检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机科学与探索 2020年第9期14卷 1554-1562页

作者：李艳娟臧明哲刘晓燕刘扬郭茂祖东北林业大学信息与计算机工程学院哈尔滨150000 哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院哈尔滨150001 北京建筑大学电气与信息工程学院北京100044

关系抽取是从非结构化的文本中抽取关系,并以结构化的形式输出。为了提高抽取准确性并降低对人工标注的依赖,提出了基于注意力机制和本体的远程监督关系抽取模型(APCNNs+OR)。该模型分为特征工程提取模块、分类器模块、本体约束层。在... 详细信息

关系抽取是从非结构化的文本中抽取关系,并以结构化的形式输出。为了提高抽取准确性并降低对人工标注的依赖,提出了基于注意力机制和本体的远程监督关系抽取模型(APCNNs+OR)。该模型分为特征工程提取模块、分类器模块、本体约束层。在分类器模块中,引入并改进了实例级注意力机制,更好地学习数据袋中每个句子的权重,有效地降低了远程监督假设引入的噪声干扰及句子中实体间的词语信息干扰。在本体约束层,通过引入领域本体对抽取结果进行约束,提高了抽取关系的准确性。SemMed和GoldStandard语料实验结果表明,该模型可有效降低错误标签的噪声干扰,比现有模型具有更好的关系抽取性能。

关键词：关系抽取本体远程监督注意力机制

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基于ARM的电解槽电压和温度监测系统研究

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机床与液压 2020年第18期48卷 110-115页

作者：杨利媛赵莹李艳销北华大学电气信息工程学院吉林132021 东北林业大学信息与计算机学院哈尔滨150040

针对湿法电解铜电解槽电压和温度存在的问题,结合国内电解行业的发展趋势和成功经验,研发一套针对电解铜过程中电解槽电压和温度巡回检测的自动化监测系统。该系统由64个单元槽监测装置和2个网关组成,单元槽监测装置把采集到的电压和温... 详细信息

针对湿法电解铜电解槽电压和温度存在的问题,结合国内电解行业的发展趋势和成功经验,研发一套针对电解铜过程中电解槽电压和温度巡回检测的自动化监测系统。该系统由64个单元槽监测装置和2个网关组成,单元槽监测装置把采集到的电压和温度等数据通过ARM处理器处理后经RS-485总线传输给主机实时处理和显示。针对强电磁干扰环境,系统采用DC/DC电源隔离、数字滤波、TVS及自恢复保险技术,能够有效抑制突波干扰,提高了系统运行的安全性和稳定性。

关键词： ARM处理器电解槽 DC/DC电源隔离

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基于混合特征提取的判决预测模型

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智能计算机与应用 2021年第8期11卷 42-46页

作者：刘璐瑶李实东北林业大学信息与计算机工程学院哈尔滨150006

法律判决预测指的是在给定案情描述的情况下,对案件的罪名和刑期进行预测。当前罪名预测主要使用深度神经网络模型,刑期预测主要使用混合深度神经网络模型。现有研究只关注局部特征或全局特征,没有考虑到将二者结合。因此本文使用双向... 详细信息

法律判决预测指的是在给定案情描述的情况下,对案件的罪名和刑期进行预测。当前罪名预测主要使用深度神经网络模型,刑期预测主要使用混合深度神经网络模型。现有研究只关注局部特征或全局特征,没有考虑到将二者结合。因此本文使用双向门控循环单元提取上下文特征,并结合注意力机制学习文本中词的重要性,使用胶囊网络克服卷积神经网络丢失空间信息的缺点,学习文本局部与全局之间的关系特征。同时由于刑期分类时分类粒度较大,导致辅助决策结果不够理想。为实现更加理想的分类效果,将刑期按年进行更加细粒度的分类,分为28类。实验结果表明,该混合模型比基线模型效果更好,在罪名预测和28类刑期预测准确率分别为98.88%和74.32%。

