检索结果-内蒙古大学图书馆

光散射学报 2025年第1期37卷 129-135页

作者：崔亮占军贵贺常涛江苏食品药品职业技术学院江苏淮安223003 南京农业大学人工智能学院江苏南京210031 江南大学食品学院江苏无锡214122

核桃油是一种营养丰富且价格较高的坚果植物油,使用较便宜的油掺入核桃油是目前核桃油掺假的主要手段之一。为实现一种快速高效的核桃油掺假的定量分析方法和检测技术,本文提出采用紫外LED荧光光谱结合卷积神经网络算法预测核桃油与葵... 详细信息

核桃油是一种营养丰富且价格较高的坚果植物油,使用较便宜的油掺入核桃油是目前核桃油掺假的主要手段之一。为实现一种快速高效的核桃油掺假的定量分析方法和检测技术,本文提出采用紫外LED荧光光谱结合卷积神经网络算法预测核桃油与葵花油的混合浓度。首先,制备了一系列核桃油和葵花油混合样本,并通过紫外LED激发混合油样的荧光光谱,采用EMD-PSO优化阈值算法可去除了荧光光谱中的噪声信息,理论计算并分析了荧光光谱的叠加谱峰,建立了混合油样的荧光光谱数据库。然后,基于荧光光谱数据库构建了预测混合油样中核桃油浓度的卷积神经网络模型。实验结果表明,本文提出的检测技术不仅表征了两种植物油的荧光光谱差异,基于卷积神经网络的定量分析方法在预测混合浓度方面也具有良好的准确性和稳定性,模型对测试集预测的R 2和平均误差分别为0.9853和0.0783。总之,本研究为快速、非破坏性地检测核桃油与葵花油的掺伪浓度提供了一种新的方案,有望在食品和油脂行业中得到广泛应用。

关键词： LED荧光卷积神经网络算法核桃油葵花油掺假行为

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数据集对基于卷积神经网络算法的编码孔径γ相机成像质量影响

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核技术 2025年第04期48卷 65-73页

作者：许文瑞宋玉收周春芝侯英伟刘辉兰哈尔滨工程大学核科学与技术学院国民核生化灾害防护国家重点实验室

卷积神经网络（Convolutional Neural Network,CNN）算法已被用于编码孔径γ相机的图像重建中，提升了对成像过程中随机噪声的抑制效果。对于CNN算法，数据集的设置将直接影响模型的性能，然而，现有研究尚缺乏对此问题的讨论。本文基... 详细信息

卷积神经网络（Convolutional Neural Network,CNN）算法已被用于编码孔径γ相机的图像重建中，提升了对成像过程中随机噪声的抑制效果。对于CNN算法，数据集的设置将直接影响模型的性能，然而，现有研究尚缺乏对此问题的讨论。本文基于点源成像过程开展研究，提出了一种基于蒙特卡罗模拟和线性随机组合的数据集生成方法，通过Geant4软件模拟编码孔径成像过程，并使用CNN算法完成图像重建。对点源定位时，57Co数据集的训练模型对57Co源定位的平均对比度信噪比（Contrast-to-Noise Ratio,CNR）为75.8，对60Co定位的平均CNR为24.7；而使用137Cs数据集的模型对二者定位的平均CNR分别为43.8与44.3；对视野内随机7个60Co源重建时，模型重建的CNR为8.9，并且能够清晰识别放射源位置。因此，数据集的容量及特征性会直接影响到CNN模型的学习及泛化能力，在高能与多点源的条件下，选取合适的数据集，有助于提升对放射源成像的效果与准确性。

关键词：编码孔径γ相机卷积神经网络算法 PyTorch 蒙特卡罗模拟

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卷积神经网络算法在工件抓取中的应用

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机床与液压 2020年第15期48卷 76-80页

作者：田跃欣吴芬芬河南交通职业技术学院交通信息工程系河南郑州450000

为提高机械手臂夹取物件的准确率,提出基于深度学习法的3D视觉辨识与抓取系统。该视觉系统结合GPU和深度影像Open CV等函数库,分别进行影像拾取、深度数据运算、坐标转换、影像轮廓搜寻和卷积类神经网络模型训练等。采用YOLOv2算法判别... 详细信息

为提高机械手臂夹取物件的准确率,提出基于深度学习法的3D视觉辨识与抓取系统。该视觉系统结合GPU和深度影像Open CV等函数库,分别进行影像拾取、深度数据运算、坐标转换、影像轮廓搜寻和卷积类神经网络模型训练等。采用YOLOv2算法判别目标物体的种类和中心点,并利用轮廓搜寻方法找出物体的角度信息,作为机械手臂操作目标点;通过坐标转换将相机坐标转为机械手臂坐标,由TCP/IP通信传至运动控制系统进行物件夹取。实验结果表明:不同位置的所有零件辨识准确率均在82%以上,抓取误差在1~4 mm内,符合工业生产的要求。

