检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机工程与应用 2024年第15期60卷 189-197页

作者：黄英来姜忠良东北林业大学计算机与控制工程学院哈尔滨150040

针对甜瓜叶片不同程度的病害识别研究较少,人工检测实时性差且存在识别准确率较低等问题,提出了一种基于改进残差网络模型的甜瓜叶片病害识别方法。将传统的ResNet50模型作为骨干网络,将ReLU激活函数替换为ELU激活函数;将ResNet50的模... 详细信息

针对甜瓜叶片不同程度的病害识别研究较少,人工检测实时性差且存在识别准确率较低等问题,提出了一种基于改进残差网络模型的甜瓜叶片病害识别方法。将传统的ResNet50模型作为骨干网络,将ReLU激活函数替换为ELU激活函数;将ResNet50的模型的第一层卷积中的7×7卷积核替换成Incption结构,在全连接层之后加入Dropout层,增强模型的表达能力并缓解过拟合问题;引入多头自注意力机制(MHSA),提高模型的泛化能力。进行数据预处理,将训练集与测试集的比例划分为7∶3,采用数据增强的方式对小样本数据集进行扩充。实验结果表明:改进的残差网络模型准确率与原模型相比提高了1.03个百分点,识别准确率达到98.72%且模型参数量为19.3MB。与其他网络模型相比准确率大幅提升,可以为甜瓜叶片病害的高效识别和及时预防治理提供参考。

关键词：甜瓜叶片病害图像识别残差网络多头自注意力机制深度学习

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改进YOLOv8n的花生品质检测方法

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计算机工程与应用 2024年第23期60卷 257-267页

作者：黄英来牛达伟侯畅杨柳松东北林业大学计算机与控制工程学院哈尔滨150040

花生品质筛选在农业生产和食品安全中具有重要意义。针对传统花生品质筛选方法效率低的问题,提出改进YOLOv8n算法的轻量化花生品质检测模型LE-YOLO(lightweight and efficient)。提出一种分组重序颈部模块(grouped shuffling bottleneck... 详细信息

花生品质筛选在农业生产和食品安全中具有重要意义。针对传统花生品质筛选方法效率低的问题,提出改进YOLOv8n算法的轻量化花生品质检测模型LE-YOLO(lightweight and efficient)。提出一种分组重序颈部模块(grouped shuffling bottleneck,GSBottleneck),增加了模型非线性拟合能力,减少了模型推理时间;设计了残差分组重序模块(residual group shuffling block,ResGSBlock),并结合GSConv(grouped shuffle convolution)构建轻量颈部网络(lightweight neck,LW-Neck),减少了模型计算成本,提升了模型推理速度;提出自适应特征优化模块(adaptive feature optimization block,AFOB),增强了通道间信息交互和模型表征能力。在DW花生数据集上进行实验验证,相较于YOLOv8n算法,LE-YOLO的计算量减少了1 GFlops,FPS提升了25%,平均精度均值mAP@0.5达到了98%,验证了该算法在检测精度和速度上的良好性能,为花生品质筛选提供了一种有效的方法。

关键词： YOLOv8n GSConv GSBottleneck 花生品质筛选轻量化模型

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基于线性自抗扰控制的统一潮流控制器次同步振荡抑制策略

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电力建设 2025年第2期46卷 151-159页

作者：刘一琦黄旭王天昊郑钧元东北林业大学计算机与控制工程学院哈尔滨市150040

大规模双馈风电场经串补线路并网容易引发次同步振荡(sub-synchronous oscillation,SSO),造成风机脱网,严重威胁电力系统的安全稳定运行。因此,提出一种应用统一潮流控制器(unified power flow controller,UPFC)附加阻尼控制抑制SSO的... 详细信息

大规模双馈风电场经串补线路并网容易引发次同步振荡(sub-synchronous oscillation,SSO),造成风机脱网,严重威胁电力系统的安全稳定运行。因此,提出一种应用统一潮流控制器(unified power flow controller,UPFC)附加阻尼控制抑制SSO的控制方法。该方法设计了一种解耦型线性自抗扰控制器(linear active disturbance rejection control,LADRC),通过线性状态观测器实时估计系统中的次同步扰动,并引入延时补偿环节,消除信号传输中的通信延时。基于改进型LADRC设计了UPFC的附加阻尼控制器,使得UPFC在系统中呈正阻尼状态,抑制次同步振荡,并且提高系统的抗干扰能力和鲁棒性。最后,在MATLAB/Simulink仿真软件中搭建双馈风电场经串补线路并网仿真模型,仿真结果表明,所提方法能够在不同串补度、风速、并网风机数目下有效抑制次同步振荡,可为研究我国双馈风电场远距离并网类似问题提供参考。

