检索结果-内蒙古大学图书馆

信号处理 2018年第8期34卷 923-929页

作者：岳琪徐忠亮马琳李海峰东北林业大学信息与计算机工程学院黑龙江哈尔滨150040 哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院黑龙江哈尔滨150001

稀疏分解技术作为一种可靠的信号处理与传输方法,在包括EEG的多种时变信号分析和处理领域得到了广泛的应用。在EEG信号的成分分析中,现有算法(ICA,EMD)等都存在分解结果与真实成分显著不符的情况,难以对实际成分的波形进行估计。本文在... 详细信息

稀疏分解技术作为一种可靠的信号处理与传输方法,在包括EEG的多种时变信号分析和处理领域得到了广泛的应用。在EEG信号的成分分析中,现有算法(ICA,EMD)等都存在分解结果与真实成分显著不符的情况,难以对实际成分的波形进行估计。本文在稀疏分解算法基础上,通过对样本稀疏分布情况进行度量,给出了一个经过改良的稀疏性能评价指标(SPI)并以此建立了一个新的成分分析范式和相应的优化函数,经过理论和实际证明,该范式在成分分析领域能比传统方法更有效地使分解结果趋向于真实成分,对EEG信号、乃至其他时变信号的成分解析都具有相当的积极意义。

关键词：脑电信号成分分析稀疏分解稀疏性能评价指标

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基于(2D)~2PCA的受限玻尔兹曼机图像分类算法及其并行化实现

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应用科学学报 2018年第3期36卷 495-503页

作者：宋海峰陈广胜景维鹏杨巍巍东北林业大学信息与计算机工程学院哈尔滨150040 黑龙江工程学院计算机科学与技术学院哈尔滨150050 哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院哈尔滨150000

为解决受限玻尔兹曼机(restricted Boltzman machine,RBM)理论对高分辨率图像分类的时间复杂度高的问题,提出了一种基于双向二维主成分分析(two-way 2-dimension principal component analysis,(2D)~2PCA)的RBM图像分类算法.该算法首先应用(2D)~2PCA对待处理图像在X和Z两个方向上进行降维处理,从而提取出图像的主成分,将主成分作为RBM网络可见层的输入数据,应用对比散度算法训练构建玻尔兹曼机网络,达到对图像进行分类的目的.该算法有效解决了RBM处理高分辨率图像时网络训练速度慢,甚至整个网络训练状态无法收敛的问题.通过在Hadoop并行数据处理平台的实验表明:该算法不仅能有效提高处理高分辨率图像的速度,而且具备良好的并行性,在具有4台处理机的并行集群下,其加速比达到了3.13.

关键词： (2D)^2PCA 受限玻尔兹曼机(restricted Boltzman machine,RBM) 并行计算图像分类

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面向网络态势感知的多源异构日志传感器设计

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传感器与微系统 2010年第3期29卷 118-120页

作者：王彦博王慧强王秀锋于鸣哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院黑龙江哈尔滨150001 东北林业大学信息与计算机工程学院黑龙江哈尔滨150040

探讨了一种基于网络态势感知的多源异构日志传感器的设计。给出了网络结构图和日志传感器的框架图,阐述了传感器设计的难点,相关的关键技术和设计方案。实验证明:该方案在数据采集和分析方面性能有显著的提高。

关键词：日志粗糙集态势感知多源异构

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基于DCN的无监督域自适应行人重识别方法

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液晶与显示 2021年第11期36卷 1573-1582页

作者：杨海伦王金聪任洪娥陶锐东北林业大学信息与计算机工程学院黑龙江哈尔滨150040 东北林业大学机电工程学院黑龙江哈尔滨150040 黑龙江林业智能装备工程研究中心黑龙江哈尔滨150040 呼伦贝尔学院内蒙古呼伦贝尔021008

为解决无监督行人重识别研究中存在的遮挡、域间及相机间风格差异较大等问题,本文提出基于可变形卷积的无监督域自适应模型。针对特征提取过程中的遮挡问题提出基于可变形卷积的CNN模型;在预训练阶段提出应用SPGAN直接减小域间差异,训... 详细信息

为解决无监督行人重识别研究中存在的遮挡、域间及相机间风格差异较大等问题,本文提出基于可变形卷积的无监督域自适应模型。针对特征提取过程中的遮挡问题提出基于可变形卷积的CNN模型;在预训练阶段提出应用SPGAN直接减小域间差异,训练过程中提出使用CycleGAN生成不同相机风格图像缓解相机风格差异性问题;提出多损失协同训练的方法实现CycleGAN和复用CNN模型的迭代优化进一步提高识别准确率。实验结果表明,本文提出的方法在源域DukeMTMC-reID/Market-1501和目标域Market-1501/DukeMTMC-reID下进行实验,mAP和Rank-1分别达到了68.7%、64.1%和88.2%、78.1%。本文所提出的模型有效缓解了行人被遮挡、域间及相机间风格差异较大等问题,与现有方法比较,有更好的识别效果。

