检索结果-内蒙古大学图书馆

工程塑料应用 2024年第2期52卷 142-147页

作者：齐鸣张文佳单德鹏王金龙彭正杨承刚陈泳齐宋佳音刘鲁斌国网黑龙江省电力有限公司哈尔滨150040 黑龙江省阻燃材料分子设计与制备重点实验室哈尔滨150040 国网四川电力送变电建设有限公司成都610000 东北林业大学计算机与控制工程学院哈尔滨150040

以10-(2,5-二羟基苯基)-10-氢-9-氧杂-10-磷杂菲-10-氧化物(DOPO-HQ)和甲苯二异氰酸酯(TDI)为原料,通过加成反应成功制备了含端异氰酸酯基的DOPO基反应型阻燃剂(DRFR),并将其引入到热塑性聚氨酯(TPU)基体中,从而制备阻燃TPU复合材料,并... 详细信息

以10-(2,5-二羟基苯基)-10-氢-9-氧杂-10-磷杂菲-10-氧化物(DOPO-HQ)和甲苯二异氰酸酯(TDI)为原料,通过加成反应成功制备了含端异氰酸酯基的DOPO基反应型阻燃剂(DRFR),并将其引入到热塑性聚氨酯(TPU)基体中,从而制备阻燃TPU复合材料,并对TPU/DRFR复合材料的阻燃性能、燃烧行为、热降解性能和力学性能进行研究。结果表明,当DRFR的质量分数为26%时,TPU/DRFR复合材料的阻燃等级达到UL 94 V-0级,极限氧指数达27.6%,且熔滴得到了明显的抑制。DRFR的引入促进了TPU基体的提前降解炭化,从而使TPU/DRFR复合材料表面形成了致密、均一且坚硬的炭层,其有效地在固相中发挥了“挡板”作用,使得TPU/DRFR复合材料的热释放速率峰值和总热释放量与纯TPU相比分别降低了49.64%和34.65%。与此同时,DRFR在分解过程中,产生的含磷自由基和惰性气体有效地在气相中发挥了抑制作用,从而使得TPU/DRFR复合材料获得了优异的火安全性能。此外,DRFR的引入对TPU分子链段起到了交联作用,显著增强了TPU复合材料的拉伸强度。

关键词：热塑性聚氨酯 DOPO基反应型阻燃剂阻燃性能力学性能

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卷积神经网络用于近红外光谱古筝面板木材分级

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光谱学与光谱分析 2020年第1期40卷 284-289页

作者：孟诗语黄英来赵鹏李超刘镇波刘一星徐艳东北林业大学信息与计算机工程学院黑龙江哈尔滨150040 东北林业大学材料科学与工程学院黑龙江哈尔滨150040 良匠古筝制作研究院有限公司江苏扬州225001

目前,我国乐器制作行业在古筝面板用木材等级的筛选上主要依赖于技师主观评判,但此法缺少科学理论的依据,效率低,客观性及出材率的提高等方面受到限制,无法满足乐器市场的大量需求。实现古筝面板用木材快速、智能化的分级工作是一个急... 详细信息

目前,我国乐器制作行业在古筝面板用木材等级的筛选上主要依赖于技师主观评判,但此法缺少科学理论的依据,效率低,客观性及出材率的提高等方面受到限制,无法满足乐器市场的大量需求。实现古筝面板用木材快速、智能化的分级工作是一个急需解决的课题。近红外光谱非常适用于测量含氢的有机物质。古筝面板木材主要化学成分的化学键均由含氢基团组成,不同等级板材的化学成分存在差异,这些差异反映在近红外光谱中,为判断木材等级提供了可能。同时卷积神经网络对非线性数据具有较强的特征提取能力,所以提出一种应用卷积神经网络模型对光谱数据进行分析的方法,进而判别木材的等级。应用了Savitzky Golay一阶、二阶微分两种预处理方法和核主成分分析、连续投影算法两种数据压缩方法,通过所设计的卷积神经网络模型以样本识别准确率和模型构建过程中的损失值作为判定指标选出最佳预处理和数据压缩方法。为了提高模型提取分析光谱数据的能力和避免过拟合现象,应用了多通道卷积核、批量归一化和early stopping策略,将通过两层卷积层提取的特征信息送入全连接层,从而充分提取剩余信息,通过Softmax函数获得板材的最终预测等级,从而确定了最终模型。最终Savitzky Golay一阶微分和核主成分分析为最佳数据处理方法,同时得出用于区分不同等级的古筝面板用木材的主要关键谱带,分别为1 163~1 243, 1 346~1 375和1 525~1 584 nm。将该模型应用于测试集样本,古筝面板用木材的等级识别准确率为95.5%。实验结果表明所提出的方法可以高效地处理光谱数据,有效识别区分不同等级的古筝面板用木材的关键特征,从而为广阔的乐器市场提供一定的技术支持。

