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多维数据仓库系统中高性能DCA-Tree Cube的研究 被引量：1
1
作者 胡孔法 董逸生 +2 位作者 徐立臻 庄晓青 杨科华 《应用科学学报》 CAS CSCD 2003年第2期137-140,共4页
提出了利用R*-tree改进的DCA-tree(data cube aggregate-tree)来创建高性能的DCA-tree cube聚集cube,阐述了创建DCA-tree cube、DCA-tree cube增量更新和MOLAP快速查询等关键技术.算法分析表明,所提出的DCA-tree cube在查询和更新效率... 提出了利用R*-tree改进的DCA-tree(data cube aggregate-tree)来创建高性能的DCA-tree cube聚集cube,阐述了创建DCA-tree cube、DCA-tree cube增量更新和MOLAP快速查询等关键技术.算法分析表明,所提出的DCA-tree cube在查询和更新效率方面要比以往DDC等方法创建的cube要高,解决了在插入新维数据时cube增量的更新维护. 展开更多
关键词 多维数据仓库系统 dca-tree CUBE 数据立方体聚集树立方体 多维联机分析处理 范围查询 聚集技术 增量更新
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基于DCA-YOLO的受病虫害侵染树木农业无人机低空检测模型
2
作者 徐相华 周德靖 +5 位作者 余超然 熊万杰 熊韵诗 吴柏颖 郑璇珠 区德源 《农业机械学报》 北大核心 2025年第10期479-491,共13页
针对农业无人机在低空环境对受病虫害侵染的树木进行多尺度目标检测与定位时精度、准度不高与计算开销过大等问题,提出了一种适用于低空作业的改进目标检测算法DCA-YOLO。首先引入DCA动态通道注意力机制,与双分支协同注意力一同动态调... 针对农业无人机在低空环境对受病虫害侵染的树木进行多尺度目标检测与定位时精度、准度不高与计算开销过大等问题,提出了一种适用于低空作业的改进目标检测算法DCA-YOLO。首先引入DCA动态通道注意力机制,与双分支协同注意力一同动态调整特征的学习权重,增强对目标多尺度特征与上下文信息的感知能力;在P2层添加小目标增强检测模块,并在P2、P4层的检测头处添加DCA注意力机制,有效优化中小目标的检测性能;引入Inner-IoU损失函数,提高在复杂环境背景下易混淆目标的精细识别能力。为保证模型的流畅运行,使用轻量化的GhostNetv2优化主干网络,将模型参数量减少至2.34×10^(6),轻量化效果显著。使用改进的BiFPN优化颈部网络以进一步增强特征的重学习能力。实验结果表明:相比于原模型,DCA-YOLO在增广验证集上的mAP0.5提高5.2个百分点,检测精度提高5.6个百分点,召回率提高7.1个百分点,同时参数量降低6.7×10^(5),浮点计算量减少26.4%,内存占用量减少16.2%,最终保持87.6%的精确率,87.4%的召回率,93.1%的平均精度均值,得到DCA的通道动态权重分配贡献度(0.41±0.07)与负样本抑制能力(-0.12±0.03),在模型轻量化的条件下有效地优化误检漏检的缺陷。DCA-YOLO通过多模块协同改进显著提高模型精度,可满足农业无人机对病虫害侵染的树木进行实时高精度检测的应用需求。 展开更多
关键词 病虫害树木 无人机检测 动态通道注意力 轻量化 GhostNetv2 DCA-YOLO
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滴灌下天山北坡棉田杂草生态位及其排序分析 被引量：6
3
作者 孙利忠 刘彤 +1 位作者 陈吉全 陶冶 《石河子大学学报（自然科学版）》 CAS 2009年第5期574-583,共10页