关键词：罪名预测期预测双向门控循环单元注意力机制胶囊网络

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基于MOOC翻转课堂的教学实践与探讨

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沈阳师范大学学报（自然科学版） 2021年第6期39卷 553-556页

作者：彭涛刘子建夏楠东北林业大学信息与计算机工程学院哈尔滨150040

在大数据时代以及教学面向全球化开放的背景下,MOOC的出现,给传统教学模式带来巨大冲击。翻转课堂是现今越来越热的教学新理念,也是最具有前景的教学技术之一。突如其来的新冠肺炎疫情,加速了各个高校基于MOOC已有优质课程资源构建翻转... 详细信息

在大数据时代以及教学面向全球化开放的背景下,MOOC的出现,给传统教学模式带来巨大冲击。翻转课堂是现今越来越热的教学新理念,也是最具有前景的教学技术之一。突如其来的新冠肺炎疫情,加速了各个高校基于MOOC已有优质课程资源构建翻转课堂教学模式的步伐,即师生在“线下”课堂协作与互动,共同讨论,同时借助“线上”信息化教学技术,解决传统课堂互动不足的问题;通过“线上”作业巩固课堂所学,教师利用碎片化时间及时反馈等。从结果来看,虽然基于MOOC翻转课堂的教学模式在实施过程中面临着巨大挑战,但通过实践检验效果良好,具有一定的普适性,可以推广。

关键词：大规模网络开放课程翻转课堂连接主义行为主义学习分析

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融合多层特征SENet和多尺度宽残差的高光谱图像地物分类

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实验室研究与探索 2020年第7期39卷 28-34,44页

作者：于慧伶霍镜宇张怡卓东北林业大学信息与计算机工程学院哈尔滨150040 东北林业大学机电工程学院哈尔滨150040

提出了一种融合多层特征SENet和多尺度宽残差的高光谱图像地物分类的方法。实验选取Indian Pines和Pavia University为研究对象,结果表明,SE-Inception-Resnet-MSWideResnet(SEIR-MSWR)网络结构的总体分类精度为99.33%、99.52%,Kappa系数为0.98时,分类效果最优,相较于支持向量机(Support Vector Machine,SVM)、K最近邻法(K-NearestNeighbor,KNN),宽残差网络(Wide Resnet Network,WRN)以及InceptionV2-Resnet,总体分类精度分别提高了20.86%、20.09%、5.48%、3.39%、23.1%、16.89%、6.66%、2.58%,Kappa系数分别提高了0.18、0.17、0.06、0.04、0.22、0.17、0.07、0.03,均表现出良好的性能。该方法更好地提取了高光谱图像的本质特征,进而提高了高光谱图像地物的分类精度。

关键词：高光谱图像分类地物分类主成分分析法多层特征SENet 多尺度宽残差加权平均

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不同等级路面中的车辆半主动悬架改进粒子群LQG控制系统分析

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电子技术（上海） 2024年第4期53卷 369-371页

作者：张娜宁佳明赵强姜鸿瑞黑龙江科技大学电气与控制工程学院黑龙江150022 哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院黑龙江150001 东北林业大学机电工程学院黑龙江150040

阐述针对LQG控制器用于半主动悬架存在加权系数依靠人为调节的问题,提出一种基于改进粒子群算法的LQG控制方法。该算法根据适应度函数值动态调整惯性权重,通过tanh激活函数动态调整学习因子,提高其全局搜索能力和收敛速度,求得更具有适... 详细信息

阐述针对LQG控制器用于半主动悬架存在加权系数依靠人为调节的问题,提出一种基于改进粒子群算法的LQG控制方法。该算法根据适应度函数值动态调整惯性权重,通过tanh激活函数动态调整学习因子,提高其全局搜索能力和收敛速度,求得更具有适应性的LQG控制矩阵系数,仿真验证其有效性。

关键词：半主动悬架不同路面等级粒子群算法 LQG控制

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不同路面等级的矿用自卸车半主动悬架控制系统设计

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电子技术（上海） 2024年第5期53卷 142-144页

