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基于改进AdaBoost.RT和KELM的风功率预测方法研究 被引量：36
1
作者 胡梦月 胡志坚 +1 位作者 仉梦林 傅晨宇 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2017年第2期536-542,共7页
为了提高风功率预测精度及预测模型的泛化能力,提出基于改进Ada Boost.RT算法的风功率预测方法,可以有效提高弱学习算法的性能。首先建立核极限学习机(kernel extreme learning machine,KELM)模型,并用改进蝙蝠算法对其参数进行优化,通... 为了提高风功率预测精度及预测模型的泛化能力,提出基于改进Ada Boost.RT算法的风功率预测方法,可以有效提高弱学习算法的性能。首先建立核极限学习机(kernel extreme learning machine,KELM)模型,并用改进蝙蝠算法对其参数进行优化,通过引入局部搜索和莱维飞行使算法具有更好的搜索能力和跳出局部最优的能力。在此基础上进一步通过Ada Boost.RT算法生成多个KELM个体(即基学习器),在训练过程中不断调整每个基学习器的权重及训练集中每个样本的权重。最后用训练好的基学习器来对测试样本进行预测,并集成得到最终结果。从不同时间尺度应用不同月份的风电场数据进行仿真测试,同时与前馈(back propagation,BP)神经网络、支持向量机、极限学习机等预测模型对比,仿真结果表明所提方法具有较好的预测精度及泛化性能。 展开更多
关键词 风功率预测 基学习器 adaboost.rt 核极限学习机 蝙蝠算法
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基于HI-DD-AdaBoost.RT的锂离子动力电池SOH预测 被引量：7
2
作者 田慧欣 秦鹏亮 +1 位作者 李坤 王红一 《控制与决策》 EI CSCD 北大核心 2021年第3期686-692,共7页
锂离子电池是一个复杂的电化学动态系统,实时准确的健康状态(SOH)估计对电动汽车动力锂电池的维护至关重要,传统建模方法难以实现SOH的在线估算.基于此,从实时评估电池的SOH出发,在增量学习的基础上,选取与电池健康状态相关的指标建立SO... 锂离子电池是一个复杂的电化学动态系统,实时准确的健康状态(SOH)估计对电动汽车动力锂电池的维护至关重要,传统建模方法难以实现SOH的在线估算.基于此,从实时评估电池的SOH出发,在增量学习的基础上,选取与电池健康状态相关的指标建立SOH预测模型.考虑到增量学习中的耗时性问题,提出融合滑动窗口技术的HI-DD算法,该算法可以检测概念漂移是否发生,从而指导和确定模型更新位置;设计出HI-DD与AdaBoost.RT结合的模型更新策略,进而提高模型的在线学习性能和预测精度,最后使用CALCE提供的电池老化实验数据对所提出的方法进行验证.结果表明,基于增量学习的HI-DD-AdaBoost.RT预测算法具有较强的在线更新能力和较高的预测精度,能够满足SOH在线预测的实际需求. 展开更多
关键词 锂离子动力电池 SOH 增量学习 HI-DD 概念漂移 adaboost.rt
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一种快速AdaBoost.RT集成算法时间序列预测研究 被引量：5
3
作者 严智 张鹏 +2 位作者 谢川 张钰林 李保军 《电子测量与仪器学报》 CSCD 北大核心 2019年第6期82-88,共7页
传统AdaBoost.RT算法的训练样本容易向小值样本集中,难以避免加权错误率低而真实错误率高的弱学习机,且迭代训练的速度较慢。针对这一问题,首先重新设计了相对误差函数和样本权重的更新方式;然后通过减少迭代训练中的样本规模提出了基... 传统AdaBoost.RT算法的训练样本容易向小值样本集中,难以避免加权错误率低而真实错误率高的弱学习机,且迭代训练的速度较慢。针对这一问题,首先重新设计了相对误差函数和样本权重的更新方式;然后通过减少迭代训练中的样本规模提出了基于权重的自适应样本剔除快速AdaBoost.RT算法;最后将AdaBoost.RT算法应用于航空发动机起动阶段状态趋势监控。实验结果表明,快速AdaBoost.RT算法预测误差均值减少了0. 128 4和0. 263 2,误差标准差减少了0. 022 3和1. 794 4,虚警次数减少了5次,训练速度提升了53%。实验表明,快速AdaBoost.RT算法能有效监控航空发动机起动阶段的状态趋势,具有预测误差小、训练速度快、虚警率低等优点,对提高装备维护效率具有一定的参考意义。 展开更多
