检索结果-内蒙古大学图书馆

现代信息科技 2024年第17期8卷 43-48,55页

作者：张艺马永军王广来黄建平东北林业大学计算机与控制工程学院黑龙江哈尔滨150040

为提高对森林火烧迹地的检测精度,文章利用火灾后Sentinel-2卫星影像,提出一种基于改进PSPNet的森林火烧迹地检测模型。该模型以带空洞卷积的ResNet34作为主干网络,并在主干网络内部融合RFB(Receptive Field Block)模块和ULSAM(Ultra Li... 详细信息

为提高对森林火烧迹地的检测精度,文章利用火灾后Sentinel-2卫星影像,提出一种基于改进PSPNet的森林火烧迹地检测模型。该模型以带空洞卷积的ResNet34作为主干网络,并在主干网络内部融合RFB(Receptive Field Block)模块和ULSAM(Ultra Lightweight Subspace Attention Module)模块来增强其特征提取能力;最后利用跳跃连接使模型的解码器部分充分利用主干网络输出的四个层级特征图。实验结果表明改进PSPNet模型的平均交并比和总体准确率分别为91.86%和96.89%,相比PSPNet,分别提高1.52%和0.67%。与其他语义分割模型相比,改进模型得到的分割结果细节更加丰富,且具有较好的泛化性能。

关键词：森林火灾火烧迹地多光谱卫星影像深度学习语义分割

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基于改进GRNN的光纤光栅解调算法研究

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林业机械与木工设备 2024年第8期52卷 31-36页

作者：吴文辉王宇航秦玉福东北林业大学计算机与控制工程学院黑龙江哈尔滨150040

木材干燥室的干燥温度监测是木材加工厂的重要防火措施之一,FBG传感器的材料和传感特性使其可以监测干燥室内部温度而不会成为新的火灾诱因。针对FBG传感器波长解调过程中直接解调精度低的缺点,研究了一种基于柯西分布曲线拟合和SENet改... 详细信息

木材干燥室的干燥温度监测是木材加工厂的重要防火措施之一,FBG传感器的材料和传感特性使其可以监测干燥室内部温度而不会成为新的火灾诱因。针对FBG传感器波长解调过程中直接解调精度低的缺点,研究了一种基于柯西分布曲线拟合和SENet改进GRNN在光纤光栅传感器的解调算法。利用柯西曲线拟合和希尔伯特变换分割FBG反射曲线峰值区域,将峰值区域数据组成改进GRNN模型的训练样本和测试样本,将SENet结构嵌入GRNN模型提升GRNN模型的性能,通过PSO算法获取改进GRNN的最优光滑因子。实验结果表明,解调温度误差约为0.15℃,波长误差为1.8 pm,与直接解调法和未改进的GRNN模型相比,嵌入SENET结构的改进GRNN模型解调对比PSO-GRNN法和SE-GRNN法,性能分别提升约76%和约84%,有效提升了光纤光栅传感器的解调精度。

关键词：光纤布拉格光栅柯西分布广义回归神经网路 SENet

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基于改进SEGNET模型的图像语义分割

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计算机工程 2021年第4期47卷 256-261页

作者：罗嗣卿张志超岳琪东北林业大学信息与计算机工程学院哈尔滨150040

使用原始SEGNET模型对图像进行语义分割时,未对图像中相邻像素点间的关系进行考虑,导致同一目标中像素点类别预测结果不一致。通过在SEGNET结构中加入一条自上而下的通道,使得SEGNET包含的多尺度语义信息更加丰富,从而提升对每个像素点... 详细信息

使用原始SEGNET模型对图像进行语义分割时,未对图像中相邻像素点间的关系进行考虑,导致同一目标中像素点类别预测结果不一致。通过在SEGNET结构中加入一条自上而下的通道,使得SEGNET包含的多尺度语义信息更加丰富,从而提升对每个像素点的类别预测精度,在模型中加入生成对抗网络以充分考虑空间中相邻像素点间关系。实验结果表明,该模型的语义分割效果相比原始SEGNET模型显著提升,且可有效解决SEGNET测试中出现的分类错误问题。