关键词：双馈风电场串补线路次同步振荡(SSO) 线性自抗扰控制(LADRC)

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基于响应曲面法的木材喷涂漆雾扩散角度与均匀度优化

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林业科学 2024年第6期60卷 136-147页

作者：杨春梅刘彤彬马亚强丁禹程王金聪胡松宋文龙东北林业大学机电工程学院哈尔滨150040 东北林业大学计算机与控制工程学院哈尔滨150040 广东博硕涂装技术有限公司佛山520308

【目的】探究木材喷涂喷头结构参数对喷口流速v_(2)、漆雾扩散角度γ和漆雾均匀性λ的影响,求解喷头最优结构参数,提高木材喷涂效率和喷涂效果。【方法】基于雾滴碰撞、聚集和积累理论初步探究v_(2)、γ和λ的影响因素,将优化参数设为... 详细信息

【目的】探究木材喷涂喷头结构参数对喷口流速v_(2)、漆雾扩散角度γ和漆雾均匀性λ的影响,求解喷头最优结构参数,提高木材喷涂效率和喷涂效果。【方法】基于雾滴碰撞、聚集和积累理论初步探究v_(2)、γ和λ的影响因素,将优化参数设为原始喷头的7项关键内部结构参数,包括内壁倒角β、三段管道内壁长度L_(1)至L_(3)和三段管道内壁直径d_(1)至d_(3),利用Design Expert设计7因素3水平3指标的BBD响应曲面试验,探究各结构参数对v_(2)、γ和λ的影响显著性。BBD试验各组结果由3部分仿真获得,采用k-ε模型进行喷头内部流场仿真、KHRT模型进行高压平口雾化仿真。应用Image J测定漆雾扩散角度,通过Python运用“雾滴撒点法”完成对每组雾化仿真结果的均匀性标定,利用多目标优化方法求解喷头最优结构参数,并通过仿真喷涂和实机喷涂验证其喷涂效果。【结果】BBD响应曲面试验结果表明,7项关键内部结构参数对指标的影响十分复杂,但3项指标v_(2)、 γ和λ回归显著(P≤0.000 1),多目标优化下的理论最优漆雾扩散角度为21.28°、最优漆雾均匀性为3.053;最优喷头的喷涂仿真试验结果表明,优化后喷口流速v_(2)由35.8 m·s^(-1)升至107 m·s^(-1),漆雾扩散角度γ由16.74°升至21.09°(与理论相差0.883%),漆雾均匀性λ由3.62升至3.03(λ越小代表越均匀,与理论相差0.751%)。在木材喷涂实机试验中,优化前后木材喷涂试样漆厚标准差由21.71μm降至17.74μm,单面喷涂时间由6.2 s降至5.5 s,单面喷头移动行程由3 255 mm降至2 887 mm。【结论】基于“雾滴撒点法”的漆雾均匀性评判标准以及基于响应曲面法和多目标的喷头结构参数优化方法可对木材喷涂喷头优化设计提供一定参考,对提高木材喷涂漆面均匀性和木材喷涂效率具有一定效果和帮助。

关键词：木材喷涂喷涂均匀性扩散角度雾化仿真响应曲面法多目标优化

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降雨过程中的有害气体泄漏扩散研究

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安全与环境学报 2025年第2期25卷 656-664页

作者：徐凯宏杨悦徐梓敬谷志新东北林业大学信息与计算机工程学院哈尔滨150040 东北林业大学家具与艺术设计学院哈尔滨150040

在实际生活中,气体泄漏扩散情况会受到风向、风速及建筑物等影响,常见的气体扩散研究主要是在无降雨情况下对其他环境因素进行分析。以氨气为例,利用氨气极易溶于水的性质,以原有的高斯烟羽模型为基础,通过数值模拟进行分析,研究在雨季... 详细信息