关键词： DCN 生成对抗网络无监督域自适应多损失训练

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土地利用及生态服务价值变化的图形信息特征分析——以松花江流域哈尔滨段为例

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环境科学与技术 2010年第8期33卷 200-205页

作者：龚文峰袁力黑龙江大学水电学院黑龙江哈尔滨150086 东北林业大学信息与计算机工程学院黑龙江哈尔滨150040

以遥感影像资料为依据,运用地学信息图谱方法和Costanza的生态服务价值计算方法,在RS和GIS的支持下分析1996~2005年松花江流域哈尔滨段土地利用及其生态服务价值的时空变化特征。结果表明:土地利用转化过程以耕地-林地、草地-林地和未... 详细信息

以遥感影像资料为依据,运用地学信息图谱方法和Costanza的生态服务价值计算方法,在RS和GIS的支持下分析1996~2005年松花江流域哈尔滨段土地利用及其生态服务价值的时空变化特征。结果表明:土地利用转化过程以耕地-林地、草地-林地和未利用地-林地为主,其中耕地-林地相互转换最为剧烈,林地、水域和建设用地具有较高的保留率,草地、未利用地和耕地具有较高的转换率;1996~2005年研究区的生态系统服务价值总量增加314.543×107元,大面积的耕地、草地转化为生态价值系数较高的林地和水域是其主要原因;生态环境增值区域,耕地转化为水域的贡献率最大,为27.61%,生态环境减值区域,林地转化为耕地的贡献率最大,为3.761%。

关键词：松花江流域土地利用生态系统服务价值图谱分析

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基于PCA与t-SNE特征降维的城市植被SVM识别方法

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实验室研究与探索 2019年第12期38卷 135-140页

作者：于慧伶霍镜宇张怡卓蒋毅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 黑龙江省计算中心哈尔滨150001

以高光谱图像降维为研究问题,针对主成分分析法(PCA)投影结果混叠、线性不可分和t-分布式随机邻域嵌入算法(t-SNE)内存占用大、运行时间长等不足,提出了一种基于PCA与t-SNE结合的高光谱图像降维方法。设计了基于SVM的城市植被识别模型,... 详细信息

以高光谱图像降维为研究问题,针对主成分分析法(PCA)投影结果混叠、线性不可分和t-分布式随机邻域嵌入算法(t-SNE)内存占用大、运行时间长等不足,提出了一种基于PCA与t-SNE结合的高光谱图像降维方法。设计了基于SVM的城市植被识别模型,有效地提高了运行速率,进而更好地提取高光谱图像的本质特征,提高了高光谱图像中城市植被的分类精度。实验选取肯尼迪航天中心(KSC)数据为对象,结果表明,PCA-t-SNE-SVM算法总体分类精度可达92.06%,Kappa系数为0.91时,分类效果最优,相较于PCA-SVM和t-SNE-SVM算法,总体分类精度分别提高了13.51%和3.33%,Kappa系数分别提高了0.15和0.04,均表现出良好的性能。

关键词：高光谱图像分类城市植被分类主成分分析法 t-分布式随机邻域嵌入算法支持向量机

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矢量瓦片并行构建与分布式存储模型研究

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地球信息科学学报 2020年第7期22卷 1487-1496页

作者：聂沛陈广胜景维鹏东北林业大学信息与计算机工程学院哈尔滨150040 黑龙江省林业生态大数据存储与高性能(云)计算工程研究中心哈尔滨150040

矢量瓦片体积小、生成效率高、支持动态交互,较传统栅格瓦片有诸多优势,是下一代互联网地图服务研究的重点。为了解决当前矢量瓦片研究中处理速度慢,扩展性差等问题,本文利用并行计算框架Spark进行矢量瓦片快速构建,通过自定义转换函数... 详细信息

矢量瓦片体积小、生成效率高、支持动态交互,较传统栅格瓦片有诸多优势,是下一代互联网地图服务研究的重点。为了解决当前矢量瓦片研究中处理速度慢,扩展性差等问题,本文利用并行计算框架Spark进行矢量瓦片快速构建,通过自定义转换函数,将原始矢量数据GeoJson转换成mvt瓦片集;对于生成的矢量瓦片集,本文基于分布式内存文件系统Alluxio设计一个瓦片存储模型-VectorTileStore,模型以键值对进行数据存储,瓦片元数据占据前八个键值对,单个瓦片占据一个键值对,在数据写入的同时,基于键构建一个哈希索引,用于快速访问,模型兼容海量瓦片的组织存储,具有很强的扩展性。通过实验结果表明,本文提出的矢量瓦片并行构建算法较单机构建算法运行时间平均减少49.6%,分布式存储模型VectorTileStore较传统方案更适合海量矢量瓦片存储,存取时间效率更高。