作者：张娜姜鸿瑞赵强宁佳明黑龙江科技大学电气与控制工程学院黑龙江150022 哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院黑龙江150001 东北林业大学机电工程学院黑龙江150040

阐述分数阶PID控制系统的设计,实现对半主动悬架进行控制。针对矿车悬架控制不能根据路面等级实时改变控制器参数的问题,使用混合模拟退火(SA)算法与粒子群(PSO)算法对不同等级路面下分数阶PID的控制参数进行优化。通过优化使评估环节... 详细信息

阐述分数阶PID控制系统的设计,实现对半主动悬架进行控制。针对矿车悬架控制不能根据路面等级实时改变控制器参数的问题,使用混合模拟退火(SA)算法与粒子群(PSO)算法对不同等级路面下分数阶PID的控制参数进行优化。通过优化使评估环节的函数值达到最小,从而得出不同等级路面中相应的控制器最优参数组合,并进行仿真测试。

关键词：控制技术半主动悬架路面等级分数阶PID控制器 SA-PSO

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基于FCM和分水岭算法的无人机影像中林分因子提取

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林业科学 2019年第5期55卷 180-187页

作者：李丹张俊杰赵梦溪东北林业大学信息与计算机工程学院

【目的】研究高精度小型无人机获取林分调查因子方法,将林分调查因子在低空无人机影像上识别并提取出来,获取树高、冠径等测树因子,建立林分因子测量方法,实现经济、高效、快捷、精准的森林资源调查和监测,及时掌握森林资源及相关林分... 详细信息

【目的】研究高精度小型无人机获取林分调查因子方法,将林分调查因子在低空无人机影像上识别并提取出来,获取树高、冠径等测树因子,建立林分因子测量方法,实现经济、高效、快捷、精准的森林资源调查和监测,及时掌握森林资源及相关林分因子的时空变化特征。【方法】以东北林业大学城市林业示范基地樟子松人工林为研究对象,以多旋翼无人机影像为数据源,基于FCM聚类算法和分水岭分割算法以及形态学运算、阈值分割、图像平滑、灰度化、二值化等一系列数字图像处理技术,提取樟子松人工林林分因子。FCM聚类算法和阈值分割法用于提取树梢标记图像,分水岭分割算法对树梢标记图像进行迭代处理从而获得单木树冠分割图像,根据单木树冠分割结果提取单木特征进而计算各林分因子值。【结果】在林地提取中,根据影像的颜色特征绿度分割成功地将林地部分与非林地部分分离开来,确定单木树冠分割范围。在单木树冠分割中,阈值分割法和FCM聚类算法均可有效将树梢标记从林地图像中提取出来;将基于标记的分水岭分割算法用于单木树冠分割取得较好效果,大多数单木树冠被单独分割出来,但某些区域仍然存在一定的欠分割或过分割问题。在林分因子提取中,提取的林分因子包括林分郁闭度、林地面积、立木株数和平均冠幅,其中林分郁闭度的测量精度为96.67%,林地面积的测量精度为81.23%,立木株数和平均冠幅的测量精度与单木树冠分割中的树梢提取方法(阈值分割法和FCM聚类算法)及分水岭分割中的2个参数(形态学腐蚀的结构元素大小和中值滤波的窗口大小)有关。针对2种树梢提取方法,分别进行参数组合试验,结果显示2种树梢提取方法使用适当参数组合所得各林分因子测量精度均在80%以上,平均测量精度均在90%以上,其中阈值分割法的最高平均测量精度为94.49%,FCM聚类算法的最高平均测量精度为93.17%。【结论】利用无人机拍摄的人工林影像进行森林资源调查,将先进的计算机科学技术和无人机技术应用到林业领域中,可有效提高森林资源调查的效率和精度。本研究提出的林分因子提取方法适用于高郁闭度林分,测量精度满足实际需求。

关键词： FCM聚类算法分水岭分割算法形态学运算无人机影像森林资源调查

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基于囟门补偿的婴儿脑电正问题建模方法

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生物医学工程学杂志 2024年第6期41卷 1085-1094页

