检索结果-内蒙古大学图书馆

农业工程学报 2023年第20期39卷 20-27页

作者：顿国强盛泉宝纪欣鑫姜新波赵宇周成哈尔滨剑桥学院智能农机装备工程实验室哈尔滨150069 东北林业大学机电工程学院哈尔滨150040 中农北极星(天津)智能农机装备有限公司天津300480 湖州师范学院信息工程学院湖州313000

为提升双齿轮式排肥器的排肥均匀性,该研究基于原始结构参数对直齿排肥齿轮进行改进,设计错排齿轮式排肥器。在参数化建模和确定轮齿容肥体积的基础上,结合理论分析确定了排肥器的理论排肥量。利用EDEM对排肥过程进行仿真,通过单因素试... 详细信息

为提升双齿轮式排肥器的排肥均匀性,该研究基于原始结构参数对直齿排肥齿轮进行改进,设计错排齿轮式排肥器。在参数化建模和确定轮齿容肥体积的基础上,结合理论分析确定了排肥器的理论排肥量。利用EDEM对排肥过程进行仿真,通过单因素试验分析错排齿轮片数、排肥轮间隙对排肥均匀性的影响,选用L_(9)(3^(4))正交表进行正交仿真试验。试验结果表明:试验因素对试验指标影响的主次顺序为错排齿轮片数、排肥轮间隙,当错排齿轮片数为3片、排肥轮间隙为5 mm时,排肥均匀性变异系数为4.69%。采用台架试验对双齿轮和错排齿轮式排肥器进行对比试验,结果表明:转速60 r/min时错排齿轮式排肥器的排肥流量变异系数为4.74%,与理论值基本吻合,且比双齿轮排肥器变异系数减小10.68个百分点。基于实测排肥器转速-流量曲线设计电控排肥控制器并进行台架试验,施肥精度偏差为3.1%,优化后的排肥器排肥均匀性良好,且可实现精控排肥。研究结果可为精控排肥器的设计及优化提供参考。

关键词：农业机械离散元正交试验排肥器错排齿轮排肥均匀性

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基于人脸表情识别的课堂评价系统

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现代计算机 2024年第18期30卷 77-82页

作者：马鹏涛高钰皓陈昱东北林业大学计算机与控制工程学院哈尔滨150040

针对当下课堂评价具有主观性和延后性的问题,在完善人脸表情识别技术的基础上,探寻人脸表情与课堂评价之间的关系,构建出切实可行的课堂评价模型。借助神经网络软件PyTorch,将MobileNetV2与三种不同的神经网络模型在FER2013上进行测试... 详细信息

针对当下课堂评价具有主观性和延后性的问题,在完善人脸表情识别技术的基础上,探寻人脸表情与课堂评价之间的关系,构建出切实可行的课堂评价模型。借助神经网络软件PyTorch,将MobileNetV2与三种不同的神经网络模型在FER2013上进行测试以便对比分析。结果表明,综合准确率和模型大小,MobileNetV2在数据集表现最好。再对模型在MMAFEDB数据集训练后得到准确率更佳的模型后,在现存课堂评价体系上设置多种模式对应上课时不同状态。由此,提供一种新的课堂评价模型。

关键词：人脸表情识别技术 MobileNetV2 课堂评价

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基于耦合神经网络反应扩散模型的图像增强方法研究

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现代计算机 2024年第10期30卷 55-59,64页

作者：周嵩松李平赵文博王行建东北林业大学计算机与控制工程学院哈尔滨150040

随着人工智能技术的迅速发展,图像处理已经广泛应用于交通、医疗、农林、航空航天等领域,并且对图像质量要求也越来越高。针对图像增强问题,提出了一种利用神经网络模型,将FitzHugh-Nagumo反应扩散模型转变为微分动力系统的方法,来改进... 详细信息

随着人工智能技术的迅速发展,图像处理已经广泛应用于交通、医疗、农林、航空航天等领域,并且对图像质量要求也越来越高。针对图像增强问题,提出了一种利用神经网络模型,将FitzHugh-Nagumo反应扩散模型转变为微分动力系统的方法,来改进耦合神经网络,引入自适应的阈值,得到耦合神经元的非线性动力学模型,利用此模型可使图像对比度得到提升,起到增强图像的效果。该模型的适用面更广,图像对比度拉伸效果更好,视觉增强效果更为明显。

