检索结果-内蒙古大学图书馆

激光杂志 2020年第7期41卷 23-26页

作者：余浩赵旭苏中北京信息科技大学高动态导航技术北京市重点实验室现代测控教育部重点实验室北京100101

高精度时间测量技术在激光测距中有着重要作用,而时钟信号周期误差是影响时间测量精度的关键。传统的时钟周期校准往往只将测量过程中最后一个时钟周期的误差作为校准参数,无法对整个测量过程中的误差进行补偿。针对这一问题,提出了脉... 详细信息

高精度时间测量技术在激光测距中有着重要作用,而时钟信号周期误差是影响时间测量精度的关键。传统的时钟周期校准往往只将测量过程中最后一个时钟周期的误差作为校准参数,无法对整个测量过程中的误差进行补偿。针对这一问题,提出了脉冲激光测距中高精度时间测量时钟信号误差补偿的方法,通过测量计时芯片在不同时间下的时钟周期误差,构造误差曲线以对测量结果进行补偿,提升了时间测量系统的测量精度。使用TDC-GP22专用计时芯片设计了时间测量系统并进行了测试。测试结果表明,系统平均绝对误差为0.38 ns,最小误差可达到65 ps。

关键词：激光测距时间间隔测量 TDC-GP22 时钟信号误差曲线高精度

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Chilli-YOLO：基于改进YOLOv10的露地辣椒成熟度智能检测算法

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智慧农业(中英文) 2025年第2期7卷 160-171页

作者：司超国刘梦晨吴华瑞缪祎晟赵春江上海海洋大学信息学院国家农业信息化工程技术研究中心北京信息科技大学自动化学院农业农村部数字乡村技术重点实验室

[目的/意义]为确定露地辣椒的最佳采摘时机和实现智能分拣。针对现有目标检测模型在辣椒成熟度检测任务中的效率低和准确率不高问题，提出了一种目标检测算法Chilli-YOLO，旨在快速、准确地检测辣椒果实的成熟度，以实现大田辣椒的智能... 详细信息

[目的/意义]为确定露地辣椒的最佳采摘时机和实现智能分拣。针对现有目标检测模型在辣椒成熟度检测任务中的效率低和准确率不高问题，提出了一种目标检测算法Chilli-YOLO，旨在快速、准确地检测辣椒果实的成熟度，以实现大田辣椒的智能化采摘及成熟度检测。[方法]以复杂背景下的露地辣椒为研究对象，将辣椒分为未熟期、过渡期、成熟期和干辣椒四个成熟度等级。在此基础上，对YOLOv10s (You Only Look Once version 10small)进行了优化改进。首先，使用Ghost卷积优化主干网络，将普通卷积替换为GhostConv，并用C2f＿Ghost代替C2f，以减少计算冗余。其次，将PSA (Partial Self-Attention)模块替换为SOCA (Second-Order Channel Attention)注意力机制，引入高阶特征相关性，捕捉辣椒细粒度特征。最后，通过引入XIoU (Extended intersection over union)损失函数来增强模型的定位精度，提升模型的准确性。[结果和讨论]在自建的辣椒成熟度检测数据集上进行的实验表明，Chilli-YOLO在计算量、参数量和模型大小分别达到18.3 GFLOPs、6.37 M和12.6 M的同时，推理时间为7.3 ms。模型的平均精度均值（Mean Average Precision, mAP）、准确率和召回率分别达到了88.9%、90.7%和82.4%，较基线模型分别提升了2.8、2.6和2.8个百分点。此外，实验结果还与目前主流的Faster RCNN(Faster Region-based Convolutional Neural Network)、SSD (Single Shot MultiBox Detector)和YOLO系列的多个版本进行了对比，验证了所提出方法的综合性能优于其他算法。[结论]提出的Chilli-YOLO模型能够实现露地辣椒不同成熟度的精准划分，不仅提升了检测精度，还有效降低了模型计算开销。为辣椒的智能化采摘提供了有效的技术参考。

关键词： YOLOv10 露地辣椒成熟度 SOCA Ghost

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一种基于HiveSQL的增加任务并行度与建立中间表组合的优化查询方法