关键词：深度学习卷积神经网络算法目标检测 YOLOv2算法工件抓取机器视觉

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基于卷积神经网络算法处理的稻米参数评定分析仪

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粮油食品科技 2021年第4期29卷 187-191页

作者：步东伟郑州大学信息工程学院河南郑州450007

基于电荷耦合元件(Charge-coupled Device,CCD)摄像头的嵌入式硬件平台和卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)算法原理,研发对采集图像进行灰度和卷积处理的稻米参数评定分析仪,通过CNN算法分析出米粒边缘及透明度比较高... 详细信息

基于电荷耦合元件(Charge-coupled Device,CCD)摄像头的嵌入式硬件平台和卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)算法原理,研发对采集图像进行灰度和卷积处理的稻米参数评定分析仪,通过CNN算法分析出米粒边缘及透明度比较高的部分,并根据预设的第一阈值进行边缘切割,分离出单个米粒,并计算该米粒的总像素数、最长直线像素数、最宽直线像素数,而后计算图像中小于第二设定阈值的像素数,用该像素数除以总像素数计算垩白度,将计算出来的长度、宽度、长宽比、垩白度与国家标准比对,给出所测试的稻米参数,通过对8组实验样品测试分析结果表明,单次样品绝对误差值为0.02,相对误差值为–0.31%,相关数据可上传到上位机用于品质管控,本稻米参数评定分析仪原理和算法具有一定创新性,能缩短检测时间,提高检测精准度,具有一定的应用价值。

关键词：卷积神经网络算法图像处理稻米长度垩白度

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基于卷积神经网络算法的城市轨道交通施工人员不安全行为智能识别技术

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城市轨道交通研究 2024年第3期27卷 230-233,239页

作者：郭飞孔恒乔国刚北京市政建设集团有限责任公司北京100048

[目的]施工人员的不安全行为是城市轨道交通施工事故发生的根本因素,传统的管理模式在约束人的不安全行为方面存在不足,因此需借助高精度定位技术和智能识别技术,从主观上消除事故隐患。[方法]介绍了城市轨道交通施工人员不安全行为的... 详细信息

[目的]施工人员的不安全行为是城市轨道交通施工事故发生的根本因素,传统的管理模式在约束人的不安全行为方面存在不足,因此需借助高精度定位技术和智能识别技术,从主观上消除事故隐患。[方法]介绍了城市轨道交通施工人员不安全行为的产生机理。结合UWB(超宽带无线通信)高精度定位技术、摄像机自标定技术及基于卷积神经网络算法的智能识别技术,搭建了具有定位、感知、识别、预警及通信功能的一体化智能管理平台。以安全帽识别为例,构建了安全帽识别拓扑流程图,对基于卷积神经网络算法的施工人员不安全行为识别的算法进行了测试。[结果及结论]测试结果表明,该算法可实现对施工现场未佩戴安全帽人员的识别,验证了该算法的准确性。该技术实现了对城市轨道交通施工人员不安全行为的智能识别预警。

关键词：城市轨道交通施工安全不安全行为智能识别技术卷积神经网络算法

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基于RK3568开发板和卷积神经网络算法的电力系统智能化思路设计

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电子产品世界 2024年第2期31卷 54-59页

作者：罗杰佳源科技股份有限公司江苏南京210012

RK3568开发板作为电力系统智能化的硬件支撑,卷积神经网络算法作为电力系统智能化的软件算法支撑,二者协同配合,可以提升电力系统智能化的水平。面对电力系统智能化的应用场景多元化、客户需求高级化的要求,基于RK3568开发板和卷积神经... 详细信息

RK3568开发板作为电力系统智能化的硬件支撑,卷积神经网络算法作为电力系统智能化的软件算法支撑,二者协同配合,可以提升电力系统智能化的水平。面对电力系统智能化的应用场景多元化、客户需求高级化的要求,基于RK3568开发板和卷积神经网络算法的电力系统可以节约人力成本、提升管理效率。

关键词： RK3568开发板卷积神经网络算法电力系统智能化

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基于双通道卷积神经网络算法的视频处理超分辨率增强方法

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信息与电脑 2023年第2期35卷 194-196页

作者：唐天聪重庆旅游职业学院重庆409099

为提高视频清晰度,引进双通道卷积神经网络算法,设计了一种针对视频处理过程的超分辨率增强方法。将视频录入计算机,建立视频信息与输入特征之间的级联关系,提取视频处理中的图像边缘纹理信息;引进双通道卷积神经网络算法,使用3×3... 详细信息