运用七级目测法调查了天山北坡5个地区25个滴灌棉田样点的杂草优势等级,并转换成重要值数据,在此基础上计测了天山北坡滴灌棉田20种主要杂草的生态位宽度和生态位重叠值;以杂草的优势度和生态位重叠值为依据,用DCA排序和图论聚类分析中... 运用七级目测法调查了天山北坡5个地区25个滴灌棉田样点的杂草优势等级,并转换成重要值数据,在此基础上计测了天山北坡滴灌棉田20种主要杂草的生态位宽度和生态位重叠值;以杂草的优势度和生态位重叠值为依据,用DCA排序和图论聚类分析中的最小生成树法,作出反映杂草生态学相似关系的排序图和最小生成树。结果表明:田旋花(Convolvulus arvensis)、藜(Chenopodium album)、反枝苋(Amaranthus retroflexus)、龙葵(Solanum nig-rum)、芦苇(Phragmites australis)、狗尾草(Setria viridis)、苘麻(Abutilon theophrasti)、野西瓜苗(Hibiscus trionum)、稗草(Echinochloa crusgalli)等9种杂草的实际生态位较宽,它们是天山北坡滴灌棉田的优势种群(恶性杂草);莴苣(Lactuca tatarica)和播娘蒿(Descurainia sophia),稗草、野西瓜苗、反枝苋、苘麻,田旋花、藜、龙葵、狗尾草、芦苇等杂草间的生态位重叠值较大,对资源的竞争较为激烈。最小生成树法依据生态位重叠值的大小关系来反映杂草的生态需求相似程度,其将20主要种杂草划分为3组。对25个样地20种主要杂草综合生态需求的DCA排序表明:恶性杂草基本都聚集于排序图中央,与一般杂草区分明显,并与最小生成树对应较好;对5个地区各样方间生态相似关系的DCA排序表明:143团与奎屯两地区各样方在排序图中相互交织,说明棉田间杂草种类及其优势度较为相似,而其他地区间差异较明显。最小生成树中对不相邻的杂草没有明确的表明它们之间的生态关系,而DCA排序虽能从整体上反映所有杂草间的生态相似关系,但仍会丧失少量生态学信息。因此将两种方法结合,优势互补,优越性明显。 展开更多
关键词 天山北坡 滴灌 棉田杂草 生态位宽度 生态位重叠 最小生成树 DCA
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浙江泰顺乌岩岭常绿阔叶林的数量分类和排序 被引量：2
4
作者 倪健 《华东师范大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 1995年第4期74-80,共7页
本文利用当前国际上比较先进的双向指示一种分析（ＴＷＩＮＳＰＡＮ）和无趋势对应分析（ＤＣＡ）多元等级分划分类和排序方法，运用群落内乔木层树种的重要值，对浙江泰顺乌岩岭常绿阔叶林进行了数量分类和排序，将７个样地划分为三组... 本文利用当前国际上比较先进的双向指示一种分析（ＴＷＩＮＳＰＡＮ）和无趋势对应分析（ＤＣＡ）多元等级分划分类和排序方法，运用群落内乔木层树种的重要值，对浙江泰顺乌岩岭常绿阔叶林进行了数量分类和排序，将７个样地划分为三组。其排序图较好反映了群落沿海拔高度和湿度梯度的分布格局。说明ＴＷＩＮＳＰＡＮ和ＤＣＡ对中国亚热带常绿阔叶林的数量分类和排序是有效的。 展开更多
关键词 常绿阔叶林 乔木层 重要值 分类 排序
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结合XGBoost的树突状细胞改进算法 被引量：6
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作者 杨晨 梁意文 +1 位作者 谭成予 周雯 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2019年第9期194-197,203,共5页
树突状细胞算法(DCA)要求输入3类信号,需要通过人工选取或统计学等方式提前进行特征提取。为准确、高效地提取特征,提出一种基于XGBoost的DCA。通过使用XGBoost算法迭代生成决策树,根据决策树的特征节点对数据集的特征指标进行提取与分... 树突状细胞算法(DCA)要求输入3类信号,需要通过人工选取或统计学等方式提前进行特征提取。为准确、高效地提取特征,提出一种基于XGBoost的DCA。通过使用XGBoost算法迭代生成决策树,根据决策树的特征节点对数据集的特征指标进行提取与分类,并作为DCA的信号输入以实现算法优化。使用KDD99数据集进行实验,结果表明,与基于粗糙集的改进算法相比,该算法的准确率更高,最高可达0.859 00。 展开更多
