检索结果-内蒙古大学图书馆

北京信息科技大学学报（自然科学版） 2020年第6期35卷 43-49页

作者：李进李乐吴健鹏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

为了探究刹车盘滑摩过程中,盘面温度的变化过程及影响因素,应用ABAQUS动力学显式热-机耦合的方法,模拟了不同制动压力和对流换热系数下刹车盘盘面温度和应力的变化过程,同时对比了风冷和水冷两种冷却方式对盘面的冷却效果。研究结果表明... 详细信息

为了探究刹车盘滑摩过程中,盘面温度的变化过程及影响因素,应用ABAQUS动力学显式热-机耦合的方法,模拟了不同制动压力和对流换热系数下刹车盘盘面温度和应力的变化过程,同时对比了风冷和水冷两种冷却方式对盘面的冷却效果。研究结果表明,刹车盘温度与制动压力正相关,与对流换热系数负相关,水冷对刹车盘的冷却效果优于风冷。分析结论对优化车辆盘式制动器工作性能具有一定的参考价值。

关键词：刹车盘温度场制动压力对流换热系数

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基于声音感知的电动轮椅认知情感测量方法

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天津大学学报（自然科学与工程技术版） 2019年第3期52卷 329-335页

作者：刘敏洋黄艳群张大卫苗毅斐天津大学机构理论与装备设计教育部重点实验室天津300350 北京信息科技大学机电工程学院北京100192

情感认知和表述常常以语言的形式应用于产品设计,如感性工学中的情感词汇、调查问卷中的问题描述、访谈中的口语表达等,但研究表明,用语言表达的情感词汇存在可信度低、准确度低、真实度低等诸多问题.基于不同音频的声音可唤起用户不同... 详细信息

情感认知和表述常常以语言的形式应用于产品设计,如感性工学中的情感词汇、调查问卷中的问题描述、访谈中的口语表达等,但研究表明,用语言表达的情感词汇存在可信度低、准确度低、真实度低等诸多问题.基于不同音频的声音可唤起用户不同情感的原理,使用音频测试代替情感词汇,提出基于音频测试的产品认知情感测量方法.以电动轮椅造型设计为例,通过语义分析将声音与典型产品认知情感词汇进行关联与筛选,建立情感音频素材库,并通过基于音频感知的信号采集网页进行了基于音频的产品认知情感测量.测量结果通过一致性检验和可信度计算验证,结果表明:相较于传统的感性词汇描述,基于音频测试的产品认知情感测量方法更加有效,可信度有显著提升.

关键词：产品认知情感音频测试情感词汇情感测量

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司机规范驾驶语音提示系统

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传感器世界 2020年第1期26卷 13-16页

作者：王骏琦朱嘉林程进姚宇军李光东刘宝宇周子肖常创创王继阳邹小平北京信息科技大学北京市传感器重点实验室北京100101

随着人们生活水平提高,汽车成为了人们日常必备的交通工具,与此同时,驾驶员在行车过程中也可能存在一些不规范驾驶行为,针对这一情况设计了本系统。系统用热释电红外传感器、红外对管和压力检测传感器作为系统检测部分,采用控制器对不... 详细信息

随着人们生活水平提高,汽车成为了人们日常必备的交通工具,与此同时,驾驶员在行车过程中也可能存在一些不规范驾驶行为,针对这一情况设计了本系统。系统用热释电红外传感器、红外对管和压力检测传感器作为系统检测部分,采用控制器对不同情况进行检测和处理,并设置针对性的语音提示,能有效降低交通事故发生可能性。

关键词：不规范驾驶行为 STM32 语音提示

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基于深度学习的不规范驾驶行为智能识别系统

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传感器世界 2020年第2期26卷 7-11页

作者：李光东程进周子肖刘宝宇王骏琦史立根姚宇军常创创李文月邹小平北京信息科技大学北京市传感器重点实验室北京100101

随着公交车和出租车的数量不断增加,司机在开车时的不规范驾驶动作造成很多交通事故。为了有效降低这种交通事故发生的可能性,设计了一个基于深度学习的不规范驾驶行为智能识别系统。本系统将摄像头安装在车内并实时采集司机驾驶状态的... 详细信息

