检索结果-内蒙古大学图书馆

西南交通大学学报 2019年第2期54卷 421-427页

作者：张健霍达东北林业大学信息与计算机工程学院哈尔滨150040

为了提高图像安全性,将混沌系统引入到量子图像加密领域.首先通过Chen混沌将图像按位异或;然后将彩色图像表示为量子的叠加态,通过Logistic混沌序列产生幺正矩阵对量子图像进行置乱;再次产生一个混沌序列对每个像素的红绿蓝三基色进行... 详细信息

为了提高图像安全性,将混沌系统引入到量子图像加密领域.首先通过Chen混沌将图像按位异或;然后将彩色图像表示为量子的叠加态,通过Logistic混沌序列产生幺正矩阵对量子图像进行置乱;再次产生一个混沌序列对每个像素的红绿蓝三基色进行随机互换,达到对量子图像加密的目的;最后,在经典计算机上进行了模拟实验,结果表明加密后图像直方图更为平滑,像素平均分布在0～255范围内,图像相邻像素相关性低,加密图像红绿蓝像素相关系数平均值分别为0.001 6、0.001 7和0.003 8,并且密钥敏感性高,能有效抵抗穷举攻击和统计攻击,算法具有良好的有效性和可行性.

关键词：混沌系统图像加密量子信息量子算法

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近红外光谱的古筝面板用木材等级识别研究

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光谱学与光谱分析 2019年第3期39卷 723-729页

作者：黄英来孟诗语赵鹏岳梦乔东北林业大学信息与计算机工程学院黑龙江哈尔滨150040

目前民族乐器古筝面板用板材的等级主要依靠乐器技师凭借个人经验进行判断,此方法受限于有丰富经验的技师且容易受其主观判断影响。针对此现状,以用于制作古筝面板的泡桐木材为实验样本,提出了一种利用近红外光谱结合改进的BP神经网络方... 详细信息

目前民族乐器古筝面板用板材的等级主要依靠乐器技师凭借个人经验进行判断,此方法受限于有丰富经验的技师且容易受其主观判断影响。针对此现状,以用于制作古筝面板的泡桐木材为实验样本,提出了一种利用近红外光谱结合改进的BP神经网络方法,实现快速识别古筝面板用板材的不同等级。近红外光谱可以表征丰富的物质结构与组成信息,并且测量仪器成本较低,附件形式多样化,所以针对泡桐板材的近红外光谱实验分析有实用意义首先进行光谱去噪,消除系统误差等以提高光谱分辨率,根据均方根误差与信号平方和作为多种预处理方法评价指标,选取一阶导数为本实验最终预处理方式, 15为合适的滤波去噪窗口大小,然后通过主成分分析法压缩数据以及马氏距离法剔除建模集异常样本,从而建立更具代表性的建模集。然后通过聚类分析无监督学习方法进行板材等级分析,证明板材分级的可行性。由于H_2O在近红外光谱区域具有较大吸收,根据实验光谱分析结果,不考虑其基频振动波段5 396.0～4 978.0 cm^(-1)区域和第一泛音振动波段6 800～7 000 cm^(-1)区域,仅考虑剩余近红外光谱波段信息,将不同光谱信息波段组合,共七种组合波段区域作为神经网络模型的输入,进行面板板材等级识别模型实验。对传统的BP神经网络模型作改进。BP神经网络中学习率的设置采用自适应学习率优化策略,弥补传统神经网络训练速率慢等劣势。同时采用交叉熵函数作为代价函数,从而加快权重的更新速度。选取Relu函数作为输入层与隐藏层之间的传递函数,提高了模型训练速度,有效防止过拟合的发生。选取Softmax函数作为最后一层的传递函数,以此减少复杂计算,构成该研究最终BP神经网络模型。选取不同数量的主成分变量所能提取的光谱信息量不同,通过不断增加主成分个数和调整参与模型的光谱波段区间,调整BP神经网络模型的输入,当主成分个数为11和光谱区间为10 000～7 000和4 976～4 000 cm^(-1)时,未知样本识别率达到99.7%,所选光谱区间涵盖C—H等基团全部特征信息。研究结果表明,近红外光谱结合神经网络可以对不同等级的泡桐木材进行有效的识别,降低人工检测误差,缩短板材分级时间,更好地满足乐器市场需求。

关键词：近红外光谱古筝面板神经网络泡桐木

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基于图书目录注意力机制的读者偏好分析与推荐模型研究

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数据分析与知识发现 2022年第9期6卷 138-152页