关键词 adaboost.rt 时间序列 自适应样本剔除 集成学习 航空发动机 趋势监控
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自适应阈值AdaBoost.RT算法及其在轴承剩余寿命预测中的应用 被引量：2
4
作者 汪森辉 王成 +2 位作者 孙坤 何祥 杨科 《科学技术与工程》 北大核心 2023年第13期5530-5538,共9页
针对自适应增强回归阈值(adaptive boosting regression threshold,AdaBoost.RT)算法用于判断训练样本好坏的阈值为常数,不能自适应地对每个测试样本动态调整判断标准的问题,提出了一种动态自适应调整阈值的改进AdaBoost.RT算法。通过... 针对自适应增强回归阈值(adaptive boosting regression threshold,AdaBoost.RT)算法用于判断训练样本好坏的阈值为常数,不能自适应地对每个测试样本动态调整判断标准的问题,提出了一种动态自适应调整阈值的改进AdaBoost.RT算法。通过引入训练结果的均值与标准差构造奇异系数作为判断相对误差的阈值,实现算法训练计算过程中阈值的自适应调整,在提高预测精度的同时,可以减少选择算法参数带来的繁重工作量。采用4组经典测试函数构造不同规模的训练样本数据进行算法检验,实验结果表明,提出的自适应调整阈值算法可以有效利用测试样本之间的差异性,克服了大噪声数据带来的干扰,改进后的集成算法可以改善回归模型的预测效果,提高模型的泛化性能。利用IEEE PHM 2012数据集验证所提方法的有效性,并与极限学习机(extreme learning machine,ELM)和原始AdaBoost.RT算法进行对比分析。结果表明:采用所提方法获得的轴承寿命预测均方根误差降低了5.18%,决定系数提高了3.11%。 展开更多
关键词 adaboost.rt算法 自适应阈值 极限学习机 滚动轴承 剩余寿命预测
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关于AdaBoost.RT集成算法时间序列预测研究 被引量：2
5
作者 查翔 倪世宏 张鹏 《计算机仿真》 CSCD 北大核心 2015年第9期391-394,424,共5页
对于时间序列预测问题,Ada Boost.RT集成可有效改善单一预测由于自身局限性而导致的预测精度不高的问题。但集成算法对阈值较为敏感,为提高预测精度,提出一种自适应动态调整阈值的方法。在分析不同阈值对预测影响的基础上,给出了合理初... 对于时间序列预测问题,Ada Boost.RT集成可有效改善单一预测由于自身局限性而导致的预测精度不高的问题。但集成算法对阈值较为敏感,为提高预测精度,提出一种自适应动态调整阈值的方法。在分析不同阈值对预测影响的基础上,给出了合理初始迭代阈值;以均方根相对误差为标准衡量不同代之间弱学习机的训练效果,并通过比较相邻两代均方根相对误差的大小,判断是否调整阈值,给出了相应的调整方式;最后对获得的新阈值取值范围进行了限定,防止出现极端情形,保证算法的稳定性。在Henon混沌时间序列上的实验结果表明,提出的方法可有效提高时间序列的预测精度,是对Ada Boost.RT集成的一种完善。 展开更多
关键词 自适应增强集成 阈值 弱学习机 稳定性
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基于改进RT-DETR的叶菜干烧心症状检测方法
6
作者 林开颜 周纪元 +4 位作者 吴军辉 杨学军 陈杰 司慧萍 祝华军 《农业工程学报》 北大核心 2026年第1期201-209,共9页
植物工厂中叶菜常出现干烧心胁迫症状,针对现有方法在症状初期检测性能不佳的问题,该研究提出一种干烧心症状检测模型RT-DETR-TB(real-time detection transformer for tip-burn)。模型采用基于星运算学习范式的StarNet作为主干网络,实... 植物工厂中叶菜常出现干烧心胁迫症状,针对现有方法在症状初期检测性能不佳的问题,该研究提出一种干烧心症状检测模型RT-DETR-TB(real-time detection transformer for tip-burn)。模型采用基于星运算学习范式的StarNet作为主干网络,实现模型轻量化并加速收敛。颈部编码网络中,联合星运算和通道先验注意力(channel prior convolutional attention,CPCA)设计星注意力特征融合模块(star-attention feature fusion,SAFF),以提升多尺度特征融合效果;并设计跨尺度边缘增强模块(cross-scale edge enhance,CSEE),利用浅层边缘特征信息改善小目标检测性能。试验结果表明,RT-DETR-TB的参数量为16.4M,检测速度达58帧/s,平均精度从86.0%提升至88.4%,小目标精度从46.8%提升至50.7%。同时在不同植物工厂光照环境中,模型对比主流检测方法展现出更好的准确性和鲁棒性。该模型能够满足干烧心症状的早期预警需求,为植物工厂自动化生产提供技术支持。 展开更多
