检索结果-内蒙古大学图书馆

林产工业 2025年第5期62卷 1-5页

作者：陈光伟张崇健曲发义张峻逍东北林业大学机电工程学院东北林业大学研究生院

为解决纤维板生产中板坯成型密度不均匀问题，针对纤维成型工段中的机床设备，结合移动式面密度在线监测系统（BWQ）和伺服电缸与工控计算机（ICS），设计了三段式扫平辊位移控制装置，阐述了扫平辊位移控制装置的机械结构和控制系统构... 详细信息

为解决纤维板生产中板坯成型密度不均匀问题，针对纤维成型工段中的机床设备，结合移动式面密度在线监测系统（BWQ）和伺服电缸与工控计算机（ICS），设计了三段式扫平辊位移控制装置，阐述了扫平辊位移控制装置的机械结构和控制系统构成，及其对板坯高度进行定量扫平的工作原理。随后，运用机械控制系统的设计方法，结合系统中各元件的传递函数与选型参数，建立了该系统闭环反馈控制数学模型。在此基础上，利用该模型，对扫平辊位移控制系统稳定性进行了判别和校正，导出了系统响应快速性与准确性指标。结果表明：所设计的扫平辊位移控制系统的工作性能可满足生产需求，其设计方法能够为改进或提高纤维成型机的技术水平及工作性能提供借鉴。

关键词：扫平辊位移控制系统设计性能分析纤维成型机

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木勺分拣机械手轨迹规划与刚柔耦合仿真分析

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林产工业 2025年第4期62卷 73-78页

作者：赵辉朱子瑞张天祥赵雨菡李明东北林业大学机电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

为分析木勺分拣并联机械手在高速拾取时的运动精度,对并联机械手进行动态建模并模拟其耦合特性。轨迹规划直接影响到并联机械手的动态特性,对比分析传统的修正梯形加减速运动规律与改进粒子群优化的混合多项式轨迹规划对机械手关节变化... 详细信息

为分析木勺分拣并联机械手在高速拾取时的运动精度,对并联机械手进行动态建模并模拟其耦合特性。轨迹规划直接影响到并联机械手的动态特性,对比分析传统的修正梯形加减速运动规律与改进粒子群优化的混合多项式轨迹规划对机械手关节变化规律的影响,以提高抓取与放置过程中的平稳性,减少冲击。使用有限元软件对从动杆柔性化导入动力学仿真软件中进行联合仿真,同时分析两种轨迹规划对机械手末端误差和运动过程中柔性杆的变形。结果表明:粒子群优化轨迹规划可提高机械手在高速分拣过程中的运动精度。

关键词：并联机械手轨迹规划粒子群优化刚柔耦合偏移误差

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基于遗传算法的被动式木窗材下料优化

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森林工程 2025年第3期 595-602页

作者：任长清武子棋闫杰丁星尘杨春梅东北林业大学机电工程学院东北林业大学林业与木工机械工程中心

在定制化被动式木窗加工过程中，减少边框材下料过程中的原料浪费是降低成本的关键。为此，将该问题建模为一维下料问题，针对传统遗传算法中个体编码方式在迭代过程中容易导致切割模式被破坏和探索效率低下的问题，提出一种新的个体编... 详细信息

在定制化被动式木窗加工过程中，减少边框材下料过程中的原料浪费是降低成本的关键。为此，将该问题建模为一维下料问题，针对传统遗传算法中个体编码方式在迭代过程中容易导致切割模式被破坏和探索效率低下的问题，提出一种新的个体编码方式，以保护进化过程中切割模式的完整性。同时，设计启发式策略和修正策略，用于个体修正和种群进化。仿真试验表明，在不同算例下，除末根外的原料平均利用率均可达到99%，且末根余料长度相较其他算法也有所提高。在2组企业的实际生产数据中，与企业现有软件相比，该算法不仅达到了理论下界，还在除末根外的平均利用率上分别达到99.49%和99.66%，优于企业软件的计算结果。该算法有助于降低成本，能为工程实践提供可靠的解决方案。