作者：王代琳刘丽娜刘美玲刘亚秋东北林业大学图书馆哈尔滨150040 东北林业大学信息与计算机工程学院哈尔滨150040

【目的】为解决现有推荐算法因忽略读者对于图书目录的关注而导致推荐准确度不高的问题,本文提出一种基于图书目录注意力机制的读者偏好分析方法及其个性化推荐模型IABiLSTM。【方法】根据图书标题和目录内容提取图书的语义特征:利用BiL... 详细信息

【目的】为解决现有推荐算法因忽略读者对于图书目录的关注而导致推荐准确度不高的问题,本文提出一种基于图书目录注意力机制的读者偏好分析方法及其个性化推荐模型IABiLSTM。【方法】根据图书标题和目录内容提取图书的语义特征:利用BiLSTM网络捕获文本的长距离依赖和语序上下文信息,使用双层Self-Attention机制增强图书目录特征更深层次的语义表达;分析读者历史浏览行为,使用兴趣函数拟合量化读者兴趣度;将图书的语义特征和读者兴趣度相结合生成读者偏好向量,计算候选图书语义特征向量和读者偏好向量的相似度预测评分并完成个性化图书推荐。【结果】使用MSE、Precision、Recall三项指标对模型进行考察,当N=50时,豆瓣数据集上结果分别为1.1%、89.1%、85.2%,Amazon数据集上结果分别为1.2%、75.2%、72.8%,优于对比模型。【局限】仅在豆瓣读书和Amazon两个数据集上进行了模型验证,在其他数据集上的泛化性能有待进一步验证。【结论】本文通过提高对图书目录的注意力关注度和对读者历史浏览交互行为的分析,有效表达读者的兴趣偏好,对图书推荐准确度的提升起到了重要作用。所提模型不仅适用于基于图书内容和读者浏览行为的推荐任务,在其他常见的自然语言处理任务中也有借鉴意义。

关键词：浏览行为图书目录注意力读者偏好个性化推荐 BiLSTM

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拉曼光谱结合WGANGP-ResNet算法鉴别病原菌种类

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光谱学与光谱分析 2024年第2期44卷 542-547页

作者：孟星志刘亚秋刘丽娜东北林业大学信息与计算机工程学院黑龙江哈尔滨150040

快速准确识别病原菌在防止传染病的传播、帮助对抗抗菌素耐药性和改善病人预后方面起着关键作用。拉曼光谱结合机器学习算法能够简单快捷地对病原菌进行无标记检测。然而,病原菌种类和表型繁多,并且深度学习需要依赖大量样本训练,而收... 详细信息

快速准确识别病原菌在防止传染病的传播、帮助对抗抗菌素耐药性和改善病人预后方面起着关键作用。拉曼光谱结合机器学习算法能够简单快捷地对病原菌进行无标记检测。然而,病原菌种类和表型繁多,并且深度学习需要依赖大量样本训练,而收集大批量病原菌拉曼光谱劳神费力,且易受荧光等因素影响。针对上述问题,提出一种基于WGAN-GP数据增强方法和ResNet结合的病原菌拉曼光谱检测模型。采用五种常见眼科病原菌的拉曼光谱。将采集到的原始数据归一化作为ResNet和传统卷积神经网络(1D-CNN)的输入,将经过SG滤波、airPLS基线校正、PCA降维等预处理后的数据作为K近邻(KNN)的输入,对比分析发现ResNet模型效果最优,其分类精度可达96%;搭建Wasserstein生成式对抗网络加梯度惩罚模型(WGAN-GP),生成大量与真实数据相似的高分辨率光谱数据。同时与偏移法、深度卷积生成式对抗神经网络(DCGAN)2种数据增强方法进行比对,证明WGAN-GP的可靠性;为验证生成数据可以丰富数据多样性,进而提高分类精度,将扩充后的数据集重新放入ResNet进行训练,最终WGAN-GP结合ResNet的分类准确率提高到99.3%。结果表明:基于ResNet的分类模型无需复杂数据预处理,在开发效率和分类精度上均有提高;改进的WGAN-GP模型适用于拉曼光谱数据增强,解决了传统数据增强方法生成光谱的有效性与类别准确性不匹配的问题,相比于GAN提高了训练过程的速度和稳定性;利用表面增强拉曼光谱技术(SERS)结合WGANGP-ResNet模型对病原菌拉曼光谱分类,减少了对大量训练数据的需求,有利于快速学习和分析低信噪比的拉曼光谱,并将光谱采集时间缩减到1/10。在临床快速、免培养鉴别病原菌方面具有重要研究意义与应用价值。

关键词： WGAN-GP 拉曼光谱病原菌鉴别一维残差网络卷积神经网络

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林火决策模型的分析及专家系统的建立

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哈尔滨工业大学学报 2007年第11期39卷 1822-1824页

作者：王霓虹东北林业大学信息与计算机工程学院哈尔滨150040

对一些相关的林火模型进行了分析和比较,对林火专家实践积累的知识、经验和解决问题的方法进行了归纳整理,建立了知识库.将计算机技术和专家系统技术有机结合,建立了基于网络的林火防治决策专家系统,为林火指挥部门提供了科学决策参考.

