检索结果-内蒙古大学图书馆

交通运输系统工程与信息 2024年第1期24卷 66-80页

作者：裴玉龙傅博涵王子奇张杰东北林业大学土木与交通学院哈尔滨150040 宁德师范学院信息与机电工程学院福建宁德352100

为有效刻画城市快速路中自动驾驶环境下的车辆换道决策机理,考虑主车与周边车辆的位置属性、驾驶风格属性及车辆运动属性对主车换道行为的影响,建立基于综合竞争力的拟人换道决策模型。首先,以邻近前车间距、邻近前车速度差及驾驶风格这... 详细信息

为有效刻画城市快速路中自动驾驶环境下的车辆换道决策机理,考虑主车与周边车辆的位置属性、驾驶风格属性及车辆运动属性对主车换道行为的影响,建立基于综合竞争力的拟人换道决策模型。首先,以邻近前车间距、邻近前车速度差及驾驶风格这3种因素作为自动驾驶车辆的拟人化换道意愿属性,量化表征主车的换道意愿;然后,基于人类决策中的悲观主义准则,分析换道过程中周边车辆与主车可能产生的竞争行为,利用车头间距比和驾驶风格差异提出潜在竞争强度概念;其次,考虑环境稳定性对驾驶舒适性的影响,提出“速度伪距”“加速度伪距”概念,衡量换道后的环境稳定性;最后,结合引力理论建立以车辆横向速度为求解目标的综合竞争力换道决策模型。在模型标定中,筛选Ubiquitous Traffic Eyes开源数据集,得到非强制换道片段数据,利用蚁群算法标定模型参数。采用随机排列交叉验证方法进行验证,以正确率为模型精度和泛化能力的评价指标,并将其与传统模型进行对比。结果表明,将训练与验证比设置为72%∶28%、65%∶35%、57%∶43%和50%∶50%时,平均正确率区间为87.67%~90.34%,说明该模型具有较强的鲁棒性和可行性,相比于传统模型,本文模型具有更高的预测精度,可为自动驾驶环境下车辆的车道选择提供依据。

关键词：智能交通换道决策综合竞争力自动驾驶横向速度轨迹数据

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双发射端无线充电系统效率优化方法研究

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电源学报 2024年

作者：班明飞周滔李振杰刘一琦东北林业大学计算机与控制工程学院

充电效率是衡量无线充电系统（Wireless Charging System， WCS）性能优劣的重要指标。为了提升双发射线圈层叠式磁耦合无线充电系统的充电效率，本文提出了一种基于电流比例的双环控制方法，在实现恒压、恒流输出的同时可提高约4%的系... 详细信息

充电效率是衡量无线充电系统（Wireless Charging System， WCS）性能优劣的重要指标。为了提升双发射线圈层叠式磁耦合无线充电系统的充电效率，本文提出了一种基于电流比例的双环控制方法，在实现恒压、恒流输出的同时可提高约4%的系统效率。文章首先阐述了关于LCC-S补偿网络的双发射无线充电系统工作原理，建立了互感模型并推导了输出电压、电流关系；然后研究了互感变化和系统效率之间的耦合关系，提出基于最佳电流比的效率优化策略和外环控制实现恒流、恒压输出，内环控制电流分配实现效率优化的双闭环控制方法；最后，通过仿真和250 W实验平台验证了效率最优双闭环控制策略的可行性。

关键词：无线电能传输效率优化恒压、恒流充电电流控制

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木窗双端铣削加工中心关键机构的设计与研究

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森林工程 2024年第1期40卷 135-141页

作者：杨春梅孟繁伟丁禹程东北林业大学机电工程学院哈尔滨150040

针对被动式欧式木窗外框铣削加工效率低、加工精度低和人工劳动强度大等问题,设计一种被动式欧式木窗的双端铣削加工中心,用于被动式欧式木窗外框高效率、高精度铣削加工。通过对木窗铣削工艺的分析,采用计算机辅助设计方法对加工中心... 详细信息