关键词：一维下料问题遗传算法启发式算法种群编码可用剩余物

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基于高光谱图谱融合的蓝莓可溶性固形物含量检测

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森林工程 2025年第3期 603-613页

作者：孙枭雄刘大洋朱良宽东北林业大学计算机与控制工程学院内蒙古民族大学计算机科学与技术学院东北林业大学机电工程学院

可溶性固形物含量（soluble solids content,SSC）是衡量水果内部质量的重要指标，为此，提出一种基于高光谱图谱融合的无损检测方法，用于预测蓝莓的SSC。采用3种典型的波长降维算法，包括蒙特卡罗无信息变量消除（monte carlo uninfor... 详细信息

可溶性固形物含量（soluble solids content,SSC）是衡量水果内部质量的重要指标，为此，提出一种基于高光谱图谱融合的无损检测方法，用于预测蓝莓的SSC。采用3种典型的波长降维算法，包括蒙特卡罗无信息变量消除（monte carlo uninformative variable elimination,MC-UVE）、竞争性自适应重加权采样（competitive adaptive reweighted sampling,CARS）和连续投影算法（successive projections algorithm,SPA），用于筛选有效波长。此外，提出一种结合局部二值模式（local binary patterns,LBP）和灰度共生矩阵（gray level co-occurrence matrix,GLCM）提取图像特征的策略。基于光谱特征、图像特征和融合特征，分别建立偏最小二乘（partial least squares,PLS）、反向传播神经网络（back propagation neural network,BPNN）和支持向量机（support vector machine,SVM）模型进行SSC预测。研究结果表明，利用CARS算法提取的光谱特征融合LBP+GLCM算法提取的图像特征建立的BPNN模型，具有最佳的预测精度。该模型的决定系数（R2）为0.926 1，均方根误差（root mean square error of prediction,RMSEP）为0.364 1。该研究表明高光谱图谱融合技术在无损预测蓝莓SSC中具有较大应用潜力。

关键词：可溶性固形物含量无损检测信息融合特征提取机器学习

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基于Transformer交叉集成特征的实体关系抽取

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东北师大学报(自然科学版) 2025年第1期57卷 74-81页

作者：陈金玉王名扬刘旭东北林业大学计算机与控制工程学院黑龙江哈尔滨150036

提出基于Transformer交叉集成特征的实体关系抽取模型ERonTCI,通过对不同层次特征信息的交叉集成来提升实体关系抽取的精度.ERonTCI模型将BERT预训练模型作为嵌入层,将BiGRU网络和MSCNN网络作为主干结构,分别提取文本中的全局特征和局... 详细信息

提出基于Transformer交叉集成特征的实体关系抽取模型ERonTCI,通过对不同层次特征信息的交叉集成来提升实体关系抽取的精度.ERonTCI模型将BERT预训练模型作为嵌入层,将BiGRU网络和MSCNN网络作为主干结构,分别提取文本中的全局特征和局部特征;使用Transformer实现对全局和局部特征的集成,以避免信息损失,提升模型对文本特征信息的保留度;将集成后的特征信息输入线性层完成实体关系的抽取工作.在公开数据集上进行实验,结果表明,ERonTCI模型取得了比基线模型更好的实体关系抽取效果.

关键词：实体关系抽取 Transformer BiGRU MSCNN

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基于改进ResNet101的黄瓜害虫识别方法研究

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江苏农业科学 2025年第5期53卷 203-212页

作者：黄英来王奇何少聪林振群牛达伟东北林业大学计算机与控制工程学院黑龙江哈尔滨150040

为提高黄瓜害虫的识别准确率,解决害虫吸食黄瓜汁液影响黄瓜产量的问题,提出一种基于ResNet101改进的黄瓜害虫识别模型QJSEC-ResNet101。该模型所采取的改进策略为(1)采用学习率余弦退火策略,使模型在训练过程中能够动态调整学习率;(2)... 详细信息