在实际生活中,气体泄漏扩散情况会受到风向、风速及建筑物等影响,常见的气体扩散研究主要是在无降雨情况下对其他环境因素进行分析。以氨气为例,利用氨气极易溶于水的性质,以原有的高斯烟羽模型为基础,通过数值模拟进行分析,研究在雨季情况下,有害气体泄漏受降雨影响时的扩散情况。首先根据实际情况对高斯烟羽模型的有效源强进行改进,然后引入沉降系数表征降雨量对扩散的影响,在相同条件下进行模拟,将前两者的模拟结果与传统的高斯烟羽模型进行对比分析。试验结果表明,降雨量和有效源强对气体泄漏扩散有明显影响,与传统高斯烟羽模型相比,改进后的高斯烟羽模型更符合实际情况。

关键词：公共安全气体泄漏高斯烟羽模型危险区域划分降雨环境

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基于高光谱特征融合的榛子霉变检测方法研究

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食品与发酵工业 2025年第2期51卷 311-319页

作者：张冬妍毛思雨杨子健陈诺吴晨旭马苗源东北林业大学计算机与控制工程学院黑龙江哈尔滨150040

为实现对榛子霉变的快速无损检测,研究将光谱特征与纹理特征融合并结合机器学习算法建立榛子霉变检测模型。采集400~1000 nm的榛子样本高光谱图像,对样本的原始光谱使用标准正态变量变换法进行预处理,采用蜣螂优化算法、粒子群优化算法... 详细信息

为实现对榛子霉变的快速无损检测,研究将光谱特征与纹理特征融合并结合机器学习算法建立榛子霉变检测模型。采集400~1000 nm的榛子样本高光谱图像,对样本的原始光谱使用标准正态变量变换法进行预处理,采用蜣螂优化算法、粒子群优化算法和连续投影算法3种特征波长选择方法对光谱进行特征选择;利用主成分分析法对高光谱图像进行降维,根据图像的贡献大小选择样本的最优主成分图像,结合灰度共生矩阵法提取样本4个角度上的5个纹理特征参数。分别基于样本光谱特征、纹理特征、光谱特征与纹理特征融合三类数据结合K最近邻算法构建榛子霉变检测模型。实验结果表明,基于蜣螂优化算法选择的特征光谱与纹理特征融合并结合K最近邻算法建立的模型效果最好,训练集和测试集准确率分别为99.20%和98.34%,实现了榛子霉变的快速无损检测。

关键词：高光谱成像榛子霉变无损检测特征融合蜣螂优化算法

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基于RT-DETR的林间松果检测方法研究

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林业科学 2024年

作者：吴晨旭张冬妍张榄翔陈诺毛思雨东北林业大学计算机与控制工程学院

【目的】针对林间环境复杂、小目标松果纹理特征不明显，导致检测精度不足和检测实时性差的问题，提出一种基于Real-Time Detection Transformer（RT-DETR）的林间松果检测方法。为提升检测性能，针对RT-DETR模型进行了优化。【方法】... 详细信息

【目的】针对林间环境复杂、小目标松果纹理特征不明显，导致检测精度不足和检测实时性差的问题，提出一种基于Real-Time Detection Transformer（RT-DETR）的林间松果检测方法。为提升检测性能，针对RT-DETR模型进行了优化。【方法】首先，为了提升检测精度，将原主干网络替换为Re-parameterized Vision Transformer（RepViT），以增强特征提取能力。其次，引入High-Low Frequency Feature Interactions（HiLo）高低频分离机制，提高了细节纹理的捕捉能力。最后，将Re-parameterized Cross Stage Partial Bottleneck with 3 convolutions（RepC3）模块优化为Decoupled Replicated Bottleneck Cross Stage Partial with 3 convolutions（DRBC3），通过融合大核卷积与扩张卷积，显著扩大了感受野。与此同时，RepViT和DRBC3均采用了结构重参数设计，使得推理时模型结构得以简化，从而提升了检测效率。【结果】经过这些优化，针对中国黑龙江省佳木斯大来林场收集的松果图像数据集的测试结果表明，模型在各项指标上达到了最佳平衡，其中AP50达到93.37%，精度和召回率分别为93.30%和92.65%。在AP50提升了5个百分点的同时，GFLOPs降低了51%，参数量减少了41%，实时帧率FPS从74.3显著提升至95.5，提升幅度达到了28%。【结论】这一优化方法显著提高了林间松果检测的精度、实时性和效率，为实际应用中的自动化松果采集任务提供了有效的解决方案。

关键词： RT-DETR 松果检测 RepViT HiLo高低频分离机制 DRBC3

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YOLOv5定位多特征融合的车标识别

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计算机工程与应用 2023年第5期59卷 176-193页

