检索结果-内蒙古大学图书馆

北京工业大学学报 2011年第2期37卷 260-265页

作者：苏依拉刘椿年内蒙古工业大学信息工程学院呼和浩特010051 北京工业大学计算机学院北京100124

在分布式、网络计算环境中,为了使在线的发现和匹配方法可行,采用预先定义的问题解决标记语言(problem solver markup language,PSML)的语法和语义开发和编写个体的内容和服务.在大型分布式Web环境下,提出了一种基于β-PSML的问题解决方... 详细信息

在分布式、网络计算环境中,为了使在线的发现和匹配方法可行,采用预先定义的问题解决标记语言(problem solver markup language,PSML)的语法和语义开发和编写个体的内容和服务.在大型分布式Web环境下,提出了一种基于β-PSML的问题解决方法.实例表明,该方法可以很好地解决在分布式环境中的一些具体问题.

关键词： Web智能智慧Web 分布式问题解决问题解决标记语言

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煤样燃点检测仪表温度自适应控制系统设计

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仪器仪表学报 2011年第9期32卷 2114-2120页

作者：董朝轶陈晓艳李健内蒙古工业大学电力学院自动化系呼和浩特010080 内蒙古工业大学电力学院电工电子教学中心呼和浩特010080 内蒙古工业大学信息工程学院计算机系呼和浩特010080

煤样的燃点是煤炭的重要物理属性,是煤炭开发、运输及使用过程中的重要的技术参数。煤样燃点检测国家标准中严格规定了煤样加热过程中升温速度的范围。针对煤样燃点检测中温度控制的工程需要,介绍了一种基于AT89C55单片机内核的煤样燃... 详细信息

煤样的燃点是煤炭的重要物理属性,是煤炭开发、运输及使用过程中的重要的技术参数。煤样燃点检测国家标准中严格规定了煤样加热过程中升温速度的范围。针对煤样燃点检测中温度控制的工程需要,介绍了一种基于AT89C55单片机内核的煤样燃点检测仪表设计方法,重点研究了其温度控制系统的特点、关键技术问题及其解决办法。为了有效地解决对于煤样加热炉这一时滞、大惯性、时变参数受控对象的控制问题,采用了一种基于指数遗忘的递推最小二乘算法(recursive least squareswith exponential forgetting,RLSEF)的大林控制器(dahlin controller)。仿真结果表明该自适应Dahlin控制器可以有效地补偿受控对象的时滞、大惯性特性,并能很好地适应系统参数的变化,满足煤样燃点检测试验中对于升温速度控制的要求。

关键词：煤样燃点检测自适应Dahlin控制温度控制时滞大惯性系统递推最小二乘法

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基于时间序列启发式信息的室内轨迹跟踪算法

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计算机研究与发展 2017年第12期54卷 2883-2895页

作者：秦俊平邓庆绪孙诗文仁庆道尔吉佟海滨苏宪利东北大学计算机科学与工程学院沈阳110819 内蒙古工业大学信息工程学院呼和浩特010080

现有的无线传感器网络室内轨迹跟踪算法是通过定位形成轨迹的,没有利用一定空间范围内相邻信标节点RSSI定位信息在一段时间内的启发式信息.提出了基于RSSI时间序列启发式信息的轨迹跟踪算法,该算法构建基于定位信息时空关联特性的轨迹... 详细信息

现有的无线传感器网络室内轨迹跟踪算法是通过定位形成轨迹的,没有利用一定空间范围内相邻信标节点RSSI定位信息在一段时间内的启发式信息.提出了基于RSSI时间序列启发式信息的轨迹跟踪算法,该算法构建基于定位信息时空关联特性的轨迹跟踪模型,对定位信息进行一维重构边界时间序列、二维重构区域统计量、移动最小二乘法检测分别得到动态时间窗口及与之匹配的区域信息及边界信息,在此基础上完成受启发式信息约束的动态时间弯曲轨迹跟踪,并对时空关联模型轨迹跟踪算法中定位信息融合处理的原理进行了严谨的数学论证.通过现场实验与仿真实验表明:该算法轨迹光滑、误差不累积、环境适应性好,相比现有方法基于启发式信息有效克服噪声的影响、减小搜索范围,提高轨迹跟踪的准确性.