关键词：林火预测预报模型决策专家系统

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基于小波-Contourlet变换的Cycle spinning硬阈值图像去噪方法

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光学技术 2008年第6期34卷 854-857,861页

作者：任洪娥王海丰赵鹏东北林业大学信息与计算机工程学院哈尔滨150040

综合考虑小波变换的特点以及Contourlet变换对二维光滑图像有很好的近似特性和对曲线有更好的"稀疏"表示的特点,提出了一种基于小波-Contorlet变换的图像硬阈值去噪方法,并用Cycle spinning去除图像中小波-Con- tourlet变换... 详细信息

综合考虑小波变换的特点以及Contourlet变换对二维光滑图像有很好的近似特性和对曲线有更好的"稀疏"表示的特点,提出了一种基于小波-Contorlet变换的图像硬阈值去噪方法,并用Cycle spinning去除图像中小波-Con- tourlet变换平移变异性而产生的伪吉布斯现象。实验结果表明:该方法与采用Cycle spinning的小波和Contourlet去嗓算法相比,PSNR分别提高了0.4～1.6和0.2～1.0。与其它去噪算法相比,这种方法能有效地去除图像中的噪声,具有更高的PSNR值,能更好地保留图像的纹理和细节。

关键词：信息光学图像处理图像去噪小波-Contourlet变换 Cycle spinning

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基于Zernike矩的抗旋转攻击图像感知哈希算法

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哈尔滨工业大学学报 2011年第5期43卷 135-138页

作者：罗嗣卿吴頔东北林业大学信息与计算机工程学院哈尔滨150040

以Zernike矩为特征图像感知哈希算法,由于Zernike矩对图像旋转具有不变性,使得算法具备了旋转攻击下的鲁棒性;同时由于Zernike矩是图像的正交表示,能够很好地提取图像的内容,使得算法具有良好的区分性.算法首先将图像归一化,然后提取图... 详细信息

以Zernike矩为特征图像感知哈希算法,由于Zernike矩对图像旋转具有不变性,使得算法具备了旋转攻击下的鲁棒性;同时由于Zernike矩是图像的正交表示,能够很好地提取图像的内容,使得算法具有良好的区分性.算法首先将图像归一化,然后提取图像Zernike矩作为特征,经过密钥置乱后,对特征进行量化生成哈希串.算法在100幅图像组成的样本集上进行了测试,结果表明本文算法在旋转攻击下误接受率小于4%,匹配错误率在10-9数量级.说明基于Zernike矩的图像哈希算法能够同时满足对旋转攻击鲁棒和区分不同图像的技术要求.

关键词： Zernike矩感知哈希图像归一化几何失真图像认证

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城市绿地生态环境规划决策支持系统的研究与实现

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哈尔滨工业大学学报 2006年第11期38卷 2009-2011页

作者：王霓虹岳同海东北林业大学信息与计算机工程学院哈尔滨150040

以哈尔滨市为例,采用遥感和地理信息系统相结合的方法来评价城市绿地信息.使用航空像片提取城市绿地相关信息,结合评价模型,进行局域绿地评价;使用卫星图像,经过密度分割、多光谱合成、温度反演等过程,获得哈尔滨市地表辐射温度专题图... 详细信息

以哈尔滨市为例,采用遥感和地理信息系统相结合的方法来评价城市绿地信息.使用航空像片提取城市绿地相关信息,结合评价模型,进行局域绿地评价;使用卫星图像,经过密度分割、多光谱合成、温度反演等过程,获得哈尔滨市地表辐射温度专题图和绿地分布专题图等,用于区域绿地评价;使用组件式开发方式构建了本系统.本系统模拟和表达了城市绿地系统的空间分布与结构、城市热力场空间格局、绿地系统与热岛效应的空间关系,为城市绿色生态体系建设和规划决策提供所必要的信息.

