检索结果-内蒙古大学图书馆

林业机械与木工设备 2024年第10期52卷 63-67页

作者：刘美谷志新南木易李心玉邢硕东北林业大学信息与计算机工程学院黑龙江哈尔滨

近年来,由于畜牧业的快速规模化发展,导致畜禽各类流行性疫病的不断暴发和传播,给畜禽养殖带来了灾难性的打击。肉羊环境智能监控系统主要作用是对畜禽舍的环境进行实时监测,如湿度、光照、氨气、硫化氢、二氧化碳及空气杂质等,并连接... 详细信息

近年来,由于畜牧业的快速规模化发展,导致畜禽各类流行性疫病的不断暴发和传播,给畜禽养殖带来了灾难性的打击。肉羊环境智能监控系统主要作用是对畜禽舍的环境进行实时监测,如湿度、光照、氨气、硫化氢、二氧化碳及空气杂质等,并连接相应的装置和设备,对检测到的环境中的不合理因素进行实时控制,使肉羊在生长过程中达到最佳舒适度。本文通过考虑肉羊生活环境中的变化并应用JAVA语言,数据库管理系统等多种开发语言及软件来构建出适合的传感器检测羊群生活环境。

关键词：肉羊生活环境检测传感器

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松树株数识别的YOLOv5轻量化算法研究

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森林工程 2023年第4期39卷 126-133页

作者：肖维颖王健李文顺东北林业大学计算机与控制工程学院哈尔滨150040 黑龙江省八一农垦大学信息与电气工程学院黑龙江大庆163319

随着5G技术的发展,其高带宽、低时延和高密度接入特点,促使云计算模式向“云-管-端”模式改变,边缘计算作为终端关键技术对人工智能算法在算力有限的终端上的部署成为关键。以苗圃验收环节中松树株数识别的视频检索算法为例,提出一种适... 详细信息

随着5G技术的发展,其高带宽、低时延和高密度接入特点,促使云计算模式向“云-管-端”模式改变,边缘计算作为终端关键技术对人工智能算法在算力有限的终端上的部署成为关键。以苗圃验收环节中松树株数识别的视频检索算法为例,提出一种适用于人工智能算法在终端部署的轻量级苗圃松树苗检测计数算法。算法通过在YOLOv5网络的基础上引入MobileNet v3特征提取机制来实现网络的轻量化,将压缩激励网络(Squeeze-and-Excitation Networks,SENet)中的轻量级注意模块集成作为bneck基本块,提高网络对于特征通道的敏感程度,增强网络的特征提取能力;在IoU(Intersection over Union,IoU)基础上进一步考虑目标框和预测框的向量角度,使用SIoU损失函数作为预测函数,重新定义相关损失函数,从而使苗圃树苗预测框更加接近真实框。研究结果表明,改进后的模型参数量明显减少,改进后的网络模型大小与对比试验中的方法相比,模型在准确率(Precision)降低3.26%、平均精确率均值(Mean Average Precision,mAP)降低1.03%的情况下,帧率(Frame Per Second,FPS)提升了21.48%,达到71.43帧/s,计算量较原YOLOv5s减少了148.44%。证明该算法具有高效性和轻量性,为边缘计算终端人工智能算法移植提供算法原型。

关键词： YOLOv5 识别 MobileNet 松树树苗轻量化

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基于位置匿名的数据库隐私可搜索加密算法

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计算机仿真 2022年第1期39卷 423-426,431页

作者：李骥才刘丹东北林业大学信息与计算机工程学院黑龙江哈尔滨150040

当前数据库隐私可搜索加密算法忽略了对用户位置信息的加密,导致传统算法存在恶意攻击数据拦截量低、数据加密误差大和隐私等级低的问题。现提出基于位置匿名的数据库隐私可搜索加密算法。预处理用户位置信息的比特序列,并通过分段线性... 详细信息