关键词： SEGNET模型生成对抗网络多尺度语义信息相邻像素类别关系特征融合

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基于模糊熵的单木骨架重建方法

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现代电子技术 2025年第7期48卷 139-145页

作者：赵永辉颜培钰谷俊涛李振彭勋辉李超刘淑玉东北林业大学计算机与控制工程学院黑龙江哈尔滨150040 黑龙江省网络空间研究中心黑龙江哈尔滨150090

在对点云数据进行采集时,由于激光雷达设备和拍摄高度等因素导致点云质量存在差异,将影响后续重建结果。针对输入点云质量不高或拓扑结构不完整的问题,文中采用一种基于骨架的方法提取树木的原始骨架,通过最短路径算法构建一个最小生成... 详细信息

在对点云数据进行采集时,由于激光雷达设备和拍摄高度等因素导致点云质量存在差异,将影响后续重建结果。针对输入点云质量不高或拓扑结构不完整的问题,文中采用一种基于骨架的方法提取树木的原始骨架,通过最短路径算法构建一个最小生成树(MST),通过模糊熵迭代方法去除冗余部分简化原始骨架。利用基于优化的拟合圆柱体序列进行重建,以近似模拟树枝的几何形状。实验结果表明,在点云数量非常有限的情况下,该方法的单木重建精度也可以达到85%左右。而在点云数量较多的情况下,重建精度可提高至90%左右,且能够处理不同形状和结构的树木,对树木主干以及具有高密度点云的矮树具有良好的重建效果。

关键词：激光雷达树木骨架 MST 模糊熵迭代拟合圆柱体序列重建精度

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流形学习在红松籽仁蛋白质含量近红外检测中的应用

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江苏农业学报 2023年第1期39卷 246-254页

作者：仇逊超张春越张怡卓曹军哈尔滨金融学院计算机系黑龙江哈尔滨150030 东北林业大学机电工程学院黑龙江哈尔滨150040

为研究检测红松籽仁蛋白质含量的近红外光谱分析技术,在用变量标准化校正+一阶导数+小波变换对原始光谱进行预处理的基础上,分别运用主成分分析、改进型局部线性嵌入、局部切空间对齐、黑塞特征映射进行光谱数据的降维处理,分别构建偏... 详细信息

为研究检测红松籽仁蛋白质含量的近红外光谱分析技术,在用变量标准化校正+一阶导数+小波变换对原始光谱进行预处理的基础上,分别运用主成分分析、改进型局部线性嵌入、局部切空间对齐、黑塞特征映射进行光谱数据的降维处理,分别构建偏最小二乘、岭回归、支持向量回归、极度梯度提升数学模型。结果表明,改进型局部线性嵌入+支持向量回归法建立的参数优化模型质量最佳。其降维方法优化参数为:维度取4,邻域数取50;验证集均方差均值为0.5681,验证集皮尔逊相关系数均值达0.9408。可见,模型的预测结果是可靠的,能够实现对红松籽仁蛋白质含量的无损、准确检测。

关键词：红松籽仁蛋白质流形学习近红外光谱

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基于STM32的水流量自动调节控制系统设计

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仪表技术 2025年第2期 38-40页

作者：陈洪儒范依然范长胜东北林业大学计算机与控制工程学院黑龙江哈尔滨150040

开发了一种基于STM32的水流量自动调节控制系统。该系统采用STM32单片机作为核心控制器,集成各种功能模块,实现水流量的精确控制与调节。通过预设设定值,系统能自动调节并保持水流量稳定,提升水资源利用效率并节约能源。该系统实现了水... 详细信息

开发了一种基于STM32的水流量自动调节控制系统。该系统采用STM32单片机作为核心控制器,集成各种功能模块,实现水流量的精确控制与调节。通过预设设定值,系统能自动调节并保持水流量稳定,提升水资源利用效率并节约能源。该系统实现了水流量的智能化管理,降低了人工干预成本,有助于实现可持续发展目标,达成节水、卫生及智能控制的目的。

关键词：单片机电源模块舵机模块测距模块红外线传感器

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基于多尺度特征融合的食用葡萄细粒度分类方法

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智能计算机与应用 2024年第4期14卷 146-150页

