检索结果-内蒙古大学图书馆

中南林业科技大学学报 2024年第3期44卷 179-188页

作者：彭润东李耀翔陈雅张哲宇刘晓利东北林业大学机电工程学院黑龙江哈尔滨150040

【目的】木材密度不仅与木材的各种材性密切相关,而且是衡量木材质量与价值的重要指标。采用近红外光谱(Near infrared spectroscopy,NIRS)分析技术能够快速、高效地预测木材密度,避免了传统试验中繁琐的检测步骤。长短期记忆网络(Long ... 详细信息

【目的】木材密度不仅与木材的各种材性密切相关,而且是衡量木材质量与价值的重要指标。采用近红外光谱(Near infrared spectroscopy,NIRS)分析技术能够快速、高效地预测木材密度,避免了传统试验中繁琐的检测步骤。长短期记忆网络(Long short-term memory network,LSTM)作为循环神经网络(Recurrent neural network,RNN)的变体,不仅可以学习序列数据之间的高阶特征信息,而且克服了RNN中的长距离依赖、梯度爆炸与梯度消失等问题。将LSTM与NIRS结合,提出一种能够准确预测樟子松木材气干密度的无损检测技术,为提高NIRS模型预测木材气干密度精度提供理论依据。【方法】该研究以樟子松木材样本为研究对象,用近红外光谱仪获得106个樟子松样本的光谱数据,并在恒温(20±2℃)恒湿(65%±3%)的环境下测定样本的气干密度。通过对比多组预处理方法和特征选择方法,采用Savitzky-Golay卷积平滑(Savitzky-Golay smoothing,SGS)等方法进行预处理,采用竞争性自适应加权算法(Competitive adaptive reweighted sampling,CARS)进行波段选择,剔除NIRS数据中的高频噪声与冗余信息,提升光谱数据质量、建模速度与精度。为验证LSTM模型预测能力,将其与偏最小二乘回归(Partial least squares regression,PSLR)、卷积神经网络(Convolution neural network,CNN)等建模算法对比分析。上述3种算法被分别应用于建立樟子松木材气干密度近红外预测模型。【结果】基于上述3种建模方法建立的NIRS模型均可实现樟子松气干密度的有效预测。且LSTM模型的预测精度与回归拟合度均优于PLSR与CNN模型。其中SGS+CARS处理后的LSTM模型的预测精度最高、泛化性能最强、拟合效果最好(R^(2)=0.959,RMSEP=0.005,RPD=5.033)。【结论】通过对樟子松木材光谱数据与气干密度的采集,建立了一种新型的基于NIRS分析技术与LSTM的木材气干密度检测方法。LSTM预测模型相较于传统的回归模型,模型的预测精度更高,回归效果更好,鲁棒性更强。该检测方法既可保证木材的完整性,又可以提高气干密度的预测精度,实现了对樟子松木材气干密度的快速无损检测,为木材近红外光谱分析提供了可参考的模型与理论依据。

关键词：长短期记忆网络近红外光谱樟子松气干密度

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基于材料信息学的沥青混合料性能提升综述及展望

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中国公路学报 2024年第4期37卷 98-120页

作者：刘志杨董泽蛟周涛单丽岩马宪永东北林业大学土木与交通学院黑龙江哈尔滨150001 哈尔滨工业大学交通科学与工程学院黑龙江哈尔滨150090

材料信息学是推进材料基因组计划的理论核心,为组成多相、结构随机、行为复杂、具有显著多尺度特征的沥青混合料性能提升与新材料研发提供了重要手段。为推动材料信息学在沥青混合料相关研究中的应用,综述了材料信息学理论在沥青及沥青... 详细信息

材料信息学是推进材料基因组计划的理论核心,为组成多相、结构随机、行为复杂、具有显著多尺度特征的沥青混合料性能提升与新材料研发提供了重要手段。为推动材料信息学在沥青混合料相关研究中的应用,综述了材料信息学理论在沥青及沥青混合料性能预测与耐久性提升方面的应用研究。首先,总结了材料基因组及材料信息学理论基本内涵及其在沥青路面材料领域的应用;然后,介绍了常见的材料数据标准,总结了沥青及沥青混合料材料多尺度特征与材料特征基因数据库发展;进而,介绍了基于化学组分、胶体结构基因特性的沥青性能预测及改性沥青组成优化研究,总结了数据挖掘及机器学习算法在沥青混合料力学及路用性能预测方面的应用,主要包括混合料设计指标、动态模量、高温抗车辙能力、抗疲劳性能、低温抗裂性及水稳定性预测模型,分析了基于性能预测及智能寻优方法的沥青混合料组成结构优化,从而实现混合料路用性能的定向提升;最后,讨论了沥青混合料材料信息学应用架构,分析了沥青混合料材料基因特性体系与基于机器学习的混合料性能预测研究可能面临的挑战,展望了未来沥青混合料材料信息学研究可能需要解决的问题。该综述对沥青路面材料耐久性提升具有推动作用。