随着公交车和出租车的数量不断增加,司机在开车时的不规范驾驶动作造成很多交通事故。为了有效降低这种交通事故发生的可能性,设计了一个基于深度学习的不规范驾驶行为智能识别系统。本系统将摄像头安装在车内并实时采集司机驾驶状态的图像,控制器与后台电脑服务器远程连接,服务器通过网络通信接收司机图像并通过深度学习对采集的司机图像进行识别并处理,再把处理的结果传给控制器。这样司机在开车时发生喝水、打电话、玩手机等7种危险动作行为时,就可以通过控制器及时对司机进行智能安全语音提示,后台也可以实时监督和警示司机。

关键词：不规范驾驶动作网络通信深度学习图像处理智能安全语音提示

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预训练语言模型BERT在下游任务中的应用

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北京信息科技大学学报（自然科学版） 2020年第6期35卷 77-83页

作者：段瑞雪巢文宇张仰森北京信息科技大学计算机学院北京100192 北京信息科技大学信息管理学院北京100192 国家经济安全预警工程北京实验室北京100044

BERT模型是一种全新的语言模型,其采用微调的双向Transformer编码实现,利用fine-tuning的方式进行预训练,实际使用时,只需要根据具体任务额外增加一个输出层就可以用来解决特定任务,克服了传统词嵌入模型对不同任务定义不同网络结构的... 详细信息

BERT模型是一种全新的语言模型,其采用微调的双向Transformer编码实现,利用fine-tuning的方式进行预训练,实际使用时,只需要根据具体任务额外增加一个输出层就可以用来解决特定任务,克服了传统词嵌入模型对不同任务定义不同网络结构的缺点。为了更好地理解BERT模型及其效果,首先概述BERT模型的原理,以及BERT的预训练策略,然后介绍了如何将BERT模型应用于3个下游任务:文本分类、机器阅读理解和文本摘要,并通过对比实验展示了BERT模型的优势。最后,对未来研究方向进行了展望。

关键词：预训练机器阅读理解文本分类文本摘要

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基于YOLOv3的自动驾驶中运动目标检测

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计算机工程与设计 2019年第4期40卷 1139-1144页

作者：李云鹏侯凌燕王超北京信息科技大学计算机开放系统实验室北京100101

针对自动驾驶场景下运动目标检测精度低、速度慢等问题,以YOLOv3为基础,设计更为合理的损失函数。使用K-means算法对数据集中的目标边框进行聚类,通过混合数据集进行训练,得到改进的运动目标检测模型。实验结果表明,该模型相较于当前主... 详细信息

针对自动驾驶场景下运动目标检测精度低、速度慢等问题,以YOLOv3为基础,设计更为合理的损失函数。使用K-means算法对数据集中的目标边框进行聚类,通过混合数据集进行训练,得到改进的运动目标检测模型。实验结果表明,该模型相较于当前主流目标检测模型在性能上有较大提升,对于各种复杂交通场景下的运动目标均有良好的检测效果。该模型在测试集上的平均精度均值和检测速度分别达到了88.55%和35FPS,满足实时检测的要求。

关键词：运动目标检测自动驾驶 YOLOv3 深度学习卷积神经网络

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基于改进蚁群算法包装机器人轨迹规划研究

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电子测量与仪器学报 2019年第8期31卷 94-100页

作者：王贵程吴国新左云波江波北京信息科技大学现代测控技术教育部重点实验室

针对六轴包装机器人在货物抓取到放入过程,由于路径规划时间长计算出的路径不准确导致机械臂在包装过程中的平稳性和重复精度不精确的问题,提出一种利用人工势场法和蚁群算法相结合的轨迹规划方法。通过将蚁群算法状态转移函数中加入人... 详细信息

针对六轴包装机器人在货物抓取到放入过程,由于路径规划时间长计算出的路径不准确导致机械臂在包装过程中的平稳性和重复精度不精确的问题,提出一种利用人工势场法和蚁群算法相结合的轨迹规划方法。通过将蚁群算法状态转移函数中加入人工势场合力,增加蚁群算法的初始值。基于MATLAB用D-H参数建立机器人模型,对改进后的算法进行仿真验证,对传统蚁群算法和改进蚁群算法分别在二维环境和三维环境中进行仿真验证,最后在真实环境下进行实验验证。结果表明,相较于传统算法改进后的算法具有较高的精度和稳定性,在搜索路径耗时、迭代次数和收敛速度等方面能够提高两倍以上。

关键词： D-H参数建模蚁群算法人工势场轨迹规划

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主轴/刀柄结合面性能分析及剩余寿命预测

主轴/刀柄结合面性能分析及剩余寿命预测

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2020年全国设备监测诊断与维护学术会议暨第十七届全国设备故障诊断学术会议、第十九届全国设备监测与诊断学术会议

