检索结果-内蒙古大学图书馆

人民论坛 2018年第28期 118-119页

作者：李慧静李婧坤东北林业大学经济管理学院东北林业大学信息与计算机工程学院

微媒体的快速发展既给思想政治教育工作带来了新机遇,也带来了新的挑战。为了把握机遇,迎接挑战,要用好微媒体,提升思想政治教育工作者的能力和素养,做好校园微媒体网络文化建设,把握思想政治教育在微时代的话语权,坚持"线上"... 详细信息

微媒体的快速发展既给思想政治教育工作带来了新机遇,也带来了新的挑战。为了把握机遇,迎接挑战,要用好微媒体,提升思想政治教育工作者的能力和素养,做好校园微媒体网络文化建设,把握思想政治教育在微时代的话语权,坚持"线上"和"线下"教育的有机结合,共同助力大学生思政教育工作。

关键词：微媒体大学生思想政治教育

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脑电信号成分稀疏分析范式及其可行证明

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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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面向不平衡数据集分类模型的优化研究

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计算机工程 2018年第4期44卷 268-273,293页

作者：温雪岩陈家男景维鹏徐克生东北林业大学信息与计算机工程学院哈尔滨150040 国家林业局哈尔滨林业机械研究所哈尔滨150086

为提高不平衡数据集的分类效率,建立一种分类模型,从样本采样和分类算法两方面进行优化。对决策边界的少类样本进行循环过采样生成新样本集,并与决策边界外合成的少类样本集合并,提高样本的重要度。针对传统ε-支持向量机(ε-SVM)在对... 详细信息

为提高不平衡数据集的分类效率,建立一种分类模型,从样本采样和分类算法两方面进行优化。对决策边界的少类样本进行循环过采样生成新样本集,并与决策边界外合成的少类样本集合并,提高样本的重要度。针对传统ε-支持向量机(ε-SVM)在对不平衡数据集分类时超平面偏移的问题,引入正负惩罚系数和混合核函数,并利用客观的熵值法选取惩罚系数,提高分类算法的性能。实验结果表明,与标准的SVM算法相比,该分类模型在不平衡数据集分类上F-measure值平均提高18.1%,具有较好的分类效果。

关键词：文本分类不均衡数据集数据挖掘样本重采样熵值法

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云计算下Spark并行Apriori算法林业病虫害防治研究

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森林工程 2018年第4期34卷 45-51页

作者：孙广婷李丹周唯唯张俊杰牛萌邹佳旭东北林业大学信息与计算机工程学院哈尔滨150040

林业病虫害防治一直是林业领域的头等大事,缺乏行之有效的决策处理是现阶段正待解决的问题之一。随着可获取的林业数据量急剧增加,数据处理难度逐渐加大,单台机器处理已无法满足当前需求。云计算作为新型计算机模式将极大提高林业病虫... 详细信息

林业病虫害防治一直是林业领域的头等大事,缺乏行之有效的决策处理是现阶段正待解决的问题之一。随着可获取的林业数据量急剧增加,数据处理难度逐渐加大,单台机器处理已无法满足当前需求。云计算作为新型计算机模式将极大提高林业病虫害防治水平。本文将基于Spark并行化框架的Apriori算法提出病虫害资源数据的云存储模式,设计林业病虫害处理过程,满足云计算环境下林业病虫害防治需求,用以解决病虫害与树种之间获取信息困难以及关联规则处理效率问题。设计多组实验,通过改变数据集大小与集群节点个数计算出集群处理时间,从而评估算法性能。结果表明,云计算环境下该并行化算法不仅在海量数据存储以及可扩展性上具有良好性能,还能高度提取出树种与虫害的关联规则,提升挖掘效率。将该方法运用于林业领域,具有极高的前瞻性和有效性,为林业梳理物种之间关系以及防治林业病虫害提供很好的决策支持。

关键词： Apriori算法 Spark框架林业数据数据挖掘关联规则

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基于FastICA和卷积神经网络的脑电信号分类算法

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黑龙江大学自然科学学报 2018年第3期35卷 373-378页

