检索结果-内蒙古大学图书馆

光谱学与光谱分析 2021年第6期41卷 1713-1721页

作者：王承琨赵鹏东北林业大学信息与计算机工程学院黑龙江哈尔滨150040 广西科技大学计算机科学与通信工程学院广西柳州545006

木材是人们生活中必不可少的可再生资源,同时在建筑、工艺、家具、结构材料等方面有着举足轻重的地位。市场中常见的木材品种繁多,其品质和价格千差万别,使用智能化技术对木材进行正确的分类不仅可以防止不法商贩“以次充好”,也可以大... 详细信息

木材是人们生活中必不可少的可再生资源,同时在建筑、工艺、家具、结构材料等方面有着举足轻重的地位。市场中常见的木材品种繁多,其品质和价格千差万别,使用智能化技术对木材进行正确的分类不仅可以防止不法商贩“以次充好”,也可以大幅度降低木材分类人员的工作难度。通过木材的遗传信息和解剖学信息可以得到较为准确的木材分类结果,这类方法识别工艺相对复杂,对非专业人员并不友好。借助木材切面的图像信息或光谱信息可以简单方便地对木材进行分类,然而由于不同种木材之间存在的近似性,这类方法往往分类精度不高或只适用于某些阔叶木材。提出了一种基于木材横切面图像信息和光谱信息的多特征木材分类算法,首先分别采集木材横切面的光谱信息以及图像信息;再使用Segnet图像分割方法将待分类样本分成含管孔木材和不含管孔木材两组,并对含管孔样本组中的木材进行管孔分割;然后对含管孔样本组中的木材提取管孔特征、光谱特征以及纹理特征,对无管孔样本组木材提取光谱特征和纹理特征;最后根据这些特征使用支持向量机分别对木材进行分类并记录其木材的分类结果,对分类结果不一致的样本使用相似性判据判断最佳分类结果。为了验证该方法的有效性,以20种常见的阔叶木材和针叶木材的混合样本集为研究对象,对其进行了分类。实验结果显示三种特征均可以对木材进行分类,单独使用光谱特征、纹理特征以及管孔特征对木材进行分类的最高正确率分别为93.00%,89.33%和69.23%,通过相似测度的判断后三个特征可以相互补充从而进一步提高木材的分类正确率,最高正确率可达98.00%。综上所述,该方法可以对包含阔叶木材和针叶木材的混合样本集中的木材进行分类,木材横切面的光谱特征、纹理特征以及管孔特征可以相互补充,从而使分类正确率进一步的提高。与目前的主流木材分类方法进行对比,发现该算法的分类正确率高于其他算法。

关键词：木材树种识别纹理特征管孔特征光谱特征特征融合

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一种改进XGboost的DoH流量分类方法

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哈尔滨理工大学学报 2023年第1期28卷 64-72页

作者：李博温雪岩徐克生赵永辉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

加密流量已经成为互联网中的主要流量,其分类问题一直是当前研究热点之一。针对当前网络中DoH(DNS-over-HTTPS)流量的准确识别,处理速度偏慢,检测效率不高的问题,提出了一种基于截断奇异值分解(truncated singular value decomposition,... 详细信息

加密流量已经成为互联网中的主要流量,其分类问题一直是当前研究热点之一。针对当前网络中DoH(DNS-over-HTTPS)流量的准确识别,处理速度偏慢,检测效率不高的问题,提出了一种基于截断奇异值分解(truncated singular value decomposition, TSVD)降维,贝叶斯优化方法改进的极限梯度提升树(improve extreme gradient boosting, IXGboost)的DoH流量分类方法。通过网络公开数据集,此方法将加密流量分为非DoH流量,良性DoH流量和恶意DoH流量。实验结果表明,其分类准确率达到了99%以上,处理每条数据的时间仅为0.3ms,进而证明所提方法有着较高的准确率和较强的实时性,提升了入侵检测性能,可有效实现对DoH流量的精确分类。

关键词：网络安全 DoH流量截断奇异值分解极限梯度提升树贝叶斯优化

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改进残差网络在玉米叶片病害图像的分类研究

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计算机工程与应用 2021年第23期57卷 178-184页

