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宜宾学院学报
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汪明义

月刊

1671-5365

ybxyxb@163.com

0831-3545010

644007

四川省宜宾市翠屏区酒圣路8号

宜宾学院学报/Journal Journal of Yibin UniversityCHSSCD
查看更多>>本刊坚持四项基本原则，贯彻“二为”和“双百”方针，提倡理论和知识创新，实行学术自由和讨论自由，为提出新理论、取得新成果营造良好的气氛；坚持理论联系实际的马克思主义学风，鼓励、引导和支持对全局性、前瞻性、理论联系实际问题的研究。
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    多层级特征融合的视网膜血管分割

    孙珊宋文广
    1-6,57页
    查看更多>>摘要：为了从视网膜图像中精准分割视网膜血管,实现图像分割任务的性能提升,提出一种嵌套U型网络(NestedNet):通过多层级捕获高级特征,增强网络的表达和特征融合能力;基于U型网络的编码器-解码器结构,NestedNet采用三层嵌套,形成倒金字塔式结构,最外层两个U型结构的编码器输出传递给下一层编码器;解码器与下一编码器的Addition操作构成多条从输入到输出的路径,以丰富特征,促进特征传递和融合,提升图像表达能力;并行残差注意力机制(PRAM)增强网络对局部和全局结构的理解,生成更准确的预测结果.在DRIVE和CHASE_DB1数据集上的实验结果显示,平均准确率分别达到0.9576和0.9691,受试者工作特性曲线下面积分别为0.981 9和0.990 1,精确率-召回率曲线下面积分别为0.918 2和0.941 1,在多项测试指标上表现较好.

    图像分割视网膜血管多层级特征融合并行残差注意力机制

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    改进多任务级联卷积神经网络的驾驶员疲劳检测

    刘星文良华成奎陈波杰...
    7-11,68页
    查看更多>>摘要：针对驾驶员疲劳检测方法中存在单一特征检测的局限性,且由于模型参数计算量过大导致在低算力的移动边缘计算设备上检测耗时过长的问题,提出一种改进的多任务级联卷积神经网络(MTCNN).通过对子网络R-Net的优化,采用平均池化来减少模型参数量,并将全连接层替换为均值池化,结合Dlib对人脸64个特征点的精准定位,选取效果较好的阈值参数实现疲劳检测.实验结果显示,在人脸数据集WIDER FACE和LFW数据集上,改进后的算法相比于改进前,参数量减少了47.5％,人脸检测的准确率从96.7％提升至97.8％.最后通过YawDD疲劳数据集,在资源受限的树莓派4B设备上实现了高效的疲劳检测,验证了其在实际应用中的可靠性.

    深度学习疲劳检测MTCNN树莓派

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    改进TransUNet网络对肝脏肿瘤CT图像的级联分割

    李柯刘文忠秦镜淘
    12-20页
    查看更多>>摘要：为了更精确地对CT图像中的肝脏肿瘤边界进行分割,基于TransUNet分割网络,结合注意力模块(CBAM)以及混合注意力空洞空间金字塔池化模块(HA-ASPP),提出HA-TUNet级联分割网络,在提高卷积核感受野的同时,突出有用特征并抑制不重要特征,分割精度与肿瘤边缘的分割准确度优于改进前的TransUNet网络.基于LiTs公共数据集进行实验,HA-TUNet 级联分割网络在肝脏与肿瘤分割中的Dice相似性系数指标较TransUNet网络分别提高了 3.75％和3.39％,达到95.78％和73.35％,同时豪斯多夫距离95％相比TransUNet分别减少了 0.56 mm和0.48 mm.

    医学图像分割CT图像肝脏肿瘤分割级联注意力网络

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    张量环分解和空谱全变分的高光谱图像恢复算法

    陈千罗显康谢巧玉李霞...
    21-28页
    查看更多>>摘要：高光谱图像在采集和转换中会受到各种污染,目前在Tucker或CP上进行的多数去除噪声算法会改变信号固有的结构,对张量秩的最优估计非常困难.为此,提出基于张量环分解和空间光谱全变分的高光谱图像恢复模型:利用张量环分解的张量核范数和空间光谱全变分来约束低秩,更好地探索全局空间结构和相邻波段的频谱相关性,并利用增广拉格朗日算法求解此模型.数值实验表明,模型去除噪声后的图像清晰,PSNR、SSIM和FSIM三个指标均优于现有算法.

    张量核范数高光谱图像张量环分解空间光谱全变分

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    事件触发下状态约束的多智能体系统一致性

    陈旭何平罗萌吴汉...
    29-37页
    查看更多>>摘要：为了解决在不同状态约束下的多智能体系统中达成共识的问题,提出一种新的共识协议,使用事件触发条件和投影算子以减少通信负担,并确保满足状态约束.同时提出一种基于边缘的事件触发机制的自适应分布式控制算法,不使用任何形式的全局拓扑信息和绝对状态信息,代理更新其控制信号并根据相对状态信息检查触发条件.当通信图连接时,使用提出的事件触发控制方法,所有智能体都实现了具有严格正最小事件间隔时间的全局渐近同步.算例验证了算法的有效性.

