检索结果-内蒙古大学图书馆

智能计算机与应用 2019年第1期9卷 31-35页

作者：魏鑫周世杰彭牧冯诚东北林业大学信息与计算机工程学院哈尔滨150040

针对无线传感器网络LEACH路由算法忽视了每轮选举簇头时节点剩余能量,并考虑到存在某些剩余能量较高的节点能量未被充分利用的情况,提出一种考虑能量因子的LEACH-OE算法。引入能量因子来修正簇头选举阈值。此外,通过自适应阈值的方法使... 详细信息

针对无线传感器网络LEACH路由算法忽视了每轮选举簇头时节点剩余能量,并考虑到存在某些剩余能量较高的节点能量未被充分利用的情况,提出一种考虑能量因子的LEACH-OE算法。引入能量因子来修正簇头选举阈值。此外,通过自适应阈值的方法使某些剩余能量较高且已当选过簇头的节点重新参与簇头选举以提高能量利用率。利用Matlab软件进行仿真实验,结果表明,LEACH-OE算法有效减缓了节点的枯竭速度,网络寿命较LEACH算法提高了约13.12%。

关键词：无线传感器网络 LEACH算法网络寿命自适应阈值剩余能量

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一种用于图像拼接的改进ORB算法

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液晶与显示 2018年第6期33卷 520-527页

作者：王健于鸣任洪娥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Oriented FAST and Rotated BRIEF(ORB)算法缺少尺度不变特性,误匹配率高,易造成图像拼接质量差等问题,本文提出一种用于图像拼接的改进ORB算法。首先使用一种基于尺度不变的特征检测算法对图像进行特征点检测,然后用ORB描述算法对... 详细信息

针对Oriented FAST and Rotated BRIEF(ORB)算法缺少尺度不变特性,误匹配率高,易造成图像拼接质量差等问题,本文提出一种用于图像拼接的改进ORB算法。首先使用一种基于尺度不变的特征检测算法对图像进行特征点检测,然后用ORB描述算法对特征点进行特征描述,用ORB匹配算法进行粗匹配,再用双向匹配和Random Sampling Coherence(RANSAC)算法对匹配点进行精匹配和提纯,进一步提高其正确率,最后使用渐入渐出加权融合完成图像拼接。实验结果表明,本文方法在图像的缩放和旋转、模糊、光照强度、拍摄视角等情况下都具有优秀的鲁棒性和稳定性,是一种实时性强、准确度高、拼接质量优秀的图像拼接方法。

关键词：尺度不变双向匹配图像配准图像拼接

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基于改进PSO神经网络的微米木纤维切削参数优化

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中山大学学报（自然科学版） 2018年第2期57卷 116-122页

作者：齐红任洪娥贾鹤鸣袁世庆东北林业大学信息与计算机工程学院中国哈尔滨150040 东北林业大学机电工程学院中国哈尔滨150040

针对使用传统加工技术切削后的工件无法达到精密要求的问题,为了从工艺流程角度提升微米木纤维的加工精度和切削效果,提出了一种基于改进粒子群算法和BP神经网络的优化算法,以实现微米木纤维的精密切削加工。采用误差反向传播算法实现... 详细信息

针对使用传统加工技术切削后的工件无法达到精密要求的问题,为了从工艺流程角度提升微米木纤维的加工精度和切削效果,提出了一种基于改进粒子群算法和BP神经网络的优化算法,以实现微米木纤维的精密切削加工。采用误差反向传播算法实现切削参数间复杂关系的最佳结构选择,通过改进的粒子群优化算法(PSO)解决了BP网络自身的局部极小值收敛的缺陷,给出了科学合理的切削参数输出。通过不同树种的微米木纤维切削参数仿真优化实验,验证了算法的准确性、训练精度和有效性。研究表明:提出的改进优化算法可以预测出待加工木材的切削参数,且具有较高的训练精度。

关键词：木纤维切削切削参数优化 BP神经网络粒子群优化算法

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基于空谱联合和波段分类的高光谱压缩感知重构

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液晶与显示 2018年第4期33卷 291-298页

作者：黄元超王阿川东北林业大学信息与计算机工程学院黑龙江哈尔滨150040

卫星在获取地面信息时会受到大气、电磁波的干扰,导致高光谱影像本身产生坏线和噪声。针对这一问题,本文结合高光谱遥感影像的特性提出了一种基于空谱联合和波段分类的影像重构方法。首先,根据噪声影响程度将影像波段分为坏线强干扰波... 详细信息