作者：陈宇周雨佳宫翔君东北林业大学信息与计算机工程学院哈尔滨150040

为了改善传统脑电信号分类时间长、精度不够准确且分类难度较大的问题,利用脑电传感器(Mind Wave传感器)及Real Term软件从串口抓取数据获取脑电波TGAM数据包,并对采集的脑电信号数据进行分解计算处理,得到各个波段数据,使用基于负熵的... 详细信息

为了改善传统脑电信号分类时间长、精度不够准确且分类难度较大的问题,利用脑电传感器(Mind Wave传感器)及Real Term软件从串口抓取数据获取脑电波TGAM数据包,并对采集的脑电信号数据进行分解计算处理,得到各个波段数据,使用基于负熵的独立分量分析的固定点算法(FastICA)提取脑电信号特征,并用深度学习分类算法对脑电信号进行分类。传统机器学习算法不能准确分类复杂的脑电信号,运用卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)提取数据进行训练,构建分类器,实现了对脑电信号更高效更准确的分类。实验结果表明,与Fisher线性判别、BP神经网络、朴素贝叶斯相比,此算法可以更准确地区分是否清醒的状态,对脑电信号分类的研究具有重大意义。

关键词：脑电信号 FastICA 卷积神经网络

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基于ROS和EtherCAT的视觉伺服7DOF机械臂仿真研究

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黑龙江大学自然科学学报 2018年第1期35卷 94-101页

作者：刘亚秋陶然丁峰张嘉鑫陈雨佳刘勋东北林业大学信息与计算机工程学院哈尔滨150040

将视觉传感器构建到机械臂一侧的视觉伺服系统是7自由度机械臂实现物体抓取和移动的有效方法,但此方法存在着对目标识别定位速度慢和末端执行器轨迹规划难的问题。因此,设计并实现了基于机器人操作系统(Robot Operating System,ROS)和Et... 详细信息

将视觉传感器构建到机械臂一侧的视觉伺服系统是7自由度机械臂实现物体抓取和移动的有效方法,但此方法存在着对目标识别定位速度慢和末端执行器轨迹规划难的问题。因此,设计并实现了基于机器人操作系统(Robot Operating System,ROS)和EtherCAT的视觉伺服7自由度机械臂仿真平台。在ROS系统上,利用颜色机器视觉(Color Machine Vision,CMVision)算法实现了抓取目标的快速识别和定位;基于机械臂的D-H模型,求解得到逆运动方程,规划机械臂的轨迹,并应用比例、积分、微分(Proportion,Integration,Differentiation,PID)算法进行控制;在Linux上构建实时内核,利用EtherCAT技术实现了机械臂末端执行器的快速准确移动控制。测试结果表明,该平台能够实现目标的快速识别、定位和抓取,具备良好的稳定性和可操作性。

关键词： ROS 视觉伺服 EtherCAT 7自由度 CMVision 目标识别仿真平台

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改进内梅罗指数法在东方红湿地水质评价中的应用

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黑龙江大学自然科学学报 2018年第1期35卷 15-21页

作者：罗嗣卿贾子书东北林业大学信息与计算机工程学院哈尔滨150040

内梅罗指数评价法是GB/T14848-93推荐的水质评价方法,其评价结果具有局限性,根本原因是污染指标评分值取值不合理。引进分段线性插值法,实现了改进内梅罗指数评价法,该算法合理计算污染指标在不同区间内的评分值,客观反映了各污染指标... 详细信息

内梅罗指数评价法是GB/T14848-93推荐的水质评价方法,其评价结果具有局限性,根本原因是污染指标评分值取值不合理。引进分段线性插值法,实现了改进内梅罗指数评价法,该算法合理计算污染指标在不同区间内的评分值,客观反映了各污染指标对水质污染的贡献度;修正了各单项指标取值偏小的缺陷,解决了单项指标取值不连续问题;实现水质评价结果的连续取值,提高水质评价分类表利用率;修正了水质评价结果偏小的问题,使结果更趋合理。应用改进内梅罗指数评价法评价东方红湿地水质情况,有效验证了评价结果的科学性,真实反映了湿地的水体质量。

