检索结果-内蒙古大学图书馆

农业工程学报 2024年第18期40卷 321-328页

作者：赵庆典马芸芸杨冕清汪国政陈百超刘大洋东北林业大学计算机与控制工程学院哈尔滨150040

针对国内愈来愈严重的橄榄油掺假问题,该研究研发了一种基于光学特性检测技术的特级初榨橄榄油掺假度无损检测仪。以8个产地的玉米油、花生油、菜籽油和大豆油为掺假油制备了339份掺假质量分数分别为0、1%、3%、6%、10%、15%、20%、25%... 详细信息

针对国内愈来愈严重的橄榄油掺假问题,该研究研发了一种基于光学特性检测技术的特级初榨橄榄油掺假度无损检测仪。以8个产地的玉米油、花生油、菜籽油和大豆油为掺假油制备了339份掺假质量分数分别为0、1%、3%、6%、10%、15%、20%、25%、30%、35%、40%、45%、50%、55%和60%的掺假特级初榨橄榄油样本,采用连续投影算法分析了橄榄油掺假检测特征波长的分布情况,最终选取包含18个波段的多通道光谱传感器,根据特级初榨橄榄油的物理特性,设计了一种便携、低成本的橄榄油掺假检测仪器。利用研发装置采集的掺假油光谱数据分别建立了反向传播(back propagation,BP)神经网络、支持向量回归(support vector regression,SVR)和基于偏最小二乘回归(partial least squares regression,PLSR)的橄榄油掺假率定量分析模型。结果表明,建立的SVR模型结果最优,其校正集和验证集决定系数分别为0.989和0.965,均方根误差分别为0.020和0.037。为进一步评估检测装置的稳定性和准确性,使用平均变异系数分析了特级初榨橄榄油掺假样本的测定结果,并通过预测结果与实际掺假浓度值进行残差分析,结果表明所研制的橄榄油掺假度分析装置对橄榄油掺假分析检测的稳定性与精度均满足现场实时检测需求。

关键词：无损检测传感器橄榄油掺假率

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基于误差补偿及IDBO-BiLSTM的风电功率短期预测

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科学技术与工程 2025年第6期25卷 2397-2405页

作者：魏振宇姜雪松杨立发东北林业大学机电工程学院哈尔滨150040 中国船舶集团有限公司第七〇三研究所哈尔滨150783

针对风电出力稳定性差、随机性强而导致的模型精度差的问题。提出了一种基于二次分解误差补偿的风电功率短期预测模型。首先建立双向长短期记忆(bidirectional long short-term memory,BiLSTM)预测模型对风电功率进行预测并输出预测误... 详细信息

针对风电出力稳定性差、随机性强而导致的模型精度差的问题。提出了一种基于二次分解误差补偿的风电功率短期预测模型。首先建立双向长短期记忆(bidirectional long short-term memory,BiLSTM)预测模型对风电功率进行预测并输出预测误差。其次,采用了一种利用混沌映射初始化种群、引入黄金正弦策略更新滚球蜣螂位置,并添加动态自适应性权重系数来更新偷窃蜣螂的位置的改进蜣螂优化算法(improved dung beetle optimizer,IDBO)对预测模型参数寻优,防止网络陷入局部最优解,自适应搜寻最优参数组合。然后,采用分解-重构-分解的策略,利用自适应噪声的完全集合经验模态分解(complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise,CEEMDAN)进行首次分解,并且引入样本熵(sample entropy,SE)与K均值(K-means)将序列按频率进行重构并通过变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)将高频误差序列分解成不同频段的误差序列,提高后续模型的预测效率及预测精度。最后,将各分量输入误差补偿模型进行预测并引入Attention机制学习不同时间步的特征关系,并给与不同权重值,加强对关键信息的注意力。通过新疆达坂城风电场实测数据验证了所提模型预测精度高,具有显著优势。

关键词：风电功率短期预测双向长短期记忆网络改进蜣螂优化算法完全集合经验模态分解变分模态分解

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适用于矩形图像的新二维映射图像加密算法

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光学精密工程 2008年第8期16卷 1483-1489页

