检索结果-内蒙古大学图书馆

食品科学 2024年第12期45卷 22-30页

作者：郭香兰王立金学波于家斌白玉廷李涵宇隗立昂马倩温浩然北京工商大学计算机与人工智能学院北京102488

粮食加工过程污染物的准确预测对粮食安全具有重要意义,但由于粮食加工工艺复杂,污染物检测困难导致数据量较小,难以满足建模预测所需,需要研究小样本的污染物数据扩充方法。同时,较小样本量的粮食加工过程污染物数据往往缺乏足够的先... 详细信息

粮食加工过程污染物的准确预测对粮食安全具有重要意义,但由于粮食加工工艺复杂,污染物检测困难导致数据量较小,难以满足建模预测所需,需要研究小样本的污染物数据扩充方法。同时,较小样本量的粮食加工过程污染物数据往往缺乏足够的先验知识,传统监督学习的方法对其预测精度较低,且现有连续型深度学习模型不适于粮食加工过程这一间歇过程,需研究基于无监督学习和离散深度学习的粮食加工过程污染物预测方法。为此,本文针对粮食加工过程污染物提出基于时间生成对抗网络(time generative adversarial networks,TimeGAN)的数据扩充及基于生成对抗网络(generative adversarial networks,GAN)和深度森林(deep forest,DF)结合的预测方法。首先构建TimeGAN模型,对小样本数据学习后得到多组样本数据,实现数据扩充;将无监督学习的GAN模型与适用于离散过程的DF模型结合,构建GAN-DF模型,实现污染物预测;再分别将DF与长短时记忆(long short-term memory,LSTM)-DF模型作为生成器嵌入到GAN,构建DFGAN与LSTM-DFGAN模型,进一步提高污染物预测的准确度。通过稻谷加工过程的金属污染物Pb数据(Pb含量)进行仿真验证,结果表明TimeGAN方法扩充数据可行,LSTM-DFGAN模型的综合预测效果最好,其扩充数据后的预测平均绝对误差和均方根误差低至7.50×10^(-5)mg/kg和1.60×10^(-8)mg/kg。

关键词：生成对抗网络深度森林粮食加工污染物预测

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基于微量润滑的芳纶复合材料铣磨复合加工对比试验研究

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机械工程学报 2025年第7期61卷 259-268页

作者：石文天杨益琳李杰李建解钏马通北京工商大学计算机与人工智能学院北京100048

针对芳纶复合材料(Aramidfiberreinforcedpolymer,AFRP)铣磨复合加工过程中切削力较大、切削温度较高,成形表面质量较低等问题,试验对比了不同切削环境即干切削、风冷和微量润滑(Minimumquantity lubrication,MQL)条件下,切削速度对AFR... 详细信息

针对芳纶复合材料(Aramidfiberreinforcedpolymer,AFRP)铣磨复合加工过程中切削力较大、切削温度较高,成形表面质量较低等问题,试验对比了不同切削环境即干切削、风冷和微量润滑(Minimumquantity lubrication,MQL)条件下,切削速度对AFRP的表面和侧面形貌的影响情况,分析了切削过程中切削力、切削温度、刀具磨损的变化规律及其相互影响关系。研究结果表明,采用MQL进行辅助加工,在切削速度为157.08m/min时,AFRP表面具有较少的纤维毛刺和较高的表面质量;相较于干切削环境,MQL条件下切削力平均降低了27.6%,切削温度平均降低了26%,刀具磨损也相应降低;相较于风冷环境,MQL条件下切削力与切削温度也有所降低,刀具磨损类型由刻划磨损转变为纤维黏附。采用较高的切削速度辅以MQL加工工艺,可以有效降低切削力与切削温度,更有利于表面质量提升,这对AFRP加工过程中缺陷去除及表面质量的提升具有指导意义。

关键词：芳纶纤维复合材料铣磨复合加工微量润滑表面形貌切削力

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政府补贴能促进文旅企业数字化转型吗?——区域经济视角下的演化博弈行为分析

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地理科学进展 2024年第10期43卷 1913-1928页

作者：熊海涛蒋依霖石金莲北京工商大学计算机与人工智能学院北京100048 北京工商大学商学院北京100048

在全球化与信息化的时代背景下,数字化转型是文旅企业实现高质量发展的必由之路。论文基于复杂网络演化博弈理论构建了文旅企业数字化转型策略的演化博弈模型,分析了政府补贴在不同区域经济发展水平下对其数字化转型行为的影响。研究发... 详细信息