为提高黄瓜害虫的识别准确率,解决害虫吸食黄瓜汁液影响黄瓜产量的问题,提出一种基于ResNet101改进的黄瓜害虫识别模型QJSEC-ResNet101。该模型所采取的改进策略为(1)采用学习率余弦退火策略,使模型在训练过程中能够动态调整学习率;(2)利用迁移学习技术,将预训练模型的权重参数迁移到ResNet101中,从而进一步提升模型的性能;(3)为降低模型的计算复杂度并提升其轻量化程度,将原始的7×7大卷积替换为3个3×3小卷积;(3)将激活函数ReLU修改为SeLU改变神经元不学习的问题;(4)加入ECA注意力机制和CBAM注意力机制提升模型的识别效果。为增强数据的多样性,采用24种数据扩充方式对黄瓜害虫初始图像数据集进行扩充,这不仅丰富了数据集,也能使模型更好地进行特征识别和特征提取。最后,在模型的不同位置加入了ECA和CBAM等2种注意力机制,同时剪去layer中的Bottleneck模块,通过设计19种添加方案进行对比试验,选取了最优的添加方式。将改进后的模型通过pyqt界面实现,可以让使用者操作起来更加的得心应手,更加便捷。试验结果表明,QJSEC-ResNet101模型在复杂背景下对黄瓜害虫识别的准确率达到了99.39%,相较于传统模型提高了1.80百分点。同时,该模型的训练时间也大幅缩短,近乎减少了一半。因此,QJSEC-ResNet101模型为农业领域的黄瓜害虫识别提供了高效且准确的方法,具有重要的应用价值。

关键词：黄瓜害虫识别残差网络余弦退火迁移学习注意力机制

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西安市高陵区土壤重金属污染现状分析

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安徽农业科学 2025年第4期53卷 47-52页

作者：殷宗敏殷宗奇何文熹中国地质调查局武汉地质调查中心湖北武汉430205 东北林业大学计算机与控制工程学院黑龙江哈尔滨150040

通过分析高陵区土壤中汞(Hg)、砷(As)、镉(Cd)、铬(Cr)、铅(Pb)含量,采用单因子污染指数法进行污染等级划分,并进行不同元素间相关分析。结果表明:高陵区Hg、As、Cd、Pb含量正态分布呈现左偏,Cr含量呈现右偏。各元素含量排序为Cr>Pb&... 详细信息

通过分析高陵区土壤中汞(Hg)、砷(As)、镉(Cd)、铬(Cr)、铅(Pb)含量,采用单因子污染指数法进行污染等级划分,并进行不同元素间相关分析。结果表明:高陵区Hg、As、Cd、Pb含量正态分布呈现左偏,Cr含量呈现右偏。各元素含量排序为Cr>Pb>As>Cd>Hg。Hg元素存在分布中心,含量由中心向周边递减;As和Cr元素不存在分布中心。Hg分布存在安全和轻污染级,As分布存在安全和轻污染级,Cd分布存在安全、轻污染和中污染级,Cr分布存在安全和轻污染级,Pb分布存在安全、轻污染和中污染级,其中Hg、Cd、Pb的分布特征较相似,在药惠乡部分区域均存在较重污染。Hg与As存在中度负相关,与Cd、Cr存在中度正相关,与Pb存在弱正相关性;As与Cd、Cr均存在弱负相关性;Cd与Cr存在弱正相关,与Pb均存在强正相关性;Cr与Pb存在中度正相关。综上,高陵区土壤存在重金属污染,应加强治理。

关键词：土壤重金属单因子污染指数法安全分级空间分析相关性高陵区

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轻量级多尺度大核卷积的图像超分辨率重建网络

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北京邮电大学学报 2025年第2期 73-79页

作者：张锡英王世宇李金凤边继龙东北林业大学计算机与控制工程学院牡丹江师范学院计算机与信息技术学院

基于深度学习的技术显著提高了图像超分辨率网络的性能，其中轻量级卷积神经网络(CNNs)具有参数量较小、模型复杂度低等特点，但性能受到极大限制，这影响了超分辨率方法的实际应用。为解决此类问题，提出了一种轻量级多尺度大核卷积的... 详细信息