作者：黄英来艾昕东北林业大学信息与计算机工程学院哈尔滨150040

针对传统的玉米叶片病害图像识别方法正确率不高、速度慢等问题,提出一种基于改进深度残差网络模型的玉米叶片图像识别算法。提出的改进策略有:将传统的ResNet-50模型第一层卷积层中7×7卷积核替换为3个3×3的卷积核;使用LeakyR... 详细信息

针对传统的玉米叶片病害图像识别方法正确率不高、速度慢等问题,提出一种基于改进深度残差网络模型的玉米叶片图像识别算法。提出的改进策略有:将传统的ResNet-50模型第一层卷积层中7×7卷积核替换为3个3×3的卷积核;使用LeakyReLU激活函数替代ReLU激活函数;改变残差块中批标准化层、激活函数与卷积层的排列顺序。进行数据预处理,将训练集与测试集的比例划分为4∶1,采用数据增强的方式对训练集进行扩充,将改进的ResNet-50模型经过迁移学习得到在ImageNet上预训练好的权重参数。实验结果表明,改进的网络在玉米叶片病害图像分类中得到了98.3%的正确率,与其他网络模型相比准确率大幅提升,鲁棒性进一步增强,可为玉米叶片病害的识别提供参考。

关键词：玉米叶片病害图像识别深度学习残差网络迁移学习

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梅花鹿DLX5基因克隆及表达分析

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野生动物学报 2024年第1期45卷 50-57页

作者：王鹏刘方政李萱博王春花于海浩夏彦玲东北林业大学野生动物与自然保护地学院哈尔滨150040 黑龙江工程学院计算机科学与技术学院哈尔滨150050

为研究梅花鹿(Cervus nippon)DLX5基因的结构和功能,进一步探究其与梅花鹿茸角骨化机制间的关系,采用RT-PCR技术对梅花鹿DLX5基因进行克隆,获得包含全部编码区的c DNA序列,对该基因的氨基酸序列进行生物信息学分析并构建系统进化树,通过... 详细信息

为研究梅花鹿(Cervus nippon)DLX5基因的结构和功能,进一步探究其与梅花鹿茸角骨化机制间的关系,采用RT-PCR技术对梅花鹿DLX5基因进行克隆,获得包含全部编码区的c DNA序列,对该基因的氨基酸序列进行生物信息学分析并构建系统进化树,通过KEGG富集分析其信号通路,运用实时荧光定量RT-PCR检测该基因在鹿茸生长不同时期的表达情况。结果表明:梅花鹿DLX5基因编码区长为870 bp,共编码289个氨基酸。DLX5蛋白为可溶性的不稳定蛋白,有2个保守结构域,主要定位于细胞核。梅花鹿DLX5蛋白与许多不同物种来源的DLX5蛋白氨基酸序列有较高相似度,比较保守。DLX5蛋白二级结构中无规则卷曲占比最大(78.89%),其后依次是α-螺旋、延伸链,占比分别为16.96%和4.15%。DLX5基因主要的作用通路为TGFβ信号通路、MAPK信号通路和Wnt信号通路等。实时荧光定量RT-PCR结果表明,DLX5基因在鹿茸生长后期(三杈茸)表达量显著增高,这种上调表达暗示了其在鹿茸骨化过程中发挥重要作用,说明其可能是鹿茸骨化相关候选基因。

关键词：梅花鹿 DLX5基因基因克隆生物信息学分析实时荧光定量RT-PCR

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智能服务终端的探索性自适应FSM测试方法

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计算机研究与发展 2022年第9期59卷 1887-1901页

作者：聂钰格殷蓓蓓裴翰宇李莉徐立鑫北京航空航天大学自动化科学与电气工程学院北京100083 东北林业大学信息与计算机工程学院哈尔滨150040 计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学) 南京210023

随着智能化时代的到来,以自动饮料售卖机、自动地铁售票机、ATM机等为代表的智能服务终端对人们的生活起到了越来越重要的作用,对智能服务终端进行全面有效的测试以防止其可能出现的各种错误,提升用户体验变得十分重要.针对目前软件版... 详细信息