关键词：卷积神经网络核主成分分析连续投影算法古筝面板

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TLLM理念下数据结构课程教学改革的研究与实践

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教育探索 2022年第2期 43-46页

作者：李禾柳成行东北林业大学信息与计算机工程学院哈尔滨150040 哈尔滨学院教务处哈尔滨150086

TLLM即“少教多学”,是一种强调学生在学习中主体性的教学理念。基于TLLM理念,以学生的学习为关注目标,以知识的获取方式、认知结构的建构等方面为出发点,在课程目标、教学方法、课程结构及教学评价等方面对数据结构课程进行全面改革,... 详细信息

TLLM即“少教多学”,是一种强调学生在学习中主体性的教学理念。基于TLLM理念,以学生的学习为关注目标,以知识的获取方式、认知结构的建构等方面为出发点,在课程目标、教学方法、课程结构及教学评价等方面对数据结构课程进行全面改革,从根本上改善该课程的学习效果和对学生的能力培养,更好地完成课程的教学目标。

关键词： TLLM 教学模式数据结构

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基于DCN的无监督域自适应行人重识别方法

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液晶与显示 2021年第11期36卷 1573-1582页

作者：杨海伦王金聪任洪娥陶锐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 黑龙江林业智能装备工程研究中心黑龙江哈尔滨150040 呼伦贝尔学院内蒙古呼伦贝尔021008

为解决无监督行人重识别研究中存在的遮挡、域间及相机间风格差异较大等问题,本文提出基于可变形卷积的无监督域自适应模型。针对特征提取过程中的遮挡问题提出基于可变形卷积的CNN模型;在预训练阶段提出应用SPGAN直接减小域间差异,训... 详细信息

为解决无监督行人重识别研究中存在的遮挡、域间及相机间风格差异较大等问题,本文提出基于可变形卷积的无监督域自适应模型。针对特征提取过程中的遮挡问题提出基于可变形卷积的CNN模型;在预训练阶段提出应用SPGAN直接减小域间差异,训练过程中提出使用CycleGAN生成不同相机风格图像缓解相机风格差异性问题;提出多损失协同训练的方法实现CycleGAN和复用CNN模型的迭代优化进一步提高识别准确率。实验结果表明,本文提出的方法在源域DukeMTMC-reID/Market-1501和目标域Market-1501/DukeMTMC-reID下进行实验,mAP和Rank-1分别达到了68.7%、64.1%和88.2%、78.1%。本文所提出的模型有效缓解了行人被遮挡、域间及相机间风格差异较大等问题,与现有方法比较,有更好的识别效果。

关键词： DCN 生成对抗网络无监督域自适应多损失训练

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基于茎干水分包络分析的活立木冻融检测方法

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农业机械学报 2021年第8期52卷 263-270页

作者：赵燕东刘宇琦田昊赵玥北京林业大学工学院北京100083 城乡生态环境北京实验室北京100083 北京工商大学计算机与信息工程学院北京100048 智慧林业研究中心北京100083

为解决活立本在越冬期易遭受低温所引发的冻融灾害问题,针对现有评估检测方法存在的检测手段复杂、对活立本破坏性大、设备昂贵和难以实时检测的现状,通过分析活立本在越冬期的茎干水分和环境温度的变化规律,提出一种基于活立木茎干水... 详细信息