关键词：水质评价内梅罗指数评价法分段线性插值东方红湿地

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一款轻量级的复杂生物网络图形化分析软件的设计与实现

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智能计算机与应用 2018年第2期8卷 116-120,125页

作者：赵琳琳赵亚莉张牧歌李文龙东北林业大学信息与计算机工程学院哈尔滨150040

近年来,复杂网络理论受到广泛的关注和研究。本文将复杂网络的理论应用到生物数据分析领域,设计并实现一款智能化和可视化的生物网络特征分析软件。该软件可以实现数据输入或者批量数据导入功能,通过对数据的读取和结合相应的生物学背... 详细信息

近年来,复杂网络理论受到广泛的关注和研究。本文将复杂网络的理论应用到生物数据分析领域,设计并实现一款智能化和可视化的生物网络特征分析软件。该软件可以实现数据输入或者批量数据导入功能,通过对数据的读取和结合相应的生物学背景知识,建立数据的网络视图,以及提供对该生物网络的特征系数的参考值及分析结果,能有效帮助用户发现节点之间存在的隐藏联系及功能模块之间的特征,是一款交互性较好的轻量级应用软件。

关键词：复杂生物网络可视化生物信息节点复杂网络

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结合用户偏好和项目属性的网络结构推荐算法

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黑龙江大学自然科学学报 2018年第2期35卷 229-236页

作者：苏健民郭伟超东北林业大学信息与计算机工程学院哈尔滨150040

针对基于网络结构的推荐算法在资源分配过程中采用平均分配方式,产生的推荐结果个性化程度低的问题,提出了一种结合用户偏好和项目属性的网络结构推荐算法。通过用户评分数据和用户对项目属性偏好程度计算用户偏好相似度,在资源分配过... 详细信息

针对基于网络结构的推荐算法在资源分配过程中采用平均分配方式,产生的推荐结果个性化程度低的问题,提出了一种结合用户偏好和项目属性的网络结构推荐算法。通过用户评分数据和用户对项目属性偏好程度计算用户偏好相似度,在资源分配过程中根据用户偏好相似度调整资源分配方式,使其更加合理,产生更好的个性化推荐结果。Movie Lens数据集上的实验表明,所提出的推荐算法相比于其它算法,显著提高了准确率、召回率、多样性,降低了推荐项目的流行度。

关键词：二部图网络结构个性化推荐相似度用户偏好项目属性

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面向事件相关电位成分的稀疏字典构建方法

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信号处理 2018年第8期34卷 891-896页

作者：李海峰丰上马琳徐睿峰徐忠亮哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院黑龙江哈尔滨150001 哈尔滨工业大学(深圳) 广东深圳518055 东北林业大学信息与计算机工程学院黑龙江哈尔滨150040

利用稀疏分解来研究EEG信号是一种新兴的可靠的方法。常见的稀疏字典学习算法中,K-SVD算法得到了比较广泛的应用。但是利用K-SVD算法获得的字典原子很难完整的包含EEG信号中的事件相关电位(ERP)成分,通常样本中的ERP成分都会分布在大量... 详细信息

利用稀疏分解来研究EEG信号是一种新兴的可靠的方法。常见的稀疏字典学习算法中,K-SVD算法得到了比较广泛的应用。但是利用K-SVD算法获得的字典原子很难完整的包含EEG信号中的事件相关电位(ERP)成分,通常样本中的ERP成分都会分布在大量原子中。本文提出把常用的K-SVD算法基础结合稀疏性能指标作为约束条件,解决稀疏字典难以与ERP成分对应的问题,并给出利用该算法进行ERP分析的步骤。通过在一个基于听觉刺激的公开数据集上使用本文的方法,成功地获得了包含完整目标ERP成分的字典原子,证明了方法的可行性。

关键词：稀疏字典事件相关电位脑电图成分分析

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