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现代计算机 2021年第36期27卷 55-59页

作者：郑灵逸李擎北京信息科技大学自动化学院北京100192 高动态导航技术北京市重点实验室北京100192

针对大数据时代数据量级随时间不断累积、在大数据环境中查询数据困难且缓慢的问题,提出一种基于HiveSQL的增加任务并行度与建立中间表组合的优化查询方法。本文应用的是Hadoop生态系统中Hive数据库,从Hive数据库里数据量级为Pb的数据当... 详细信息

针对大数据时代数据量级随时间不断累积、在大数据环境中查询数据困难且缓慢的问题,提出一种基于HiveSQL的增加任务并行度与建立中间表组合的优化查询方法。本文应用的是Hadoop生态系统中Hive数据库,从Hive数据库里数据量级为Pb的数据当中,通过编写SQL语句查询出实验所需要的数据。当在查询数据量级过大、查询指标较多并且SQL查询语句冗长的情况下,都会造成查询时间过长和查询效率低的问题,提出增加SQL任务并行度与建立中间表组合的优化查询方法来解决这一问题。实验结果证明,本文提出的方法将大数据查询时间缩短为原来的25%,并且提高了集群的利用效率。

关键词：大数据查询优化 Hive SQL任务并行建立中间表

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家庭服务机器人领域知识图谱构建与应用

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计算机技术与发展 2023年第8期33卷 172-179页

作者：吴培良王天成金鑫龙闫鹏宇张云川陈雯柏毛秉毅高国伟燕山大学信息科学与工程学院河北秦皇岛066004 河北省计算机虚拟技术与系统集成重点实验室河北秦皇岛066004 上海工业自动化仪表研究院有限公司上海200233 北京信息科技大学自动化学院北京100192

对于家庭服务机器人,能否准确快速地获取到家庭场景中实体的语义信息是决定其智能化水平的关键。为了增强其语义信息获取能力与知识推理能力,针对家庭场景提出了一种面向服务机器人的领域知识图谱自动化构建流程。首先,利用词频-逆向文... 详细信息

对于家庭服务机器人,能否准确快速地获取到家庭场景中实体的语义信息是决定其智能化水平的关键。为了增强其语义信息获取能力与知识推理能力,针对家庭场景提出了一种面向服务机器人的领域知识图谱自动化构建流程。首先,利用词频-逆向文件频率算法(Term Frequency–Inverse Document Frequency,TF-IDF)从文本信息中提取服务策略关键字,构建服务策略图谱;其次,通过预训练的场景分割模型(Scene Segmentation Model,SSM)识别出场景内的实体;之后,根据当前场景的实体信息,运用场景分类模型(Scene Classification Model,SCM)来预测房间类别,生成结构化数据;再次,根据结构化数据构建家庭实体图谱;最后,将服务策略图谱与家庭实体图谱合并为家庭服务领域知识图谱,并将其存储到neo4j图数据库中。实验结果表明,所提出的方法可以根据非结构化数据自动生成领域知识图谱,通过查询知识图谱,检索家庭服务所需的语义信息,可以帮助机器人生成适用于当前工作环境的服务策略,使其更加智能地完成服务任务,证明了方法的可行性。

关键词：家庭服务机器人服务策略语义信息知识图谱深度学习

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基于SL-LDA的领域标签获取方法

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计算机科学 2020年第11期47卷 95-100页

作者：王胜张仰森张雯蒋玉茹张睿北京信息科技大学智能信息处理研究所北京100101 国家经济安全预警工程北京实验室北京100044

科学技术的发展为文献及学者的管理提出了新的挑战,为解决海量科技文献及学者的自动管理,文中提出了一种基于SL-LDA的领域标签获取方法。在海量科技文献的基础上,分析科技文献数据的分布特点,通过引入科技文献的词频特征构建了SL-LDA主... 详细信息

科学技术的发展为文献及学者的管理提出了新的挑战,为解决海量科技文献及学者的自动管理,文中提出了一种基于SL-LDA的领域标签获取方法。在海量科技文献的基础上,分析科技文献数据的分布特点,通过引入科技文献的词频特征构建了SL-LDA主题模型,利用该主题模型对同一学者的科技文献进行"主题-短语"抽取,获得初始领域关键词。接着引入领域体系,对主题模型的抽取结果与体系标签进行向量表征,经过位置特征加权后使用相似度进行体系映射,最终获得学者的领域标签。实验结果表明,在同样的文献数据量下,SL-LDA模型与传统的LDA模型、基于统计的TFIDF算法和基于网络图的Text-Rank算法相比,最终获取的标签词效果更好,准确率更高,F1值也提升到0.572,说明基于SL-LDA的领域标签抽取方法在学术领域具有较好的适用性。

