多分支残差注意力机制融合的EPG波形智能识别方法
Research on intelligent recognition method for epg waveforms based on multi-branch and residual attention mechanism integration
1. 河南农业大学 理学院, 郑州 450002
2. 河南农业大学 植物保护学院, 郑州 450046
摘要
针对昆虫刺吸电位(Electrical Penetration Graph，EPG)信号幅值微弱、多频段耦合与行为边界模糊等识别难点，进行了基于多分支残差注意力网络(Multi-branch Attention-Residual Network，MARNet)的建模研究。该模型采用并行多尺度卷积以刻画局部与长程模式，引入通道与时序注意力以强化关键特征，并通过残差连接提升深层信息传递与训练稳定性。基于标注EPG数据集的对比实验表明，MARNet在精确率、召回率、mAP@0.5与F1等指标上均优于CNN-LSTM、Transformer及ResNet1D，且推理延迟与计算开销较低。结果显示，该方法具备良好的实时分类与泛化能力，可为EPG波形解析与昆虫取食行为量化提供有效技术支撑。
基金项目
国家自然科学基金资助项目(32472647)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2025.08.0377
出版期卷: 《计算机应用研究》 优先出版, 2026年第43卷 第5期
发布历史
[2026-01-14] 优先出版
引用本文
曾凡康, 杨凯雯, 刘佳磊, 等. 多分支残差注意力机制融合的EPG波形智能识别方法 [J]. 计算机应用研究, 2026, 43 (5). (2026-01-20). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2025.08.0377. (Zeng Fankang, Yang Kaiwen, Liu Jialei, et al. Research on intelligent recognition method for epg waveforms based on multi-branch and residual attention mechanism integration [J]. Application Research of Computers, 2026, 43 (5). (2026-01-20). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2025.08.0377. )
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- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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