检索结果-内蒙古大学图书馆

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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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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改进模糊推理分类器进行木材树种近红外光谱开集分类识别研究

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光谱学与光谱分析 2024年第7期44卷 1868-1876页

作者：李振宇赵鹏王承琨东北林业大学计算机与控制工程学院黑龙江哈尔滨150040 广西科技大学计算机科学与技术学院(软件学院) 广西柳州545006 黑龙江科技大学电子与信息工程学院黑龙江哈尔滨150022

开集分类识别是近10多年来模式识别领域研究的热点,它能够识别训练集中已知类别的测试样本,同时还能够有效“拒识”未知类别的测试样本;这些未知类别样本不包含在训练集中。现有的开集分类识别算法主要是基于Support Vector Machine(SVM... 详细信息

开集分类识别是近10多年来模式识别领域研究的热点,它能够识别训练集中已知类别的测试样本,同时还能够有效“拒识”未知类别的测试样本;这些未知类别样本不包含在训练集中。现有的开集分类识别算法主要是基于Support Vector Machine(SVM)和深度学习网络框架进行改进,并且主要应用在自然景物图像领域中;在光谱分析领域中还鲜有报道。将传统的闭集框架下的模糊推理分类器进行模型改进,提出了开集框架下的改进模糊推理分类器,并将其应用到木材树种近红外光谱分类识别中。首先,使用Flame-NIR近红外微型光谱仪采集木材样本横切面的近红外光谱曲线,采用Metric Learning算法进行光谱向量维度约简降维至4维(4D)。其次,改进闭集框架下的模糊推理分类器,根据模糊规则置信度和各维度隶属度概率的乘积构建Generalized Basic Probability Assignment(GBPA),再根据GBPA进行分类处理。在20个树种的具有不同的Openness指标下的近红外光谱数据集的分类识别对比实验表明,改进的开集模糊推理分类器(fuzzy reasoning classifier in an open set,FRCOS)优于现有的基于机器学习和深度学习的开集分类识别主流算法,具有较好的评价指标F-Score,Kappa系数及总体识别率。

关键词：开集分类识别木材树种识别模糊推理分类器近红外光谱分析

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分布式多光谱高温计光学系统设计

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光谱学与光谱分析 2024年第1期44卷 230-233页

作者：张南楠陈茜雅常馨方邢键郭佳博崔双龙刘奕彤刘志军东北林业大学信息与计算机工程学院黑龙江哈尔滨150040 哈尔滨工业大学(威海)新能源学院山东威海264209 贵州电子信息职业技术学院贵州凯里556000

多光谱辐射测温技术具有不干扰被测场、测量无上限以及响应速度快等优点,是高温测量领域的最有力工具之一。目前,多光谱高温计以点温测量为主,光路通过物镜、光阑、棱镜等光路通道将待测点辐射分光后进入探测器阵列,实现单点的多光谱信... 详细信息

多光谱辐射测温技术具有不干扰被测场、测量无上限以及响应速度快等优点,是高温测量领域的最有力工具之一。目前,多光谱高温计以点温测量为主,光路通过物镜、光阑、棱镜等光路通道将待测点辐射分光后进入探测器阵列,实现单点的多光谱信息采集。随着工业智能化程度的不断提高,更加需要实时获得大量的温度分布信息,如特种金属材料的冶炼过程、高温合金激光自动焊接过程、半导体晶体生长过程、火箭发动机尾喷焰温度诊断等领域都需要实时获得某条线乃至整个二维表面的温度,从而提高产品性能和质量,因此通过多光谱辐射测温技术测量待测表面某条线的温度分布十分重要。但是,简单将光阑变为狭缝,实现待测线表面的辐射经透镜、棱镜等传统光路分光后,由于光学系统球差的作用,会使得分光后的狭缝光谱由于离轴传输而呈现严重的弯曲现象,不利于矩形光电探测器阵列的完全接收。为此,提出基于正交柱状透镜组的多光谱线温光路系统,利用正交柱状透镜在不同位置成像可以实现由圆到椭圆再到直线的特殊作用,较好地解决了传统多光谱辐射高温计光路所存在的球差问题。利用ZEMAX光学设计软件,基于S4111-16Q的光电探测器阵列实际大小进行反向光学系统设计,确定了狭缝、物镜、棱镜、正交柱状透镜等光学器件关键的参数,基于这些参数所实际加工的光学器件,搭建了多光谱线温高温计光学系统,并进行了无正交柱状透镜和有正交柱状透镜成像情况下的对比实验,结果表明,在没有柱状透镜的情况下,狭缝成像明显弯曲,在加入正交柱状透镜的情况下,狭缝成像弯曲现象消失,经狭缝分光后的线光谱明显呈直线状态,这为整条线的光谱辐射信息完整进入各探测器阵列提供了技术支撑,从而为后续线温测量提供了有力的光谱辐射数据信息。