基于深度学习的技术显著提高了图像超分辨率网络的性能，其中轻量级卷积神经网络(CNNs)具有参数量较小、模型复杂度低等特点，但性能受到极大限制，这影响了超分辨率方法的实际应用。为解决此类问题，提出了一种轻量级多尺度大核卷积的超分辨率重建网络，该方法充分利用门控机制和大核卷积，提出了一种多阶门控聚合块，使用串联的门控单元以获得全局信息和局部信息；提出了一种多阶大核注意力块，通过大核卷积获得更大感受野，并提取不同尺度的图像特征；提出了一种聚焦门控聚合块，使用跳跃连接加强模型重建图像的能力。为验证本模型的效果，在模型参数量、响应速度等评价指标，以及主观视觉效果上进行了实验，并对模型各模块进行了消融分析实验。实验表明，与轻量级网络模型相比，所提出的方法在参数量、响应速度相近甚至减少的同时，在4个基准数据集上取得的峰值信噪比和结构相似度均有明显提升，更好地平衡了模型复杂度和性能，并且取得了更有效的主观视觉效果，达到更优秀的图像重建能力。

关键词：超分辨率重建卷积神经网络注意力机制多尺度特征

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基于MBE-YOLO的轻量化井下行人检测模型

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矿业研究与开发 2025年第5期 192-199页

作者：张娜彭文韬赵强汝洪芳吴信元黑龙江科技大学电气与控制工程学院东北林业大学机电工程学院

针对目前地下矿山行人检测算法计算量大、检测速度慢的问题，在YOLOv8n的基础上提出了一种MBE-YOLO的轻量化井下行人检测模型。首先，在加权双向特征金字塔网络基础上设计出一种更加轻量的颈部结构，能够简单高效地融合多尺度信息；其... 详细信息

针对目前地下矿山行人检测算法计算量大、检测速度慢的问题，在YOLOv8n的基础上提出了一种MBE-YOLO的轻量化井下行人检测模型。首先，在加权双向特征金字塔网络基础上设计出一种更加轻量的颈部结构，能够简单高效地融合多尺度信息；其次，采用共享卷积的方式对原有网络的检测头进行重设计，并引入幻影卷积获取丰富有效的特征表示，解决了原始检测头参数量巨大的问题；最后，考虑到轻量化模型对精度的影响，添加了较为轻量的混合局部通道注意力机制，通过在全局和局部层面上自适应调节不同区域的重要性，进而提高精度。试验结果表明，相比于基准模型YOLOv8n, MBE-YOLO模型的mAP@0.5:0.95提升了0.2个百分点，计算量下降了44%,FPS上升了4.3帧/s,参数量下降了46%,模型大小减少了43%;与5种主流模型相比，该模型的检测精度和轻量化程度都具有较大的优势，更适合于实时检测场景。

关键词：地下矿山行人检测 MBE-YOLO 轻量化

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传统模式与大语言模型下推荐系统的比较研究

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软件导刊 2025年第2期24卷 204-210页

作者：黄文李振江中国科学院文献情报中心中国科学院大学经济与管理学院信息资源管理系北京100190 东北林业大学计算机与控制工程学院黑龙江哈尔滨150040

面对信息爆炸与复杂用户的需求,推荐系统的优化至关重要,大语言模型提供了新机遇。为此,通过比较传统模式与大语言模型的推荐系统,明确各自优势与局限性,为未来研发策略提供有力的参考。首先,梳理了传统推荐系统的发展脉络,包括基于协... 详细信息

面对信息爆炸与复杂用户的需求,推荐系统的优化至关重要,大语言模型提供了新机遇。为此,通过比较传统模式与大语言模型的推荐系统,明确各自优势与局限性,为未来研发策略提供有力的参考。首先,梳理了传统推荐系统的发展脉络,包括基于协同过滤、基于内容和基于知识图谱的方法。其次,重点探讨了以BERT与GPT模型为代表的大语言模型在推荐系统中的实际应用,尤其是在不同调整方式下的性能表现。实验表明,两种模式的推荐系统在性能、用户体验、系统复杂性及资源消耗等方面存在明显差异,传统模式推荐方法更适用于规则性较强、数据相对稀疏且稳定的场景,大语言模型推荐方法更适合需要理解复杂语义、提供创新性解决方案和动态内容生成的场景。

关键词：推荐系统传统模型大语言模型对比分析

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