检索结果-内蒙古大学图书馆

仪表技术 2025年第2期 38-40页

作者：陈洪儒范依然范长胜东北林业大学计算机与控制工程学院黑龙江哈尔滨150040

开发了一种基于STM32的水流量自动调节控制系统。该系统采用STM32单片机作为核心控制器,集成各种功能模块,实现水流量的精确控制与调节。通过预设设定值,系统能自动调节并保持水流量稳定,提升水资源利用效率并节约能源。该系统实现了水... 详细信息

开发了一种基于STM32的水流量自动调节控制系统。该系统采用STM32单片机作为核心控制器,集成各种功能模块,实现水流量的精确控制与调节。通过预设设定值,系统能自动调节并保持水流量稳定,提升水资源利用效率并节约能源。该系统实现了水流量的智能化管理,降低了人工干预成本,有助于实现可持续发展目标,达成节水、卫生及智能控制的目的。

关键词：单片机电源模块舵机模块测距模块红外线传感器

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于注意力机制与动态蛇形卷积的车道线分割算法

引用

山东科学 2025年第1期38卷 129-140页

作者：宋百玲李星禹刘伟邓俊熙牟俊麒东北林业大学机电工程学院黑龙江哈尔滨150006

车道检测作为计算机视觉技术在交通领域的关键应用,具有深远的实用价值。尽管如此,现有的语义分割网络模型在道路语义分割任务中仍面临着精度不足和边缘模糊等挑战。针对这些问题,提出了一种基于UNet模型的改进型车道线图像分割网络架... 详细信息

车道检测作为计算机视觉技术在交通领域的关键应用,具有深远的实用价值。尽管如此,现有的语义分割网络模型在道路语义分割任务中仍面临着精度不足和边缘模糊等挑战。针对这些问题,提出了一种基于UNet模型的改进型车道线图像分割网络架构。在UNet模型的跳跃连接中,引入双重注意力机制,优先突出了车道线的重要性,并有效降低了噪声的干扰。此外,采用了动态蛇形卷积来替代传统的卷积方法,增强了网络对车道线的识别能力。考虑到在曝光不足或光线较暗的背景下进行车道线检测的挑战,在图像预处理阶段引入了一种改进的自适应Gamma校正技术,以增强检测的全面性和准确性。同时,在编码器末端引入了空洞金字塔池化技术。实验结果表明,在满足实时性要求的前提下,该模型TuSimple数据集上达到了98.93%的准确率,相较于其他5种基于语义分割的车道线检测算法,展现出更优越的识别效果,结果验证了应用动态蛇形卷积与双注意力机制改进的有效性。

关键词：车道线检测语义分割注意力机制动态蛇形卷积 Gamma校正算法

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于滞后相位角的异丙醇溶液粘度测量方法研究

引用

林业机械与木工设备 2025年第2期53卷 52-56,63页

作者：张天祥朱子瑞赵雨菡张森赵辉东北林业大学机电工程学院黑龙江哈尔滨150040

传统粘度计大多为离线测量法,如落球法、毛细管法和旋转法等,需要将液体加入仪器内,不适合需要实时测量的工业应用场合。针对异丙醇溶液粘度的实时测量问题,提出了一种基于滞后相位角的异丙醇溶液粘度测量方法。应用无刷电机输出轴加装... 详细信息

传统粘度计大多为离线测量法,如落球法、毛细管法和旋转法等,需要将液体加入仪器内,不适合需要实时测量的工业应用场合。针对异丙醇溶液粘度的实时测量问题,提出了一种基于滞后相位角的异丙醇溶液粘度测量方法。应用无刷电机输出轴加装磁体带动容器中转动的转子,通过信号采集电路中的霍尔传感器,检测转子受到溶液阻力后与磁铁产生的相位角,从而实时计算出异丙醇溶液的粘度。通过搭建实验环境,采集实验数据,实现了对异丙醇溶液粘度的在线实时测量,可应用于3D打印件的后处理装置中,同时实现测量与搅拌功能。