作者：任洪娥尚振伟张健东北林业大学信息与计算机工程学院黑龙江哈尔滨150040

针对目前的图像加密方法大多只局限于对方形图像进行加密的特点，提出了一种同时适用于方形图像和矩形图像的加密算法。将基于图像分割的新二维映射用于图像位置置乱，将含有混沌映射的扩散函数用于图像灰度置乱，从而得到一种位置置乱... 详细信息

针对目前的图像加密方法大多只局限于对方形图像进行加密的特点，提出了一种同时适用于方形图像和矩形图像的加密算法。将基于图像分割的新二维映射用于图像位置置乱，将含有混沌映射的扩散函数用于图像灰度置乱，从而得到一种位置置乱和灰度置乱相结合的图像加密算法。实验仿真结果表明，该算法能够很好地实现对任意大小的方形和矩形图像进行加密，且具有密钥空间大（10^15～10^30），密钥敏感性强以及能够抵御统计和已知明文攻击等优点，基本满足图像加密的有效性和安全性要求。

关键词：图像加密矩形图像置乱扩散混沌映射

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基于模糊层次分析法的落叶松人工林生境评价系统

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北京林业大学学报 2014年第4期36卷 75-81页

作者：李丹戴巍闫志刚王霓虹东北林业大学信息与计算机工程学院

以黑龙江省佳木斯市孟家岗林场为研究区域,以落叶松人工林为研究对象,采用模糊层次分析法(FAHP)确立生境评价模型指标层次结构,计算与分析人工林生境评价模型各层次指标权值。1)准则层确定立地条件因子评价指标和生境管理因子评价指标,... 详细信息

以黑龙江省佳木斯市孟家岗林场为研究区域,以落叶松人工林为研究对象,采用模糊层次分析法(FAHP)确立生境评价模型指标层次结构,计算与分析人工林生境评价模型各层次指标权值。1)准则层确定立地条件因子评价指标和生境管理因子评价指标,相应权值分别为70%和30%。2)生境评价模型二级评价指标权值:坡度(I1)为0.190 1;坡向(I2)为0.1633;坡位(I3)为0.1701;土壤类型(I4)为0.1633;土层厚度(I5)为0.1801;郁闭度(I6)为0.133 3;基础设施(I7)为0.3997;法规建设(I8)为0.3169;科研水平(I9)为0.2833。构建了人工林生境评价模型,在此基础上研究建立了人工林生境评价系统。

关键词：生境评价模糊层次分析法 ArcGIS Server

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结合JADE和CoDE差分算子的人工蜂群算法

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计算机科学与探索 2019年第12期13卷 2103-2116页

作者：耿璐李艳娟东北林业大学信息与计算机工程学院

人工蜂群算法(ABC)具有良好的全局探索能力,但局部利用能力较弱。与此相反,差分进化(DE)具有良好的局部利用能力,但全局探索能力较弱。鉴于此,提出了ABC和DE结合算法 AMDABC。AMDABC 遵循人工蜂群算法的框架,包括雇佣蜂阶段、跟随蜂阶... 详细信息

人工蜂群算法(ABC)具有良好的全局探索能力,但局部利用能力较弱。与此相反,差分进化(DE)具有良好的局部利用能力,但全局探索能力较弱。鉴于此,提出了ABC和DE结合算法 AMDABC。AMDABC 遵循人工蜂群算法的框架,包括雇佣蜂阶段、跟随蜂阶段和侦查蜂阶段。在雇用蜂阶段引入了两个DE算子 (JADE算子、CoDE算子),同时给出两个控制参数,根据控制参数的值自适应地交替执行CoDE算子、JADE算子或ABC搜索方程,以达到全局探索能力和局部利用能力的平衡。在跟随蜂阶段,同样结合JADE差分算子产生候选解,以更好地解决ABC算法局部利用能力弱的问题。在19个标准函数上的实验结果表明,AMDABC 算法性能优于典型ABC算法、典型DE算法、典型ABC和DE结合算法。

关键词：人工蜂群算法(ABC) 差分进化全局优化混合框架

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基于阻力的齿轮型木纤维尾气微粒捕集器滤芯设计及试验

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农业工程学报 2015年第5期31卷 65-70页

作者：郭秀荣梁中钰杜丹丰亓占丰李明宝刘跃雄东北林业大学机电学院哈尔滨150040 东北林业大学交通学院哈尔滨150040 东北林业大学土木工程学院哈尔滨150040