关键词：耦合神经网络反应扩散模型 FitzHugh-Nagumo 图像增强

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基于F-DFCC融合特征的语音情感识别方法

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现代电子技术 2024年第6期47卷 131-136页

作者：何朝霞朱嵘涛罗辉长江大学文理学院湖北荆州434023 东北林业大学计算机与控制工程学院黑龙江哈尔滨150040

结合神经网络、并行多特征向量和注意力机制,有助于提高语音情感识别的性能。基于此,从前期已经提取的DFCC参数入手,提取I-DFCC和Mid-DFCC特征参数,利用Fisher比选取特征参数构成F-DFCC;再将F-DFCC特征参数与LPCC、MFCC特征参数进行对... 详细信息

结合神经网络、并行多特征向量和注意力机制,有助于提高语音情感识别的性能。基于此,从前期已经提取的DFCC参数入手,提取I-DFCC和Mid-DFCC特征参数,利用Fisher比选取特征参数构成F-DFCC;再将F-DFCC特征参数与LPCC、MFCC特征参数进行对比并融合,输入到含双向LSTM网络及注意力机制的ECAPA-TDNN模型中;最后,在CASIA和RAVDESS数据集上验证F-DFCC融合特征参数的有效性。实验结果表明:与单一的F-DFCC特征参数相比,F-DFCC融合特征的准确率WA、召回率UA、F1-score在CASIA数据集上分别提高0.035 1、0.031 1、0.031 3;在RAVDESS数据集上分别提高0.024 5、0.035 8、0.033 2。在两个数据集中,surprised情感的识别准确率最高,为0.94;F-DFCC融合特征参数的6种和8种情感识别率与其他特征参数相比均有所提升。

关键词：语音情感识别 DFCC F-DFCC 融合特征特征提取 Fisher比 ECAPA-TDNN

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植物染色质可及性深度学习预测研究综述

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现代计算机 2024年第20期30卷 8-13页

作者：吴昭瑞王舒宇赵玉茗于洋魏金寒东北林业大学计算机与控制工程学院哈尔滨150000

高通量测序技术的发展推动了染色质可及性检测方法的进步,但受限于湿实验的高成本、复杂性,以及植物细胞特性,植物染色质可及性研究相对滞后。研究人员尝试将植物染色质可及性与生物信息学方法相结合,来探讨生物信息学方法在染色质可及... 详细信息

高通量测序技术的发展推动了染色质可及性检测方法的进步,但受限于湿实验的高成本、复杂性,以及植物细胞特性,植物染色质可及性研究相对滞后。研究人员尝试将植物染色质可及性与生物信息学方法相结合,来探讨生物信息学方法在染色质可及性数据和预测分析的优势和局限性。

关键词：染色质可及性深度学习 OCR分类预测

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基于高光谱成像技术和自适应增强网络的水蜜桃产地溯源

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食品安全质量检测学报 2024年第23期15卷 77-87页

作者：王昳昀马芸芸杨冕清赵庆典陈国良刘大洋东北林业大学计算机与控制工程学院哈尔滨150000

目的基于高光谱成像技术和自适应增强网络(adaptive boosting,AdaBoost)算法建立最佳的不同产地的水蜜桃分类模型。方法本研究采集了来自无锡、徐州和宁波3个不同产地的‘白凤’水蜜桃高光谱图像,通过提取感兴趣区域获得各产地的光谱信... 详细信息

目的基于高光谱成像技术和自适应增强网络(adaptive boosting,AdaBoost)算法建立最佳的不同产地的水蜜桃分类模型。方法本研究采集了来自无锡、徐州和宁波3个不同产地的‘白凤’水蜜桃高光谱图像,通过提取感兴趣区域获得各产地的光谱信息,并利用提取的光谱信息进行建模。分别比较在3种预处理方法下的AdaBoost、随机森林、长短期记忆网络、径向基函数神经网络产地分类模型,并选出最优模型。随后,利用连续投影算法(successive projections algorithm,SPA)和无信息变量剔除进行特征波长的提取,以进一步优化模型。结果实验结果表明,全光谱下基于标准正态变量(standard normal variate,SNV)预处理的AdaBoost模型分类效果最好,训练集和测试集的准确率分别达到100.0%和98.7%,召回率和F1值分别为95.8%和97.9%。在对AdaBoost模型采用SPA提取9个特征波长后,SPA-SNV-AdaBoost模型训练集和测试集准确率都达到了100.0%,召回率和F1值也达到100.0%。结论本研究基于高光谱成像技术和AdaBoost算法,构建了一种全新的水蜜桃不同产地分类模型,经过预处理和特征提取,该模型获得了较高的精度,能够有效地进行水蜜桃产地溯源,为水蜜桃品牌鉴别真伪打下了坚实的基础。