在全球化与信息化的时代背景下,数字化转型是文旅企业实现高质量发展的必由之路。论文基于复杂网络演化博弈理论构建了文旅企业数字化转型策略的演化博弈模型,分析了政府补贴在不同区域经济发展水平下对其数字化转型行为的影响。研究发现,政府补贴对文旅企业数字化转型具有显著促进作用,并能够扩大已转型与未转型文旅企业间的经济收益差距。此外,区域经济发展水平越高,文旅企业越倾向于数字化转型。但是当区域经济发展水平达到一定程度后,政府补贴的激励效果可能会受到一定的限制,导致数字化转型速度减缓。研究结果为政府制定针对性的补贴政策提供了参考,也为文旅企业把握数字化转型机遇、实现高质量发展提供了理论支持和实践指导。

关键词：数字化转型政府补贴文旅企业区域经济演化博弈

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深度学习下的医学图像分割综述

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计算机工程与应用 2025年第7期61卷 25-41页

作者：邢素霞李珂娴方俊泽郭正赵士杭北京工商大学计算机与人工智能学院北京100048

针对医学图像的高维性、复杂性和高精度要求等特性,深度学习下的医学图像分割方法凭借其强大的特征提取能力和对复杂模式的学习能力,能够自适应地从大量数据中学习并提取多层次特征,展现出高精度、高鲁棒性和可扩展性强等优势。通过端... 详细信息

针对医学图像的高维性、复杂性和高精度要求等特性,深度学习下的医学图像分割方法凭借其强大的特征提取能力和对复杂模式的学习能力,能够自适应地从大量数据中学习并提取多层次特征,展现出高精度、高鲁棒性和可扩展性强等优势。通过端到端地提取感兴趣的器官、组织或病变区域,为医生在疾病诊断、制定治疗策略和临床研究等领域提供有力帮助。重点综述了U-Net、Transformer、Mamba、分割一切模型(segment anythingmodel,SAM)及其各自变体模型在医学图像分割中的应用情况和发展脉络,从多个维度进行了综合对比分析,对开展医学影像研究、临床疾病诊断与治疗决策,以及医疗技术创新产品开发均具有一定参考价值。在此基础上,总结了目前医学图像分割研究中面临的挑战,并对该领域未来的研究前景进行展望。

关键词：医学图像分割深度学习 U-Net Transformer Mamba 分割一切模型(SAM)

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密集视频描述研究方法综述

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计算机工程与应用 2023年第12期59卷 28-48页

作者：黄先开张佳玉王馨宇王晓川刘瑞军北京工商大学计算机学院北京100048

密集视频描述是视频理解的重要分支之一,也是计算机视觉与自然语言处理领域交叉的热点研究方向。其主要目的是对包含丰富事件的视频进行针对内容的事件定位,并将其描述为人类日常沟通所用的自然语言。与生成单句描述文本的传统视频描述... 详细信息

密集视频描述是视频理解的重要分支之一,也是计算机视觉与自然语言处理领域交叉的热点研究方向。其主要目的是对包含丰富事件的视频进行针对内容的事件定位,并将其描述为人类日常沟通所用的自然语言。与生成单句描述文本的传统视频描述任务相比,密集视频描述的输入视频不再需要进行针对单一事件的裁剪,输出描述文本为针对视频内多个事件的描述段落。简要概述了密集视频描述方法的基本原理及存在问题,并总结了该领域主要面临的研究困难与挑战;对目前主流的密集视频描述方法,依照其对实现流程不同阶段分为基于事件建议、基于编码、基于解码、加入其他辅助模型,以及基于整体流程等五种类别,分别介绍其实现方式及优缺点;对本领域相关数据集以及评价方式进行总结,并对不同方法在相关数据集上的评价结果进行对比;简要讨论密集视频描述技术及其应用的未来发展方向。

关键词：密集视频描述视频描述视频理解计算机视觉自然语言处理

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人工智能在食品安全中的最新应用及进展

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中国食品学报 2024年第10期24卷 1-13页

作者：左敏纪慧卓苏礼君张玉玉颜文婧张青川孔建磊北京工商大学、农产品质量安全追溯技术及应用国家工程研究中心北京100048 北京物资学院信息学院北京101126 北京工商大学食品与健康学院北京100048 北京工商大学计算机与人工智能学院北京100048