卫星在获取地面信息时会受到大气、电磁波的干扰,导致高光谱影像本身产生坏线和噪声。针对这一问题,本文结合高光谱遥感影像的特性提出了一种基于空谱联合和波段分类的影像重构方法。首先,根据噪声影响程度将影像波段分为坏线强干扰波段和非干扰低噪声波段;其次,对波段进行分组,确定每组参考波段,并对参考波段进行独立重构;然后,根据参考波段构建双模式空谱联合预测模型,利用正则化交叉投影得到非参考波段重构影像;最后,对坏线强干扰波段,先进行独立重构,然后对重构影像进行小波分解,通过高频校正得到了干扰波段最终重构影像。实验表明,本文方法对重构高光谱影像的平均信噪比较传统方法提高了1~2dB。

关键词：压缩感知复合正则空谱联合高频校正

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基于Android的天文天象实时查看预报系统

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计算机与现代化 2019年第6期 104-110,115页

作者：张峻巍王浩杰王紫琛李艳娟东北林业大学信息与计算机工程学院黑龙江哈尔滨150000 东北林业大学林学院黑龙江哈尔滨150000

在天文科学知识普及越走越深的今天,越来越多的天文爱好者愿意亲身走进并了解天文。为了让广大天文爱好者更加方便地开展天文观测活动,实时了解天气动态,本文完成基于Android的天象实时查看预报系统的设计与实现。该系统以AndroidStudi... 详细信息

在天文科学知识普及越走越深的今天,越来越多的天文爱好者愿意亲身走进并了解天文。为了让广大天文爱好者更加方便地开展天文观测活动,实时了解天气动态,本文完成基于Android的天象实时查看预报系统的设计与实现。该系统以AndroidStudio为开发平台,基于C/S架构,构造包括云层信息预报、大气视宁度查看、观测适宜度评价等众多天文观测常用功能的集成化平台,实现基于层次分析法的观测适宜度评价,满足众多天文爱好者的观测信息需求,为天文观测活动的开展提供了极大便利。

关键词：移动应用开发 Android 天象预报天文层次分析法

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一种基于深度学习的交互式电话号码识别方法

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北京航空航天大学学报 2018年第5期44卷 1074-1080页

作者：韩京冶许福陈志泊刘辉北京林业大学信息学院北京100083 北京航空航天大学计算机学院北京100083

物流、保险和中介服务等行业需要频繁地拨打电话,而人工拨打电话效率较低,高效的电话号码识别技术具有重要的应用价值。传统的印刷体数字识别方法存在人工设计特征过程复杂、识别字体单一等不足,难以满足实际应用需求。本文提出了一种... 详细信息

物流、保险和中介服务等行业需要频繁地拨打电话,而人工拨打电话效率较低,高效的电话号码识别技术具有重要的应用价值。传统的印刷体数字识别方法存在人工设计特征过程复杂、识别字体单一等不足,难以满足实际应用需求。本文提出了一种基于深度学习的交互式的电话号码识别方法,通过鼠标双击图像中的电话号码,自动截取出包含此号码的目标区域,并进行灰度化、二值化、目标区域定位、字符分割和图片补白等预处理操作,在此基础上利用改进的Le Net-5卷积神经网络(CNN)自动学习图像特征,支持多种字体、字形和字号的印刷体数字识别,并利用交互式识别和内存池等方法提高识别速度。实验结果表明,单一字符的识别率为99.86%,整个号码的识别率为99.50%,整个号码平均识别时间为91 ms。本文方法识别精度高、识别速度快,具有较为广泛的应用前景。

关键词：深度学习卷积神经网络(CNN) 电话号码识别交互式识别目标区域定位

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新冠肺炎自动标注与定量分析系统

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人工智能 2021年第3期 20-27页

作者：白娜肖汉平杨光耀欧陕兴欧舒斐赵林涛邱兆文东北林业大学信息与计算机工程学院哈尔滨150040 中国人民解放军南部战区总医院放射科广州510010 中国人民解放军南部战区空军医院放射科广州510600 哈尔滨市第一医院放射科哈尔滨150010

新冠病毒在全球的大肆传播使得新冠肺炎成为全球最大的流行病之一,新冠患者的肺部CT影像数据可以辅助临床诊断和诊疗方案的制定。本文应用2.5D新冠肺炎分割算法,开发了新冠肺炎自动标注与定量分析系统。为了探究不同层厚的CT数据对于新... 详细信息

新冠病毒在全球的大肆传播使得新冠肺炎成为全球最大的流行病之一,新冠患者的肺部CT影像数据可以辅助临床诊断和诊疗方案的制定。本文应用2.5D新冠肺炎分割算法,开发了新冠肺炎自动标注与定量分析系统。为了探究不同层厚的CT数据对于新冠诊断的影响,我们运用该系统对1mm和5mm的CT数据进行定量分析比较,通过统计学方法进行显著性分析,实验结果表明两种不同层厚的CT数据对于诊断的影响差异较小。结论:5mm层厚的CT诊断精度与1mm层厚无异,当医疗资源紧张时,5mm层厚扫描有助于提高新冠肺炎疫情的诊断效率。