针对被动式欧式木窗外框铣削加工效率低、加工精度低和人工劳动强度大等问题,设计一种被动式欧式木窗的双端铣削加工中心,用于被动式欧式木窗外框高效率、高精度铣削加工。通过对木窗铣削工艺的分析,采用计算机辅助设计方法对加工中心结构进行详细设计,利用Solidworks软件对加工中心进行三维建模,基于有限元分析软件对关键支撑零件的强度、刚度进行分析,使用虚拟试验方法验证加工中心的加工效率。研究结果表明,加工中心理论加工效率约为400扇/d,相较于人工加工效率350扇/d,效率提升了14.28%,关键支撑零件的最大应力远小于材料的许用应力,满足使用要求。

关键词：木窗双端铣削加工中心结构设计结构分析

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基于YOLOv8-DM检测梢斑螟虫蛀树木

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森林工程 2024年

作者：周宏威纪皓文吴羿轩东北林业大学计算机与控制工程学院

梢斑螟是一种严重危害针叶树种的害虫，严重影响针叶树的健康和生长。梢斑螟虫的幼虫主要以针叶树的叶片为食物，在叶片内建立巢穴，逐渐摧毁叶片组织，导致叶片变黄、褪绿，最终可能脱落。此外，幼虫也可能侵蚀树木的树皮，导致树皮剥... 详细信息

梢斑螟是一种严重危害针叶树种的害虫，严重影响针叶树的健康和生长。梢斑螟虫的幼虫主要以针叶树的叶片为食物，在叶片内建立巢穴，逐渐摧毁叶片组织，导致叶片变黄、褪绿，最终可能脱落。此外，幼虫也可能侵蚀树木的树皮，导致树皮剥落和树干暴露，使树木易受其他害虫、病菌和自然元素的侵害，增加树木的脆弱性，降低其生存能力。为辅助地面治疗被梢斑螟虫蛀树木，采用YOLOv8s目标检测算法，实现对梢斑螟虫蛀树木的检测与识别。通过采用C2f-GAM和动态检测头建立模型（YOLOv8-DM），来提高YOLOv8s对于梢斑螟虫蛀树木的检测能力。试验结果表明，YOLOv8-DM能够有效地识别梢斑螟虫蛀树木，其平均精准度达到84.8%。与其他目标检测算法相比，YOLOv8-DM有更高的平均精准度。并且在试验中光照不充分条件依旧有较高的识别准确度，充分展现该模型的识别精准高和先进的性能。

关键词：梢斑螟 YOLOv8s 识别检测准确率不同场景 C2f-GAM DyHead

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面向旋翼无人机的无线电能传输线圈自对准方法研究

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电源学报 2024年

作者：李振杰崔航袁得春周滔刘一琦东北林业大学计算机与控制工程学院

针对旋翼无人机无线充电系统中磁耦合装置存在横向偏移的问题，提出了一种通过移动发射线圈，并同时采集输出电压，根据采集到输出电压的大小调整发射线圈位置的线圈自对准方法。首先，通过建立互感模型，分析无线充电系统的电特性和磁... 详细信息

针对旋翼无人机无线充电系统中磁耦合装置存在横向偏移的问题，提出了一种通过移动发射线圈，并同时采集输出电压，根据采集到输出电压的大小调整发射线圈位置的线圈自对准方法。首先，通过建立互感模型，分析无线充电系统的电特性和磁特性，得出了输出电压与发射和接收线圈间的横向距离的关系式。其次，根据对准区域的大小，设计磁耦合机构的尺寸和将对准区域进行区域划分，并给出了具体的对准流程。最后，搭建实验平台，展开收发线圈自对准实验，从实验结果来看，该方法能够有效实现线圈自对准，对准精度达到1.5 cm以内，满足无人机高效无线充电的需求。

关键词：无线电能传输线圈对准无人机区域划分

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一种融合表征的农产品推荐算法

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哈尔滨理工大学学报 2024年第3期29卷 20-27页

作者：黄英来冀宇超刘镇波东北林业大学信息与计算机工程学院哈尔滨150040 东北林业大学材料科学与工程学院哈尔滨150040

针对农产品电商平台,产品季节性强、地域性强、用户行为多变,导致推荐效果不理想的问题,提出了一种融合表征的农产品推荐算法。首先,用长短期记忆网络和注意力网络相结合组成深度兴趣网络,以此来捕获物品的潜在特征;其次,构建用户-商品... 详细信息