研制了一种内部中空、外部为齿轮状的木纤维滤芯,建立基于阻力的柴油车尾气微粒捕集器(diesel particulate filter,DPF)滤芯的压力损失和结构参数模型,通过数值计算分析得到新型齿轮状木纤维滤芯的较优尺寸方案;并通过台架试验对不同结... 详细信息

研制了一种内部中空、外部为齿轮状的木纤维滤芯,建立基于阻力的柴油车尾气微粒捕集器(diesel particulate filter,DPF)滤芯的压力损失和结构参数模型,通过数值计算分析得到新型齿轮状木纤维滤芯的较优尺寸方案;并通过台架试验对不同结构参数滤芯的阻力变化进行对比分析,验证了该新型齿轮状木纤维滤芯的可靠性和科学性。分析结果表明,当DPF过滤室尺寸为直径140mm、高150mm时,新型齿轮状木纤维滤芯存在较优结构参数,即齿厚为23.27mm,齿高为30mm,齿边夹角为5°,滤芯厚度为7mm,齿数为8。该文所研制的齿轮型木纤维滤芯对油品质量要求低,过滤阻力小,过滤效率高,价格便宜,且废弃后易于回收再利用。结合温控装置使用,可有效过滤柴油车尾气中的PM,对柴油车尾气净化及环境保护具有十分重要的意义。

关键词：过滤器纤维压力齿轮状木纤维滤芯过滤阻力结构参数设计 DPF 试验研究

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双树复小波特征融合的板材压缩感知协同检测与分选

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电机与控制学报 2015年第8期19卷 81-87页

作者：李超张怡卓于慧伶曹军东北林业大学机电工程学院黑龙江哈尔滨150040 东北林业大学机械工程博士后流动站黑龙江哈尔滨150040 东北林业大学机电工程学院黑龙江哈尔滨150040 东北林业大学信息与计算机工程学院黑龙江哈尔滨150040

提出一种对板材表面缺陷和纹理进行协同快速准确检测的算法。根据双树复小波所特有的方向性和时移不变性,研究了板材表面图像的双树复小波特征提取及融合算法,对板材表面图像进行3级双树复小波分解得到40个特征向量,并通过遗传算法优选... 详细信息

提出一种对板材表面缺陷和纹理进行协同快速准确检测的算法。根据双树复小波所特有的方向性和时移不变性,研究了板材表面图像的双树复小波特征提取及融合算法,对板材表面图像进行3级双树复小波分解得到40个特征向量,并通过遗传算法优选出23个关键特征,优选后的特征能够较为完整地表达板材图像的复杂信息并减小数据冗余。最后采用压缩感知理论,将优选后的特征向量作为样本矩阵列,构造出训练样本数据字典,通过最小残差完成对板材表面信息的分类识别。实验对木材表面存在的弦切纹、径切纹、活结和死结等4类柞木样本进行了检测,正确率分别为91.8%、100%、96.4%和91.8%,该算法能够以95%的平均识别率完成板材表面缺陷、纹理的协同检测。

关键词：在线检测协同分选双树复小波遗传融合压缩感知

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实验动物环境指标远程监测设备设计

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农村科学实验 2025年第2期 151-153页

作者：王兆云房奇王伟张澎涛张宁咸婉婷张蒙中国电子科技集团公司第四十九研究所黑龙江哈尔滨150028 中国农业科学院哈尔滨兽医研究所黑龙江哈尔滨150069 东北林业大学计算机与控制工程学院黑龙江哈尔滨150006

根据对实验动物环境指标远程监测的实际需求,该文对实验动物环境指标远程监测系统关键技术和产品进行了研究和开发,提出了实验动物环境指标远程监测设备的整体功能设计、组成及模块原理等。该文研发的产品可实时、准确地远程监测实验动... 详细信息

根据对实验动物环境指标远程监测的实际需求,该文对实验动物环境指标远程监测系统关键技术和产品进行了研究和开发,提出了实验动物环境指标远程监测设备的整体功能设计、组成及模块原理等。该文研发的产品可实时、准确地远程监测实验动物环境的各项指标参数,提升了动态监测的安全性、可靠性。

关键词：实验动物环境指标远程监测设备设计

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RC类活性粉末混凝土钢筋粘结-滑移本构模型

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吉林大学学报（工学版） 2021年第4期51卷 1317-1330页

