱特征波段、线性和非线性模型为基础,较少考虑通过拓展样本数据建模集来提高模型的估测能力。为进一步提高土壤有机质高光谱反演模型估测精度,提出利用生成式对抗网络(GAN)合成伪高光谱数据和有机质含量的动态估测模型。选取湖南省长沙市及周边区域的水稻田为研究对象,采集土样和实测高光谱数据(350~2500 nm),室内化学测定有机质含量。以高光谱数据和有机质含量为基础,利用生成式对抗网络生成等量新数据,结合原始数据建模集组成增强建模集。在GAN正式训练中,每轮训练完成后,设置4个观测点(对应增强建模集中含50,100,150和239个生成样本),动态构建交叉验证岭回归(RCV)、偏最小二乘回归(PLSR)和BP神经网络(BPNN)土壤有机质含量估测模型(分别简称GAN-RCV,GAN-PLSR和GAN-BPNN),并在相同测试集上实施模型评估。实验结果表明:(1)原始数据建模集上拟合的估测模型中,交叉验证岭回归表现最佳,决定系数(R^(2))和均方根误差(RMSE)分别为0.8311和0.1896;(2)GAN的150轮正式训练中,增强建模集上动态构建的GAN-RCV,GAN-PLSR和GAN-BPNN模型性能显著提高,具体表现为:GAN-RCV的R^(2)取得最大值0.8909(RMSE 0.1537)、最小值0.8505(RMSE 0.18)与平均值0.8687(RMSE 0.1686),最大R^(2)比建模集上拟合的RCV提高了7.2%(RMSE降低了18.9%),GAN-PLSR获得R^(2)最大值0.8554(RMSE 0.1769)、最小值0.7270(RMSE 0.2432)与平均值0.7801(RMSE 0.2177),最大R^(2)比建模集上拟合的PLSR提高了20.6%(RMSE降低了29.5%),GAN-BPNN表现最佳,R^(2)取得最大值0.9052(RMSE 0.1433)、最小值0.8017(RMSE 0.2073)与平均值0.8681(RMSE 0.1686),最大R^(2)比建模集上拟合的BPNN提高了30.8%(RMSE降低了44.5%);(3)随着增强建模集中生成样本数量增加,模型精度提升效果呈先升后降趋势,4个观测点中第3个观测点的模型性能提升最显著。充分的实验表明:基于
- 何少芳沈陆明谢红霞
- 关键词：有机质BP神经网络
- 基于Blom密钥分配方案的非对称数字指纹体制被引量：1
- 2010年
- 将Blom密钥分配方案的思想用于非对称数字指纹体制的构造,提出了一种不使用一般的安全多方计算协议的非对称数字指纹体制,该方案不仅具有较好的实现效率,还增加了用户的安全性,并且能确定性地跟踪叛逆者。
- 何少芳
- 关键词：对称矩阵数字签名数字指纹
- 统计学专业“大数据分析综合实践”教学探究被引量：5
- 2022年
- 统计学专业实践教学“知理论、重应用”,其中的“大数据分析综合实践”涉及多门统计学专业核心基础课程,是知识高度集成且在应用中具有多学科高度交叉特点的课程。以统计学专业本科课程“大数据分析综合实践”为研究对象,阐述了该实践课程的教学必要性,构建包含5个实践项目的教学内容框架,并就来自文献的实践项目给出了具体的案例教学过程分析。由教学实践可知,探究的内容具有较强的操作性,使学生的专业技能和实践能力得到有效提升。
- 何少芳周丽李绪孟杨玉蟾吴自然
- 关键词：实践教学教学改革
- 一种基于中国剩余定理的数字指纹体制被引量：1
- 2009年
- 数字指纹技术可以追踪盗版拷贝的来源,在版权保护方面具有很重要的作用,受到越来越广泛的关注。本文提出了一种基于中国剩余定理的数字指纹体制,避免使用一般的安全多方计算协议,该方案不仅具有较好的实现效率,而且还能确定性地跟踪叛逆者。
- 何少芳
- 关键词：数字指纹中国剩余定理叛逆者追踪
- 可搜索语音加密机制访问控制的匿名交互算法被引量：3
- 2021年
- 针对云环境下可搜索语音加密机制中的一对多和多用户单服务器模型,文中提出了一种访问控制的公钥匿名交互算法。基于离散对数问题的难解性,该算法利用二进制随机序列构建新多项式生成用户私钥信息,通过用户与云服务器之间的交互计算实现用户的匿名身份验证和对称密钥传递。算法分析表明,该方法不仅能安全有效地实现用户的匿名身份验证、对称密钥传递与用户的动态增删,还具有完全抗共谋性、完全撤销和恢复性等优点。
- 何少芳周丽
- 关键词：访问控制离散对数问题对称密钥
- 一种基于随机序列的公钥叛逆者追踪方案被引量：2
- 2016年
- 基于离散对数困难问题,利用随机序列提出一种公钥叛逆者追踪方案。该方案采用多项式与过滤函数来构建,当缴获盗版解码器时,只需通过一次输入输出即可确定叛逆者。若需要撤销或恢复多个叛逆者时,其能在不更新其他合法用户私钥的前提下,实现完全撤销多个叛逆者或完全恢复已撤销用户。性能分析证明,该方案不仅存储、计算和通信开销低,还具有完全抗共谋性、完全撤销性与完全恢复性以及黑盒追踪的特点。
- 何少芳
- 关键词：离散对数问题叛逆者追踪
- 面向统计学专业的大数据分析与处理课程规划被引量：1
- 2020年
- 从培养学生的大数据分析与处理能力出发,结合学生的学情,对面向统计学专业学生开设的大数据分析与处理课程进行规划与设计,给出了课程规划思路、教学内容安排以及考核与评价的方式.
- 何少芳周丽
- 关键词：课程规划PYTHON课程教学
- “数据处理与分析”课程教学展示平台设计
- 2023年
- 现代化技术教育的发展,催生了许多用于辅助教学的教学平台。以“数据处理与分析”课程为研究对象,对教学展示平台设计目的和技术路线进行分析,并对平台展示模块内容进行详细规划;通过有机融合教学内容,以模块化的方式建立章节知识点的结构与联系,利用网页开发技术构建一个能直观形象地展示教学内容且具有交互功能的平台。课程教学中辅以展示平台的应用,不仅能提高学生学习效率,还有助于提升学生对知识体系的认识。
- 杨玉蟾吴自然何少芳王明春
- 关键词：数字化教学平台
- 用洛必达法则求未定式极限小结被引量：2
- 2012年
- 求极限是高等数学的主要内容之一,而洛必达法则是求未定式极限的重要工具。文章对洛必达法则求七种未定式极限作了小结,并给出了四种洛必达法则不可用的情况及其有效的求解方法。
- 何少芳
- 关键词：洛必达法则未定式
