检索结果-内蒙古大学图书馆

会计之友 2025年第9期 31-37页

作者：林群龙敏李卓松刘一冰王宁宁国网江西宜春供电公司北京信息科技大学商学院北京信息科技大学管理科学与工程学院

审计作为党和国家监督体系的重要组成部分,如何有效提升审计治理现代化能力成为影响审计效率的关键问题。工程项目审计中存在的数据多源异构且不完整、现场审计任务艰巨、分析取证难等问题与薄弱的审计力量形成了较为尖锐的矛盾。文章... 详细信息

审计作为党和国家监督体系的重要组成部分,如何有效提升审计治理现代化能力成为影响审计效率的关键问题。工程项目审计中存在的数据多源异构且不完整、现场审计任务艰巨、分析取证难等问题与薄弱的审计力量形成了较为尖锐的矛盾。文章以JX电力公司工程招投标单位及人员资质审计为例,分析了信息不对称条件下的人工作业流程及痛点问题,构建了招投标环节单位和人员资质审计数据治理模型,利用机器人流程自动化(RPA)技术,ETL设计并开发了数据自动化采集、处理和融合工具,实现了对招标资质要求、投标文件、参建单位及人员及外部数据的多源信息自动获取及核查,有效提高了工程审计效率,为工程审计数据治理提供了具有实践意义的解决方案。

关键词：工程审计信息不对称数据治理流程自动化

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于特征融合与改进半监督学习的变转速轴承故障诊断

引用

组合机床与自动化加工技术 2025年第1期 132-137页

作者：荆新岚黄民马超北京信息科技大学机电工程学院北京100192 北京信息科技大学现代测控教育部重点实验室北京100192

针对实际变转速工况下,故障标签样本数据有限、信息特征挖掘不充分的问题,提出一种基于特征融合与改进半监督学习的故障诊断方法。首先,使用等角度重采样将时域非平稳信号变为平稳的角域信号;其次,使用Welch变换和离散小波变换从频域和... 详细信息

针对实际变转速工况下,故障标签样本数据有限、信息特征挖掘不充分的问题,提出一种基于特征融合与改进半监督学习的故障诊断方法。首先,使用等角度重采样将时域非平稳信号变为平稳的角域信号;其次,使用Welch变换和离散小波变换从频域和时频域串联提取特征;最后,通过知识蒸馏改进半监督学习来训练、验证、分类轴承故障。在某大学轴承公开数据集进行实验,证明该方法在2%的低标签率场景下,能取得较高准确率,同时减少计算成本。

关键词：轴承故障诊断变转速工况半监督学习特征融合

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

中文专利文本结构信息提取方法

引用

计算机工程与设计 2025年第3期46卷 665-672页

作者：吕国燕戴佳呈吕学强游新冬北京信息科技大学网络文化与数字传播北京市重点实验室北京100101 北京信息科技大学外国语学院北京100192

专利文本的主体-行为-客体(SAO)结构提取直接影响着专利相似性计算、专利聚类与分类等专利文本挖掘下游任务的应用与效果,但目前存在效率低下和提取结构信息不充分等问题。对此进一步提取中文专利文本的技术方法F和功能效果E。为解决这... 详细信息

专利文本的主体-行为-客体(SAO)结构提取直接影响着专利相似性计算、专利聚类与分类等专利文本挖掘下游任务的应用与效果,但目前存在效率低下和提取结构信息不充分等问题。对此进一步提取中文专利文本的技术方法F和功能效果E。为解决这一全新任务,提出一种基于深度语义的提取模型,通过词嵌入更好理解专利文本的语义信息,利用双向长短期记忆捕捉长距离的上下文依赖关系,应用多头注意力对关键特征进行更精准的关注。实验结果表明,该方法相较于传统SAO提取方法F1值提升了5.15%,验证了高效提取SAO、F和E结构时,模型各部分的正向效果。

关键词：主体-行为-客体结构中文专利技术方法功能效果词嵌入双向长短期记忆多头注意力

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于蜂群学习的工业大数据共享方法研究

引用

计算机集成制造系统 2025年第4期31卷 1337-1345页

作者：李东庭康海燕北京信息科技大学计算机学院北京102206 未来区块链与隐私计算高精尖创新中心北京100191

为了解决工业大数据共享时,中间参数的隐私泄露以及恶意节点上传低质量模型的问题,结合目前较为火热的长安链,提出了基于蜂群学习的工业大数据共享方法。首先构建蜂群学习架构;其次将数据按照用户维度和用户特征维度进行划分;对用户维... 详细信息

