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曹英丽: 作品数：95 被引量：459H指数：11; 供职机构：沈阳农业大学更多>>; 发文基金：辽宁省教育厅课题基金辽宁省自然科学基金辽宁省教育厅高等学校科学研究项目更多>>; 相关领域：自动化与计算机技术农业科学电气工程文化科学更多>>

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基于GA-BP神经网络高光谱反演模型分析玉米叶片叶绿素含量被引量：10: 2018年; 叶绿素是评价玉米健康状况的重要生理生化参数,而快速、准确检测玉米叶片叶绿素含量,是实现玉米长势及健康状况精准诊断的关键。为提高玉米叶片叶绿素含量的高光谱反演精度,以玉米试验小区为基础,测定了东北地区玉米不同生长期的叶片光谱反射率及其对应的叶绿素含量。首先采用一阶微分方法提取光谱特征,构建9种高光谱特征参数(Db、Dy、Dr、λb、λy、λr、SDb、SDy和SDr),并分析一阶微分光谱、高光谱特征参数与叶绿素含量间的相关关系,优选出与叶绿素含量相关性较高的3种特征参数作为自变量,分别为535nm处的一阶微分值、蓝边内最大一阶微分值Db、蓝边面积SDb,叶绿素含量实测值作为因变量,随后采用遗传算法对BP神经网络进行优化,建立BP神经网络(BPNN)和遗传算法优化的BP神经网络(GA-BPNN)反演模型,并对模型进行验证;再结合主成分回归(PCR)和偏最小二乘回归(PLSR)模型进行比较。结果表明:叶绿素含量与一阶微分光谱在535nm处具有最大相关系数(R=-0.738),并且与特征参数Db、SDb呈显著相关,相关系数R分别为-0.732和-0.728;遗传算法可以有效地对BPNN初始权值随机化、易陷入局部极值等不足实现优化,并为其定位出理想的搜索空间;GA-BPNN模型的建模集与验证集R2分别为0.878和0.898,RMSE为0.731,与其他反演模型相比,GA-BPNN模型的稳定性和预测能力均表现最好,可为定量预测玉米叶片叶绿素含量提供一定的理论和技术依据。; 陈春玲金彦曹英丽于丰华冯帅周长献; 关键词：玉米叶绿素含量遗传算法 BP神经网络

基于YOLOv5s的轻量化架空输电线路鸟巢检测网络: 2024年; 架空输电线路上的鸟巢侵占会对铁塔上的电力设备造成安全隐患,间接可能影响整个电力系统的稳定运行。针对目前架空输电线路鸟巢检测模型在复杂场景以及小目标场景下检测精度不高,检测效率低,模型复杂等问题。本研究提出一种基于YOLOv5s框架的轻量化架空输电线路鸟巢检测网络。首先在主干部分采用Fasternet重构YOLOv5s特征提取网络,降低模型复杂度,提高运行速度;然后在特征融合网络部分嵌入ConvMixer层,ConvMixer层的结构设计有助于在特征信息中更好的捕捉空间和通道的关系,提升模型对于小目标的检测能力;最后在特征融合网络部分引入ODConv模块,令送入检测头的特征图包含更多有效特征,提高模型对复杂场景和小目标的检测性能。实验结果表明,本文与基线模型YOLOv5s相比,计算量和模型体积分别减少了86%和72%,平均精度均值达到96.4%,检测速度达到104.2帧/s,验证了本文改进模型的有效性和可行性。; 徐业东蔡亚恒李严刘学雷曹英丽; 关键词：轻量化架空输电线路鸟巢目标检测

基于WEBGIS的农村配电网故障定位方法研究: 提出了一种WEBGIS环境下运用粗糙集理论,并采用电话报修信息实现配电网故障定位的约简新方法。该方法以根据配电网拓扑结构形成的决策表为主要工具,对决策表进行属性约简和值约简,导出故障诊断规则,生成统一的故障诊断专家知识库...; 许童羽曹英丽周云成朴在林; 关键词：配电网故障定位粗糙集 WEBGIS 决策表

基于相似日理论和LCSSA-BP的短期光伏发电功率预测被引量：9: 2022年; 准确预测光伏发电功率是保障含分布式电网平稳运行的关键环节。为提升反向传播神经网络(BPNN)功率预测精度,提出一种基于Logistic混沌映射的麻雀搜索算法(LCSSA)以改进BPNN的预测模型。利用相关性分析确定光伏发电功率的影响因素,并引入与天气类型密切相关的晴空指数作为选取相似日的气象因素;利用欧氏距离和马氏距离组合加权法选取训练集;建立LCSSA-BPNN功率预测模型,利用实测数据对比分析所提LCSSA-BPNN模型与SSABPNN、BPNN模型的预测精度。结果表明:在晴天、阴天、雨天3种情况下,LCSSA-BPNN模型预测值的平均相对误差率分别为9.52%、10.52%和11.56%,均优于其他对比模型,说明LCSSA-BPNN预测模型具有更好的适应性和预测性能。; 周新茂郑焮元于正鑫王笑伟曹英丽; 关键词：反向传播神经网络

