检索结果-内蒙古大学图书馆

智能计算机与应用 2020年第10期10卷 47-53页

作者：胡宸恺魏鑫姜国强李发强金玉舜东北林业大学信息与计算机工程学院哈尔滨150040

本文提出了基于百科数据的林业知识图谱构建方式。首先,通过Scrapy爬虫框架爬取Wikidata和互动百科上与林业相关的数据,构建了林业知识图谱的概念层、数据层;其次,在命名实体识别和分类的步骤中提出了构建林业实体类别分类表的方法来进... 详细信息

本文提出了基于百科数据的林业知识图谱构建方式。首先,通过Scrapy爬虫框架爬取Wikidata和互动百科上与林业相关的数据,构建了林业知识图谱的概念层、数据层;其次,在命名实体识别和分类的步骤中提出了构建林业实体类别分类表的方法来进行实体分类;最后,将构建好的林业知识图谱存储到Neo4j图数据库中,并搭建了一个简易的知识图谱网站,使用Django框架和ECharts实现知识图谱的网页展示。

关键词：林业知识图谱 Scrapy爬虫框架 Neo4j图数据库

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面向儿童的森林博物馆导览系统APP设计

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设计 2020年第5期33卷 46-48页

作者：段晨宇赵鑫刘宇轩王辅君东北林业大学机电工程学院东北林业大学信息与计算机工程学院

为提升博物馆对儿童的兴趣启蒙的教育效果。通过对移动端应用市场中现存的博物馆导览类APP及儿童教育类APP进行分析整合,探讨出目标APP的逻辑方向,研究出儿童参观博物馆的需求,推出符合其认知心理的界面设计方案,进一步搭建软件体系结... 详细信息

为提升博物馆对儿童的兴趣启蒙的教育效果。通过对移动端应用市场中现存的博物馆导览类APP及儿童教育类APP进行分析整合,探讨出目标APP的逻辑方向,研究出儿童参观博物馆的需求,推出符合其认知心理的界面设计方案,进一步搭建软件体系结构从而完成设计。得到一款传统博物馆展出形式与信息技术相结合的分众化设计产物。儿童是不可忽视的行动主体,该设计的实现可体现社会生活的人本关怀。

关键词：森林博物馆导览 APP界面结构设计儿童教育博物馆教育面向儿童交互设计

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基于LSTM的磺化反应釜温度预测方法

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林业科技情报 2022年第3期54卷 185-189页

作者：岳宏张晓航赵康军徐凯宏中国电子科技集团公司第四十九研究所哈尔滨150028 东北林业大学信息与计算机工程学院哈尔滨150040 临沭县工业和信息化局山东临沭276700

针对化学反应釜的温度控制系统具有非线性、滞后性等特性,为了确保磺化反应釜内生产环境的安全稳定,提出一种基于长短期记忆(Long Short-Term Memory,LSTM)循环神经网络的磺化反应釜温度预测方法。将全球地表温度历史数据作为磺化反应... 详细信息

针对化学反应釜的温度控制系统具有非线性、滞后性等特性,为了确保磺化反应釜内生产环境的安全稳定,提出一种基于长短期记忆(Long Short-Term Memory,LSTM)循环神经网络的磺化反应釜温度预测方法。将全球地表温度历史数据作为磺化反应釜模拟温度输入至LSTM循环神经网络中进行训练,得到温度预测模型;最后通过与循环神经网络(Recurrent Neural Network,RNN)对比试验,该文所提预测方法各项指标均优,均方误差(Mean Square Error,MSE)为0.16024,均方根误差(Root Mean Square Error,RMSE)为0.39882,平均绝对误差(Mean Absolute Error,MAE)为0.31236,对磺化反应釜温度的预测准确度更高,可有效对磺化反应釜温度进行实时预测。

关键词：磺化反应釜 LSTM 预测神经网络

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中文文本挖掘的动态文摘建模方法

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哈尔滨工程大学学报 2019年第4期40卷 820-826页

作者：刘美玲王慧强陈广胜于洋东北林业大学信息与计算机工程学院黑龙江哈尔滨150040 哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院黑龙江哈尔滨150001

中文文摘是自然语言处理领域的重要研究之一,尤其是基于理解的文摘中对时间特征的研究,更是引起了广泛的关注。本文抽取中文文本摘要的动态特征,进行文本挖掘和建模分析来体现时间特性。通过对中文动态多文档文摘系统框架和句子加权、... 详细信息