关键词：多光谱辐射测温光学系统线温测量

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适用于区块链溯源场景的门限签名方案

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计算机工程与设计 2023年第9期44卷 2586-2592页

作者：李莉李涛杜慧娜东北林业大学信息与计算机工程学院黑龙江哈尔滨150040

针对区块链溯源应用中ECDSA签名算法和群签名等签名算法产生的依赖可信中心和签名效率低等问题,提出一种适用于区块链溯源场景的动态Schnorr门限签名方案。该方案基于Pedersen可验证秘密共享方案,无需第三方可信中心。由签名成员之间相... 详细信息

针对区块链溯源应用中ECDSA签名算法和群签名等签名算法产生的依赖可信中心和签名效率低等问题,提出一种适用于区块链溯源场景的动态Schnorr门限签名方案。该方案基于Pedersen可验证秘密共享方案,无需第三方可信中心。由签名成员之间相互验证并生成子密钥,实现完全去中心化;使用Schnorr签名方案缩短签名时间和签名验证时间;根据签名成员具有变更性的特点建立成员加入和成员退出机制。实验结果表明,所提方案计算量较小,缩短了门限签名的签名时间和签名验证时间。

关键词：区块链溯源去中心化门限签名秘密共享签名验证签名时间

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融合释义与双向交互的成语阅读理解方法研究

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广西师范大学学报（自然科学版） 2023年第6期41卷 70-79页

作者：温雪岩谷训开李祯黄英来黄鹤林东北林业大学信息与计算机工程学院黑龙江哈尔滨150040

中文成语有着独特的抽象语义。在机器阅读理解任务中,为了解决模型不能充分理解成语含义的问题,本文提出一种完形填空式匹配网络。匹配网络将成语与其词典释义以注意力交互的方式融入模型,使成语得到更好的向量表征,并且在段落与候选答... 详细信息

中文成语有着独特的抽象语义。在机器阅读理解任务中,为了解决模型不能充分理解成语含义的问题,本文提出一种完形填空式匹配网络。匹配网络将成语与其词典释义以注意力交互的方式融入模型,使成语得到更好的向量表征,并且在段落与候选答案之间采用双向交互的策略。将匹配网络与语言模型(BERT、ERNIE等)相结合,本文设计出一个针对完形填空式阅读理解任务的模型。实验结果表明,该模型优于传统模型、SKER模型以及结合增强型全局注意力的BERT模型,在中文成语数据集CHID上达到77.0%的准确率。

关键词：机器阅读理解中文成语匹配网络完形填空双向交互

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DeepLab V3+改进的树木图像分割

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计算机工程与设计 2023年第1期44卷 232-239页

作者：林宁宁高心丹东北林业大学信息与计算机工程学院黑龙江哈尔滨150036

针对树木图像分割需要预处理、人机交互和分割精度低等问题,提出基于改进的DeepLab V3+的街道树木图像分割方法。在编码端使用带有扩张卷积的扩张残留网络并添加密集连接方式提取中阶特征图,传递给设计有交互信息传递的空洞空间卷积池... 详细信息

针对树木图像分割需要预处理、人机交互和分割精度低等问题,提出基于改进的DeepLab V3+的街道树木图像分割方法。在编码端使用带有扩张卷积的扩张残留网络并添加密集连接方式提取中阶特征图,传递给设计有交互信息传递的空洞空间卷积池化金字塔,增强了不同感受野之间的相关性,采用多尺度拼接融合方法形成高阶特征图。在解码端,对多增加的中阶特征图和高阶特征图进行上采样后调整通道数,与低阶特征图进行跨层拼接融合,使高分辨率图像的细节信息得到更好的补充。在自制树木图像分割数据集以及Cityscapes公共数据集上的精度相较DeepLab V3+以及其它主流网络有所提高。