关键词：城市绿地遥感地理信息系统局域评价区域评价

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基于AlexNet优化的板材材种识别方法

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林业科学 2022年第3期58卷 149-158页

作者：杨楠楠白岩姜苏译杨春梅徐凯宏东北林业大学信息与计算机工程学院哈尔滨150040 东北林业大学机电工程学院哈尔滨150040

【目的】基于处理后的木材端面细胞特征,寻找合适的机器学习方法提高木材识别准确率,以实现木材高效利用,为珍稀木材种类判别和保护提供依据。【方法】以5种木材(臭冷杉、长白落叶松、鱼鳞云杉、鹅掌楸和凹叶厚朴)端面细胞为研究对象,... 详细信息

【目的】基于处理后的木材端面细胞特征,寻找合适的机器学习方法提高木材识别准确率,以实现木材高效利用,为珍稀木材种类判别和保护提供依据。【方法】以5种木材(臭冷杉、长白落叶松、鱼鳞云杉、鹅掌楸和凹叶厚朴)端面细胞为研究对象,提取多种差异性图像作为数据集,通过图像处理提取特征信息,分别采用支持向量机(SVM)和AlexNet神经网络进行分类识别。根据木材端面细胞区分的差异性,在AlexNet神经网络架构中加入BN算法进行优化,设计一种更高效的板材识别方法提高木材识别准确率。【结果】将增强后的29680张图像按7∶3划分,分别保存在训练集和测试集文件夹中,测试样本确定标签后均放入同一文件夹,分别对3种分类算法进行整体批量测试,支持向量机分类器测试集的整体识别准确率为84.67%,AlexNet神经网络测试集的整体识别准确率为88.76%,基于BN算法优化的AlexNet神经网络测试集的整体识别准确率为91.15%,识别效果更好。【结论】当样本量充足时,AlexNet神经网络对木材端面细胞图像的分类效果明显优于SVM分类器。基于BN算法优化的AlexNet神经网络对图像线性特征更敏感,保留AlexNet神经网络拟合优化性的同时加快寻优速率,可有效提高识别精度,实现木材高精度分类。

关键词：材种识别机器学习 AlexNet SVM

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基于二分迭代递推的多光谱辐射测温反演算法

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光谱学与光谱分析 2023年第9期43卷 2674-2678页

作者：朱自民邢键东北林业大学信息与计算机工程学院黑龙江哈尔滨150040

多光谱辐射测温是高温测量的最有力工具之一,它通过光学瞄准系统对准待测点,经分光光路后获得多个光谱通道的辐射信息,利用光电探测器转化为电信号,通过对多个光谱辐射通道的电信号进行数据处理后同时获得待测目标的真实温度和光谱发射... 详细信息

多光谱辐射测温是高温测量的最有力工具之一,它通过光学瞄准系统对准待测点,经分光光路后获得多个光谱通道的辐射信息,利用光电探测器转化为电信号,通过对多个光谱辐射通道的电信号进行数据处理后同时获得待测目标的真实温度和光谱发射率。待测目标的温度反演结果受未知的发射率影响难以直接反演。为解决待测目标发射率模型难以确定的问题,基于参考温度模型,提出一种无需假设发射率模型的多光谱辐射测温数据处理方法。利用同一时刻获得的各个通道反演的温度值与平均值的差值趋近于“零”的约束条件,根据精度要求,设置合理的截止条件,设计合适的发射率迭代步长,可以使反演精度满足实际要求。在提高反演速度方面,提出“二分法”,即在上一次发射率获得温度与平均温度偏差结果引导下,利用“二分法”快速减小发射率搜索区间,直到满足截止条件,即每个光谱通道反演温度趋于相等,从而实现快速反演的目标。基于二分迭代法的多光谱辐射测温反演新算法在未知发射率先验知识的情况下,可实现多光谱辐射测温数据的真实温度反演。基于光纤光谱仪设计了一套多光谱辐射测温实验装置,利用成像透镜将目标聚焦于分化板上的十字叉丝处,叉丝处粘贴有一个45°反射棱镜,将辐射信息反射至光纤后进入光谱仪实现多光谱测温。对一生物质锅炉炉膛火焰通过观察窗进行温度测量并与热电偶测量结果进行比对,结果表明与热电偶测量结果(1000 K左右)相对误差小于4.4%。同时用普通计算机课实现毫秒级实时反演,表明该算法满足在线测量要求,算法进一步完善了多光谱辐射测温理论,为多光谱辐射测温技术在生物质火焰高温测量领域的应用提供了理论支撑。

关键词：多光谱测温迭代递推二分法生物质火焰

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