关键词：无线传感器网络接收信号强度指示时间序列启发式信息轨迹跟踪

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具备零电流开关与谐波抑制的电流源型变换器新拓扑

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高电压技术 2013年第11期39卷 2799-2806页

作者：武海涛刘永和内蒙古工业大学能源与动力工程学院呼和浩特010051 内蒙古工业大学电力学院呼和浩特010051 坎特伯雷大学电气与计算机系

为了克服传统电流源型变换器(current source converter,CSC)交流侧需要加装大容量交流电容器作为缓冲装置的缺点,将直流电流分配电路与传统并联式12脉波CSC相结合,研究了一种可以省去交流电容器并能有效抑制谐波的并联式7电平电流注入... 详细信息

为了克服传统电流源型变换器(current source converter,CSC)交流侧需要加装大容量交流电容器作为缓冲装置的缺点,将直流电流分配电路与传统并联式12脉波CSC相结合,研究了一种可以省去交流电容器并能有效抑制谐波的并联式7电平电流注入式电流源型变换器拓扑。该拓扑具有以下特点:通过开闭直流电流分配电路中的开关元件,将直流电流变换成2路幅值相同、相位互差30°、6倍于基波频率、7电平阶梯形周期变化且具有零值区间的三角波注入电流,两主桥开关元件在注入电流的零值区间内进行切换,实现了零电流开关(zero current switching,ZCS);变换器交流侧不需要配置大容量交流电容器,降低了设计成本,提高了系统的可靠性;主桥开关频率为50Hz的前提下,利用7电平阶梯形三角波注入电流可增加交流输出电流的电平数,改善了电流波形的谐波特性,使交流输出电流近似正弦波。另外还详细分析了新拓扑的工作机理,在PSCAD/EMTDC平台进行了仿真研究,搭建了实验平台,通过实验验证了理论分析的正确性和可行性。结果表明,所提出的新拓扑性能优良,结构简单,具有实用价值。

关键词：电流源型变换器谐波注入多电平零电流开关电压源型变换器谐波

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高光谱图像与稀疏核典型相关分析冷鲜羊肉新鲜度无损检测

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光谱学与光谱分析 2018年第8期38卷 2498-2504页

作者：姜新华薛河儒郜晓晶张丽娜周艳青杜雅娟内蒙古农业大学计算机与信息工程学院内蒙古呼和浩特010018 内蒙古师范大学物理与电子信息学院内蒙古呼和浩特010022 内蒙古工业大学理学院内蒙古呼和浩特010051

羊肉新鲜度受多种因素影响,通常由多个指标来综合评价,常规试验操作复杂不适合在线检测。高光谱成像数据能够反映羊肉新鲜度变化过程中多种成分的变化信息,但是光谱特征提取与评价模型的建立对最终结果影响较大。为了研究高光谱成像与... 详细信息

羊肉新鲜度受多种因素影响,通常由多个指标来综合评价,常规试验操作复杂不适合在线检测。高光谱成像数据能够反映羊肉新鲜度变化过程中多种成分的变化信息,但是光谱特征提取与评价模型的建立对最终结果影响较大。为了研究高光谱成像与多指标的快速检测羊肉新鲜度的可行性,提出一种稀疏核典型相关分析方法,借助实验室测定的多个标准值,研究多指标的羊肉新鲜度无损检测。采集了70个代表各级新鲜程度的羊肉样本400~1 000nm高光谱图像,采用实验室方法测定了挥发性盐基氮(TVB-N)和菌落总数(TAC)标准值,选择感兴趣区域(ROIs)提取代表性光谱图像,利用所提出的特征提取方法提取光谱特征信息,并按照3∶1划分校正集和预测集,利用三层神经网络进行分类识别试验。结果表明,新鲜度等级分类总体精度(OA)为0.939 3,Kappa系数为0.906 0,均方根误差(RMSEC)为0.297。研究表明,所提出的多指标光谱特征提取方法可用于快速无损检测羊肉新鲜程度,为采用高光谱成像综合多个新鲜度检测指标,改善由于单一检测指标造成评价模型的适用性和鲁棒性提供了基础。