关键词：粘度测量滞后相位角异丙醇溶液误差分析

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

融合DT-BO-GRU的中长期光伏功率滚动预测模型

引用

太阳能学报 2025年第05期 275-284页

作者：李超涂腾彭勋辉李振晁梓博刘淑玉东北林业大学计算机与控制工程学院

提出一种基于决策树提取的贝叶斯优化GRU中长期光伏发电功率滚动预测模型。首先借助决策树模型对光伏组件模型进行参数提取，重新组成特征数据集；其次引入贝叶斯优化算法构建新的GRU神经网络模型；最后对树模型提取的光伏参数进行光伏... 详细信息

提出一种基于决策树提取的贝叶斯优化GRU中长期光伏发电功率滚动预测模型。首先借助决策树模型对光伏组件模型进行参数提取，重新组成特征数据集；其次引入贝叶斯优化算法构建新的GRU神经网络模型；最后对树模型提取的光伏参数进行光伏功率预测。实验结果表明，所提出的混合模型在极端地区等特殊场景下具有高精度的预测效果，且实验仿真结果拟合曲线更接近真实值，模型整体评价指标误差较低。因此，该文提出的融合DT-BO-GRU模型具有更高预测精度，为在北方地区对光伏发电功率预测提供了可能。

关键词：光伏组件神经网络贝叶斯算法决策树模型参数提取功率预测

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于近红外光谱的林内枯叶跨林分间模型迁移的含水率检测方法

引用

森林工程 2025年第3期 439-450页

作者：张佳薇姜天杨春梅刘强韩哲刘泽盛李明宝东北林业大学计算机与控制工程学院

森林地表枯叶含水率是森林火灾发生的重要因素，其精准检测对森林火灾的预防尤为重要。近红外光谱技术可以根据光谱数据直接反演水分含量，从而实现枯叶含水率的快速检测，但不同可燃物光谱光照强度数据的特征波段不尽相同，需要对不同... 详细信息

森林地表枯叶含水率是森林火灾发生的重要因素，其精准检测对森林火灾的预防尤为重要。近红外光谱技术可以根据光谱数据直接反演水分含量，从而实现枯叶含水率的快速检测，但不同可燃物光谱光照强度数据的特征波段不尽相同，需要对不同树种的枯叶分别建立检测模型以匹配不同的光照强度与含水率反演关系，而对不同林分的光谱光照强度数据进行采集与标注也需要较高的时间成本，限制了光谱法的实际应用。为此，提出基于双向长短期记忆神经网络（Bi-LSTM）的森林地表枯叶含水率检测迁移学习方法，将训练好的模型参数迁移到新的模型中，避免重新训练模型，从而提高模型的学习效率、减小训练模型所需的数据量。结果表明，与经典反演方法长短期记忆网络（LSTM）相比，Bi-LSTM具有更好的检测性能，蒙古栎和落叶松的平均绝对误差（mean absolute error,MAE）分别减小了0.62%和0.87%，均方误差（mean square error,MSE）分别减小了0.28%和0.70%。且基于Bi-LSTM改进的迁移学习方法，大大降低了对标记近红外光谱数据的依赖。当目标域样本数为300个时，源域样本数为1 000个时，检测模型的MAE、MSE、决定系数（coefficient of determi nation,R2）分别为3.27%、1.10%、0.918。MAE和MSE比没有源域训练的检测模型分别缩小了2.36%和1.02%,R2提升了0.114。对比迁移前后说明迁移学习为降低光谱枯叶含水率建模时间成本、提高光谱检测实用性提供新的手段。

关键词：枯叶凋落物含水率迁移学习深度学习近红外光谱

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

大兴安岭北部多年冻土现状及变化特征

引用

冰川冻土 2025年第1期47卷 126-138页

作者：常晓丽肖苓海金会军李晓英何瑞霞余田霞湖南科技大学地球科学与空间信息工程学院湖南湘潭411201 东北林业大学土木工程学院黑龙江哈尔滨150040 中国科学院西北生态环境资源研究院冰冻圈科学与冻土工程全国重点实验室甘肃兰州730000