作者：张婷刘燕彭博张思琪胡莹仲伟峰戴亚康哈尔滨理工大学自动化学院哈尔滨150080 中国科学院苏州生物医学工程技术研究所江苏苏州215163 电子科技大学生命科学与技术学院成都611731 东北林业大学计算机与控制工程学院哈尔滨150080 北京师范大学心理学部北京100875 中国科学技术大学生物医学工程学院合肥230026 苏州国科医工科技发展(集团)有限公司江苏苏州215163 苏州国科康成医疗科技有限公司江苏苏州215163

基于磁共振成像(MRI)的脑电正问题建模方法已在脑电领域被广泛应用。然而,婴儿囟门无法在MRI中清晰成像,所构建婴儿脑电正问题建模缺乏囟门信息,影响建模精度。为此,本文提出一种新的基于囟门补偿的婴儿脑电正问题建模方法。首先,基于头... 详细信息

基于磁共振成像(MRI)的脑电正问题建模方法已在脑电领域被广泛应用。然而,婴儿囟门无法在MRI中清晰成像,所构建婴儿脑电正问题建模缺乏囟门信息,影响建模精度。为此,本文提出一种新的基于囟门补偿的婴儿脑电正问题建模方法。首先,基于头部MRI的图像分割和网格划分,构建无囟门头模型;然后,提出基于投影的网格重建方法,利用囟门的形态学先验信息和无囟门头模型将二维囟门测量重建为三维囟门模型,实现囟门补偿头模型构建;最后,该头模型被用于脑电正问题建模完成脑电正问题的囟门补偿。基于真实头模型的仿真结果表明,所提囟门补偿具有提升婴儿脑电正问题建模精度的潜力,对于囟门下方神经源的补偿效果尤为显著(拓扑误差RDM>0.05)。进一步的实验结果表明,颅骨电导率的不确定性对建模的影响范围最广,囟门缺失对建模的影响强度最大。总体上,本文提出的基于形态学先验的囟门补偿方法展现出不依赖计算机断层扫描(CT)即可提升脑电正问题建模精度的潜力,更符合实际应用场景的需求。

关键词：脑电正问题建模婴儿囟门囟门补偿

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基于YOLOv8算法改进模型检测梢斑螟虫蛀树木

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森林工程 2025年第1期41卷 126-137页

作者：周宏威纪皓文吴羿轩赵鹏东北林业大学计算机与控制工程学院哈尔滨150040 黑龙江省林业和草原调查规划设计院哈尔滨150008

梢斑螟是一种严重危害针叶树种的害虫,严重影响针叶树的健康和生长。梢斑螟虫的幼虫以针叶树的叶片为食物,在针叶树木中建立巢穴,逐渐摧毁叶片组织,导致叶片变黄、褪绿,最终树木枯萎。此外,幼虫也可能侵蚀树木的树皮,导致树皮剥落和树... 详细信息

梢斑螟是一种严重危害针叶树种的害虫,严重影响针叶树的健康和生长。梢斑螟虫的幼虫以针叶树的叶片为食物,在针叶树木中建立巢穴,逐渐摧毁叶片组织,导致叶片变黄、褪绿,最终树木枯萎。此外,幼虫也可能侵蚀树木的树皮,导致树皮剥落和树干暴露,使树木易受其他害虫、病菌和自然元素的侵害,增加树木的脆弱性,降低其生存能力。为辅助地面治疗被梢斑螟虫蛀树木,采用YOLOv8s目标检测算法,实现对梢斑螟虫蛀树木的检测与识别。通过采用C2f-GAM和动态检测头建立模型(YOLOv8-DM),来提高YOLOv8s对于梢斑螟虫蛀树木的检测能力。试验结果表明,YOLOv8-DM能够有效地识别梢斑螟虫蛀树木,其平均精准度达到84.8%。与其他目标检测算法相比,YOLOv8-DM有更高的平均精准度。

关键词：梢斑螟 YOLOv8s 识别检测准确率不同场景 C2f-GAM DyHead

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