作者：程东辉范永萱王彦松东北林业大学土木工程学院哈尔滨150040

通过22组活性粉末混凝土中心拔出试验,分析了混凝土抗压强度、钢纤维体积掺量、钢筋直径和钢筋与RPC粘结长度对变形钢筋与RC类活性粉末混凝土粘结性能的影响,总结了钢筋拔出破坏、混凝土劈裂破坏以及钢筋拔出与混凝土劈裂破坏同时发生等... 详细信息

通过22组活性粉末混凝土中心拔出试验,分析了混凝土抗压强度、钢纤维体积掺量、钢筋直径和钢筋与RPC粘结长度对变形钢筋与RC类活性粉末混凝土粘结性能的影响,总结了钢筋拔出破坏、混凝土劈裂破坏以及钢筋拔出与混凝土劈裂破坏同时发生等3种破坏模式的发生条件,结合试验数据拟合得到RC类养护模式下各粘结锚固特征值计算公式,建立了RC类活性粉末混凝土钢筋平均粘结应力-滑移本构模型,并利用该模型与试验结果进行验证,效果较好;通过钢筋内贴应变片中心拔出试验,分析粘结应力分布规律,拟合得到粘结位置函数。试验结果表明:变形钢筋与活性粉末混凝土粘结强度随混凝土抗压强度的增大而增大;随着钢纤维掺量增加,极限粘接强度τu和残余粘接强度τr呈增大的趋势;随着钢筋直径的增大,初始粘接强度τ0先减小后增大,τu和τr减小;随着钢筋粘结长度的增大,τ0和τr增大,而τu呈减小趋势;随荷载增加,粘结应力峰值从加载端向自由端移动;粘结长度越长,粘结应力分布越不均匀;结合平均粘结应力-滑移本构模型和粘贴位置函数得到的公式能较为充分地反映RC类活性粉末混凝土与变形钢筋的粘结应力-滑移本构模型。

关键词： RC类活性粉末混凝土粘结性能粘结应力分布本构模型

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基于改进YOLO v4的落叶松毛虫侵害树木实时检测方法

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农业机械学报 2023年第4期54卷 304-312,393页

作者：林文树张金生何乃磊东北林业大学机电工程学院哈尔滨150040

针对two⁃stage网络模型训练成本高,无人机搭载的边缘计算设备检测速度低等问题,提出一种基于改进YOLO v4模型的受灾树木实时检测方法,以提高对落叶松毛虫虫害树木的识别精度与检测速度。以黑龙江省大兴安岭地区呼玛县白银纳乡受落叶松... 详细信息

针对two⁃stage网络模型训练成本高,无人机搭载的边缘计算设备检测速度低等问题,提出一种基于改进YOLO v4模型的受灾树木实时检测方法,以提高对落叶松毛虫虫害树木的识别精度与检测速度。以黑龙江省大兴安岭地区呼玛县白银纳乡受落叶松毛虫侵害的落叶松无人机图像为数据,利用LabelImg软件标注75~100 m的无人机图像,构建落叶松毛虫虫害树木图像数据集。将CSPNet应用于YOLO v4模型的Neck架构,重新设计Backbone的特征提取网络———CSPDarknet53模型结构,并在CSPNet进行优化计算前的卷积中加入SENet以增加感受野信息,使其改变网络的深度、宽度、分辨率及网络结构,实现模型缩放,提高检测精度。同时,在PANet中使用CSPConvs卷积代替原有卷积Conv×5,最后经过YOLO Head检测输出预测结果。将YOLO v4 CSP网络模型部署至GPU进行训练,训练过程的内存降低至改进前的82.7%。再搭载至工作站进行测试,结果表明:改进的YOLO v4 CSP网络模型在测试阶段对虫害树木检测的正确率为97.50%,相比于YOLO v4的平均正确率提高3.4个百分点,模型精度接近目前主流two⁃stage框架Faster R CNN的98.75%;将改进的YOLO v4 CSP网络模型搭载至Jetson nano边缘计算设备,检测速度达到4.17 f/s,高于YOLO v4模型的1.72 f/s。基于YOLO v4 CSP的检测模型可实现对受灾树木检测速度与精度的平衡,降低模型的应用成本,搭载至无人机可实现对森林虫害的实时监测。

关键词：落叶松毛虫实时监测无人机 YOLO v4

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