作者：黄晓文胡峻峰朱昊李柏聪贾梦实东北林业大学计算机与控制工程学院哈尔滨150040 东北林业大学家居与艺术设计学院哈尔滨150040

中国葡萄种植规模逐年扩大,但由于混种、串粉等导致了葡萄品种混杂,葡萄的分类筛选工作成为限制农业生产效率的重要因素。为了提高生产中葡萄品种分类精度,本文基于计算机视觉技术和深度学习理论,设计了多尺度特征融合网络(Multi-Scale ... 详细信息

中国葡萄种植规模逐年扩大,但由于混种、串粉等导致了葡萄品种混杂,葡萄的分类筛选工作成为限制农业生产效率的重要因素。为了提高生产中葡萄品种分类精度,本文基于计算机视觉技术和深度学习理论,设计了多尺度特征融合网络(Multi-Scale Feature Fusion Network,MSFF-Net)。首先通过混合注意力模块改进ResNet34残差模块,提高模块关键特征提取能力;然后采用双线性结构,改进网络提取葡萄图像的二阶特征;最后通过融合二阶特征和交叉双线性特征,建立了一种基于多尺度特征融合网络的食用葡萄分类模型。在葡萄分类试验中,达到了96.97%的识别精度,相较于对照模型,取得了更高的精度。

关键词：卷积神经网络葡萄注意力机制细粒度分类特征融合

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基于PSO-LSTM-Attention算法的液压管路压力预测

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中国电子科学研究院学报 2023年第12期18卷 1094-1099页

作者：李昂徐梓敬徐凯宏谈子所东北林业大学计算机与控制工程学院黑龙江哈尔滨150040 东北林业大学家居与艺术设计学院黑龙江哈尔滨150040 上海望源测控仪表设备有限公司上海200301

在液压系统中,液压管路是实现压力传导功能的重要组成部分,其压力值的变化不容忽视。在环境误差等因素的影响下,液压管路的压力变化呈现非线性和不稳定性。为解决该问题,提出基于粒子群优化算法(PSO)改进的基于注意力机制(Attention)的... 详细信息

在液压系统中,液压管路是实现压力传导功能的重要组成部分,其压力值的变化不容忽视。在环境误差等因素的影响下,液压管路的压力变化呈现非线性和不稳定性。为解决该问题,提出基于粒子群优化算法(PSO)改进的基于注意力机制(Attention)的长短期记忆神经网络(LSTM)的液压管路压力预测方案。用某飞机液压管路的压力检测值作为输入数据,实现液压管路某支路位置的压力预测,并完成预测结果的可视化。实验结果表明,该模型预测平均误差为1.78%,符合液压管路压力预测要求。

关键词：液压管路粒子群算法 LSTM 压力预测注意力机制

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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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基于实体信息增强及多粒度融合的多文档摘要

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中文信息学报 2023年第7期37卷 42-50页

作者：唐嘉蕊刘美玲赵铁军周继云东北林业大学计算机与控制工程学院黑龙江哈尔滨150006 哈尔滨工业大学计算机科学系黑龙江哈尔滨150001 约翰斯·霍普金斯大学利伯研究所 USA Baltimore MD21218

研究发现对大规模的数据进行预训练可以更好地从自然语言文本中捕捉更丰富的语义信息,目前很多的多文档摘要的工作也应用了预训练模型并取得了一定的效果。但是这些预训练模型没有考虑到结构化的实体-关系信息。不能更好地从文本中捕获... 详细信息

研究发现对大规模的数据进行预训练可以更好地从自然语言文本中捕捉更丰富的语义信息,目前很多的多文档摘要的工作也应用了预训练模型并取得了一定的效果。但是这些预训练模型没有考虑到结构化的实体-关系信息。不能更好地从文本中捕获事实性知识。该文提出了基于实体信息增强和多粒度融合的多文档摘要模型MGNIE,该方法将实体关系信息融入预训练模型ERNIE中,增强知识事实以获得多层语义信息,解决摘要生成的事实一致性问题,进而从多种粒度进行多文档层次结构的融合建模,以词信息、实体信息以及句子信息捕捉长文本信息摘要生成所需的关键信息点。该文设计的模型在国际标准评测数据集MultiNews上的实验证明,所提模型对比强基线模型效果和竞争力获得较大提升。

关键词：实体信息增强预训练语言模型多粒度融合

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