检索结果-内蒙古大学图书馆

智能计算机与应用 2020年第7期10卷 104-108页

作者：何睿余娜李淼张峻巍王浩杰赵玉茗东北林业大学信息与计算机工程学院哈尔滨150000

随着单细胞测序技术的发展,许多基于单细胞RNA测序数据的聚类算法被提出,用于单细胞分类,并取得较好的应用效果。但是到目前为止,单细胞聚类算法研究领域缺乏关于聚类模型的综述,缺乏对不同聚类模型的性能评估。本文从聚类模型的角度将... 详细信息

随着单细胞测序技术的发展,许多基于单细胞RNA测序数据的聚类算法被提出,用于单细胞分类,并取得较好的应用效果。但是到目前为止,单细胞聚类算法研究领域缺乏关于聚类模型的综述,缺乏对不同聚类模型的性能评估。本文从聚类模型的角度将常见的11种单细胞聚类算法分成了K邻近聚类、层次聚类、基于图形分类、基于模型分类、基于密度分类的5种类型,对相关算法的特点和研究进展进行总结,并选择了10组scRNA-seq数据集对这些聚类算法进行性能评价。实验结果表明,现有聚类方法中SC3、Seurat和SIMLR的性能较好,在5类模型中,基于密度模型的算法具有最优性能,体现出较好的应用价值。

关键词：细胞分类聚类算法单细胞测序

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公共地点人流量统计预警平台

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智能计算机与应用 2020年第10期10卷 112-114页

作者：杨志虎赵家曼东北林业大学信息与计算机工程学院哈尔滨150040

传统的监控只实现了记录功能,不能准确识别密集场景中的人群数量,人群骚乱,拥挤等异常事件;同时现有的智能系统对环境适应性差,数据分散,场景理解受阻,缺乏自主性。为了解决这些问题,本文将深度学习和机器学习算法应用于监控安防领域,... 详细信息

传统的监控只实现了记录功能,不能准确识别密集场景中的人群数量,人群骚乱,拥挤等异常事件;同时现有的智能系统对环境适应性差,数据分散,场景理解受阻,缺乏自主性。为了解决这些问题,本文将深度学习和机器学习算法应用于监控安防领域,解决传统监控领域完全依赖于人的主观性的问题,将目标检测算法和密度估计算法相结合,各取优势,实现人流量统计与异常事件预警;使用回归模型对下一段时间的人数变化进行预测;并搭建了边云协同的智能系统,形成完整的智能安防。

关键词：智能安防人流量统计智能系统

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基于残差网络的智能交通标志识别算法

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智能计算机与应用 2020年第9期10卷 49-52页

作者：王佳琪李哲高睿杰谢冰洁谷殿月于慧伶东北林业大学信息与计算机工程学院哈尔滨150040

汽车制造领域L4以及更高级别的自动驾驶技术已经成为当今汽车行业最前沿的发展方向。智能驾驶汽车在行进过程中对公路上的交通标志的识别可以有效帮助驾驶员及时做出决策,降低交通违法和交通事故的发生率。目前智能交通标志识别系统仅... 详细信息

汽车制造领域L4以及更高级别的自动驾驶技术已经成为当今汽车行业最前沿的发展方向。智能驾驶汽车在行进过程中对公路上的交通标志的识别可以有效帮助驾驶员及时做出决策,降低交通违法和交通事故的发生率。目前智能交通标志识别系统仅可在少量指定车型中使用,普及率较低。为使更多的驾驶员可以使用智能交通标志识别系统完成辅助驾驶,本文对中国标准交通标志数据库(CCTSDB)进行研究,提出了一种基于残差神经网络的智能交通标志识别算法。利用高斯平滑和Canny锐化对实验图像预处理,在Mxnet框架下引入残差神经网络模型ResNet-18将图像分类识别。结果表明该算法能够有效识别交通标志信息,在实验环境下对于交通标志识别率可达91.87%,具有识别速度快,可移植性好的显著特点,为智能交通标志识别系统的轻量化和大众化提出了新的可能性。

关键词：交通标志识别 Mxnet 残差神经网络可移植性

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阿里云的差异化战略分析研究

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商场现代化 2020年第10期 135-136页

作者：黄森东北林业大学信息与计算机工程学院

随着科技创新的全球化进程加快,创新能力对于一家企业而言,具有越来越重要的意义.在世界的大环境下,基于互联网的电子商务也迅猛发展,目前我国也有一些电子商务企业逐渐运用云计算,本文综合运用战略管理以及技术创新与人才开发等方面的... 详细信息