随着智能化时代的到来,以自动饮料售卖机、自动地铁售票机、ATM机等为代表的智能服务终端对人们的生活起到了越来越重要的作用,对智能服务终端进行全面有效的测试以防止其可能出现的各种错误,提升用户体验变得十分重要.针对目前软件版本更新频繁、开发与测试难以对接、边开发边测试导致的测试工作量庞大且难以规范化等问题,根据智能服务终端状态及状态迁移特征明显的特点,提出一种在规格说明不充分、软件快速迭代需要不断回归测试情况下仍能被高效使用的测试方案——基于FSM(finite state machine)的探索性自适应测试.该方法首先通过探索性测试获得待测系统的状态及迁移信息,然后把它们建模成FSM,根据模型及已经执行过的测试用例,以状态及状态迁移覆盖为准则生成测试用例,在测试过程中不断地对测试模型及相应的测试用例进行自适应调整.基于该方法,通过集成开源软件Graphwalker,搭建了一个实验平台,选择了10种不同种类的常用智能服务终端,通过实验评估其有效性.实验结果表明,该方法生成的测试用例数量少,测试充分性程度高,可以高效地发现智能服务终端系统中存在的缺陷和问题.

关键词：有限状态机测试智能服务终端自适应测试探索性测试探索性自适应FSM测试

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基于生成对抗网络的眼底图像生成方法

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计算机应用与软件 2022年第5期39卷 197-203,252页

作者：郭继峰庞志奇李星杨帆岳琪东北林业大学信息与计算机工程学院黑龙江哈尔滨150040

提出一种带出血病症的眼底图像生成方法,该方法可以丰富眼底图像样本,提升眼底出血检测系统的准确率。该方法用图像分割技术从现有图像中分割出血管树和出血块,利用GAN生成大量血管树和出血块,并经过预处理合并,把合并后的图片和真实眼... 详细信息

提出一种带出血病症的眼底图像生成方法,该方法可以丰富眼底图像样本,提升眼底出血检测系统的准确率。该方法用图像分割技术从现有图像中分割出血管树和出血块,利用GAN生成大量血管树和出血块,并经过预处理合并,把合并后的图片和真实眼底图片一起输入到改进的CycleGAN中,生成大量眼底图片。其中对CycleGAN进行改进:改进模型结构,引入Wassertein距离,并加入同一映射损失和感知损失。实验表明,用该方法生成图像的PSNR值比现有技术提高9.82%,SSIM值提高4.17%且收敛速度更快。把生成图像添加到出血检测系统的训练集中,系统的AUC值提升3.51%,证明该方法优于现有技术。

关键词：生成对抗网络图像分割图像生成出血检测

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基于BBCM-TextRank的文本摘要提取算法研究

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东北师大学报（自然科学版） 2022年第3期54卷 67-75页

作者：井钰王名扬周文远东北林业大学信息与计算机工程学院黑龙江哈尔滨150036

针对TextRank算法计算句子权重仅依赖文本间相似度和生成摘要存在较大冗余的问题,提出一种改进的文本摘要提取算法BBCM-TextRank(BERT-BiLSTM-CRF-TextRank-MMR).利用Word2Vec模型对文本句子进行向量表示,采用TextRank算法计算句子的权... 详细信息

针对TextRank算法计算句子权重仅依赖文本间相似度和生成摘要存在较大冗余的问题,提出一种改进的文本摘要提取算法BBCM-TextRank(BERT-BiLSTM-CRF-TextRank-MMR).利用Word2Vec模型对文本句子进行向量表示,采用TextRank算法计算句子的权重.基于BERT-BiLSTM-CRF模型,识别出文本中的重要实体并据此进一步优化句子权重.引入MMR算法降低摘要的冗余,提升摘要语句的多样性,最终获得更为准确和全面的文本摘要.在LCSTS数据集上的实验结果表明,本文提出的BBCM-TextRank算法能有效提取文本语句中的实体特征,获得较为合适的句子权重,同时可以有效消除候选摘要中的冗余句子,从而获得重要性和多样性兼备的文本摘要.