作者：董光辉陈星宇东北林业大学信息与计算机工程学院哈尔滨150040

为解决智能交通系统中车标识别的问题,提出YOLOv5s网络车标定位多特征融合的车标图像识别方案。车标定位阶段选择YOLOv5s网络以满足对车标定位速度与精度等的需求。车标识别阶段通过调整扩展高斯差分中的参数得到具有不同效果的车标边缘... 详细信息

为解决智能交通系统中车标识别的问题,提出YOLOv5s网络车标定位多特征融合的车标图像识别方案。车标定位阶段选择YOLOv5s网络以满足对车标定位速度与精度等的需求。车标识别阶段通过调整扩展高斯差分中的参数得到具有不同效果的车标边缘,设计一组二维Gabor滤波器对边缘检测后的车标图像进行滤波处理并提取出对应的车标图像特征向量,通过计算待测车标图像特征与标准比对库中特征向量的欧几里德距离,取距离最小者对应的标签索引作为分类识别结果,该方案的最佳识别正确率为96.91%。采用随机森林算法进行分类后的最佳识别正确率可达99.33%。该方案的车标定位与识别最佳整体正确率超过了YOLOv5s网络直接一步到位识别车标的方案,且相较于传统图像处理方法有明显提升。

关键词：车标识别 YOLOv5s 多特征融合扩展高斯差分二维Gabor滤波欧几里德距离随机森林

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对话情绪识别综述

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计算机工程与应用 2023年第3期59卷 33-48页

作者：陈晓婷李实东北林业大学信息与计算机工程学院哈尔滨150040

对话情绪识别是情感计算领域的一个热门研究课题,旨在检测对话过程中每个话语的情感类别。其在对话理解和对话生成方面具有重要的研究意义,同时在社交媒体分析、推荐系统、医疗和人机交互等诸多领域具有广泛的实际应用价值。随着深度学... 详细信息

对话情绪识别是情感计算领域的一个热门研究课题,旨在检测对话过程中每个话语的情感类别。其在对话理解和对话生成方面具有重要的研究意义,同时在社交媒体分析、推荐系统、医疗和人机交互等诸多领域具有广泛的实际应用价值。随着深度学习技术的不断创新和发展,对话情绪识别受到学术界和工业界越来越多的关注,现阶段需要综述性的文章对已有研究成果进行总结,以便更好地开展后续工作。从问题定义、问题切入方式、研究方法、主流数据集等多个角度对该领域的研究成果进行全面梳理,回顾和分析了对话情绪识别任务的发展。对话文本中含有丰富的语义信息,结合视频和音频可以进一步提升建模效果,因此,重点对文本对话情绪识别以及多模态对话情绪识别的方法进行了梳理,立足于当前研究现状,总结了现有对话情绪识别领域存在的开放问题以及未来的发展趋势。

关键词：情感分析对话理解对话情绪识别深度学习

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改进蚁群算法的森林防火移动机器人路径规划

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森林工程 2024年第1期40卷 152-159页

作者：杨松洪涛朱良宽东北林业大学计算机与控制工程学院哈尔滨150040

为解决森林防火移动机器人在森林地形条件的最优路径规划问题,提出一种基于拓展邻域的改进蚁群算法。首先引入定向邻域拓展策略,并将搜索邻域从8个拓展至10个拓展,以求扩大搜索效率与范围;然后综合考虑影响移动机器人的多种因素,利用路... 详细信息

为解决森林防火移动机器人在森林地形条件的最优路径规划问题,提出一种基于拓展邻域的改进蚁群算法。首先引入定向邻域拓展策略,并将搜索邻域从8个拓展至10个拓展,以求扩大搜索效率与范围;然后综合考虑影响移动机器人的多种因素,利用路径长度和能耗改进启发函数;接着通过位置信息改进初始信息素;最后结合最大-最小蚂蚁系统(MMAS)和精英蚂蚁等算法模型的优点,改进信息素更新规则。结果表明,所提出的改进蚁群算法与传统蚁群算法、基于多启发因素的改进蚁群算法相比,路径长度分别缩短7.66%、6.53%,能耗指标分别下降62.2%、49.3%,综合指标分别下降32.6%、23.1%。研究显示所提出的改进蚁群算法具有更强的全局搜索能力和较好的应用价值。

关键词：拓展邻域路径规划蚁群算法移动机器人森林防火

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