关键词：领域标签 SL-LDA模型标签映射主题短语抽取科技文献

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基于模糊贝叶斯网络的生产线系统可靠性评价

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制造技术与机床 2020年第9期 45-49页

作者：韩凤霞王红军邱城机械科学研究总院北京100044 北京信息科技大学高端装备智能感知与控制北京市国际科技合作基地北京100192 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技术教育部重点实验室北京100192

针对航空结构件柔性生产线的整条线的失效数据或寿命数据具有小样本特点,并且其子系统的性能状态难以精确界定的问题,提出了一种有效的基于部件多维信息融合的模糊贝叶斯网络评价方法.该方法通过层次分析法对子系统实验数据、现场运维... 详细信息

针对航空结构件柔性生产线的整条线的失效数据或寿命数据具有小样本特点,并且其子系统的性能状态难以精确界定的问题,提出了一种有效的基于部件多维信息融合的模糊贝叶斯网络评价方法.该方法通过层次分析法对子系统实验数据、现场运维数据、相似系统的维修数据进行深度融合,引用模糊集合理论判断部件的多种运行状态,构建了整条生产线多状态的贝叶斯网络模型,突破了贝叶斯网络的以层次为准则的主客观信息的融合.在某航空结构件柔性生产系统中应用表明,正向分析中能充分利用多源融合信息进行高置信度运行可靠性评价,逆向分析能对薄弱部件进行溯源.提高了系统运行可靠性分析的效率,并为维修维护提供参考依据.

关键词：模糊综合评价可靠性分析贝叶斯网柔性生产线

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多工况汇流行星排齿轮系统振动特性试验研究

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电子测量与仪器学报 2020年第7期32卷 151-158页

作者：王立勇刘晓波唐长亮郑长松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 北京理工大学机械与车辆学院北京100081

针对汇流行星排在履带车辆综合传动装置工作中产生的振动问题,设计并搭建振动测试试验台对汇流行星排进行了不同档位的负载工况加速度振动信号采集,分析了不同档位工况下汇流行星排的时域与频谱特征的变化规律。研究结果表明,同一档位下... 详细信息

针对汇流行星排在履带车辆综合传动装置工作中产生的振动问题,设计并搭建振动测试试验台对汇流行星排进行了不同档位的负载工况加速度振动信号采集,分析了不同档位工况下汇流行星排的时域与频谱特征的变化规律。研究结果表明,同一档位下,负载功率越高,振动强度越大,且z向振动强于x向和y向。频谱结果表明,y向与z向振动能量主要集中在啮合频率及倍频,z向频率幅值略高于y向,高档位时啮合频率幅值集中在1、3阶,其幅值变化明显,结果对研究汇流行星排在复杂工况下振动特性具有一定参考价值。

关键词：汇流行星排负载工况时域频域振动特性

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神经网络模型的可视化研究进展

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计算机科学与应用 2022年第4期12卷 988-1004页

作者：龚少翠苗军卿来云乔元华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中国科学院大学计算机科学与技术学院北京北京工业大学数理学院北京

近年来,深度学习在计算机视觉、语音识别和自然语言处理等各个领域都取得了巨大的成功。深度学习的主要原理是对数据通过层层的特征表达或映射,使数据在模型最高层线性可分或线性可拟合,由于此时的模型参数量相对一般浅层模型较少,从而... 详细信息

近年来,深度学习在计算机视觉、语音识别和自然语言处理等各个领域都取得了巨大的成功。深度学习的主要原理是对数据通过层层的特征表达或映射,使数据在模型最高层线性可分或线性可拟合,由于此时的模型参数量相对一般浅层模型较少,从而获得较好的分类或拟合结果。神经网络的应用虽然在许多领域取得了一定的成功,但仍然有很多问题亟待解决。大部分研究人员仍然不清楚神经网络内部是如何从大规模数据中学习到有效的特征表示,神经网络的“黑盒子”特性促进了神经网络可视化技术的发展。可视化技术是以图像可视化的方式对神经网络内部的卷积核以及卷积层所提取到的特征进行分析,帮助理解神经网络每一层是如何提取特征的,从而避免在网络训练过程中的盲目调参和试错。神经网络的可视化对于调整参数有着很好的指导作用,可以使网络结构性能快速达到最优。本文按照以下几方面总结内容:可视化研究的提起、可视化方法、神经网络模型、可视化工具及可视化应用,重点关注了可视化神经网络模型的工具;最后,对该领域存在的难点及未来研究趋势进行了展望。本文通过论述神经网络模型可视化编程工具的发展与应用,旨在为神经网络模型的绘制和对其进行更加深入的了解提供参考和根据。