关键词 目标检测 模型 干烧心 RT-DETR 植物工厂
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基于RT-RPA-LFD技术的烟草轻型绿花叶病毒高灵敏快速检测方法的建立与应用
7
作者 秦艳红 鲁书豪 +9 位作者 于红卫 郝学政 薛凤杰 高素霞 文艺 李绍建 杨瑾 李雪梦 王飞 鲁传涛 《植物病理学报》 北大核心 2026年第1期159-165,共7页
根据烟草轻型绿花叶病毒(tobacco mild green mosaic virus,TMGMV)的外壳蛋白(coat protein,CP)基因设计引物和探针,将重组酶聚合酶扩增技术(recombinase polymerase amplification,RPA)和侧流层析试纸条(lateral flow dipstick,LFD)相... 根据烟草轻型绿花叶病毒(tobacco mild green mosaic virus,TMGMV)的外壳蛋白(coat protein,CP)基因设计引物和探针,将重组酶聚合酶扩增技术(recombinase polymerase amplification,RPA)和侧流层析试纸条(lateral flow dipstick,LFD)相结合,建立了一种TMGMV的快速检测方法,对该检测方法中的反应时间、反应温度进行了优化,并检测了该方法的特异性和灵敏度。试验结果表明,RT-RPA-LFD检测体系的最佳反应条件是温度37℃、反应时间30 min。该方法能够特异性检测TMGMV,与其它病毒无交叉反应,对TMGMV CP的最低检测限度为1.65×10^(0)拷贝·μL^(-1),比普通PCR检测灵敏度高10倍。该方法灵敏度高、特异性强,能够用于田间地黄样品中TMGMV的检测,便于基层科研单位对该病毒的准确检测和诊断。 展开更多
关键词 烟草轻型绿花叶病毒 地黄 RPA恒温扩增 快速检测
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石仙桃内参基因筛选与应用
8
作者 刘保财 胡学博 +3 位作者 张武君 赵云青 黄颖桢 陈菁瑛 《生物技术通报》 北大核心 2026年第2期158-168,共11页
【目的】石仙桃(Pholidota chinensis)系兰科(Orchidaceae)石仙桃属(Pholidota)珍稀濒危的多年附生草本植物,为了研究该物种及近源种功能基因的表达量,迫切需要筛选其稳定的内参基因用于实时荧光定量PCR(RT-qPCR)分析。【方法】采用RT-q... 【目的】石仙桃(Pholidota chinensis)系兰科(Orchidaceae)石仙桃属(Pholidota)珍稀濒危的多年附生草本植物,为了研究该物种及近源种功能基因的表达量,迫切需要筛选其稳定的内参基因用于实时荧光定量PCR(RT-qPCR)分析。【方法】采用RT-qPCR检测11个管家基因在石仙桃不同组织(根、根状茎、假鳞茎、叶片、芽、花序)和非生物胁迫(20 mmol/L MeJA和50 mmol/L NaCl喷洒叶片、不同光照强度)的表达量,用geNorm、NormFinder、BestKeeper、ΔCt和RefFinder几何平均值综合分析11个内参基因表达的稳定性。【结果】选取的11个基因在石仙桃的不同组织中具有单一的扩增条带和峰图,扩增效率及表达丰度基本达到了内参基因的要求,表达稳定性表明,Actin/f58p0可作为不同组织基因表达的最佳内参基因,而TUA3/f11p0可作为非生物胁迫的最佳内参基因。分别以Actin/f58p0和TUA3/f11p0作为内参基因对石仙桃中天麻素合成关键基因GT1、GT2、GT3-01、GT3-02、GT4、ADH-01、ADH-02、ADH-03表达分析,在不同组织中,二者表达趋势基本一致,但HCT基因表达则更适宜以Actin/f58p0作为内参基因;非生物胁迫中,以TUA3/f11p0作为内参基因更佳,尤其是在NaCl和MeJA处理中,但在光照胁迫下,Actin/f58p0和TUA3/f11p0皆可作为内参,MeJA较NaCl对石仙桃基因表达量影响时间长。【结论】Actin/f58p0和TUA3/f11p0分别可作为石仙桃不同组织、活性成分和非生物胁迫的内参基因,为石仙桃及近缘物种功能基因的发掘、表达量分析等研究奠定基础。 展开更多