为提高视频清晰度,引进双通道卷积神经网络算法,设计了一种针对视频处理过程的超分辨率增强方法。将视频录入计算机,建立视频信息与输入特征之间的级联关系,提取视频处理中的图像边缘纹理信息;引进双通道卷积神经网络算法,使用3×3的滤波处理器,提取视频特征信息,将提取的信息映射到双通道3×3区域中,匹配视频的矢量信息;引进Pair-wise模型将输入的低分辨率图像作为模型的分支,通过训练分支得到一个针对处理视频特征的字典,并据此生成高分辨率图像块。实验结果证明,设计方法可以在提高视频清晰度的同时,提高视频峰值信噪比,达到优化视频处理效果的目的。

关键词：双通道卷积神经网络算法视频处理边缘纹理增强方法超分辨率

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基于卷积神经网络算法的网络安全态势评估方法

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长江信息通信 2023年第4期36卷 93-95页

作者：龚嘉瑶王钟庄南昌大学科学技术学院江西南昌330200

由于现有评估方法在对网络安全态势进行评估时,存在评估结果均方根误差和绝对误差过大,影响评估结果可靠性的问题,故本文引入卷积神经网络算法,提出新的网络安全态势评估方法。从威胁子态势、脆弱子态势和基础运行子态势三方面,构建指... 详细信息

由于现有评估方法在对网络安全态势进行评估时,存在评估结果均方根误差和绝对误差过大,影响评估结果可靠性的问题,故本文引入卷积神经网络算法,提出新的网络安全态势评估方法。从威胁子态势、脆弱子态势和基础运行子态势三方面,构建指标体系;提取能够代表网络安全态势的特征,并对其进行加权处理;针对多个通道获取的特征,完成多通道融合处理;利用卷积神经网络算法,构建网络安全态势评估模型,实现对网络安全态势的评估。通过对比实验证明,该方法在应用中均方根误差和绝对误差均与现有评估方法相比更低,证明该评估方法的评估可靠性更高。

关键词：卷积神经网络算法网络安全态势评估多通道融合

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基于卷积神经网络算法的稀土酸度自动滴定技术研究

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实验与分析 2024年第2期2卷 1-5页

作者：曹靖张帅陈吉文北方工业大学北京100144

如今稀土产业发展迅速,市场需求越来越大,应用的范围也越来越广,需建立一个简便易操作且适用于测定各类稀土酸度的方法。目前传统稀土酸度检测方法存在效率低、准确度低、滴定终点差异大等问题,难以满足实时在线检测的需要。本文提出一... 详细信息

如今稀土产业发展迅速,市场需求越来越大,应用的范围也越来越广,需建立一个简便易操作且适用于测定各类稀土酸度的方法。目前传统稀土酸度检测方法存在效率低、准确度低、滴定终点差异大等问题,难以满足实时在线检测的需要。本文提出一种基于卷积神经网络算法的稀土酸度在线分析仪,可以助力在线检测的顺利进行。卷积神经网络算法是通过高清工业摄像头记录样品在滴定过程中的溶液颜色的变化,对溶液进行实时图像特征提取和学习,从而有效、准确地实现化学反应过程中溶液颜色的自动识别,配合步进电机和注射泵等部件实现自动滴定过程。图像识别本质上是对图像信息进行特征提取,而卷积神经网络算法有着传统识别方法不具备的优点,比如能够自行训练、识别速度更快、所需特征更少等。本仪器将自动滴定与卷积神经网络相结合,实现了滴定流程的自动化取样和前处理、滴定过程、终点判定等过程的一体化,且仪器能够同时进行五个样品的滴定试验,很大程度上提高了滴定效率和精度。

关键词：卷积神经网络算法自动滴定稀土酸度自动取样

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类比卷积神经网络算法在高中学习中的应用

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数字化用户 2018年第43期24卷 191-191页

作者：胡锦辉 721000 陕西宝鸡中学

人工智能是研究使计算机来模拟人的某些思维过程和智能行为(如学习、推理、思考、规划等)的学科,主要包括计算机实现智能的原理、制造类似于人脑智能的计算机,使计算机能实现更高层次的应用.其中,卷积神经网络算法作为机器学习的一种表... 详细信息

人工智能是研究使计算机来模拟人的某些思维过程和智能行为(如学习、推理、思考、规划等)的学科,主要包括计算机实现智能的原理、制造类似于人脑智能的计算机,使计算机能实现更高层次的应用.其中,卷积神经网络算法作为机器学习的一种表现较好的优秀算法,已经在很多图像识别等很多领域中得到了广泛应用.在卷积神经网络算法面对大量数据和复杂的识别运算过程时,往往能体现其较高的识别准确率和较快的运算速度.在高中学习中,我们在解决学习上遇到的问题时,也可以类比卷积神经网络处理数据的方法,对我们遇到的问题进行解决,进而改善和总结更加有效的学习方法.

关键词：类比卷积神经网络算法高中学习

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