中文文摘是自然语言处理领域的重要研究之一,尤其是基于理解的文摘中对时间特征的研究,更是引起了广泛的关注。本文抽取中文文本摘要的动态特征,进行文本挖掘和建模分析来体现时间特性。通过对中文动态多文档文摘系统框架和句子加权、特征抽取及句子选择等关键步骤的算法设计,实现动态文摘模型,并提出基于动态性能的中文文摘评测方法。实验证明该中文动态文摘技术及其评测算法在实际的文本挖掘过程中,能较好地获得可理解性的、具有时间延展性的摘要,具有一定的可行性和较高的研究价值。

关键词：动态文摘建模文本挖掘中文摘要评测方法句子加权文本理解语料测试

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基于局部敏感哈希的改进堆叠算法

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广西师范大学学报（自然科学版） 2020年第4期38卷 21-31页

作者：王俊杰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

堆叠泛化有着与生俱来的高复杂性、“数据泄露”的问题,同时针对不同的数据样本也存在稳定性方面的问题。为此,本文提出的基于敏感哈希的堆叠算法LBDS,利用局部敏感哈希(local sensitive hashing,LSH)算法,首先将训练集和测试集映射到... 详细信息

堆叠泛化有着与生俱来的高复杂性、“数据泄露”的问题,同时针对不同的数据样本也存在稳定性方面的问题。为此,本文提出的基于敏感哈希的堆叠算法LBDS,利用局部敏感哈希(local sensitive hashing,LSH)算法,首先将训练集和测试集映射到哈希桶,当其中某个桶满时作为开始训练条件,训练出的模型对下一次桶满时的训练数据和测试数据及其邻域进行预测。接着,利用稳定性和信息熵条件对基分类器筛选,生成高层数据。最后,将高层训练预测得到的结果通过混合投票和平均的方法求得最终分类结果。在若干数据集上的验证结果显示,LBDS在Acc和AUC上有平均2%的改进,训练时间复杂度有10%的降低,同时表现出更好的稳定性和更强的泛化能力。

关键词：堆叠泛化局部敏感哈希时间复杂度稳定性元分类器

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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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基于卷积神经网络的植物叶片树种识别研究与实现

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智能计算机与应用 2020年第10期10卷 23-26页

作者：边缘孔小莹张莉边世正李瑞改东北林业大学信息与计算机工程学院哈尔滨150040

随着人工智能的迅速发展,深度学习方向的算法性能逐渐提高,推动了深度学习在各个领域的应用。本文使用卷积神经网络算法建立树种识别模型,以叶片作为模型输入数据。本文所建立的模型在公开的Flavia数据集中的识别准确率在90%以上,达到... 详细信息

随着人工智能的迅速发展,深度学习方向的算法性能逐渐提高,推动了深度学习在各个领域的应用。本文使用卷积神经网络算法建立树种识别模型,以叶片作为模型输入数据。本文所建立的模型在公开的Flavia数据集中的识别准确率在90%以上,达到了应用要求,本模型的设计对林学有一定的实际应用价值。

关键词：深度学习卷积神经网络树种识别

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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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基于PSO优化K均值聚类的葡萄果穗图像分割算法

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智能计算机与应用 2020年第5期10卷 81-84,88页

作者：张永剑任洪娥东北林业大学信息与计算机工程学院哈尔滨150040

针对复杂背景下现实葡萄果穗图像分割问题,本文提出了一种基于粒子群优化K均值聚类的分割算法,利用粒子群算法的全局搜索能力,优化初始聚类中心的选择,根据得到的聚类中心进行聚类,可以有效改善K均值聚类算法易受初始化聚类中心影响的... 详细信息

针对复杂背景下现实葡萄果穗图像分割问题,本文提出了一种基于粒子群优化K均值聚类的分割算法,利用粒子群算法的全局搜索能力,优化初始聚类中心的选择,根据得到的聚类中心进行聚类,可以有效改善K均值聚类算法易受初始化聚类中心影响的问题。实验表明,该算法分割准确率较高,分割得到的葡萄轮廓完整,可以有效的将葡萄从复杂背景中识别出来。

关键词：粒子群算法 K均值聚类算法图像分割

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