针对农产品电商平台,产品季节性强、地域性强、用户行为多变,导致推荐效果不理想的问题,提出了一种融合表征的农产品推荐算法。首先,用长短期记忆网络和注意力网络相结合组成深度兴趣网络,以此来捕获物品的潜在特征;其次,构建用户-商品二部图;再次,利用图神经网络提取图数据的连接信息对每个节点的影响,并更新节点的嵌入式表示,以获取用户的潜在特征;最后,将两种潜在特征通过多层感知机得到待推荐农产品的购买概率,进一步提取和利用了用户行为序列中的用户深度兴趣,并将其融合深度兴趣网络进行推荐。实验结果表明:融合表征的农产品推荐算法相较于原有模型AUC指标提高9%以上,准确率和召回率提高约6%以上;相较于不考虑节点嵌入式表示的情况,AUC和准确率、召回率也均有提高。

关键词：图神经网络深度兴趣网络推荐系统农产品用户行为二部图

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基于概率球面判别分析的说话人识别信道补偿算法

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计算机应用 2024年第2期44卷 556-562页

作者：景维鹏肖庆欣罗辉东北林业大学信息与计算机工程学院哈尔滨150006

在说话人识别任务中,概率线性判别分析(PLDA)模型是目前常用的分类后端,但由于高斯PLDA模型分布假设不能准确拟合真实说话人特征分布,导致基于高斯分布假设长度归一化的信道补偿方法会破坏说话人特征类内分布的独立性,使得高斯PLDA不能... 详细信息

在说话人识别任务中,概率线性判别分析(PLDA)模型是目前常用的分类后端,但由于高斯PLDA模型分布假设不能准确拟合真实说话人特征分布,导致基于高斯分布假设长度归一化的信道补偿方法会破坏说话人特征类内分布的独立性,使得高斯PLDA不能充分利用上游任务提取特征所包含的说话人信息,从而影响识别结果。针对这一问题,提出基于概率球面判别分析的信道补偿算法(CC-PSDA),通过引入冯·米塞斯-费希尔(VMF)分布假设的概率球面判别分析模型(PSDA)和特征变换方法代替高斯分布假设的概率线性判别分析方法,以避免信道补偿对说话人特征类内分布独立性的影响。首先,为了使说话人特征符合VMF分布先验假设拟合后端分类模型,在特征级利用非线性转换对说话人特征进行分布变换。之后,利用基于VMF分布假设的PLDA模型不会破坏说话人特征的类内分布结构的特点,将变换后的说话人特征定义到特定维度的超球面,最大化特征类间距离。所提算法通过期望最大化(EM)算法进行求解,最终完成分类任务。实验结果表明,改进算法在三个测试集上的识别等错误率相较于对比模型PSDA、高斯PLDA均最低。由此可见,所提模型可以有效区分说话人特征,提高识别性能。

关键词：说话人识别 i-vector 概率球面判别分析信道补偿冯·米塞斯-费希尔分布长度归一化

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一种融合多尺度技术和并行网络的DR检测方法

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哈尔滨理工大学学报 2024年第1期29卷 87-95页

作者：陈宇徐仕豹东北林业大学信息与计算机工程学院哈尔滨150040

针对糖尿病视网膜病变(DR)检测模型在下采样过程中关键信息丢失和模型鲁棒性差的问题,构建一个PM-Net模型(Parallel Multi-scale Network)。在下采样过程中,利用信息增强的方式设计了多尺度最大池化和多尺度卷积模块并对ResNet-50改进... 详细信息

针对糖尿病视网膜病变(DR)检测模型在下采样过程中关键信息丢失和模型鲁棒性差的问题,构建一个PM-Net模型(Parallel Multi-scale Network)。在下采样过程中,利用信息增强的方式设计了多尺度最大池化和多尺度卷积模块并对ResNet-50改进。进一步,为了提高模型的鲁棒性,使用双分支的架构对模型进行扩展。提出的多尺度模块使得模型在下采样的过程中获得了更加丰富的视网膜眼底图像特征,从而提高了DR检测的性能,同时提出的双分支模型在DR检测过程中用局部信息辅助全局信息保证了模型的鲁棒性。模型在EyePACS、DDR和私有数据集进行了实验验证。实验结果表明:与主流的模型相比,本模型在EyePACS数据集上的准确率和二次加权Kappa分数分别提高了2.58%和1.31%。