关键词：新冠肺炎自动标注定量分析 CT影像

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一种农田灌溉渠系三维参数化建模方法

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测绘科学 2020年第5期45卷 175-181,188页

作者：梁其洋潘瑜春郝星耀吴保国湖北工程学院计算机与信息科学学院湖北孝感432100 北京林业大学信息学院北京100083 国家农业信息化工程技术研究中心北京100097 农业农村部农业信息技术重点实验室北京100097 北京市农业物联网工程技术研究中心北京100097

针对当前大多数灌溉渠道工程三维建模过程效率低、模型难以复用的问题,该文提出一种基于参数化的渠系三维建模方法。利用三维GIS技术,以渠道三维中心线和横断面参数为基础,辅以周边地形,采用横断面放样法生成单体模型、中心线平移法生... 详细信息

针对当前大多数灌溉渠道工程三维建模过程效率低、模型难以复用的问题,该文提出一种基于参数化的渠系三维建模方法。利用三维GIS技术,以渠道三维中心线和横断面参数为基础,辅以周边地形,采用横断面放样法生成单体模型、中心线平移法生成渠道交叉口,基于模型运算将上下级渠道组合在一起,基于地形编辑将渠道模型与周围地形进行无缝集成。实现了复杂断面类型的渠道三维信息模型在真实坐标下的设计与展示,解决了渠道交叉、分支以及与地形分离的问题,取得了较高的土方量计算精度。实例分析表明,应用参数化建模方法能够基于真实的地理数据建立三维场景,提高了建模效率和模型精度。

关键词：三维建模灌溉渠系参数化建模三维GIS

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基于Kaldi的语音识别算法

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电脑知识与技术 2019年第1Z期15卷 163-166页

作者：杨胜捷朱灏耘冯天祥陈宇东北林业大学信息与计算机工程学院黑龙江哈尔滨150040

为了改善传统语音识别算法识别不够准确且消耗时间较大的问题,本文提出了一种基于Kaldi的子空间高斯混合模型与深度神经网络相结合的算法进行语音识别。针对声音频率信号识别率较低的问题,本文采用了快速傅立叶变换和动态差分的方法进行... 详细信息

为了改善传统语音识别算法识别不够准确且消耗时间较大的问题,本文提出了一种基于Kaldi的子空间高斯混合模型与深度神经网络相结合的算法进行语音识别。针对声音频率信号识别率较低的问题,本文采用了快速傅立叶变换和动态差分的方法进行MFCC特征提取。实验证明,相比于单独的SGMM、SGMM+MMI等语音识别算法,该算法对语音识别的错误率更低,对语音识别的研究具有重大意义。

关键词：语音识别 Kaldi 子空间高斯混合模型深度神经网络

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基于双路卷积神经网络的植物叶片识别模型

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北京林业大学学报 2018年第12期40卷 132-137页

作者：于慧伶麻峻玮张怡卓东北林业大学信息与计算机工程学院黑龙江哈尔滨150040 东北林业大学机电工程学院黑龙江哈尔滨150040

【目的】针对卷积神经网络识别植物叶片过程中,叶片边缘形状对卷积层的过度作用而导致相似边缘形状叶片识别错误的问题,提出了一种双路卷积神经网络的植物叶片识别模型。【方法】模型考虑了叶片信息的边缘形状与内部纹理特征,构建了双... 详细信息

【目的】针对卷积神经网络识别植物叶片过程中,叶片边缘形状对卷积层的过度作用而导致相似边缘形状叶片识别错误的问题,提出了一种双路卷积神经网络的植物叶片识别模型。【方法】模型考虑了叶片信息的边缘形状与内部纹理特征,构建了双路卷积神经网路结构,其中形状特征路径运用7层卷积层的网络结构,前3层采用大尺寸11×11及5×5的卷积核提取大视野特征,完成叶片形状特征提取,另外4层卷积层采用3×3小尺寸卷积核提取叶片细节特征;纹理特征路径采用6个3×3卷积核的卷积层,提取叶片纹理图像细节特征;然后通过特征融合层将两类特征相加为融合特征,并利用全连接层对植物叶片种类进行识别。【结果】实验结果表明,双路卷积神经网络模型与单路卷积神经网络和图像处理分类识别模型相比,在Flavia叶片数据集与扩充植物叶片数据集上,Top-1识别准确率分别提高到了99. 28%、97. 31%,Top-3识别准确率分别提高到了99. 97%、99. 74%,标准差较其他识别与分类模型下降到0. 18、0. 20。【结论】本文提出的叶片识别模型能有效避免相似叶片边缘形状干扰而导致识别错误的问题,可以提高植物叶片的识别准确率。

关键词：植物识别叶片图像特征融合卷积神经网络

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