当前数据库隐私可搜索加密算法忽略了对用户位置信息的加密,导致传统算法存在恶意攻击数据拦截量低、数据加密误差大和隐私等级低的问题。现提出基于位置匿名的数据库隐私可搜索加密算法。预处理用户位置信息的比特序列,并通过分段线性编码加密隐藏用户位置信息。加密用户搜索数据,完成用户信息二次加密,以压缩函数为基础搜索出最全面的关键词相关加密信息,实现数据库加密信息的搜索。实验结果表明,所提算法的恶意攻击数据拦截量高、数据加密误差低,且隐私等级高。

关键词：位置匿名数据库预处理搜索加密用户隐私

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基于数据融合的管道液压仿真研究

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传感器与微系统 2022年第12期41卷 59-62页

作者：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

针对传统仿真软件单次计算只能对应一种特定条件,且具有耗时长、设定值偏离实测值等问题,基于数据融合技术对仿真处理方法进行改进。使用传感器实测数据作为仿真的条件参数,依据流体力学建立管道仿真模型,结合Web技术建立在线仿真平台,... 详细信息

针对传统仿真软件单次计算只能对应一种特定条件,且具有耗时长、设定值偏离实测值等问题,基于数据融合技术对仿真处理方法进行改进。使用传感器实测数据作为仿真的条件参数,依据流体力学建立管道仿真模型,结合Web技术建立在线仿真平台,提供简洁的数据交互方式,多工况、高自由度的仿真逻辑。经过实践证明:方法能在保证计算精度的同时提高仿真速度,改善了传统仿真难以应对多工况与高自由度的问题,在实际生产中具有一定的指导作用。

关键词：数据融合压力降计算在线仿真液压传动管道

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个人健康记录中隐私数据分层访问控制方法

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计算机仿真 2022年第8期39卷 398-402页

作者：李莉陈云鹏杨祉坤吴怡东北林业大学信息与计算机工程学院黑龙江哈尔滨150040

个人健康记录动态性较强,导致隐私数据分层访问控制效果较差。基于此,将区块链技术应用到个人健康记录的隐私数据分层访问控制方法中。建立数据共享模型和数据分层访问控制模型,在此基础上,通过用户注册、隐私数据加密与令牌请求机制三... 详细信息

个人健康记录动态性较强,导致隐私数据分层访问控制效果较差。基于此,将区块链技术应用到个人健康记录的隐私数据分层访问控制方法中。建立数据共享模型和数据分层访问控制模型,在此基础上,通过用户注册、隐私数据加密与令牌请求机制三部分实现基于区块链技术的隐私数据分层访问控制。实验结果表明,所研究的隐私数据分层访问控制方法有效减少了数据被窃取、篡改的次数,提高了数据加密的速率,并解决了数据分层访问控制的延迟情况,有效提高了隐私数据分层访问控制效果,具备一定的实际应用意义。

关键词：个人健康记录隐私数据分层访问控制数据共享模型

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基于混合集成学习算法的香港林村河水质指标预测

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水电能源科学 2022年第5期40卷 46-49页

作者：谷志新郭宇东北林业大学信息与计算机工程学院黑龙江哈尔滨150038

水质指数(WQI)是评价地表水水质最常用的指标。传统的WQI计算费时,且在派生子指数时常常产生错误。对此,使用4种独立算法(随机森林(RF)、额外树回归(ETR)、梯度提升回归(GBR)、XGBoost)和5种新的混合集成算法(Adaboost+RF、Adaboost+ETR... 详细信息

水质指数(WQI)是评价地表水水质最常用的指标。传统的WQI计算费时,且在派生子指数时常常产生错误。对此,使用4种独立算法(随机森林(RF)、额外树回归(ETR)、梯度提升回归(GBR)、XGBoost)和5种新的混合集成算法(Adaboost+RF、Adaboost+ETR、Adaboost+GBR、Adaboost+XGBoost及Stacking混合模型)来预测香港林村河的WQI值。收集香港大埔区下游TR-12监测站1987~2019年的数据,利用Pearson相关系数构建11个不同的输入参数组合,将数据按7∶3分为训练数据集、测试数据集两组,使用5种统计和视觉评价指标评价模型。结果表明,生化需氧量(BOD)和化学需氧量(COD)对WQI值的预测影响最大,Stacking混合模型的性能最优。