为解决活立本在越冬期易遭受低温所引发的冻融灾害问题,针对现有评估检测方法存在的检测手段复杂、对活立本破坏性大、设备昂贵和难以实时检测的现状,通过分析活立本在越冬期的茎干水分和环境温度的变化规律,提出一种基于活立木茎干水分序列包络分析的冻融状况检测方法。在采用具有自主知识产权的活立木冻融检测传感器实时获取活立木茎干水分和环境温度的基础上,通过对照试验选取1320 min作为包络分析的信号采样间隔获取数据的极值信息,以便对活立木的冻融状况进行定量表示。进一步利用活立木茎干水分包络上下线的平均值,并结合环境温度的包络下线值建立归一化的冻融状况评价指标的计算模型,为植物冻融状况的实时检测与评估提供一种新思路、新手段。选用3种不同地区的阔叶树种(紫薇、海棠和香杨树)进行试验验证,整个越冬期紫薇树的冻融状况轻微,对应的冻融指标最高为0.004,远小于1.0;海棠树的冻融状况变化较大,对应的冻融指标在0.1~0.7之间波动变化;香杨树的冻融状况相对严重,对应的冻融指标最高时可达0.9。试验表明本文方法及自主研发的冻融检测传感器准确可靠,可以作为活立木冻融状况检测的有效手段,为植物冻灾预警提供理论及数据支撑。

关键词：活立木茎干冻融包络分析茎干水分冻融指标

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依据特征融合和深度学习的树木叶片分类方法

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东北林业大学学报 2020年第6期48卷 51-55,65页

作者：孙丽萍陈泓钢岳琪张瑶张怡卓东北林业大学机电工程学院哈尔滨150040 东北林业大学哈尔滨150040 东北林业大学信息与计算机工程学院哈尔滨150040

以Pl@ntNet Identify、leafsnap等树木叶片数据库中的9500张图片为样本,将叶片的特征融合后作为分类依据;将改进的局部三值模式特征和梯度方向直方图特征采用零均值标准化方法进行融合,采用深度信念网络进行训练、识别和分类。结果表明... 详细信息

以Pl@ntNet Identify、leafsnap等树木叶片数据库中的9500张图片为样本,将叶片的特征融合后作为分类依据;将改进的局部三值模式特征和梯度方向直方图特征采用零均值标准化方法进行融合,采用深度信念网络进行训练、识别和分类。结果表明:融合测试方法识别率可达94.87%,优于其他方法在本数据库的识别率;融合方法比单一特征和支持向量机分类等方法识别率更高,且受光照、噪声等影响的鲁棒性更高;实现了树木叶片的快速识别,解决了依据特征的叶片分类方法识别率较低的问题,改善了已有方法特征选取单一、信息不足和分类器简易等不足。

关键词：树木叶片叶片分类识别局部三值模式梯度方向直方图深度信念网络

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利用序数偏好预测的在线服务信誉度量

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小型微型计算机系统 2024年第11期45卷 2636-2646页

作者：尹芊植付晓东刘骊冯艳代飞昆明理工大学信息工程与自动化学院昆明650500 昆明理工大学云南省计算机技术应用重点实验室昆明650500 云南省科学技术院昆明650228 西南林业大学大数据与智能工程学院昆明650224

基于序数偏好的在线服务信誉度量方法通过聚合用户的序数偏好计算服务信誉,解决了用户评价准则不一致情况下信誉度量结果不可靠的问题.然而,在无法得到用户完整的序数偏好时,现有基于序数偏好的在线服务信誉度量方法要么直接忽略未知偏... 详细信息

基于序数偏好的在线服务信誉度量方法通过聚合用户的序数偏好计算服务信誉,解决了用户评价准则不一致情况下信誉度量结果不可靠的问题.然而,在无法得到用户完整的序数偏好时,现有基于序数偏好的在线服务信誉度量方法要么直接忽略未知偏好,要么采用协同过滤预测偏好,且未对偏好预测的准确性进行实验验证,导致得到的服务信誉不可靠.为此,提出一种利用用户-服务属性偏好预测序数偏好,进而进行在线服务信誉度量的方法.该方法首先基于不完整的评分数据学习用户的条件偏好网络来获取用户对服务属性的偏好;然后根据用户-服务属性偏好计算服务的偏好优先级预测未知偏好,得到用户完整的序数偏好;最后针对Schulze社会选择函数在用户总数为偶数时存在无法确定用户群体偏好关系的问题,提出Schulze-偏好优先级方法用于聚合所有用户的序数偏好得到服务信誉.在真实数据集上的实验结果表明,该方法相较协同过滤评分预测方法,预测的序数偏好更为准确;与现有的信誉度量方法相比,该方法得到的服务信誉与用户群体中用户的序数偏好更为一致.

