简介:本文提出DNA序列相似度指标,建立DNA序列比对算法。首先,将水生生物DNA样本序列与现有的基因库中的DNA序列逐项比对;其次,在满足特定阈值条件下,确认样本序列的分类。利用Java编程语言来实现算法,通过MonteCarlo模拟和实际应用,验证算法的有效性。理论结果表明:在满足特定阈值条件下,通过计算DNA序列相似度,能够确定数据库中与未知DNA样本序列最相似的序列,判断样本序列的分类。模拟实验、对比研究和应用结果表明:相似度指标算法在有效判别DNA序列的分类,提高DNA序列匹配成功率,降低程序复杂度等方面具有优良特征。
简介:[目的/意义]针对现有规模化猪场生猪计数需求场景多,人工计数效率低、成本高等问题,提出一种基于改进实例分割深度学习算法和微信公众平台的区域养殖生猪计数方法.[方法]首先,利用智能手机拍摄养殖场猪只视频,对视频抽帧进一步生成图像数据集.其次,通过改进卷积块注意力模块(Convolutional Block Attention Module,CBAM)中忽略通道与空间相互作用及通道注意力中降维操作带来的效率较低问题,提出高效全局注意力模块,并将该模块引入基于回归分析的单阶段实例分割网络YOLO(You Only Look Once)v8中对获取的生猪图像进行分割,构建新的识别模型YOLOv8x-Ours,以实现高精度的生猪计数.最后,基于微信公众平台开发微信小程序,并嵌入综合表现最优的生猪计数模型,实现使用智能手机拍摄图像进行生猪快速计数.[结果和讨论]在测试集上的试验结果表明,与现有实例分割模型..