关键词：糖尿病视网膜病变多尺度并行网络最大池化 ResNet-50

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融合多特征与半监督学习的命名实体识别研究

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现代电子技术 2024年

作者：郭云飞温雪岩焦燕赵玉茗东北林业大学计算机与控制工程学院

在医学和社交领域，命名实体识别（NER）对信息抽取和自然语言处理至关重要，但传统方法依赖大量手工标注数据，耗时且难以广泛适用，因此提出Semi-FFMA模型。该模型设计前馈-注意力机制有效融合Fasttext、HMM和BERT-WWM的语义特征，结... 详细信息

在医学和社交领域，命名实体识别（NER）对信息抽取和自然语言处理至关重要，但传统方法依赖大量手工标注数据，耗时且难以广泛适用，因此提出Semi-FFMA模型。该模型设计前馈-注意力机制有效融合Fasttext、HMM和BERT-WWM的语义特征，结合BiLSTM和多头注意力，提高NER准确性。同时，该模型引入半监督学习和伪标签技术，充分利用未标注数据，降低标注成本。通过在CCKS2017和Weibo数据集上的实验证明，Semi-FFMA模型成功解决了传统命名实体识别中手工标注繁琐且费时的问题，在CCKS2017上取得了92.34%的F1值，在Weibo上达到了71.57%的F1值，展现了卓越的性能。

关键词：自然语言处理命名实体识别多特征融合半监督学习多头注意力机制 BiLSTM-CRF

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精米品种多特征模型融合分类与外观品质多参数检测应用研究

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光谱学与光谱分析 2023年第9期43卷 2837-2842页

作者：杨森张新奡邢键戴景民东北林业大学计算机与控制工程学院黑龙江哈尔滨150040 哈尔滨工业大学仪器科学与工程学院黑龙江哈尔滨150001

大米是我国最重要的谷类作物。如何准确的实现地理标志性大米的品种鉴别和外观品质评价,不仅关乎消费者切身利益,而且关乎零售商和生产商信誉,是一项广泛关注的问题。首先,为实现集成化的精米品种识别和外观品质检测应用,建立一种精米... 详细信息

大米是我国最重要的谷类作物。如何准确的实现地理标志性大米的品种鉴别和外观品质评价,不仅关乎消费者切身利益,而且关乎零售商和生产商信誉,是一项广泛关注的问题。首先,为实现集成化的精米品种识别和外观品质检测应用,建立一种精米品种分类与外观品质多参数检测系统。该系统采用近红外光谱仪搭配漫反射附件采集米粉光谱信息,可以实现基于近红外光谱法的精米品种分类;采用互补金属氧化物半导体(CMOS)显微相机配合机电控制系统采集米粒图像,基于图像法实现精米外观品质多参数检测,检测对象包括裂纹、长宽、垩白、碎粒和黄粒。以上述系统为基础,为提高精米品种分类精度,提出一种基于光谱-图像特征模型融合的精米品种分类方法。以近红外光谱特征与多图像特征作为输入参数,以精米品种编号作为输出参数,基于偏最小二乘方法(PLS)建立品种分类融合模型。在不同融合方案的建模过程中,每种融合方案都采用变量投影重要性分析方法(VIP)实现融合模型输入参数的最优筛选,然后通过不同融合方案分类精度对比确定最优融合模型。最后,开展精米外观品质多参数检测和不同精米品种分类方法性能对比实验。结果表明,建立的精米品种分类与外观品质多参数检测系统可以实现包括裂纹米率、粒型、垩白米率、碎米率和黄粒米率的精米外观品质多参数检测,检测精度范围为89.2%~97.0%;提出的基于光谱-图像特征模型融合的精米品种分类方法相比于传统方法可以提高精米品种分类精度,相比于传统方法中效果较好的近红外光谱法,面向五常、响水、银水、越光四种大米的分类精度可提高2.5%~7.5%。

关键词：精米外观品质检测品种分类特征融合

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