关键词 石仙桃 内参基因 组织 光照 NACL MEJA RT-QPCR 基因表达
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基于改进RT-DETR的井盖病害轻量化检测算法
9
作者 孟志永 吴晨曦 +4 位作者 王鹏 张明 张秀清 杨云飞 张龙龙 《计算机工程与应用》 北大核心 2026年第4期238-249,共12页
针对井盖病害检测任务中检测精度和轻量化难以平衡的问题,提出一种基于改进RT-DETR-R18的井盖病害检测算法。设计一种改进的主干网络,结合内容感知混合器(content-aware mixer,CAMixer)模块和CSP架构,提升网络的特征提取能力,并有效减... 针对井盖病害检测任务中检测精度和轻量化难以平衡的问题,提出一种基于改进RT-DETR-R18的井盖病害检测算法。设计一种改进的主干网络,结合内容感知混合器(content-aware mixer,CAMixer)模块和CSP架构,提升网络的特征提取能力,并有效减少模型的计算量。提出DTAB(dilated transformer attention block)模块,通过分组通道自注意力(grouped channel self-attention,G-CSA)避免多尺度下的信息泄露,通过掩码窗口自注意力(masked window self-attention,M-WSA)增强细节特征的提取能力。采用改进的RetBlockC3模块,引入Manhattan自注意力机制,进一步提升模型对局部细节和小目标的捕捉能力。提出一种改进的下采样模块PSConv(pinwheel-shaped convolution),通过多方向卷积核设计和尺度自适应机制,扩大感受野并增强细节区域的检测能力。实验结果表明,与原始RT-DETR-R18模型相比,改进后的RT-DETR在井盖病害数据集上mAP@0.5从86.2%提高到92.0%,计算量从58.6 GFLOPs降到45.1 GFLOPs。在公开数据集RDD2022和NWPU VHR-10上,所提模型相比原始模型在mAP@0.5上分别提高4.7和1.0个百分点。所提算法在保持高精度的基础上,实现轻量化设计,满足井盖病害检测对效率和性能的实际需求。 展开更多
关键词 RT-DETR-R18 井盖病害 轻量化模型 注意力机制
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基于改进RT-DETR的有遮挡交通标志检测算法
10
作者 于天河 杨壮壮 +2 位作者 胡金帅 常梦瑶 王文龙 《工程科学学报》 北大核心 2026年第2期393-408,共16页
针对交通标志检测中目标尺寸小、检测精度低等问题,尤其是在远距离拍摄、遮挡严重的情况下,传统检测算法往往难以准确识别交通标志.本文提出了一种基于改进RT-DETR的交通标志检测算法.首先,考虑到当前交通标志被遮挡情况下数据集的匮乏... 针对交通标志检测中目标尺寸小、检测精度低等问题,尤其是在远距离拍摄、遮挡严重的情况下,传统检测算法往往难以准确识别交通标志.本文提出了一种基于改进RT-DETR的交通标志检测算法.首先,考虑到当前交通标志被遮挡情况下数据集的匮乏,自建一个遮挡条件下的交通标志数据集.然后,在反向残差移动块中引入膨胀重参数块,构建了一个轻量级的复合膨胀残差块来替换原始主干提取网络中的BasicBlock,增强了模型的特征提取能力.最后,对RT-DETR模型的损失函数进行了优化,提出了DS-IoU联合损失函数加快收模型敛速度.实验结果表明,改进后的算法在自制数据集上的m AP为94.2%,相比于原始算法增加量为4.7%,在公开数据集TT100K和CCTSDB2021的m AP分别为92.8%和91.7%,相比于原始算法增加量分别为3.1%和2.4%,Params和GFLOPs相比于原始的算法分别降低了26.0%和12.5%.本文提出的改进方法极大地减少了计算量和参数数量,有效提升了遮挡情况下的交通标志的检测精度. 展开更多
关键词 交通标志检测 RT-DETR 遮挡数据集 轻量化 联合损失函数
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基于改进RT-DETR的遥感图像目标检测算法
11
作者 肖锋 杨文豪 +2 位作者 张文娟 黄姝娟 周雨洁 《电子测量技术》 北大核心 2026年第2期192-202,共11页