为了解决工业大数据共享时,中间参数的隐私泄露以及恶意节点上传低质量模型的问题,结合目前较为火热的长安链,提出了基于蜂群学习的工业大数据共享方法。首先构建蜂群学习架构;其次将数据按照用户维度和用户特征维度进行划分;对用户维度重复度低而特征维度重复度高的数据提出了基于横向蜂群学习的工业大数据共享算法,对用户维度重复度高而特征维度重复度低的数据提出了基于纵向蜂群学习的工业大数据共享算法;最后构造了一个评分方法,将节点训练好的模型通过评分方法进行评分,服务器最终选择出评分较高的模型进行整合。通过多次实验后验证了所提方法不仅能够防止学习过程中泄露中间参数的隐私,还能增强参与联邦学习过程的节点之间的互相信任,从而实现一个可信的联邦学习模型,增强其隐私保护。

关键词：隐私保护区块链蜂群学习联邦学习

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于改进YOLOv8的药片泡罩包装缺陷检测算法

引用

包装工程 2025年第1期46卷 145-154页

作者：杨明旭张俊宁张志强刘佳北京信息科技大学北京100192 忻州师范学院山西忻州034000

目的针对目前药片泡罩包装缺陷检测算法中缺陷类型单一、检测精度低、实时性能差等问题,提出了一种基于改进YOLOv8的药片泡罩包装缺陷检测算法UACSS-YOLO(UNetV2-ADown-ContextAggregation-Slim-Neck-SAttention-YOLO)。方法该算法首先... 详细信息

目的针对目前药片泡罩包装缺陷检测算法中缺陷类型单一、检测精度低、实时性能差等问题,提出了一种基于改进YOLOv8的药片泡罩包装缺陷检测算法UACSS-YOLO(UNetV2-ADown-ContextAggregation-Slim-Neck-SAttention-YOLO)。方法该算法首先设计了主干网络UNetV2捕捉多尺度特征,采用轻量化下采样卷积层ADown降低训练成本,接着引入注意力机制ContextAggregation聚合上下文信息,提升复杂背景下的检测能力,最后将原颈部网络和检测头分别替换为Slim-Neck和SAttention,以减少参数量并提高检测速度。结果UACSS-YOLO较YOLOv8在精确度P上提升了6.6%,在召回率R上提升了5.2%,在P_(mA)@0.5上提升了4.8%,同时浮点运算数只有11.9 G。结论相比其他算法,UACSS-YOLO满足低算力兼顾高精度的部署需求,为药片制造过程中的实时缺陷检测提供了一种高效的技术解决方案。

关键词：缺陷检测泡罩包装药片 YOLOv8 轻量化

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于CEEMDAN与ISSA优化SVM的风电机组轴承故障诊断方法

引用

机械设计 2025年第4期42卷 109-119页

作者：胡春祥孟凡勇罗文江周爽许璇北京信息科技大学仪器科学与光电工程学院

风电机组轴承运行工况复杂多变，高效轴承故障诊断方法对确保风电机组安全稳定运行具有重要意义。文中针对风电机组轴承在强噪声背景下故障特征提取困难的问题，提出一种基于自适应噪声完备集合经验模态分解(CEEMDAN)和改进麻雀搜索算法... 详细信息

风电机组轴承运行工况复杂多变，高效轴承故障诊断方法对确保风电机组安全稳定运行具有重要意义。文中针对风电机组轴承在强噪声背景下故障特征提取困难的问题，提出一种基于自适应噪声完备集合经验模态分解(CEEMDAN)和改进麻雀搜索算法(ISSA)优化支持向量机(SVM)相结合的风电机组轴承故障诊断方法。首先，利用CEEMDAN对轴承振动信息进行降噪和分解，得到多个本征模函数(IMF)分量，根据相关系数和峭度准则，筛选有效IMF分量进行信号重构并特征提取；其次，通过引入Sin混沌映射、自适应惯性权重及莱维(Levy)飞行策略对麻雀搜索算法(SSA)进行改进；最后，采用ISSA-SVM模型进行风电机组轴承故障的识别和诊断。研究结果表明：实际工程风电机组轴承故障识别准确率为95.8%,验证了所提方法的有效性和鲁棒性。

关键词：自适应噪声完备集合经验模态分解支持向量机麻雀搜索算法 Sin混沌映射自适应惯性权重

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于LGMD网络的飞行器视觉避障仿真系统

引用

传感器与微系统 2025年第2期44卷 127-130页

作者：刘磊侯悦民北京信息科技大学机电工程学院北京100101

为了减少微型飞行器(MAV)在视觉系统硬件需求方面的损耗,提高工作效率,利用Simulink仿真平台设计了一种飞行器视觉自主避障仿真系统。由LGMD神经网络对飞行器在虚拟世界获取的图像进行处理,输出的信息经模糊控制器推理后,得出飞行器实... 详细信息