随着科技创新的全球化进程加快,创新能力对于一家企业而言,具有越来越重要的意义.在世界的大环境下,基于互联网的电子商务也迅猛发展,目前我国也有一些电子商务企业逐渐运用云计算,本文综合运用战略管理以及技术创新与人才开发等方面的相关知识,对现下互联网行业的状态以阿里巴巴旗下的阿里云计算有限公司为例进行分析.本文将通过盈利能力分析、SWOT分析法从阿里云的内部优势和劣势以及面临的外部机会和威胁等情况切入,分析阿里云计算选择差异化战略的原因、具体措施以及这项战略对阿里云甚至阿里巴巴集团的影响.

关键词：阿里云云计算差异化战略

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基于Boosting框架的推荐系统架构与优化

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现代电子技术 2020年第8期43卷 19-21,28页

作者：刘彦伯温雪岩徐克生于鸣东北林业大学信息与计算机工程学院黑龙江哈尔滨150040 国家林业局哈尔滨林业机械研究所黑龙江哈尔滨150086

现如今推荐算法已得到广泛应用,但大多数推荐算法均存在各自的局限性。针对这一问题,提出一种基于Boosting框架的推荐系统架构,以多种基本推荐算法为基础,集成一个强推荐系统。将基于Boosting的推荐系统,在MovieLens 100K中进行测试。... 详细信息

现如今推荐算法已得到广泛应用,但大多数推荐算法均存在各自的局限性。针对这一问题,提出一种基于Boosting框架的推荐系统架构,以多种基本推荐算法为基础,集成一个强推荐系统。将基于Boosting的推荐系统,在MovieLens 100K中进行测试。测试与分析结果表明,该系统测试结果显示Precision达到39.44%,比原来提高8.63%。因此,集成的推荐系统能够有效提升推荐效果,为用户提供良好的用户体验。

关键词：推荐系统系统架构系统优化 Boosting框架系统集成系统测试

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基于Q学习的单路口交通信号协调控制

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计算机与现代化 2020年第5期 96-100,105页

作者：胡宇刘美玲周子昂张敏东北林业大学信息与计算机工程学院黑龙江哈尔滨150040

Q学习通过与外部环境的交互来进行单路口的交通信号自适应控制。在城市交通愈加拥堵的时代背景下,为了缓解交通拥堵,提出一种结合SCOOT系统对绿信比优化方法的Q学习算法。本文将SCOOT系统中对绿信比优化的方法与Q学习相结合,即通过结合... 详细信息

Q学习通过与外部环境的交互来进行单路口的交通信号自适应控制。在城市交通愈加拥堵的时代背景下,为了缓解交通拥堵,提出一种结合SCOOT系统对绿信比优化方法的Q学习算法。本文将SCOOT系统中对绿信比优化的方法与Q学习相结合,即通过结合车均延误率以及停车次数等时间因素以及经济因素2方面,建立新的数学模型来作为本算法的成本函数并建立一种连续的奖惩函数,在此基础上详细介绍Q学习算法在单路口上的运行过程并且通过与Webster延误率和基于最小车均延误率的Q学习进行横向对比,验证了此算法优于定时控制以及基于车均延误的Q学习算法。相对于这2种算法,本文提出的算法更加适合单路口的绿信比优化。

关键词：交通信号控制 Q学习单路口智能体

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基于全卷积神经网络的林木图像分割

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计算机工程与应用 2019年第4期55卷 219-224页

作者：黄英来刘亚檀任洪娥东北林业大学信息与计算机工程学院哈尔滨150040

针对传统方法进行图像分割易受噪声影响问题,提出了一种基于全卷积神经网络的林木图像分割方法。该方法不需要对图像进行预处理,利用上池化和反卷积层恢复图像分辨率,采用跳跃连接降低网络复杂度,同时避免了梯度消失问题,使用Dropout正... 详细信息

针对传统方法进行图像分割易受噪声影响问题,提出了一种基于全卷积神经网络的林木图像分割方法。该方法不需要对图像进行预处理,利用上池化和反卷积层恢复图像分辨率,采用跳跃连接降低网络复杂度,同时避免了梯度消失问题,使用Dropout正则化随机激活网络隐藏单元以防止过拟合,后端结合全连接的条件随机场以恢复对象边缘的细节信息,进一步优化分割结果。该模型能够在林木图像上实现良好的分割。