关键词：高光谱成像冷鲜羊肉新鲜度无损检测核典型相关分析稀疏

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光伏多电平电流重注入换流器电流控制方法的研究

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高电压技术 2014年第8期40卷 2558-2563页

作者：赵建阳张福民刘福贵刘永和王晨宇河北工业大学电气工程学院天津300130 内蒙古工业大学电力学院呼和浩特010080 坎特伯雷大学电气与计算机系

针对电压型光伏换流器难以高压大功率化的问题,提出使用一种新型多电平电流重注入换流器(MLCR-CSC)。它在传统换流器拓扑结构上附加了重注入拓扑电路,控制方法则采用了基于H∞重复控制器的直接电流控制策略。MATLAB/Simulink仿真结果表... 详细信息

针对电压型光伏换流器难以高压大功率化的问题,提出使用一种新型多电平电流重注入换流器(MLCR-CSC)。它在传统换流器拓扑结构上附加了重注入拓扑电路,控制方法则采用了基于H∞重复控制器的直接电流控制策略。MATLAB/Simulink仿真结果表明:该换流器实现了高压大功率晶闸管零电流关断(ZCS)(每个基波周期有6个脉宽可调的零电流时刻),并且其网侧电流不接入滤波器总谐波畸变率(THD)降低到3.95%,达到了消除谐波的目的;多组MLCR-CSC协调控制可以实现电流超前或者滞后电压30o,即可实现四象限运行。

关键词： MLCR-CSC 重注入拓扑电路 H∞重复控制 ZCS 消除谐波 4象限运行

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深度学习中的单阶段小目标检测方法综述

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计算机科学与探索 2022年第1期16卷 41-58页

作者：李科岑王晓强林浩李雷孝杨艳艳孟闯高静内蒙古工业大学信息工程学院呼和浩特010080 天津理工大学计算机科学与工程学院天津300384 内蒙古工业大学数据科学与应用学院呼和浩特010080 内蒙古农业大学计算机与信息工程学院呼和浩特010011

随着深度学习的不断发展,目标检测技术逐步从基于传统的手工检测方法向基于深度神经网络的检测方法转变。在众多基于深度学习的目标检测方法中,基于深度学习的单阶段目标检测方法因其网络结构较简单、运行速度较快以及具有更高的检测效... 详细信息

随着深度学习的不断发展,目标检测技术逐步从基于传统的手工检测方法向基于深度神经网络的检测方法转变。在众多基于深度学习的目标检测方法中,基于深度学习的单阶段目标检测方法因其网络结构较简单、运行速度较快以及具有更高的检测效率而被广泛运用。但现有的基于深度学习的单阶段目标检测方法由于小目标物体包含的特征信息较少、分辨率较低、背景信息较复杂、细节信息不明显以及定位精度要求较高等原因,导致在检测过程中对小目标物体的检测效果不理想,使得模型检测精度降低。针对目前基于深度学习的单阶段目标检测方法存在的问题,研究了大量基于深度学习的单阶段小目标检测技术。首先从单阶段目标检测方法的AnchorBox、网络结构、交并比函数以及损失函数等几个方面,系统地总结了针对小目标检测的优化方法;其次列举了常用的小目标检测数据集及其应用领域,并给出在各小目标检测数据集上的检测结果图;最后探讨了基于深度学习的单阶段小目标检测方法的未来研究方向。

关键词：深度学习单阶段目标检测小目标检测

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时空图神经网络在交通流预测研究中的构建与应用综述

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计算机工程与应用 2024年第8期60卷 31-45页

作者：汪维泰王晓强李雷孝陶乙豪林浩内蒙古工业大学信息工程学院呼和浩特010080 内蒙古工业大学数据科学与应用学院呼和浩特010080 天津理工大学计算机科学与工程学院天津300384

交通流量预测是城市交通管理和规划中的关键问题,而传统预测方法在面对数据稀疏性、非线性关系和复杂动态性等挑战时表现不佳。图神经网络是一种基于非欧结构数据的深度学习方法,近年来在各种复杂网络建模和预测任务中得到广泛应用。为... 详细信息