冻土作为冰冻圈重要的组成部分,其存在分布及水热状态受到多种因素的影响。除了纬度、海拔等,局地因素如植被类型、积雪、土壤水分等也在很大程度上影响冻土的变化。特别是位于欧亚大陆多年冻土南缘的兴安-贝加尔型多年冻土,其发育、保... 详细信息

冻土作为冰冻圈重要的组成部分,其存在分布及水热状态受到多种因素的影响。除了纬度、海拔等,局地因素如植被类型、积雪、土壤水分等也在很大程度上影响冻土的变化。特别是位于欧亚大陆多年冻土南缘的兴安-贝加尔型多年冻土,其发育、保存和分布等状态特征与局地因素密不可分。本文结合40多个钻孔资料和现有研究成果,分析得出目前大兴安岭多年冻土温度和厚度总体上受纬度影响,由南往北随年平均气温降低,冻土温度由0℃降到-2.83℃,但局地因素的影响可使地温最低达-3.6℃;厚度范围为29~130 m,其中地温低、厚度大的多年冻土主要发育在谷底的塔头灌丛湿地区域。满归、根河、伊图里河、新林等地的监测数据表明,自2009年开始,大部分钻孔温度显示该区活动层减薄,浅层多年冻土地温降低,融区最大冻结深度加深,而深层多年冻土却呈升温趋势,零地温变化率位置则各不相同,推测这种情况与全球变暖间隙以及植被、积雪和人类活动等局地因素有关。本研究对理解高纬度多年冻土区的地温变化过程以及这些变化的驱动因素具有重要的科学价值,也会对区域经济可持续发展及应对冻土退化带来的问题起到积极作用。

关键词：冻土退化冻土温度活动层减薄零地温变化率大兴安岭

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于改进DenseFusion的卫星6D位姿估计方法

引用

激光杂志 2025年第3期46卷 161-168页

作者：王金聪杨海峰宋文龙汤普然于志超东北林业大学计算机与控制工程学院哈尔滨150006

针对目前在空间环境中光照强烈变化和空间背景复杂多变,以及卫星表面纹理特征稀缺情况下无法准确估计卫星在相机坐标系中的位置和姿态的问题,提出一种结合部分卷积(Partial Convolution,PConv)和大核注意力(large kernel attention,LKA... 详细信息

针对目前在空间环境中光照强烈变化和空间背景复杂多变,以及卫星表面纹理特征稀缺情况下无法准确估计卫星在相机坐标系中的位置和姿态的问题,提出一种结合部分卷积(Partial Convolution,PConv)和大核注意力(large kernel attention,LKA)的卫星6D位姿估计方法。该方法以DenseFusion网络作为基础框架,首先改进了基于Blender的渲染数据集制作方法并制作了卫星位姿估计仿真数据集;其次,在特征提取网络的编码部分融入部分卷积模块降低对光照变化和背景噪声的敏感性;最后,为了获取不同尺度下纹理特征较弱卫星的特征图,设计一种金字塔场景解析网络LKA-PSPNet(Large Kernel Attention Pyramid Scene Parsing Network)实验结果表明,该算法在LineMod公共数据集和自制卫星仿真数据集上ADD-(S)指标分别达到97.6%和89.2%,与改进前相比,分别提升3.3个百分点和2.9个百分点,验证了改进算法的有效性。

关键词： 6D位姿估计航天器智能深度学习仿真数据集空间目标

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于数据增强的可解释旋转机械故障诊断

引用

电子测量技术 2025年第8期 105-115页

作者：张昊王海茹马继东东北林业大学机电工程学院

为解决机械故障诊断中稀疏标签、数据不足等问题，同时提升诊断性能与模型可解释性，本文提出了一种嵌入时频分析的时频卷积神经网络(TF-CNN)模型。该模型结合多种高效数据增强方法与嵌入时频分析的卷积神经网络，从振动信号中提取多尺... 详细信息