关键词 树突状细胞算法 XGBoost算法 决策树 特征提取 计算机免疫
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宝天曼国家级自然保护区树附生苔藓植物物种分布与环境关系研究 被引量：5
6
作者 樊鹏振 胡永春 +3 位作者 康曹月 刘意帆 袁志良 贾宏汝 《河南农业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2020年第1期94-101,共8页
对宝天曼国家级自然保护区1 hm 2样地内的树附生苔藓植物及相关环境因子进行调查和测定。以苔藓植物盖度为指标,应用除趋势对应分析法(detrended correspondence analysis,DCA)研究树附生苔藓植物与附生树种的关系,应用冗余分析(redunda... 对宝天曼国家级自然保护区1 hm 2样地内的树附生苔藓植物及相关环境因子进行调查和测定。以苔藓植物盖度为指标,应用除趋势对应分析法(detrended correspondence analysis,DCA)研究树附生苔藓植物与附生树种的关系,应用冗余分析(redundancy analysis,RDA)研究地形因子、木本植物群落特征和冠层光因子对树附生苔藓植物分布的影响。结果表明,样地内树附生苔藓植物共计56种,隶属于20科38属,其中苔类4科5属5种,藓类16科33属51种,羊角藓(Herpetineuron toccoae)为优势种;样地内共有25种240株木本植物个体附生有苔藓植物,分别占样地内木本植物总种数和总株数的31.25%和12.08%;树附生苔藓植物多附生在胸径大于15 cm的树干上且与附生树种相关性总体不明显;地形因子、木本植物群落特征和冠层光因子对苔藓植物分布的总解释量分别为6.78%、8.18%和8.80%;就单一环境因子而言,木本植物多样性对树附生苔藓植物分布的解释量最高,为5.53%。 展开更多
关键词 树附生苔藓植物 附生树种 除趋势对应分析 冗余分析 宝天曼
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超重及肥胖人群高尿酸血症发病风险预测模型的构建及评价 被引量：7
7
作者 李禄伟 黄倩 +7 位作者 施佳成 刘晓玲 王彩梅 于萍 吴岚 覃洋 江仁美 于健 《实用医学杂志》 CAS 北大核心 2021年第18期2401-2406,共6页
目的利用分类树和列线图构建超重及肥胖人群高尿酸血症发病风险预测模型并进行评价。方法选取超重及肥胖者5098例为研究对象,随机抽取3582例(70%)超重及肥胖者构成建模组,剩余1516例(30%)构成验证组进行内部验证。两组均以高尿酸血症有... 目的利用分类树和列线图构建超重及肥胖人群高尿酸血症发病风险预测模型并进行评价。方法选取超重及肥胖者5098例为研究对象,随机抽取3582例(70%)超重及肥胖者构成建模组,剩余1516例(30%)构成验证组进行内部验证。两组均以高尿酸血症有无分为病例组和对照组(血清尿酸≥420μmol/L定义为高尿酸血症),对病例组和对照组人群临床代谢特征进行比较并构建分类树模型和列线图模型,最后使用ROC曲线、DCA曲线、CIC曲线对两个预测模型进行比较,分析其临床实用性。结果训练集和验证集中分类树及列线图模型均提示男性、Cr、TG、年龄、HDL-c、LDL-c等6个变量是超重及肥胖人群高尿酸血症的影响因素。两组两个模型ROC曲线均提示有中度预测价值,DCA曲线患病风险概率在约为0.1~0.7范围内,两个模型的净受益率都高于0,而CIC曲线提示两个模型均有一定的临床影响价值。结论分类树和列线图两个预测模型筛选的影响因素包括男性、Cr、TG、年龄、HDL-c、LDL-c,两个模型均具有一定的预测价值和临床实用性。 展开更多
关键词 超重及肥胖 高尿酸血症 分类树模型 列线图模型 预测模型 ROC曲线 DCA曲线 CIC曲线
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