交通流量预测是城市交通管理和规划中的关键问题,而传统预测方法在面对数据稀疏性、非线性关系和复杂动态性等挑战时表现不佳。图神经网络是一种基于非欧结构数据的深度学习方法,近年来在各种复杂网络建模和预测任务中得到广泛应用。为了应用于交通流量预测领域,提出了时空图神经网络,其能够捕捉空间和时间相关性,相较之前的预测模型有显著进步。对近年来使用时空图神经网络进行交通流量预测的模型进行分析,概述和比较了多种邻接阵的构造方式,然后从空间相关性和时间相关性的角度列举了构建交通流预测模型的常用组件,并对不同的时空融合方式进行了分类和对比;在应用方面,根据时间尺度的不同将时空图神经网络模型分为长期预测、短期预测与兼顾长短期的预测三类,分析了各自的目标与要求,并列举比较了近年来较为突出的新模型。最后,讨论了现有研究的局限性,对相关模型的未来研究做出展望。

关键词：智能交通交通流量预测时间序列预测深度学习图神经网络

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区块链网络隐蔽信道研究进展

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通信学报 2022年第9期43卷 209-223页

作者：李雷孝杜金泽林浩高昊昱杨艳艳高静内蒙古工业大学数据科学与应用学院内蒙古呼和浩特010080 内蒙古自治区基于大数据的软件服务工程技术研究中心内蒙古呼和浩特010080 天津理工大学计算机科学与工程学院天津300384 内蒙古农业大学计算机与信息工程学院内蒙古呼和浩特010011

数字货币伴生的区块链技术具有去中心化、匿名性、强稳健性和抗篡改性等特点,是构建隐蔽通信信道的天然载体。首先介绍了网络隐蔽信道的定义和发展历史,区块链技术的架构,以及传统的网络隐蔽信道并引出了区块链网络隐蔽信道的优势;然后... 详细信息

数字货币伴生的区块链技术具有去中心化、匿名性、强稳健性和抗篡改性等特点,是构建隐蔽通信信道的天然载体。首先介绍了网络隐蔽信道的定义和发展历史,区块链技术的架构,以及传统的网络隐蔽信道并引出了区块链网络隐蔽信道的优势;然后按照交易地址、签名算法、智能合约和P2P广播机制对区块链网络隐蔽信道进行分类,并从隐蔽性、传输效率和通信成本3个方面分析了其优缺点;最后提出了区块链网络隐蔽信道仍存在的问题并给出了未来研究方向。

关键词：网络隐蔽信道隐蔽通信区块链传输效率通信成本

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驾驶员手机使用检测模型:优化Yolov5n算法

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计算机工程与应用 2023年第18期59卷 129-136页

作者：王鑫鹏王晓强林浩李雷孝李科岑陶乙豪内蒙古工业大学信息工程学院呼和浩特010080 天津理工大学计算机科学与工程学院天津300384 内蒙古工业大学数据科学与应用学院呼和浩特010080

为进一步实现在移动设备或嵌入式设备上对手机使用的违法行为进行实时检测,通过优化Yolov5n算法提出了一种轻量化、高精度、实时性的检测模型。将Focal-EIoU Loss与FocalL1 Loss相结合来获得更加精确的框定位以及损失函数的更快收敛。利... 详细信息

为进一步实现在移动设备或嵌入式设备上对手机使用的违法行为进行实时检测,通过优化Yolov5n算法提出了一种轻量化、高精度、实时性的检测模型。将Focal-EIoU Loss与FocalL1 Loss相结合来获得更加精确的框定位以及损失函数的更快收敛。利用Slimming剪枝算法来进一步提高模型的轻量化及计算效率。在模型微调时利用数据增强技术对微调操作进行指导,从而使模型能够获得更好的性能提升。在手机使用数据集上对改进方法进行消融实验,进一步验证检测模型的有效性。实验表明,优化后的模型在手机使用数据集及Pascal VOC 2012数据集上的检测精度分别提高了0.2、12.3个百分点,参数量减少44.4%,计算量分别减小45.2%、40%,有利于模型进一步在移动设备及嵌入式设备上的实时性检测。

关键词： Yolov5n算法优化 Slimming剪枝 Focal-EIoU Loss FocalL1 Loss 数据增强

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