为了减少微型飞行器(MAV)在视觉系统硬件需求方面的损耗,提高工作效率,利用Simulink仿真平台设计了一种飞行器视觉自主避障仿真系统。由LGMD神经网络对飞行器在虚拟世界获取的图像进行处理,输出的信息经模糊控制器推理后,得出飞行器实际飞行过程中的期望偏航角。实验结果表明,整个视觉避障系统不仅能对即将发生碰撞的物体做出准确避障响应,还能使飞行器在复杂环境中能根据障碍物的局部分布情况自动选择安全的运动方向,躲避前方障碍物。研究结果为探索微型飞行器在自然环境中高效、可靠的避障提供了参考依据。

关键词：仿生视觉小叶巨型运动探测器避障 Simulink仿真系统飞行器

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

多传感器融合的无人车SLAM系统研究

引用

重庆理工大学学报(自然科学) 2025年第1期39卷 229-235页

作者：吴文昊谷玉海北京信息科技大学现代测控技术教育部重点实验室北京100192 北京信息科技大学机电工程学院北京100192

为提高无人车的避障能力,使其能够在构建的地图环境中高效地进行自动定位和路径规划,提出一种多传感器融合的无人车SLAM系统。对于障碍物监测,采用激光雷达与深度相机信息融合的方法构建地图,以融合得到更精准的栅格图。搭建了履带式差... 详细信息

为提高无人车的避障能力,使其能够在构建的地图环境中高效地进行自动定位和路径规划,提出一种多传感器融合的无人车SLAM系统。对于障碍物监测,采用激光雷达与深度相机信息融合的方法构建地图,以融合得到更精准的栅格图。搭建了履带式差速底盘运动学模型,通过融合IMU数据提高位姿估计精度;分析了贝叶斯推理方法,在决策层以该方法有效融合激光雷达与深度相机的数据;提出基于卡尔曼滤波算法动态调整权重将雷达与相机的后验概率融合,得到最终的地图栅格信息。最后,根据融合后的数据构建地图并实现自主导航的功能。通过对比实验发现,改进的多传感器融合建图算法定位精度综合提高了91.67%,实时的整体性能提升了54.46%,栅格建图完整性提升了6.59%。

关键词：贝叶斯算法融合建图激光雷达深度相机 ROS2

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于U-Net的工件轮廓提取方法的研究

引用

组合机床与自动化加工技术 2025年第4期 8-12页

作者：郭凯旋王吉芳刘相权王凯北京信息科技大学机电工程学院北京100192

工件轮廓提取是实现工件识别和定位的重要前提,为解决传统机器视觉算法对复杂环境中的工件轮廓提取不完整、易受干扰的问题,提出了一种改进U-Net的工件轮廓分割模型,将VGG16网络应用于解码器部分,增加网络特征提取能力;将ECA注意力机制... 详细信息

工件轮廓提取是实现工件识别和定位的重要前提,为解决传统机器视觉算法对复杂环境中的工件轮廓提取不完整、易受干扰的问题,提出了一种改进U-Net的工件轮廓分割模型,将VGG16网络应用于解码器部分,增加网络特征提取能力;将ECA注意力机制引入每个跳跃连接层中,提高了工件轮廓特征在模型中的权重;在编码器末端引入ASPP空洞空间卷积池化金字塔模块,以获取高层特征图中不同尺度的特征信息,进而提高目标的分割精度。试验结果表明,EVA-UNet模型在交并比、召回率、精准率和综合性能F1分数4个方面表现良好,对工件轮廓提取能力优于其他经典模型,能够为实现复杂环境下工件轮廓提取提供良好的解决方案。

关键词：注意力机制模块轮廓提取语义分割工件轮廓

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

应用深度学习技术的金属工件定位方法

引用

机械设计与制造 2025年第2期408卷 334-338页

作者：王浩博李天剑胡欢黄民北京信息科技大学机电工程学院北京100196

在对特定工件进行加工作业的过程中,对于工件的关键部位进行视觉定位是一个重要的环节。由于金属工件表面受光线工件角度的影响很大,此类问题会导致对金属工件关键部位检测和定位的困难。这里提出基于深度学习的图像分割方法,针对特定... 详细信息

在对特定工件进行加工作业的过程中,对于工件的关键部位进行视觉定位是一个重要的环节。由于金属工件表面受光线工件角度的影响很大,此类问题会导致对金属工件关键部位检测和定位的困难。这里提出基于深度学习的图像分割方法,针对特定金属工件制作数据集,根据主干网络划分,使用SegNet,DeepLabV3,DeepLabV3+作为语意分割网络进行分割任务,并根据实验结果进行对算法模型结构的改进并提出了Micro-SegNet,在保证分割性能的同时极大的减少了模型的参数量和大小,使之可以更方便的应用于各类嵌入式设备上,且对与类似的金属工件表面关键点分割的方法有借鉴作用。

关键词：视觉定位深度学习语义分割

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：

通借通还

建议与咨询 留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

请选择保存的检索档案： 新增检索档案 确定 取消

请选择收藏分类： 新增自定义分类 确定 取消

通借通还

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：