关键词：树木图像语义分割空洞卷积密集卷积网络多尺度融合扩张残留网络卷积神经网络

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基于实体层次结构的文档级别关系抽取

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计算机工程与设计 2023年第4期44卷 1081-1087页

作者：李强李实东北林业大学信息与计算机工程学院黑龙江哈尔滨150040

针对目前文档级别关系抽取主要关注实体间的逻辑推理,未充分利用实体间的层次语义信息问题,提出一种基于实体层次结构的文档级别关系抽取模型。考虑多句文本中实体间的交互,将实体构建为文档图并使用图卷积神经进行信息传播;通过实体间... 详细信息

针对目前文档级别关系抽取主要关注实体间的逻辑推理,未充分利用实体间的层次语义信息问题,提出一种基于实体层次结构的文档级别关系抽取模型。考虑多句文本中实体间的交互,将实体构建为文档图并使用图卷积神经进行信息传播;通过实体间的上下位关联构建实体层次树,使用注意力机制将层次语义信息融入实体;为降低模型对实体表面信息的关注,使用实体类型对实体词进行替换。实验结果表明,在大规模文档级别关系抽取数据集上实体语义信息增强的方案能够有效提高文档级别关系抽取的效果。

关键词：文档级别关系抽取实体层次结构逻辑推理注意力机制文档图信息融合

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数据拟合算法在受电弓检测误差补偿中的应用

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传感器与微系统 2023年第2期42卷 157-160页

作者：殷家伟姜宗梁徐凯宏东北林业大学信息与计算机工程学院黑龙江哈尔滨150040

由于生产环境、机械结构阻力、传感器的动态误差等因素,使得受电弓检测装置中的传感器在检测受电弓时精确度不高,仍有进一步优化的空间。为了克服传感器在检测时存在误差的问题,提出一种分段拟合方法。首先,根据数据的局部特性进行分段... 详细信息

由于生产环境、机械结构阻力、传感器的动态误差等因素,使得受电弓检测装置中的传感器在检测受电弓时精确度不高,仍有进一步优化的空间。为了克服传感器在检测时存在误差的问题,提出一种分段拟合方法。首先,根据数据的局部特性进行分段,在段内结合多项式拟合、指数拟合、傅里叶拟合、高斯拟合等拟合方式对区间内数据进行拟合;然后,以和方差作为模型评估指标,得到最优拟合函数,将各分段合并得到分段拟合函数。使用在机务段实际测量的数据,对本文提出的分段拟合方法进行实验和误差分析。实验结果表明:传感器的平均测量误差由6.32 N修正到0.12 N,说明本文提出的分段拟合方法是减少传感器误差的一种可行的方法。

关键词：受电弓检测最小二乘法分段拟合误差补偿

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基于语义分割的高分辨率场景解析网络

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液晶与显示 2022年第12期37卷 1598-1606页

作者：史健锋相宁王阿川东北林业大学信息与计算机工程学院黑龙江哈尔滨150040

为了高效地对城市景观等复杂场景进行分割解析,本文结合高分辨率网络(HRNet),通过金字塔池化模块(Pyramid pooling module,PPM)补充全局上下文信息,提出了一个高分辨率场景解析网络。首先,以HRNet为基干特征提取网络,并利用空洞可分离... 详细信息

为了高效地对城市景观等复杂场景进行分割解析,本文结合高分辨率网络(HRNet),通过金字塔池化模块(Pyramid pooling module,PPM)补充全局上下文信息,提出了一个高分辨率场景解析网络。首先,以HRNet为基干特征提取网络,并利用空洞可分离卷积改进其大量使用的残差模块,在减少参数量的同时提高了对于多尺度目标的分割能力;其次,利用混合空洞卷积框架设计了多级空洞率,在稠密感受野的同时减小了网格问题的影响;然后,设计了多阶段的连续上采样结构以改进HRNetV2简单的后融合机制;最后,使用改进的可适应不同图像分辨率的金字塔池化模块聚合不同区域的上下文信息获得高质量的分割图。在城市景观数据集(CityScapes)上仅以16.4 Mbit的参数数量实现了83.3%MIOU的精度,在Camvid数据集也取得了良好的效果,实现了更加可靠、准确、低计算量的基于语义分割的场景解析方法。

关键词：深度学习神经网络语义分割高分辨率网络空洞卷积

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