    多智能体系统自适应控制事件触发控制状态约束

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    EMD分解与深度学习结合的温度序列时空建模

    熊秋彭龑
    38-43页
    查看更多>>摘要：针对不同地区大气温度数据的复杂时空特征,提出一种基于经验模态分解(EMD)的温度序列时空建模方法.根据站点的经纬度坐标及站点温度的相关性建立图模型,对各个站点温度序列进行EMD分解,将原始数据分解为若干个模态函数;通过分析每个模态函数与原始数据的相关性,将不相关的模态函数分别相加,使用时空特征提取模块(GCN-LSTM)分别训练原数据和不相关数据,相减后输出,以捕捉数据的非线性时空关系.实验证明模型在多站点气温预测任务中,均方根误差较LSTM、GCN和GCN-LSTM模型分别下降了 1.368、1.043、0.795,平均绝对误差分别下降了 0.695、0.162 5和0.162 5.

    经验模态分解(EMD)图卷积网络(GCN)长短期记忆网络(LSTM)温度序列时空建模

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    成都平原彭州地区耕地信息的SegFormer-PAS模型提取

    谢美琳刘刚何敬闫航嘉...
    44-50页
    查看更多>>摘要：以高分二号融合的1 m分辨率数据为数据源,采用改进后的SegFormer-PAS模型对成都平原彭州地区耕地进行提取.模型选取Mit-B0作为为编码器,并引入极化自注意力机制以更好地捕获全局上下文信息,解决耕地特征提取不够充分的问题,在编码器的上采样部分采用反卷积替代简单的双线性插值以减少空间细节上的损失.实验结果表明:SegFormer-PAS模型在实验区域的交并比、召回率、准确率及F1分数分别为90.18％、91.86％、90.86％、91.26％,较基准模型SegFormer-B0均有提升;且SegFormer-PAS在成都平原彭州地区的耕地提取任务的效果均优于SegFormer、U-Net、Unet++、HRNet这4种经典语义分割算法.

    耕地提取深度学习SegFormer极化自注意力机制高分二号影像

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    一种用于防治花椒根腐病复合微生物菌剂GF-1的制备

    田凤鸣陈强何九军张晓娜...
    51-57页
    查看更多>>摘要：从陇南花椒根围土壤中筛出3种对腐皮镰刀菌具有较强拮抗效果的生防菌株,通过形态学结合分子生物学方法分别鉴定为枯草芽孢杆菌W-5、贝莱斯芽孢杆菌T-1、贝莱斯芽杆菌W-1.试验确定3种拮抗菌的发酵条件参数后,以3种拮抗菌的发酵液的混合液进行复合微生物生防菌剂的研发,得到复合菌剂的最佳载体为硅藻土,吸附量为2.5 mL/g;最佳分散剂为木质磺酸钠,添加量为6％;最佳紫外保护剂为海藻酸钠,添加量为8％.经测定复合菌剂具有广泛的抑菌活性,对腐皮镰孢菌、梅毒镰刀菌、松针刺盘孢菌、禾谷镰刀菌、核桃炭疽病病原菌菌丝的抑制率分别为83.3％、79.3％、74.7％、89％、83.7％,复合菌剂稀释2000倍时对花椒根腐病病原菌菌丝的抑制率在95％以上;其pH值为6.75,含水量0.25％,有效活菌数3.17×108CFU/g,保质期 0.8～1 年,达到 GB 20287-2006标准.

    花椒根腐病微生物菌剂生物防治

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    画稿溪小黄花茶群落特征与种群结构分析

    蒋志敏刘星雨龚小露黄玫...
    58-62页
    查看更多>>摘要：为了提高画稿溪国家级自然保护区珍稀濒危植物小黄花茶的保护效果,采用样方调查法对其群落特征和种群结构展开调查.结果表明:(1)画稿溪小黄花茶种群为增长性种群;(2)样方中共有34科41属48种植物,其中乔木层23科30属34种,灌木层有16科18属19种,草本层5科5属5种,群落中的优势种为小黄花茶、川鄂连蕊茶、滇润楠;(3)群落郁闭度较大,林下光照弱,幼苗无法健康生长是小黄花茶自然更新受阻的主要原因.

    画稿溪极小种群小黄花茶群落特征种群结构

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    四川省不同种源樟树表型性状多样性分析

    张跃鲁向晖张海娜赵姣...
    63-68页
    查看更多>>摘要：为了解四川省不同种源樟树叶片、果实和种子的表型特征和多样性,以四川省6个不同种源地的樟树为试验材料,对其叶片、果实和种子的表型性状指标进行测定,通过相关性分析、聚类分析及冗余分析研究其表型变异.结果表明:四川省不同种源樟树叶片表型性状变异较大,其变异系数范围为17.82％～44.27％,均值为24.89％,其中叶面积的变异系数(44.27％)最大;果实和种子表型性状的变异系数范围在5.87％～38.22％,均值为11.30％;相对于叶片而言,樟树果实和种子的表型性状相对更为稳定,受到环境影响小.相关分析显示,樟树的叶片、果实、种子各性状之间存在显著相关,3种类型表型性状间的相关性不显著.聚类分析显示,在欧氏距离为4时将6个种源聚为2类,第1类种源有仪陇县、翠屏区、安岳县、叙州区;第2类种源有南部县、射洪县.樟树叶面积、叶周长、叶长、叶宽、叶缘因子、叶形指数呈现以经度和纬度变化为主的地理变异模式,说明樟树叶片表型性状与经纬度有较高的契合性.

    表型性状种源樟树四川省

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