关键词：林村河水质指数集成机器学习预测

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基于光谱和图像特征的阔叶木材与针叶木材同时分类算法研究

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光谱学与光谱分析 2021年第6期41卷 1713-1721页

作者：王承琨赵鹏东北林业大学信息与计算机工程学院黑龙江哈尔滨150040 广西科技大学计算机科学与通信工程学院广西柳州545006

木材是人们生活中必不可少的可再生资源,同时在建筑、工艺、家具、结构材料等方面有着举足轻重的地位。市场中常见的木材品种繁多,其品质和价格千差万别,使用智能化技术对木材进行正确的分类不仅可以防止不法商贩“以次充好”,也可以大... 详细信息

木材是人们生活中必不可少的可再生资源,同时在建筑、工艺、家具、结构材料等方面有着举足轻重的地位。市场中常见的木材品种繁多,其品质和价格千差万别,使用智能化技术对木材进行正确的分类不仅可以防止不法商贩“以次充好”,也可以大幅度降低木材分类人员的工作难度。通过木材的遗传信息和解剖学信息可以得到较为准确的木材分类结果,这类方法识别工艺相对复杂,对非专业人员并不友好。借助木材切面的图像信息或光谱信息可以简单方便地对木材进行分类,然而由于不同种木材之间存在的近似性,这类方法往往分类精度不高或只适用于某些阔叶木材。提出了一种基于木材横切面图像信息和光谱信息的多特征木材分类算法,首先分别采集木材横切面的光谱信息以及图像信息;再使用Segnet图像分割方法将待分类样本分成含管孔木材和不含管孔木材两组,并对含管孔样本组中的木材进行管孔分割;然后对含管孔样本组中的木材提取管孔特征、光谱特征以及纹理特征,对无管孔样本组木材提取光谱特征和纹理特征;最后根据这些特征使用支持向量机分别对木材进行分类并记录其木材的分类结果,对分类结果不一致的样本使用相似性判据判断最佳分类结果。为了验证该方法的有效性,以20种常见的阔叶木材和针叶木材的混合样本集为研究对象,对其进行了分类。实验结果显示三种特征均可以对木材进行分类,单独使用光谱特征、纹理特征以及管孔特征对木材进行分类的最高正确率分别为93.00%,89.33%和69.23%,通过相似测度的判断后三个特征可以相互补充从而进一步提高木材的分类正确率,最高正确率可达98.00%。综上所述,该方法可以对包含阔叶木材和针叶木材的混合样本集中的木材进行分类,木材横切面的光谱特征、纹理特征以及管孔特征可以相互补充,从而使分类正确率进一步的提高。与目前的主流木材分类方法进行对比,发现该算法的分类正确率高于其他算法。

关键词：木材树种识别纹理特征管孔特征光谱特征特征融合

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数据挖掘方法在大学通识课建设中的实践研究——以《计算机网络技术与应用》课程为例

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教育进展 2023年第3期13卷 1255-1262页

作者：王行建刘欣东北林业大学信息与计算机工程学院黑龙江哈尔滨

为了提升通识课教育的教学方法和改进通识课培养方式,本文以某高校《计算机网络技术与应用》课程为例,在大量教学数据的基础上,采用关联规则的数据挖掘方法,对课堂测试成绩、作业完成度、任务点完成度、期末成绩等内容进行了关联性挖掘... 详细信息

为了提升通识课教育的教学方法和改进通识课培养方式,本文以某高校《计算机网络技术与应用》课程为例,在大量教学数据的基础上,采用关联规则的数据挖掘方法,对课堂测试成绩、作业完成度、任务点完成度、期末成绩等内容进行了关联性挖掘分析,获得了五条关联规则,发现了新的教学规律,文章还利用决策树算法,考虑不同学科、不同课程基础、不同人才培养方案设定等条件下,进行课程成绩预测,从而为学业预警提供了有力的支撑。

关键词：关联规则决策树学业预警通识课

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基于先验知识的管道流体快速仿真技术研究

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中国电子科学研究院学报 2023年第5期18卷 450-454页