遥感图像中的目标常呈细长、曲折等复杂形态,且伴随尺度变化大与背景干扰强等因素,导致现有检测方法易出现缺检和误检,难以满足高精度检测需求,为此,提出一种改进的遥感图像目标检测算法TriD-DETR。首先,通过动态调整卷积核形状并优化... 遥感图像中的目标常呈细长、曲折等复杂形态,且伴随尺度变化大与背景干扰强等因素,导致现有检测方法易出现缺检和误检,难以满足高精度检测需求,为此,提出一种改进的遥感图像目标检测算法TriD-DETR。首先,通过动态调整卷积核形状并优化通道适配与残差连接方式,设计了DKFE特征提取模块,该模块能够自适应地聚焦于细长曲折的局部区域,从而准确捕捉目标特征;其次,为了提高模型对复杂目标的定位和识别能力,提出DATE尺度内特征交互结构,在重构Transformer编码器的基础上引入可变形注意力机制,增强了模型对高级特征和深层语义信息的捕捉能力;最后,针对多尺度特征融合部分,提出DBFB多样性分支融合模块,通过组合不同尺度和复杂度的多样性分支使特征空间更丰富,从而增强模型的表达能力。实验结果表明,TriD-DETR算法在DIOR和RSOD数据集上分别达到86.8%和94.1%的mAP,相较于原模型RT-DETR-R18,分别提升了1.2%和2.3%,充分证明了TriD-DETR算法的可靠性与高效性。 展开更多
关键词 遥感图像 目标检测 RT-DETR 注意力机制 多尺度特征融合
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基于GFAG-DETR的锌电解阴极板剥锌残留锌识别
12
作者 刘惠中 张云琛 +2 位作者 姜勇 胡军 刘福全 《有色金属(中英文)》 北大核心 2026年第3期516-526,共11页
在锌电解熔铸的生产过程中,需要及时将带有残留锌的阴极板剔除,否则可能影响电解系统的循环作业。当前,残留锌的识别依靠人工肉眼,由于残留锌大小、形状、分布位置随机,识别难度大,难以保证识别的准确性和实时性。针对以上问题,本文提... 在锌电解熔铸的生产过程中,需要及时将带有残留锌的阴极板剔除,否则可能影响电解系统的循环作业。当前,残留锌的识别依靠人工肉眼,由于残留锌大小、形状、分布位置随机,识别难度大,难以保证识别的准确性和实时性。针对以上问题,本文提出一种基于改进RT-DETR算法的缺陷阴极板检测轻量化模型GFAG-DETR识别算法。采用基于GSConv改进的FasterNet(GFasterNet)轻量化主干网络增强模型残留锌多尺度特征的提取能力;使用GSConv和设计的AKGSCBlock构建了AGLight-Encoder颈部网络,提高模型的灵活性与适应性;设计了Focaler-MPDIoU损失函数替换原损失函数,以提高模型性能。结果表明,本文GFAG-DETR模型精确度P、召回率R、平均精度均值mAP0.5以及FPS各项指标分别为96.2%、92.6%、98.0%和39,相较于原模型分别提高5.9%、3.1%、4.3%和34.5%;参数量和GFLOPs分别下降59.4%和72.6%,保证了高精度识别同时满足了工业设备部署和实时检测的要求。 展开更多
关键词 RT-DETR 锌阴极板 残留锌 轻量化
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基于RT-GLV的变电站电力人员绝缘手套穿戴检测方法
13
作者 袁杰 万忠原 +3 位作者 加尔肯别克 杨怡程 祁鹏程 陈治润 《郑州大学学报(工学版)》 北大核心 2026年第1期25-32,共8页
变电站电力人员作业穿戴的绝缘手套有目标小、易遮挡的特点,而一般的特征融合网络往往会丢失小目标信息。针对此问题,构建一种多尺度小目标特征融合网络STPFM,对RT-DETR-R18模型进行改进,设计了电力人员绝缘手套穿戴模型RT-GLV。首先,用... 变电站电力人员作业穿戴的绝缘手套有目标小、易遮挡的特点,而一般的特征融合网络往往会丢失小目标信息。针对此问题,构建一种多尺度小目标特征融合网络STPFM,对RT-DETR-R18模型进行改进,设计了电力人员绝缘手套穿戴模型RT-GLV。首先,用STPFM网络代替CCFM网络,利用STPFM网络的SSFF模块、TFE模块融合多尺度特征信息,此外,增加一个以SSFF模块为核心的小目标检测层,增强模型对小目标信息的学习能力;其次,为解决替换的STPFM网络模型参数量过大的问题,构建一种轻量化PB_Block模块,只替换主干网络中包含小目标信息较少的P4、P5层的模块,在轻量化模型的同时,又降低小目标信息的损失;最后,采用PIoUv2损失函数增强模型对难易样本的学习能力。实验结果表明:RT-GLV模型在电力人员绝缘手套穿戴检测中表现优异,与RT-DETR-R18相比,mAP@0.5提高2.1百分点,F 1分数提高1.6百分点,参数量减少21.5%;在小目标检测方面,穿戴绝缘手套的AP@0.5提高1.4百分点,未穿戴绝缘手套的AP@0.5提高6.4百分点,且模型检测速度达到91.3帧/s,满足电力人员绝缘手套穿戴检测的准确性、实时性要求。 展开更多