关键词：全卷积神经网络跳跃连接条件随机场图像分割

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基于U-Net的高分辨率遥感图像语义分割方法

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计算机工程与应用 2019年第7期55卷 207-213页

作者：苏健民杨岚心景维鹏东北林业大学信息与计算机工程学院哈尔滨150040

图像分割是遥感解译的重要基础环节,高分辨率遥感图像中包含复杂的地物目标信息,传统分割方法应用受到极大限制,以深度卷积神经网络为代表的分割方法在诸多领域取得了突破进展。针对高分辨遥感图像分割问题,提出一种基于U-Net改进的深... 详细信息

图像分割是遥感解译的重要基础环节,高分辨率遥感图像中包含复杂的地物目标信息,传统分割方法应用受到极大限制,以深度卷积神经网络为代表的分割方法在诸多领域取得了突破进展。针对高分辨遥感图像分割问题,提出一种基于U-Net改进的深度卷积神经网络,实现了端到端的像素级语义分割。对原始数据集做了扩充,对每一类地物目标训练一个二分类模型,随后将各预测子图组合生成最终语义分割图像。采用了集成学习策略来提高分割精度,在"CCF卫星影像的AI分类与识别竞赛"数据集上取得了94%的训练准确率和90%的测试准确率。实验结果表明,该网络在拥有较高分割准确率的同时还具有良好的泛化能力,能够用于实际工程。

关键词：遥感图像语义分割卷积神经网络 U-Net 集成学习

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运用区块链技术构建数字化古籍管理体系模型的研究

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图书情报工作 2019年第3期63卷 80-89页

作者：高利王春艳高心丹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/意义]从区块链技术角度出发,针对当前古籍保护与利用领域存在的问题,提出数字化古籍管理区块链体系模型的解决方案,实现古籍管理创新模式。[方法/过程]首先,从构建和实现两个方面设计基于区块链去中心化的P2P体系架构。通过节点... 详细信息

[目的/意义]从区块链技术角度出发,针对当前古籍保护与利用领域存在的问题,提出数字化古籍管理区块链体系模型的解决方案,实现古籍管理创新模式。[方法/过程]首先,从构建和实现两个方面设计基于区块链去中心化的P2P体系架构。通过节点发起交易、构造区块、合法性验证实现全网共识链接区块。其次,建立信息存储机制、智能合约协议算法,自动执行保证模型的高效、透明,实现数字化古籍版权登记、流转利用信息不可篡改、可追溯。最后,共识机制和IPFS协议系统分布式存储机制解决古籍数据存储和安全,同时设立合理的激励机制,实现古籍数据的有效管理。[结果/结论]通过该模型的建立摒弃传统古籍数据库中心化管理模式,以区块+链的形式实现古籍保护利用全过程可追溯、不可篡改,从而实现古籍保护的技术创新。

关键词：区块链数字化古籍智能合约 IPFS

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融合STN和DenseNet的深度学习网络及其应用

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计算机工程与应用 2019年第17期55卷 131-136页

作者：张锡英宋宇鹏陈曦边继龙东北林业大学信息与计算机工程学院

图像识别是计算机视觉的重要分支之一,具有重要的理论和实践意义。近年来,以深度卷积神经网络为代表的图像分类方法被成功地应用到各个领域。针对神经网络对输入数据敏感、训练时间长等问题,结合空间映射网络(Spatial Transform Network... 详细信息

图像识别是计算机视觉的重要分支之一,具有重要的理论和实践意义。近年来,以深度卷积神经网络为代表的图像分类方法被成功地应用到各个领域。针对神经网络对输入数据敏感、训练时间长等问题,结合空间映射网络(Spatial Transform Network,STN)和密集神经网络(Dense Neural Network,DenseNet)两者的特性,提出一种新型网络结构ST-DenseNet。该网络能够对输入图片作不变性归一化处理,解决数据敏感问题的同时提高图像识别效果。在树种叶片公开数据集Leafsnap上实现了90.43%的识别准确率、87.75%的召回率和89.07%的F-Measure的实验结果,模型ST-DenseNet明显优于其他网络模型。

关键词：图像识别深度卷积神经网络空间映射网络密集神经网络树种识别

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