作者：姜宗梁李昂赵康军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 临沭县工业和信息化局山东临沂276799

随着数字孪生技术的兴起和发展,数据快速传输应用的需求得到了极大的关注。在工业应用领域,存在因复杂环境下传感器无法在适当位置安装,造成孪生体数据不完整的情况出现。针对管道流体状态这类不易实测的信息,常使用有限元仿真的方法获... 详细信息

随着数字孪生技术的兴起和发展,数据快速传输应用的需求得到了极大的关注。在工业应用领域,存在因复杂环境下传感器无法在适当位置安装,造成孪生体数据不完整的情况出现。针对管道流体状态这类不易实测的信息,常使用有限元仿真的方法获取物体各监测点的变化数据,但传统的有限元仿真分析需要耗费大量的时间成本和计算机资源,无法适用于对数据实时传输有高要求的管道数字孪生系统。文中将多组条件下获得的仿真结果作为先验知识建立仿真数据库,运用K近邻的思想在库中查找与测试集最相似的仿真结果,以该条件下的仿真结果为基准对测试集进行完整数据预测,得到测试条件下的完整仿真数据。实验结果表明,文中所提方法与传统有限元仿真结果精度相一致,仿真效率得到巨大提升,可适用于有数据快速反应需求的管道数字孪生场景。

关键词：先验知识管道流体仿真 K近邻数据预测

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基于I-BGLAM纹理和光谱融合的高光谱显微成像木材树种分类

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光谱学与光谱分析 2021年第2期41卷 599-605页

作者：赵鹏韩金城王承琨东北林业大学信息与计算机工程学院黑龙江省哈尔滨市150040 广西科技大学计算机科学与通信工程学院广西柳州545006

为了提高木材树种分类的正确率,提出了一种基于I-BGLAM纹理特征和光谱特征融合的高光谱图像的木材树种分类方法。实验数据是利用SOC710VP高光谱成像仪获取的可见光/近红外(372.53~1038.57 nm)范围内的高光谱图像。首先,利用基于OIF的特... 详细信息

为了提高木材树种分类的正确率,提出了一种基于I-BGLAM纹理特征和光谱特征融合的高光谱图像的木材树种分类方法。实验数据是利用SOC710VP高光谱成像仪获取的可见光/近红外(372.53~1038.57 nm)范围内的高光谱图像。首先,利用基于OIF的特征波段选择方法降低高光谱图像的维数,选择出含有信息量大的波段。其次,对选择出的波段图像使用NSCT及NSCT逆变换得到融合图像,对得到的融合图像使用I-BGLAM提取其纹理特征。与此同时,对高光谱图像的全波段求取平均光谱并进行S-G(Savitzky-Golay)平滑得到光谱特征。最后,将得到的纹理特征和光谱特征融合后送进极限学习机(ELM)中进行分类。此外,还和基于灰度共生矩阵(GLCM)的木材识别的传统方法以及近几年木材树种识别领域内被提出的主流方法进行了比较。该研究主要创新点有两个:一是将强纹理提取器I-BGLAM用于高光谱图像中提取其纹理特征;二是提出一种新的特征融合的模型用于高光谱图像的分类。针对8个树种的实验结果表明,单独使用I-BGLAM提取的纹理特征来进行分类的正确率最高可到达88.54%,而使用GLCM提取纹理特征的传统方法正确率最高只有76.04%,该结果可以得出本文使用I-BGLAM在纹理特征提取方面要优于GLCM,这为后面建立的融合模型打下很好的基础,单独使用平均光谱特征来分类的正确率最高可以达到92.71%,使用所提出的特征融合方法所得到的分类正确率最高可达到100%,这说明使用所提出的融合模型来分类要比以前单独使用某一种特征的分类模型要好。此外,使用所提出的方法得到的分类正确率要高于本领域内其他两种主流的识别方法。因此,所提出的基于I-BGLAM纹理特征和光谱特征融合的方法能够提高木材树种分类的正确率,该方法在木材树种分类方面有着一定的利用价值。

关键词：高光谱图像 I-BGLAM 纹理特征光谱特征特征融合木材树种分类

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