关键词 绝缘手套 RT-DETR 多尺度融合 轻量化 Powerful-IoU
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系统代谢工程重构大肠杆菌合成路径生产L-苯丙氨酸
14
作者 张颖 杨凤玉 +2 位作者 廖雅芯 饶志明 徐美娟 《食品与发酵工业》 北大核心 2026年第7期9-18,I0001-I0003,共13页
L-苯丙氨酸作为重要的食品与医药中间体,其生物合成效率的提升对产业发展具有重要意义。该研究以大肠杆菌(Escherichia coli)W3110为底盘菌株,通过系统性代谢工程改造L-苯丙氨酸的生物合成路径。首先通过敲除lacI和tyrR调控基因解除代... L-苯丙氨酸作为重要的食品与医药中间体,其生物合成效率的提升对产业发展具有重要意义。该研究以大肠杆菌(Escherichia coli)W3110为底盘菌株,通过系统性代谢工程改造L-苯丙氨酸的生物合成路径。首先通过敲除lacI和tyrR调控基因解除代谢抑制,并过表达抗反馈抑制的aroG^(fbr)强化DAHP合成前体;随后失活csrA和poxB基因调控碳代谢流,实现生物量与底物利用效率的同步提升;接下来整合pheA^(fbr)、ilvE及芳香族合成路径关键基因(aroB/D/K/C),同时敲除竞争途径基因ydiB,构建优化的中心代谢网络;最终通过整合转运蛋白编码基因yddG,敲除aroP强化产物分泌能力,构建工程菌株M13。逆转录聚合酶链式反应(reverse transcription polymerase chain reaction,RT-PCR)分析量化了代谢改造后相关基因的mRNA丰度。在5 L发酵体系中,M13菌株经60 h分批补料发酵,L-苯丙氨酸产量达到62.7 g/L,糖酸转化率达22.3%。该研究揭示了代谢改造顺序对L-苯丙氨酸合成的作用机制,RT-PCR手段阐明了基因工程策略对代谢通路的调控效应,为突破L-苯丙氨酸生物合成瓶颈提供了数据支持,更为其他芳香族氨基酸及其衍生物的高产菌株开发提供参考。 展开更多
关键词 大肠杆菌 L-苯丙氨酸 路径改造 代谢改造 逆转录聚合酶链式反应
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基于改进RT-DETR的转向节表面缺陷检测算法
15
作者 张上 朱帅 张岳 《电子测量技术》 北大核心 2026年第2期230-241,共12页
针对汽车转向节表面缺陷识别过程中存在的检测精度低、模型复杂度高及对缺陷边界信息关注不足等问题,本文提出一种改进RT-DETR的转向节表面缺陷检测算法GSG-DETR。首先,设计多尺度边缘信息传递模块GLOFT改进主干网络,通过强化边缘信息... 针对汽车转向节表面缺陷识别过程中存在的检测精度低、模型复杂度高及对缺陷边界信息关注不足等问题,本文提出一种改进RT-DETR的转向节表面缺陷检测算法GSG-DETR。首先,设计多尺度边缘信息传递模块GLOFT改进主干网络,通过强化边缘信息的捕捉与传递,提高模型对缺陷边缘的敏感度。其次,在颈部网络中引入选择边信息聚集模块SBA,构建低分辨率边界信息与深层语义特征的自适应融合机制,优化多尺度缺陷边界特征对齐策略。最后,采用GroupNorm结构化剪枝方法,剪除耦合层冗余网络,以降低模型参数量和计算量。实验结果表明,GSG-DETR算法在转向节裂纹检测任务中的mAP50达到88.2%,相比基准模型提高2.0%,参数量和计算量分别下降34.3%和32.1%,FPS提升至105.1帧,整体优于其他改进算法。在NEU-DET数据集上进一步验证其泛化能力,改进算法mAP50较基准模型提升4.3%。综上所述,GSG-DETR不仅在检测精度表现出色,而且更符合实际应用。 展开更多
关键词 RT-DETR 表面缺陷检测 转向节 边缘信息 通道剪枝
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基于改进RT-DETR的光伏板缺陷检测
16
作者 吕辉 司可 《广西师范大学学报(自然科学版)》 北大核心 2026年第2期52-64,共13页
为了解决现有传统的光伏板缺陷检测精度低、模型参数量大以及复杂背景检测时出现漏检和误检的问题,本文基于RT-DETR模型提出一种高效的光伏板缺陷检测算法。首先,为了提升检测精度,采用FREBlock主干增强特征提取能力同时还能提高检测效... 为了解决现有传统的光伏板缺陷检测精度低、模型参数量大以及复杂背景检测时出现漏检和误检的问题,本文基于RT-DETR模型提出一种高效的光伏板缺陷检测算法。首先,为了提升检测精度,采用FREBlock主干增强特征提取能力同时还能提高检测效率。其次,设计CRDFP多尺度特征融合结构进一步增强特征融合能力。最后,引入可变形注意力机制DAttention,使模型能专注于相关区域的信息特征。实验结果表明,改进后的模型平均类别精度(η_(mAP))效果达到79.2%,较传统模型提高3.6个百分点,参数量减少22.6%,运算量降低25.9%,表现出较高的实时检测能力。 展开更多