作者：韩凤霞王红军北京信息科技大学机电学院北京 100192 北京信息科技大学机电学院北京 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)

电主轴/刀柄结合面性能制约着高速加工的质量和效率。在高速切削过程中结合面承受交变扭矩，松/拉刀造成的磨损以及离心力的作用，使用过程中导致结合面严重的性能退化。因此，应对主轴/刀柄结合面性能进行监测并对剩余寿命进行预测，... 详细信息

电主轴/刀柄结合面性能制约着高速加工的质量和效率。在高速切削过程中结合面承受交变扭矩，松/拉刀造成的磨损以及离心力的作用，使用过程中导致结合面严重的性能退化。因此，应对主轴/刀柄结合面性能进行监测并对剩余寿命进行预测，从而确定最佳的维修时机。首先，构建了电主轴电流与结合面性能的关系模型，采用主轴电流的小波包熵值作为性能退化的特征参数，提出相关向量机与组合幂函数相结合的剩余寿命预测模型，该模型能适应退化过程的不确定性。最后，提出的方案在电主轴试验台上进行了验证，能实时地评价结合面性能状态，并对剩余寿命进行预测。

关键词：主轴/刀柄结合面性能退化剩余寿命相关向量机

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基于需求预测的PaaS平台资源分配方法

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计算机应用 2019年第6期39卷 1583-1588页

作者：徐雅斌彭宏恩北京信息科技大学计算机学院北京100101 网络文化与数字传播北京市重点实验室(北京信息科技大学) 北京100101

针对缺乏PaaS平台下资源需求的有效预测与优化分配的问题,提出一种资源需求预测模型和分配方法。首先,根据PaaS平台中应用对资源需求的周期性来对资源序列进行切分,并在短期预测的基础上结合应用的多周期性特征,利用多元回归算法建立综... 详细信息

针对缺乏PaaS平台下资源需求的有效预测与优化分配的问题,提出一种资源需求预测模型和分配方法。首先,根据PaaS平台中应用对资源需求的周期性来对资源序列进行切分,并在短期预测的基础上结合应用的多周期性特征,利用多元回归算法建立综合的预测模型。然后,基于MapReduce架构设计实现了一个Master-Slave模式的PaaS平台资源分配系统。最后,结合当前任务请求和资源需求预测结果进行资源分配。实验结果表明,采用该资源需求预测模型和分配方法后,相比于自回归模型和指数平滑算法,平均绝对百分比误差分别下降8.71个百分点和2.07个百分点,均方根误差分别下降2.01个百分点和0.46个百分点。所提预测模型的预测结果不仅误差小,与真实值的拟合程度也较高,而且利用较小的时间开销就可以获得较高的准确度。此外,使用该预测模型的PaaS平台的资源请求的平均等待时间有了明显的下降。

关键词：云计算平台即服务需求预测资源分配多元回归

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基于优化XGBoost的近钻头粘滑振动等级评估方法

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系统仿真学报 2021年第11期33卷 2704-2710页

作者：唐翰文张涛李玉梅李雷张京华胡冬良北京信息科技大学高动态导航技术北京市重点实验室北京100101 中国石油天然气集团川庆钻探工程有限公司钻采工程技术研究院四川德阳618300 渤海钻探工程有限公司工程技术研究院天津300457 渤海钻探工程公司定向井分公司天津300000

粘滑振动是影响钻井速度、安全以及成本的重要限制因素,建立一套可靠的粘滑振动分级模型对于石油钻井的决策至关重要。提出一种基于贝叶斯优化和极端梯度提升eXtremeGradient Boosting(XGBoost)的新方法来评估近钻头处粘滑振动的严重程... 详细信息

粘滑振动是影响钻井速度、安全以及成本的重要限制因素,建立一套可靠的粘滑振动分级模型对于石油钻井的决策至关重要。提出一种基于贝叶斯优化和极端梯度提升eXtremeGradient Boosting(XGBoost)的新方法来评估近钻头处粘滑振动的严重程度。对近钻头粘滑振动数据进行分级处理;通过时域和频域分析,提取原始数据主要特征向量;建立基于XGBoost的粘滑振动等级识别分类模型,引用贝叶斯算法对XGBoost超参数调优;基于准确率、召回率、F1评分等模型评价指标,利用测试集分别将优化XGBoost模型与分类回归树模型和随机森林模型进行对比。研究结果表明:该方法能有效评估近钻头粘滑振动等级,具有较高的识别精度。

关键词：粘滑振动 XGBoost 贝叶斯优化风险评估近钻头

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