关键词：路面工程沥青混合料综述材料信息学性能提升机器学习材料基因组

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信息瓶颈引导的颅内出血分割方法

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计算机应用 2024年

作者：蒋杰骆功宁董素宇李凡丁李向宇李钦策袁永峰王宽全哈尔滨工业大学计算学部东北林业大学计算机与控制工程学院

在计算机辅助诊断领域，精确分割CT图像中的颅内出血对于后续的治疗和预后至关重要。针对小出血区域难以分割的问题，提出一种信息瓶颈引导的颅内出血分割方法。首先，该方法采用U-Net架构作为基础，引入信息瓶颈层以增强与颅内出血分... 详细信息

在计算机辅助诊断领域，精确分割CT图像中的颅内出血对于后续的治疗和预后至关重要。针对小出血区域难以分割的问题，提出一种信息瓶颈引导的颅内出血分割方法。首先，该方法采用U-Net架构作为基础，引入信息瓶颈层以增强与颅内出血分割相关的关键特征的识别。其次，通过设计的残差空间自适应归一化模块，信息激活图(IAM)被有效整合到分割流程中，提升网络对出血区域的识别和定位能力。最后，引入交互引导损失函数以优化模型对于难分割区域的处理，进一步增强模型的泛化性能。在内部数据集上的评估结果表明，所提方法在Dice相似性系数(DSC)、归一化表面Dice(NSD)和相对体积差(RVD)三个指标上分别达到了78.1%、90.1%和0.115。此外，在公开数据集INSTANCE 2022上，与其他的分割方法进行比较，各项指标相较于其他分割方法的最好结果，分别提升1.9、2.4、3.2个百分点，实验结果验证所提方法在颅内出血分割任务中的有效性和优越性，可用于协助临床医生进行颅内出血分割。

关键词：颅内出血分割信息瓶颈交互引导损失残差空间自适应归一化 U-Net

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双向特征图增强的图卷积网络算法

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计算机科学 2024年

作者：李梦茜高心丹李雪东北林业大学计算机与控制工程学院哈尔滨工业大学计算机学院

图卷积神经网络算法在图结构数据的处理中起着至关重要的作用。现有的图卷积网络主流模式是基于拉普拉斯矩阵对节点特征进行加权求和，更侧重于对卷积聚合方式进行优化，忽略了图数据自身的先验信息。为充分挖掘图数据背后所蕴涵的丰富... 详细信息

图卷积神经网络算法在图结构数据的处理中起着至关重要的作用。现有的图卷积网络主流模式是基于拉普拉斯矩阵对节点特征进行加权求和，更侧重于对卷积聚合方式进行优化，忽略了图数据自身的先验信息。为充分挖掘图数据背后所蕴涵的丰富属性与结构信息，有效降低图数据中的噪声比例，提出双向特征图增强的图卷积网络算法，通过节点度和相似度计算增强图数据拓扑空间特征和属性空间特征，然后将两种增强的图特征表示同时在拓扑空间和属性空间中传播，并利用注意力机制自适应融合学习到的嵌入。此外，针对深度图卷积神经网络易发生过平滑的问题，提出一种多输入残差结构，将初始残差和高阶邻域残差相结合，以此实现模型在任意卷积层对初始特征和高阶邻域特征的均衡提取。在3个公共数据集上进行实验，结果表明采用该网络比现有网络具有更好的分类性能。

关键词：图卷积网络图注意力网络图数据增强特征提取节点分类

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基于二维正态分布的无人机激光雷达点云匹配研究

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激光杂志 2024年第4期45卷 265-270页

作者：任娜张玉王洪江张楠沈阳工程学院信息学院沈阳110136 东北林业大学信息学院哈尔滨150006

无人机激光雷达点云特征多,一次匹配花时间长,难以进行二次匹配,因此研究基于二维正态分布的无人机激光雷达点云匹配方法。采集无人机激光雷达点云图像,通过旋转平移方法、双边滤波方法对图像预处理,利用二维正态分布算法和动态时间规... 详细信息