关键词 深度学习 RT-DETR 光伏板 缺陷检测 多尺度特征融合
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菠萝AcRCI2A基因克隆及其在抗黑心病处理中的表达分析
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作者 宋康华 洪克前 谷会 《广东农业科学》 2026年第1期13-22,共10页
【目的】克隆菠萝稀有冷诱导2基因(AcRCI2A)并探究其在菠萝抗黑心病处理中的表达情况,为通过该基因遗传改良菠萝果实黑心病抗性奠定基础。【方法】以‘巴厘’菠萝果肉为材料,克隆AcRCI2A基因并进行生物信息学分析。利用同源重组方法将Ac... 【目的】克隆菠萝稀有冷诱导2基因(AcRCI2A)并探究其在菠萝抗黑心病处理中的表达情况,为通过该基因遗传改良菠萝果实黑心病抗性奠定基础。【方法】以‘巴厘’菠萝果肉为材料,克隆AcRCI2A基因并进行生物信息学分析。利用同源重组方法将AcRCI2基因构建到C端融合GFP的pCAMBIA1300-35S载体上,并进行亚细胞定位分析。采用半定量RT-PCR检测AcRCI2A基因在2022年不同月份采收‘巴厘’菠萝果实中的表达情况。进一步采用qRT-PCR分析AcRCI2A基因在热空气、脱落酸(ABA)、低温处理以及对照菠萝果实贮藏过程中的表达模式,初步明确其响应非生物胁迫情况及与菠萝黑心病发生的关系。【结果】成功克隆AcRCI2A基因,其编码区全长165 bp,编码54个氨基酸,在菠萝基因组网站未查到该序列,在NCBI网站上比对序列号为XM_020253166.1;生物信息学分析表明,AcRCI2A具有RCI2蛋白家族典型的保守结构域PMP3,包含2个跨膜结构域,无信号肽;进化树分析结果表明,AcRCI2A属于Group I家族,与拟南芥AtRCI2C、AtRCI2H亲缘关系较近,可能在维持Na+/K+离子稳态和膜电位平衡中发挥重要作用;亚细胞定位分析显示AcRCI2A定位于质膜。菠萝果实黑心病发病率与采收时AcRCI2A的表达水平密切相关,采后易发生黑心病的菠萝果实中AcRCI2A表达量极低。进一步分析热空气、ABA和低温处理后菠萝果实黑心病发病率和AcRCI2A基因的表达情况,发现3种处理均显著降低菠萝采后黑心病发病率,其中热空气处理的抑制效果最佳,贮藏3、6、9 d时黑心病发病率仅为0%、0%、1%;AcRCI2A基因表达受热空气和ABA处理诱导,但受低温抑制,其高表达对应着菠萝果实采后成熟衰老过程中较低的黑心病发病率和发病指数。【结论】AcRCI2A是典型的稀有冷诱导2蛋白,定位于质膜,其表达受热空气和ABA处理诱导和低温的抑制,与菠萝黑心病的抗性密切相关。 展开更多
关键词 菠萝 AcRCI2A 抗黑心病 亚细胞定位 半定量RT-PCR QRT-PCR
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改进RT-DETR算法的金属杆件表面缺陷检测
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作者 王震洲 李成哲 +1 位作者 宿景芳 王建超 《计算机系统应用》 2026年第2期248-261,共14页
针对金属杆件表面缺陷检测中存在的微小缺陷漏检、背景干扰及实时性不足等问题,提出改进RT-DETR的高效检测算法RDGS-DETR.设计轻量化特征提取模块RPFN(reparameterized-partial feature network),融合结构重参数化与稀疏通道计算,在减... 针对金属杆件表面缺陷检测中存在的微小缺陷漏检、背景干扰及实时性不足等问题,提出改进RT-DETR的高效检测算法RDGS-DETR.设计轻量化特征提取模块RPFN(reparameterized-partial feature network),融合结构重参数化与稀疏通道计算,在减少参数量的同时提升微小裂纹特征表达;构建动态特征精炼融合模块(dynamic feature refinement fusion module,DFRFM),集成动态上采样算子DySample,通过自适应偏移预测提高曲面成像场景下的多尺度特征对齐精度;引入几何感知归一化损失(geometric-sensitive normalized loss,GSNL)函数,解决传统IoU对非重叠小目标敏感度不足及复杂缺陷回归偏差问题;设计稀疏全局交互注意力模块(sparse global interaction attention,SGIA),采用高效加法注意力机制,以线性复杂度实现缺陷区域的全局上下文建模.实验结果表明,相较于原始模型,RDGS-DETR推理速度提升8.55 f/s,mAP@0.5提升2.8%,并验证了鲁棒性.该算法兼顾精度与实时性,为智能制造场景下的金属杆件表面质检提供可靠支撑. 展开更多