信号分析处理案例教学应用:雾滴测试卡图像识别与分析被引量：2: 2016年; 对水稻无人机植保农药喷洒雾滴测试工程应用进行分析与抽取,提炼信号分析与处理的教学案例——雾滴测试卡图像的识别与分析,设计了信号分析处理教学案例的基本功能:雾滴测试卡图像读取、背景去噪、信号降维、雾滴数量解析和雾滴分布均匀性评估等,并给出信号分析处理教学案例图像处理的理论算法与Matlab仿真实现。; 曹英丽许童羽常明云崔虹霞; 关键词：信号分析与处理教学案例

基于红边优化植被指数的寒地水稻叶片叶绿素含量遥感反演研究被引量：18: 2020年; 水稻叶片叶绿素含量遥感诊断是实现水稻精准施肥的核心要素。本研究通过分析寒地水稻关键生育期叶片高光谱反射率信息,同时结合PROSPECT模型叶绿素含量吸收系数,参考借鉴现有高光谱植被指数的构造方法和形式,利用相关性分析、连续投影法、遗传算法优化的粗糙集属性简约法进行高光谱特征选择,提出了仅含有695、507和465nm 3个高光谱特征波段的红边优化指数(ORVI)。与Index Data Base数据库中其他用于叶绿素含量反演植被指数,包括ND_(528,587)、SR_(440,690)、CARI、MCARI的反演结果进行了对比分析,结果表明:IDB数据库中的已有4种植被指数叶绿素含量反演模型的决定系数R^2分别为0.672、0.630、0.595和0.574;ORVI植被所建立的叶绿素含量反演模型的决定系数R^2为0.726,均方根误差RMSE为2.68,精度高于其他植被指数,说明了ORVI在实际的应用中,能够作为快速反演水稻叶绿素含量的高光谱植被指数。本研究能够为寒地水稻叶绿素含量高光谱遥感诊断及管理决策提供一定的客观数据支撑和模型参考。; 于丰华许童羽郭忠辉杜文王定康曹英丽; 关键词：植被指数水稻叶片高光谱遥感

基于BP神经网络和全相位快速傅里叶变换的电力系统谐波检测技术研究被引量：9: 2017年; 在分析现有谐波检测方法的基础上,研究了基于全相位快速傅里叶变换和人工神经网络的谐波和间谐波检测算法。针对谐波检测精度不高的问题,提出了一种基于全相位快速傅里叶变换和BP神经网络的谐波检测方法,同时采用全相位快速傅里叶变换和自适应神经网络的谐波检测方法,进一步提高了谐波检测的精度。通过虚拟仪器软件开发平台Lab Windows/CVI,设计了基于全相位快速傅里叶变换和自适应神经网络的谐波检测软件。软件实现了谐波幅值和相位的检测以及总谐波畸变率的计算,并能够在总谐波畸变率超标的情况下给出警报。; 曹英丽尹希哲; 关键词：谐波间谐波人工神经网络虚拟仪器

基于GIS的农村配电网络供电可靠性目标管理系统的研究: 概要性的分析了我国农村配电网络可靠性管理的现状,提出了应用GIS等信息技术建立可靠性目标管理系统的思路.介绍了GIS平台下该系统的总体框架、功能规划、数据分析和网络搜索方法,较详细的阐述了GIS环境下供电可靠率实时计算、...; 许童羽朴在林曹英丽; 关键词：供电可靠性 GIS 农村配电网络

基于植保无人机的水稻片剂除草剂投放装置: 本实用新型公开了一种基于植保无人机的水稻片剂除草剂投放装置，包括植保无人机，植保无人机上搭载有投放机构，所述投放机构包括顶层板、控制层和底层板，顶层板上设有药箱卡槽，所述药箱卡槽上设置有药箱，所述药箱一端设有药箱漏口，在...; 曹英丽王志华王玲婕祁丽君胡晓晨; 文献传递

基于PROSPECT模型的植物叶片干物质估测建模研究被引量：10: 2018年; 为了快速、准确估测植物叶片干物质含量,为作物长势及健康状况监控提供数据支撑,利用光谱分析技术探讨了干物质含量敏感光谱波段提取方法及其估测建模方法。试验数据由叶片辐射传输模型PROSPECT在干物质含量(0.001~0.02)g·cm^(-2)范围内进行模拟,随机产生1000条400~2500nm的光谱曲线,其中600条光谱曲线用于建模研究、400条光谱曲线作为模型验证数据,同时应用叶片光学特性数据库LOPEX93中325条叶片光谱-干物质含量数据进行进一步验证。首先应用试验数据进行局部敏感性分析,初步得到叶片干物质敏感波段范围,再运用改进Sobol算法进行全局敏感性分析,提取了干物质含量敏感的光谱波段范围,在此敏感波段范围运用波段组合算法计算归一化植被指数NDVI与叶片干物质含量相关系数,优选了4组相关性大的波段组合建立归一化干物质指数NDMI_((1644,1719))、NDMI_((1871,2294))、NDMI_((2150,2271))、NDMI_((1496,2282))用于干物质含量估测建模。结果表明:NDMI_((1644,1719))和NDMI_((1871,2294))模型中三次多项式形式(cubic)效果最佳、NDMI_((1496,2282))模型中幂指数形式(power)效果最佳,三者中NDMI_((1871,2294))的三次多项式模型最优,决定系数R^2为0.837,对叶片干物质含量具有较好的估测能力。; 王洋肖文邹焕成陆婧楠曹英丽于丰华; 关键词：光谱指数

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