关键词：文本摘要命名实体识别 BERT-BiLSTM-CRF TextRank

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图型区块链的分级医药溯源模型设计

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计算机工程与设计 2022年第12期43卷 3555-3562页

作者：李莉杨祉坤张超吴怡陈云鹏东北林业大学信息与计算机工程学院黑龙江哈尔滨150040

为解决传统单链区块链医药溯源系统吞吐率低、存储开销大的问题,提出图型区块链分级医药溯源模型。将图型区块链引入医药溯源领域中,在原有图型区块链结构上进行分区处理,根据标志字段将医药信息进行分级并存储到对应的分区中,提升溯源... 详细信息

为解决传统单链区块链医药溯源系统吞吐率低、存储开销大的问题,提出图型区块链分级医药溯源模型。将图型区块链引入医药溯源领域中,在原有图型区块链结构上进行分区处理,根据标志字段将医药信息进行分级并存储到对应的分区中,提升溯源信息验证效率,增大吞吐量。将全网节点划分为多个子网络,每个节点只需要存对应的信息,降低节点存储开销。实验结果表明,该模型在吞吐量、验证效率、单个节点存储开销方面均优于现有医药溯源系统。

关键词： DAG区块链图型区块链分区医药溯源标志字段处理 MCMC算法

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编程入门在线课程学生自我调节学习模式研究

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新教育时代电子杂志（教师版） 2024年第36期 49-51页

作者：徐达丽侯畅董本志穆丽新东北林业大学计算机与控制工程学院黑龙江哈尔滨 150040 东北林业大学计算机与控制工程学院黑龙江哈尔滨 150040 东北林业大学计算机与控制工程学院黑龙江哈尔滨 150040 东北林业大学计算机与控制工程学院黑龙江哈尔滨 150040

高级程序设计语言是计算机科学的基础,在计算机科学和工程中扮演着至关重要的角色.为提高计算机大类专业学生入门编程语言的学习效率,提出在在线课程中选择自我调节学习模式,以有效地学习和掌握编程知识.本研究通过学习任务设置、学习... 详细信息

高级程序设计语言是计算机科学的基础,在计算机科学和工程中扮演着至关重要的角色.为提高计算机大类专业学生入门编程语言的学习效率,提出在在线课程中选择自我调节学习模式,以有效地学习和掌握编程知识.本研究通过学习任务设置、学习日志分析和实践活动,对学生在编程入门在线课程中的自我调节学习模式进行研究,探讨这些模式对学习成果和学习体验的影响.

关键词： C语言课程自我调节学习教学模式

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基于异质性Agent建模的EID网络舆情引导模型

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系统管理学报 2024年第3期33卷 686-704页

作者：许莉薇韩明星鲁艳霞东北财经大学管理科学与工程学院辽宁大连116025 东北林业大学计算机与控制工程学院哈尔滨150040 辽宁师范大学管理学院辽宁大连116029

理解新发传染病(EID)网络舆情的内在机制,能够协助政府制定精准网络舆情引导策略。目前尚缺乏从网民的异质性以及网络舆情的动态演化视角分析EID情境下个性化引导策略的研究。整合Wilson信息行为的三要素模型、人格特质等理论,采用向量... 详细信息

理解新发传染病(EID)网络舆情的内在机制,能够协助政府制定精准网络舆情引导策略。目前尚缺乏从网民的异质性以及网络舆情的动态演化视角分析EID情境下个性化引导策略的研究。整合Wilson信息行为的三要素模型、人格特质等理论,采用向量自回归模型分析异质性网民的观点交互偏好,基于优化Deffuant模型设计EID网络舆情中网民的观点交互过程,构建了基于异质性Agent的EID网络舆情引导的计算实验模型并对其进行了校验;进而分析EID网络舆情的演化以及基于风险感知、情绪与人际影响力的引导策略,提出了EID情境下针对异质性网民群体的个性化引导策略。研究丰富了网络舆情的精准引导研究,同时帮助政府理解和掌握EID网络舆情的发展态势,并指导政府针对EID网络舆情特点以及异质性网民群体制定精准引导策略。

关键词：新发传染病网络舆情观点交互偏好异质性网民个性化引导策略

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