无人机激光雷达点云特征多,一次匹配花时间长,难以进行二次匹配,因此研究基于二维正态分布的无人机激光雷达点云匹配方法。采集无人机激光雷达点云图像,通过旋转平移方法、双边滤波方法对图像预处理,利用二维正态分布算法和动态时间规整算法完成点云特征提取,使用初始变换矩阵估计算法对点云进行粗匹配,再使用近点迭代算法进行点云快速精匹配,通过两次匹配实现无人机激光雷达点云快速匹配。实验结果表明,所提方法的无人机激光雷达点云图像去噪效果好,点云匹配时间短,匹配偏差仅在0.04 m-0.15 m之间,匹配精度达到了相关预期。

关键词：二维正态分布无人机激光雷达点云匹配旋转平移方法点云特征粗匹配精匹配

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基于LADRC的柔性多状态开关平滑切换策略

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电网技术 2024年第4期48卷 1663-1671,I0080页

作者：刘一琦孙明哲胡存刚李振杰班明飞东北林业大学计算机与控制工程学院黑龙江省哈尔滨市150000 安徽大学电气工程与自动化学院安徽省合肥市230000

为实现多端口柔性多状态开关(flexible multi-state switches,FMSS)在所连馈线发生故障时的平滑切换,该文提出一种基于线性自抗扰控制(linear active disturbance rejection control,LADRC)的平滑切换策略,使用LADRC代替比例积分(proportional integral,PI)控制器的直流电压外环并设计解耦状态观测器以便控制器参数调节,引入内环电流指令值反馈以减小其在控制模式切换时的变化幅度,实现FMSS控制模式的平滑切换。通过MATLAB/Simulink仿真,验证了馈线故障出现在PQ或UdcQ控制端口的连接处时,采用基于LADRC的平滑切换策略均可显著减小FMSS的直流电压偏移率,使端口有功功率过渡平滑,迅速恢复稳定,更好地实现了多端口FMSS控制模式的平滑切换。

关键词：柔性配电网线性自抗扰控制柔性多状态开关馈线故障平滑切换

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基于隐马尔可夫模型的火灾风险评估研究

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森林工程 2024年第2期40卷 151-158页

作者：闫胜良马继东田静东北林业大学机电工程学院哈尔滨150040 黑龙江工程学院测绘工程学院哈尔滨150050

近年来全球气候变化越来越复杂,自然灾害频发,森林防火形式日益严峻,森林火灾风险评估工作越来越重要。为此,基于隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model, HMM)提出一种森林火险评估模型。首先构建森林火灾风险指标体系,将其分为气象条件... 详细信息

近年来全球气候变化越来越复杂,自然灾害频发,森林防火形式日益严峻,森林火灾风险评估工作越来越重要。为此,基于隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model, HMM)提出一种森林火险评估模型。首先构建森林火灾风险指标体系,将其分为气象条件、森林特征以及防火意识和能力3类12个指标,并根据层次分析法计算指标权重。同时,针对HMM模型求解过程中Baum-Welch算法对初始值有较强的依赖性且容易陷入局部最优的问题,提出通过粒子群优化算法搜索全局最优解作为HMM初始值,再使用Baum-Welch算法进行局部校正,使其快速收敛到全局最优解。利用优化前后的2个模型分别对重庆市森林火灾风险数据开展评估,验证优化后的模型能够有效地评估森林火灾风险,并且与改进前相比更精确,可为区域森林防火工作提供有效指导。

关键词：森林火灾风险评估火险指标体系隐马尔可夫模型粒子群优化算法

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基于非对称多解码器和注意力模块的三维肾脏影像结构分割模型

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计算机应用 2024年第7期44卷 2216-2224页

作者：孔哲李寒甘少伟孔明茹何冰涛郭子钰金督程邱兆文东北林业大学计算机与控制工程学院哈尔滨150040 哈尔滨工业大学电子与信息工程学院哈尔滨150001

针对肾脏结构中,因不同结构间差异大,动静脉体积小、结构薄及计算机断层扫描血管造影(CTA)图像灰度分布不均和伪影带来的精确分割困难的问题,提出基于非对称多解码器和注意力模块的三维肾脏影像结构分割模型MDAUnet(MultiDecoder-Attent... 详细信息