为解决机械故障诊断中稀疏标签、数据不足等问题，同时提升诊断性能与模型可解释性，本文提出了一种嵌入时频分析的时频卷积神经网络(TF-CNN)模型。该模型结合多种高效数据增强方法与嵌入时频分析的卷积神经网络，从振动信号中提取多尺度关键时频特征。时频卷积层利用时频变换的物理可解释性与卷积神经网络的自主特征提取能力，精准捕捉信号关键信息，并通过分类器实现故障诊断。在CWRU数据集上的实验结果表明，TF-CNN模型的诊断准确率高达99.8%,显著优于基线方法。此外，频率响应分析验证了模型对信号关键频段的关注能力，进一步增强了诊断过程的物理可解释性。本文提出的TF-CNN模型充分结合时频分析与深度学习优势，提供了一种高效、精准且可解释的解决方案，为工业故障诊断领域带来了新思路与实践指导。

关键词：故障诊断时频分析数据增强频率响应分析

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于YOLOv8的林区行人目标检测研究

引用

森林工程 2025年第1期41卷 138-150页

作者：李琳琳孙海龙东北林业大学计算机与控制工程学院哈尔滨150040

为解决目标检测算法在林区行人检测中容易出现漏检及检测精度不足的问题,提出一种基于改进YOLOv8的林区行人目标检测算法。采用C2f_DWRSeg模块替换C2f模块,扩展初始卷积通道数,使网络能更高效地进行多尺度特征提取;提出一种重构的检测头... 详细信息

为解决目标检测算法在林区行人检测中容易出现漏检及检测精度不足的问题,提出一种基于改进YOLOv8的林区行人目标检测算法。采用C2f_DWRSeg模块替换C2f模块,扩展初始卷积通道数,使网络能更高效地进行多尺度特征提取;提出一种重构的检测头,训练时增加卷积层的复杂性,推理时使用单分支结构,从而丰富网络的特征表示能力,并保持高效的推理速度;在特征融合前增加了卷积注意力机制模块CGA,减少计算量;使用Focaler-ShapeIoU损失函数代替CIoU损失函数,弥补边界框回归方法的不足,进一步提高检测能力。试验结果表明,与基准模型相比,改进后的算法mAP50提高了2%,mAP50-95提高了2.4%,模型的处理速度(FPS)提高了4.33%,证明改进后的算法能够更好地应用在林区行人检测的任务中。

关键词：林区管理行人检测 YOLOv8 注意力机制损失函数改进算法深度学习识别

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于改进的多表达式编程算法的木材染色配方预测

引用

科学技术与工程 2025年第7期25卷 2865-2873页

作者：管雪梅张威杨渠三东北林业大学计算机与控制工程学院哈尔滨150000

由于珍贵木材日益稀缺以及过度开发导致的严重环境问题,有必要通过对普通木材进行染色来模仿珍贵木材的外观。在本研究中采用计算机辅助染色技术,实现对普通木材的高精度染色,从而创造出外观类似珍贵木材的替代品,减少人们对它们的依赖... 详细信息

由于珍贵木材日益稀缺以及过度开发导致的严重环境问题,有必要通过对普通木材进行染色来模仿珍贵木材的外观。在本研究中采用计算机辅助染色技术,实现对普通木材的高精度染色,从而创造出外观类似珍贵木材的替代品,减少人们对它们的依赖。首先,基于基因表达编程(gene expression programming, GEP)的概念,提出了一种多表达式编程(multi-expression programming, MEP)算法来预测染料配比,考虑到多种染料之间的复杂相互作用,采用多基因表达,MEP算法能够处理这些复杂的多种染料之间的相互作用,从而得到更直观的函数表达式。为了提高MEP的函数挖掘准确性,自适应调整突变和重组算子的概率,并使用并行编程来增强函数挖掘效率。与基因表达编程的结果相比,MEP深入挖掘了函数关系,并在颜色预测中获得了0.113的相对偏差结果。

关键词：木材染色基因表达编程多表达式编程计算机颜色匹配遗传算法光谱反射率

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：

通借通还

建议与咨询 留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

请选择保存的检索档案： 新增检索档案 确定 取消

请选择收藏分类： 新增自定义分类 确定 取消

通借通还

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：