关键词：深度学习神经网络特征表示可视化技术

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用于人体呼出氨检测的气体传感器研究现状

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传感器世界 2025年第2期31卷 1-8页

作者：伊宏宇李延生高国伟王可北京信息科技大学传感器北京市重点实验室北京100101 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 聊城市中医医院山东聊城252000

氨作为人体代谢的关键产物,其浓度变化与多种生理及病理状态紧密相关。通过分析呼出气体中的氨浓度,能够实现非侵入性的疾病诊断。当前,呼出氨的检测设备主要可分为质谱分析仪器和气敏传感器两大类。其中,气相色谱-质谱联用法(GC-MS)在... 详细信息

氨作为人体代谢的关键产物,其浓度变化与多种生理及病理状态紧密相关。通过分析呼出气体中的氨浓度,能够实现非侵入性的疾病诊断。当前,呼出氨的检测设备主要可分为质谱分析仪器和气敏传感器两大类。其中,气相色谱-质谱联用法(GC-MS)在定性与定量分析方面表现出高度准确性,但其在临床应用中的普及仍面临诸多限制。相比之下,气敏传感器凭借易于集成、体积小、成本低及操作便捷等显著优势,在大规模人群的疾病诊断与早期筛查中展现出广阔的应用前景。文章全面综述了呼出氨的检测方法,深入探讨了各类呼出氨气体传感器的工作原理、性能特征、传感技术的优势与挑战,并展望了其在医学诊断领域的未来潜力。

关键词：人体呼出氨气体传感器检测方法医学诊断

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透明工作面智能化开采大数据分析决策方法及系统研究

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煤炭科学技术 2022年第2期50卷 252-262页

作者：张科学徐兰欣李旭毛明仓符大利张玉良亢磊王晓玲华北科技学院智能化无人开采研究所北京101601 华北科技学院河北省矿山智能化开采技术重点实验室北京101601 中国矿业大学(北京)深部岩土力学与地下工程国家重点实验室北京100083 西安科技大学管理学院陕西西安710054 西安合智宇信息科技有限公司陕西西安710000 陕西陕煤黄陵矿业有限公司陕西黄陵727307 中华人民共和国应急管理部煤矿智能化开采技术创新中心陕西黄陵727307

为更好地实现工作面开采过程的智能分析与决策,构建了透明工作面模型,通过应用大数据融合技术、模型数字化技术、分析决策技术和机器学习技术,建立了一套可“预测、预判、预控”的透明工作面智能开采大数据分析决策平台。搭建了硬件环... 详细信息

为更好地实现工作面开采过程的智能分析与决策,构建了透明工作面模型,通过应用大数据融合技术、模型数字化技术、分析决策技术和机器学习技术,建立了一套可“预测、预判、预控”的透明工作面智能开采大数据分析决策平台。搭建了硬件环境和集群环境,规范了虚拟化集群的存储量指标,设计了大数据智能分析决策平台首页界面、地质数据界面、采煤机规划界面、电液控规划界面和采煤工艺界面,同时概述了数据融合技术、模型数字化技术、分析决策技术、机器学习技术和设备故障自诊断技术等智能开采大数据分析决策系统关键技术。智能开采大数据分析决策平台主要包括数据运营中心、数据融合系统、算法集群系统、决策交互系统、验证评价系统等内容,平台实现了对综采工作面不同设备的多种通信协议数据的统一、转换、关联、分类和存储,同时基于开采工艺、综采自动化控制技术、惯性导航技术和雷达测距技术来不断对透明地质模型修正更新,分析得出综采设备精准控制决策信息。通过工业性试验,对地质数据进行收集和分析,建立了透明工作面三级智能开采模型,构建了透明工作面智能开采大数据分析决策系统总体设计架构,实现了利用大数据分析决策技术对截割模型进行实时修正,实现了智能精准开采。

关键词：煤矿智能化透明工作面智能开采智能化工作面大数据分析决策系统

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