关键词：高光谱成像技术自适应增强网络算法水蜜桃产地溯源机器学习

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基于BERT-BiGRU的影评情感识别

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数字化用户 2024年第11期 284-285页

作者：李涛涛朱鹏昊唐丽娜周禹泽白羽东北林业大学计算机与控制工程学院黑龙江哈尔滨 150040 东北林业大学计算机与控制工程学院黑龙江哈尔滨 150040 东北林业大学计算机与控制工程学院黑龙江哈尔滨 150040 东北林业大学计算机与控制工程学院黑龙江哈尔滨 150040 东北林业大学计算机与控制工程学院黑龙江哈尔滨 150040

为帮助电影公司、导演等相关人员监测和分析社交媒体和在线论坛等平台上的舆情变化,了解观众对电影等其它媒体作品的情感反应并对以往基于词向量的深度学习方法实现的情感识别存在的相关问题加以改进,提出基于BERT-BiGRU的影评情感识别... 详细信息

为帮助电影公司、导演等相关人员监测和分析社交媒体和在线论坛等平台上的舆情变化,了解观众对电影等其它媒体作品的情感反应并对以往基于词向量的深度学习方法实现的情感识别存在的相关问题加以改进,提出基于BERT-BiGRU的影评情感识别方法.由于BERT是基于多头注意力机制实现,故具有较强的上下文理解能力.基于BERT-BASE预训练模型获取预处理后的文本词向量,与word2vec等以往方法相比,能够很好的解决一词多义、高度依赖分词准确率等问题.之后,利用BiGRU提取上下文相关特征进行学习.因BiGRU从正向和逆向两个方向上提取,与单向GRU相比能够更全面地捕捉到序列中的上下文关系.最后通过分类器,识别出影评的情感极性,包括5星好评、4星好评、3星中评、2星差评、1星差评.通过对豆瓣影评数据集进行分析,此模型的准确率达到91.9％,比起基于BiLSTM的情感识别准确率73.76％和基于GRU的情感识别准确率73.14％,有显著提升.

关键词：影评情感识别 BERT BiGRU

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基于多尺度空间特征的冠状动脉CT血管造影图像分割网络

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计算机应用 2024年

作者：陈盈涛方康康张金敖梁浩然郭焕斌邱兆文东北林业大学计算机与控制工程学院中共山西省高平市委员会社会工作部

针对冠状动脉血管形态结构的复杂性以及由于计算机断层扫描（CT）血管造影图像的采集条件差异，导致图像灰度分布不均匀、运动伪影和噪声等图像质量问题，进而产生冠状动脉结构分割时的漏判、误判的问题，提出一种基于多尺度空间特征的... 详细信息

针对冠状动脉血管形态结构的复杂性以及由于计算机断层扫描（CT）血管造影图像的采集条件差异，导致图像灰度分布不均匀、运动伪影和噪声等图像质量问题，进而产生冠状动脉结构分割时的漏判、误判的问题，提出一种基于多尺度空间特征的冠状动脉CT血管造影图像分割网络——三维多尺度并行网络（3D Multi Scale Parallel Net, MSP-Net）。首先，针对冠状动脉在空间跨度大、局部占比小的特点，采用多尺度网络分别提取冠状动脉CT血管造影图像的全局特征和局部特征进行融合，保证冠状动脉结构特征完整性的提取。其次，冠状动脉重建采用由粗到细的思维，增强图像特征冗余性，确保冠脉边界分明，后利用不同尺度特征度融合方法重建冠状动脉结构以加强分割结果的准确率，减少漏判和误判；最后，为加快网络的训练过程，采用深监督策略，在不同网络层级引入监督信号，从而提高训练效率。实验结果表明，所提网络在冠状动脉自动分割任务中的平均Dice相似系数（DSC）达到87.16%，比nnU-Net提高4.04个百分点，比Swin UNETR提高了2.31个百分点，平均95%的豪斯多夫距离（HD95）达到3.69mm，比nnU-Net降低了14.43mm，比Swin UNETR降低了13.75mm。该网络能有效提高冠状动脉结构分割精度，有助于临床医生更准确地解患者冠状动脉结构，从而更有效地评估病情。