关键词：矢量瓦片 web地图服务并行处理 Spark 分布式存储 Alluxio

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基于缩影的多时相遥感语义变化检测方法

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华中农业大学学报 2023年第3期42卷 123-132页

作者：景维鹏王健张文钧谷俊涛陈广胜东北林业大学信息与计算机工程学院哈尔滨150040 黑龙江省网络空间研究中心哈尔滨150090

针对高分辨率遥感图像标签稀缺和标签技术增长缓慢限制了多时相语义变化检测发展的问题,提出了采用有噪声、低分辨率的弱标签替代高分辨率标签进行多时相语义变化检测的方法。首先,采用低分辨率卫星数据平滑高分辨率遥感图像输入的质量... 详细信息

针对高分辨率遥感图像标签稀缺和标签技术增长缓慢限制了多时相语义变化检测发展的问题,提出了采用有噪声、低分辨率的弱标签替代高分辨率标签进行多时相语义变化检测的方法。首先,采用低分辨率卫星数据平滑高分辨率遥感图像输入的质量差异。其次,通过将缩影(epitomes)模型和标签超分辨率算法作为统计推理算法相结合的方法预估高分辨率遥感图像分类图,并拟合一个小型FCN网络对生成的遥感图像分类图进行后处理来改善其分类的效果。最后,通过对比不同时相土地覆盖分类图像之间的差异得出变化检测结果。结果表明,本研究提出的方法与其他多时相语义变化检测方法 FCN/all相比,平均交并比(mIoU)提高了8.9个百分点,能够有效检测土地覆盖分类变化。

关键词：弱监督标签超分辨率缩影土地覆盖变化图语义分割遥感影像变化检测

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一种基于改进的快速扩展随机树的工业机器人路径避障规划算法

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信息与控制 2021年第2期50卷 235-246,256页

作者：刘亚秋赵汉琛刘勋徐妍东北林业大学信息与计算机工程学院黑龙江哈尔滨150040 哈工大机器人(合肥)国际创新研究院安徽合肥230000

针对传统快速扩展随机树(RRT)算法在机械臂的运动规划上缺乏导向性,收敛速度慢等问题,文中在传统RRT的基础上,提出了一种扩展点选择策略和自适应步长策略,并且在算法陷入局部极小值时,采用避免回归机制,快速脱离极小值.然后结合Dijkstr... 详细信息

针对传统快速扩展随机树(RRT)算法在机械臂的运动规划上缺乏导向性,收敛速度慢等问题,文中在传统RRT的基础上,提出了一种扩展点选择策略和自适应步长策略,并且在算法陷入局部极小值时,采用避免回归机制,快速脱离极小值.然后结合Dijkstra算法对改进算法产生的路径进行优化,得到一条优化后的路径.最后,得到的机械臂末端有效路径再通过本文的机械臂规划模块,转化为一条机械臂最优位姿路径.将该改进算法与其他算法在Matlab和ROS中进行仿真实验,实验结果表明,该算法能有效指导RRT树的生长方向,避免陷入极小值,并且提高算法的收敛速度,并且提高了机械臂在仿真中运动规划效率.

关键词：快速扩展随机树机械臂路径规划避障规划碰撞检测机器人操作系统

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森林消防车无网络通信定位及参数采集系统设计

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消防科学与技术 2021年第4期40卷 530-533页

作者：徐睿魏斌王博孙榕孙术发东北林业大学工程技术学院黑龙江哈尔滨150040 东北林业大学信息与计算机工程学院黑龙江哈尔滨150040

为了实现在无信号林区对森林消防车的定位及参数采集,采用传感技术、北斗短报文技术,研发了一种基于北斗短报文的通信定位及参数采集系统,该系统包括数据采集系统、北斗短报文通信系统。参数采集系统采用STM32芯片采集传感器数据,同时... 详细信息

为了实现在无信号林区对森林消防车的定位及参数采集,采用传感技术、北斗短报文技术,研发了一种基于北斗短报文的通信定位及参数采集系统,该系统包括数据采集系统、北斗短报文通信系统。参数采集系统采用STM32芯片采集传感器数据,同时利用三防平板电脑的GPS定位功能获取森林消防车的位置,在原始林区弱信号甚至是无信号情况下利用北斗短报文技术上报消防车的传感器参数和位置信息,指挥车车载终端收到报文信息,在本地存储并上传到云端,支持APP实时显示。经测试,系统定位的精度可克服环境空旷程度的影响,整体运行情况良好,符合林区无网环境下消防车参数和位置信息采集需求,能够作为提高无信号林区救援的有效手段,从而提高无信号林区消防救援的安全性和高效性。

关键词：森林消防车车辆定位参数采集网络架构

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