关键词 RT-DETR 缺陷检测 轻量化 特征融合 微小缺陷特征表达
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改进RT-DETR的输电线路异物检测算法研究
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作者 王震洲 孙冬冬 +1 位作者 王建超 苏鹤 《计算机工程与应用》 北大核心 2026年第2期116-125,共10页
针对无人机智能巡检场景中航拍图像检测精度有限、模型计算复杂和特征提取困难等问题,提出一种改进RT-DETR的算法。在骨干网络中构建轻量级特征提取模块(DynRepFusion block,DRF block),提升检测精度的同时显著降低了模型复杂度和计算成... 针对无人机智能巡检场景中航拍图像检测精度有限、模型计算复杂和特征提取困难等问题,提出一种改进RT-DETR的算法。在骨干网络中构建轻量级特征提取模块(DynRepFusion block,DRF block),提升检测精度的同时显著降低了模型复杂度和计算成本;引入动态特征区域协同注意力模块(dynamic feature region collaborative attention,DFRCA),通过双路径直方图重组策略实现特征的协同提取,降低密集目标的误检率;改进多尺度特征增强融合网络(multi-scale feature fusion network,MSFFN),实现多尺度目标的同步优化;采用EIoU损失函数减少模型对图像尺寸变化的敏感性,有效地提升了检测精度。实验结果表明,改进后模型参数量下降了26.1%、GFLOPs减少了22.2%,同时mAP50和mAP50:95分别提升至94.5%和76.2%,较原模型分别提高了4.2与2.7个百分点;与主流算法中综合性能表现最好的YOLOV8相比,改进后模型在mAP50、F1值分别提升2.1和3.9个百分点。改进RT-DETR算法在巡检无人机作业时提升了检测精度,降低了误检率,节省了计算资源,为无人机目标检测提供了有效解决方案。 展开更多
关键词 无人机(UAV) 异物检测 RT-DETR 轻量化 多尺度特征融合
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牛星状病毒和诺如病毒双重实时荧光定量RT-PCR检测方法的建立及应用
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作者 姜玲玲 罗文菊 +4 位作者 艾蓉 周景瑞 张琴 冯明祥 余波 《贵州农业科学》 2026年第3期116-123,共8页
【目的】建立一种同时快速检测牛星状病毒(BAstV)和诺如病毒(BNoV)的方法,为及时制定相关疫情防控方案提供技术指导。【方法】根据BAstV中ORF2基因和BNoV中RdRp基因的保守区域分别设计特异性引物,建立能同时检测BAstV和BNoV的双重TaqMa... 【目的】建立一种同时快速检测牛星状病毒(BAstV)和诺如病毒(BNoV)的方法,为及时制定相关疫情防控方案提供技术指导。【方法】根据BAstV中ORF2基因和BNoV中RdRp基因的保守区域分别设计特异性引物,建立能同时检测BAstV和BNoV的双重TaqMan探针荧光定量RT-PCR方法,对该方法的敏感性、特异性、重复性及临床样品进行试验检测。【结果】建立的双重TaqMan探针荧光定量RT-PCR检测方法可扩增BAstV和BNoV核酸,未能扩增牛病毒性腹泻病毒(BVDV)、牛环曲病毒(BToV)、牛冠状病毒(BCoV)核酸,特异性强;对BAstV和BNoV的最低检测量分别为1.19 pg/μL和0.82 pg/μL,敏感性高;重复性试验检测中,变异系数均小于1%,重复性好;临床检测213份样品,BAstV和BNoV的阳性检出率分别为23.94%和7.98%,明显高于单一SYBR Green染料法。【结论】牛星状病毒和诺如病毒双重荧光PCR方法敏感性高、特异性强,用便携式荧光定量PCR仪可在60 min内完成检测,适用于养殖场BAstV和BNoV感染的快速检测。 展开更多
关键词 牛 牛星状病毒 牛诺如病毒 犊牛腹泻 双重感染 实时荧光定量RT-PCR
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