关键词：在线服务信誉度量不完整序数偏好条件偏好网络 Schulze社会选择函数

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基于改进YOLOv7算法的驾驶分心行为检测模型

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自动化技术与应用 2024年

作者：周宏威王文博王伟光李坤东北林业大学计算机与控制工程学院四川九洲电气集团有限公司中国华东光电集成电路研究所

驾驶分心行为检测是提高安全驾驶的方法之一，针对小目标和被遮挡目标的检测不充分问题，提出一种基于改进YOLOv7算法的驾驶员分心行为检测模型。首先，引入全局注意力模块，加强目标特征的位置信息提取和网络识别精度；其次，替换IoU... 详细信息

驾驶分心行为检测是提高安全驾驶的方法之一，针对小目标和被遮挡目标的检测不充分问题，提出一种基于改进YOLOv7算法的驾驶员分心行为检测模型。首先，引入全局注意力模块，加强目标特征的位置信息提取和网络识别精度；其次，替换IoU损失函数为SIoU损失函数，提高回归精度。实验结果表明：改进YOLOv7驾驶分心行为检测研究提高了对于小目标和被遮挡目标的检测能力，且mAP达到了99.1%，检测速度提升到了12.4 ms，实现了驾驶员驾驶分心行为的实时检测。

关键词：驾驶分心目标检测全局注意力 SIoU损失函数

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基于NDVI的新疆草地覆盖变化特征

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应用基础与工程科学学报 2020年第6期28卷 1369-1381页

作者：蔡朝朝淮永建白涛董峦北京林业大学信息学院北京100083 新疆农业大学计算机与信息工程学院新疆乌鲁木齐830052

利用美国航空航天局地球观测组织提供的归一化植被指数(NDVI)数据,采用均值分析、差值分析、时间序列趋势分析等方法,对2000~2018年新疆草地生长季(4~10月)覆盖动态变化进行了研究.结果显示,新疆草地覆盖南北差异性较大,表现为南疆面积... 详细信息

利用美国航空航天局地球观测组织提供的归一化植被指数(NDVI)数据,采用均值分析、差值分析、时间序列趋势分析等方法,对2000~2018年新疆草地生长季(4~10月)覆盖动态变化进行了研究.结果显示,新疆草地覆盖南北差异性较大,表现为南疆面积小覆盖低,北疆面积大覆盖高;近19年新疆草地生长季NDVI均值变化总体稳定,波动中以0.0015/a的变化率略有增长;全疆中覆盖草地面积最大且增长趋势最为显著,低覆盖草地面积次之且变化幅度不大,高覆盖草地面积最小且变化波动最为显著;19年间草地退化与改善并存,但变化多为轻微转化,且以改善为主;与2000年相比,2018年全疆有改善趋势的草地面积占全疆草地总面积的74.3%,有退化趋势的草地面积为25.7%,低覆盖和中覆盖草地都有所改善.

关键词：新疆草地归一化植被指数(NDVI) 变化趋势时空特征生长季

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UNET与FPN相结合的遥感图像语义分割

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液晶与显示 2021年第3期36卷 475-483页

作者：王曦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 黑龙江省林业智能装备工程研究中心黑龙江哈尔滨150040

针对传统的遥感图像分割方法效率低下,复杂场景下分割精细度不够,以及UNET模型对于图像中包含的较小目标以及较大目标的边缘分割效果不佳等问题,本文提出了一种UNET结构与FPN结构相结合的方法,提升UNET模型整合多尺度信息的能力,同时辅... 详细信息

针对传统的遥感图像分割方法效率低下,复杂场景下分割精细度不够,以及UNET模型对于图像中包含的较小目标以及较大目标的边缘分割效果不佳等问题,本文提出了一种UNET结构与FPN结构相结合的方法,提升UNET模型整合多尺度信息的能力,同时辅以能更好地捕捉目标边缘的BLR损失函数,提升UNET模型对目标边界的分割效果。实验结果表明,本文所使用的方法有效提升了语义分割的精度,较好地缓解了对小尺度目标和大尺度目标边缘分割不佳的问题。该方法对目标边缘分割更精准,达到更好的分割效果。

关键词：深度学习 UNET FPN BLR

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