关键词：冠状动脉分割计算机断层扫描血管造影计算机辅助诊断多尺度融合语义分割

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考虑综合成本的常规公交客流分配方法

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交通信息与安全 2024年第2期42卷 166-174页

作者：程国柱李威骏冯天军东北林业大学土木与交通学院哈尔滨150040 吉林建筑大学交通科学与工程学院长春130118

为改善常规公交客流数据传统调查方法效率低、准确性差,以及常规公交客流分配时对出行成本考虑不全面、个体间出行成本存在较大差距的缺点,开展了考虑综合成本的常规公交客流分配方法研究。以数据即服务为基础开发的手机信令数据平台作... 详细信息

为改善常规公交客流数据传统调查方法效率低、准确性差,以及常规公交客流分配时对出行成本考虑不全面、个体间出行成本存在较大差距的缺点,开展了考虑综合成本的常规公交客流分配方法研究。以数据即服务为基础开发的手机信令数据平台作为常规公交客流分配数据来源。通过经纬度坐标匹配,得到用户与交通小区之间的空间关系。利用数据仓库工具筛取数据字典索引,界定时间、速度、起终点类型等数据参数,通过时间匹配、路径匹配进行交通方式识别,将用户比例外推扩样至全国人口,得到常驻居民早高峰常规公交通勤起讫点(origin-destination,OD)量。分析常规公交客流个体的出行时间成本、拥挤成本、票价成本,建立以个体利益最大为原则、考虑综合成本的常规公交客流分配模型。将交通小区间常规公交客流分配问题转换为有向赋权图路径选择问题,并采用深度优先搜索与连续平均法混合算法求解,进行常规公交出行方案筛选以及客流分配。选取哈尔滨市典型交通小区为案例,开展常规公交客流分配,并与传统Logit路径选择概率模型分配结果、人工调查结果对比分析。结果表明:模型分配结果与人工调查结果的平均绝对百分比误差为4%,Logit模型为17.5%。模型分配客流后个体出行成本极差、方差、总和分别为0.03,0.0001,1108.35,Logit模型分别为3.28,1.58,1127.02。验证了模型分配客流的准确性以及考虑综合成本的必要性,分配客流后个体出行成本差距更小,更符合利益最大原则。

关键词：交通工程常规公交客流分配综合成本有向赋权图深度优先搜索算法连续平均法

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基于改进YOLOv5s的轻量级葡萄目标检测融合算法

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河南农业科学 2024年第9期53卷 150-158页

作者：胡峻峰李松青黄晓文刘大洋李柏聪东北林业大学计算机与控制工程学院黑龙江哈尔滨150040 比亚迪股份有限公司广东深圳518000

针对农业自动采摘机械对目标检测模型准确率、实时性及轻量化的需求,提出了一种轻量级葡萄目标检测网络YM-GDM(YOLOv5s-MobileNetV3 grape detection model)。使用MobileNetV3代替CSPDarknet53作为YOLOv5s的主干网络,以实现模型的轻量化... 详细信息

针对农业自动采摘机械对目标检测模型准确率、实时性及轻量化的需求,提出了一种轻量级葡萄目标检测网络YM-GDM(YOLOv5s-MobileNetV3 grape detection model)。使用MobileNetV3代替CSPDarknet53作为YOLOv5s的主干网络,以实现模型的轻量化;引入Res2Net_C2f模块和BiFPN(Bi?directional feature pyramid network)结构,以提高模型的多尺度特征融合能力;同时,改用VariFocalLoss损失函数对模型进行训练,以减少正负样本不均带来的影响。使用包含5类食用葡萄的自制数据集与包含5类酿酒葡萄的公开数据集(WGISD)作为试验数据集进行测试。结果表明,YMGDM网络对10个品种葡萄的目标检测平均精度均值(mAP50)达到90.8%,比YOLOv3-tiny、YOLOv5s分别提升6.2、2.2百分点;模型体积为9.72 MB,相比YOLOv3-tiny、YOLOv5s分别缩小44.4%、32.8%。此外,进一步减少参数量得到了轻量特化模型YM-GDM-tiny,模型体积缩小到4.73 MB,mAP50达到86.8%,以部署于算力更低的移动设备。

关键词：葡萄目标检测 YOLOv5s 轻量化网络特征融合

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