针对肾脏结构中,因不同结构间差异大,动静脉体积小、结构薄及计算机断层扫描血管造影(CTA)图像灰度分布不均和伪影带来的精确分割困难的问题,提出基于非对称多解码器和注意力模块的三维肾脏影像结构分割模型MDAUnet(MultiDecoder-Attention-Unet)。首先,针对不同结构间差异大导致网络无法共享权重的问题,采用多解码器结构,为语义结构不同的特征结构匹配不同的解码器分支;其次,针对血管体积小、结构薄难分割的问题,引入非对称的空间通道联合注意力模块使模型更关注管状结构,并对学习到的特征信息同时进行空间维度和通道维度的校准;最后,为了保证模型在反向传播中对血管结构有足够的关注,提出改进的加权硬区域适应损失(WHRA)作为损失函数来动态保持训练过程中血管结构的类间平衡以及保留背景信息的特征;此外,为了提高特征图灰度值的对比度,将传统图像处理边缘检测算子嵌入模型的预处理阶段,对待分割的感兴趣区域边界进行特征增强使模型更关注边界信息并抑制伪影信息。实验结果表明:所提出的MDAUnet模型在肾脏结构分割任务上的Dice相似系数(DSC),豪斯多夫距离95(HD95)和平均表面距离(AVD)分别为89.1%,1.76 mm和1.04 mm;在DSC指标上,与次优的MGANet(Meta Greyscale Adaptive Network)相比,MDAUnet提升了1.2个百分点;在HD95和ASD指标上,与次优的UNETR(UNEt TRansformers)相比,MDAUnet分别降低了0.87 mm和0.45 mm。可见MDAUnet能有效提高肾脏三维结构分割精度,有助于医生在临床手术中客观有效地评估病情。

关键词：肾脏三维结构分割注意力模块计算机断层血管造影损失函数边缘检测

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基于Raft的多主节点拜占庭容错共识机制

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广西师范大学学报（自然科学版） 2024年第3期42卷 121-130页

作者：李莉李昊泽李涛东北林业大学计算机与控制工程学院黑龙江哈尔滨150040

为了解决联盟链中实用拜占庭容错(PBFT)共识机制在区块链网络中节点数量增多的情况下,通信复杂度高、共识效率低下等问题,本文提出一种基于Raft的多主节点拜占庭容错共识机制IMRBFT。IMRBFT通过Maglev一致性哈希算法对区块链网络节点均... 详细信息

为了解决联盟链中实用拜占庭容错(PBFT)共识机制在区块链网络中节点数量增多的情况下,通信复杂度高、共识效率低下等问题,本文提出一种基于Raft的多主节点拜占庭容错共识机制IMRBFT。IMRBFT通过Maglev一致性哈希算法对区块链网络节点均匀分组,将这个共识流程分成组外共识和组内共识2部分。组内先选出领导者节点,通过信用机制将节点分为3个等级:可信节点、普通节点和不可信节点。与投票机制共同降低恶意节点成为领导者节点的概率,并与其他组的领导者节点组成委员会,委员会再经过组外信用值机制选出信用值最高的多个主节点进行组外PBFT共识。组内共识在Raft共识的基础上引入监管节点与中继节点,进一步提升安全性与共识效率,减少恶意节点的作恶行为。实验结果表明:IMRBFT的通信开销为线性增长,通信量为PBFT的41.6%,吞吐量为PBFT的4.2倍,共识延时降低76.4%。随着节点增多,优化更加明显,完全满足大型区块链网络的通信复杂度小、吞吐量高、共识延时短、安全性与共识效率高的要求。

关键词：区块链共识机制节点分组信用机制拜占庭容错 Raft算法

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多类型知识增强的微博立场检测模型

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广西师范大学学报（自然科学版） 2024年第1期42卷 79-90页

作者：王天雨袁嘉伟齐芮李洋东北林业大学计算机与控制工程学院黑龙江哈尔滨150040

针对文本立场检测中目标话题在微博文本中隐式出现以及文本语义隐含表达这2个核心问题,本文提出一种基于多类型知识增强与预训练语言模型相结合的立场检测新方法KE-BERT。该模型同时从知识图谱和百度百科中引入多类型的相关常识知识来... 详细信息

针对文本立场检测中目标话题在微博文本中隐式出现以及文本语义隐含表达这2个核心问题,本文提出一种基于多类型知识增强与预训练语言模型相结合的立场检测新方法KE-BERT。该模型同时从知识图谱和百度百科中引入多类型的相关常识知识来弥补语义缺失,使用改进的预训练语言模型BERT作为编码器,然后通过卷积注意力机制对常识知识进行融合与聚焦,最后通过Softmax分类获得立场。该模型在NLPCC-2016语料库上实验的宏平均F_(1)值达到0.803,分类性能超越现有主流模型,验证了模型的有效性。

关键词：立场检测知识增强 BERT 卷积神经网络注意力机制

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