食品安全关乎国计民生,对社会经济稳健发展和人类健康至关重要。随着食品工业的快速发展与全球化趋势的加速推进,食品安全问题愈发严峻,成为亟待全球共同应对的重大议题。随着科技的飞速进步,以人工智能(AI)为代表的新兴技术在食品安全... 详细信息

食品安全关乎国计民生,对社会经济稳健发展和人类健康至关重要。随着食品工业的快速发展与全球化趋势的加速推进,食品安全问题愈发严峻,成为亟待全球共同应对的重大议题。随着科技的飞速进步,以人工智能(AI)为代表的新兴技术在食品安全领域的应用日益广泛,展现出巨大的潜力与价值。AI以其强大的数据处理能力、精准的模式识别与预测分析功能,为食品安全问题预测与监管提供了强有力的技术支持,有效提升了食品安全管理的效率与精确度。AI实现了食品病原体检测与鉴定、新鲜度评估、保质期预测、食品掺假识别及食品安全预警等。本文综述AI在食品安全领域的研究进展。主要介绍AI在食品安全风险因素检测中的应用,尤其聚焦在食品中的微生物污染检测。同时,系统总结AI在食品质量安全评估中的应用,包括食品掺假识别、货架期预测及食品标签真实性检验。此外,阐述AI在食品安全监管中的应用,即食品安全预警系统的构建和食品安全追溯技术的智能化,并讨论当前AI在食品安全领域应用中面临的局限性和未来应用前景,旨在为保障公众健康,促进食品产业健康发展提供支撑。

关键词：人工智能食品安全检测食品安全监管食品追溯食品掺假

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一种基于轻量化卷积模块的语义分割网络

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应用科学学报 2025年第1期43卷 66-79页

作者：连晓峰康毛毛谭励王艳莉北京工商大学计算机与人工智能学院北京100048

融合深度学习的语义同步定位与地图构建技术为处理动态场景提供了有效的解决方案,但仍面临计算资源消耗大和模型复杂度高的挑战。为此,提出了一种基于BlendMask改进的轻量化语义分割网络。首先,设计了一种轻量的GDS-ECA卷积(Ghost-depth... 详细信息

融合深度学习的语义同步定位与地图构建技术为处理动态场景提供了有效的解决方案,但仍面临计算资源消耗大和模型复杂度高的挑战。为此,提出了一种基于BlendMask改进的轻量化语义分割网络。首先,设计了一种轻量的GDS-ECA卷积(Ghost-depthwise separable convolution with efficient channel attention)模块,利用深度可分离卷积替代Ghost卷积中的少量卷积操作,减少参数量和计算量,并添加注意力机制提升特征表达能力。其次,提出了特征提取网络BGTNet(bottleneck GDS-ECA attention transformer network),将GDS-ECA卷积应用于颈部模块的卷积层以提升网络的提取精度;此外,将特征金字塔网络(feature pyramid network,FPN)中的传统卷积替换为GDS-ECA卷积,构建轻量化特征金字塔网络,并结合BGTNet形成语义分割网络的主干网。最后在数据集COCO上进行了实验验证,改进后的模型处理图像时间缩短了7.3 ms,平均精度提升了1.5%。

关键词：语义分割同步定位与地图构建轻量化注意力机制特征金字塔

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变体飞行器头锥的运动控制性能分析

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振动．测试与诊断 2024年第2期44卷 345-352,413页

作者：田静怡张玉玲尹丹妮谷勇霞阎绍泽北京工商大学计算机与人工智能学院北京100048 清华大学机械工程系北京100084

为提高变体飞行器头锥在外部负载条件下的运动性能,提出一种二自由度的3RSH/3RRR变体头锥机构(R,S,H分别为转动副、球副及螺旋副),进行了位置分析和机构运动特性分析。通过Simulink/SimMechanics工具箱搭建变体头锥机构框图,并分别搭建... 详细信息

为提高变体飞行器头锥在外部负载条件下的运动性能,提出一种二自由度的3RSH/3RRR变体头锥机构(R,S,H分别为转动副、球副及螺旋副),进行了位置分析和机构运动特性分析。通过Simulink/SimMechanics工具箱搭建变体头锥机构框图,并分别搭建模糊比例积分微分(proportion integration differentiation,简称PID)控制系统和BP神经网络(backpropagation networks,简称BPNN)PID控制系统。在空载、随机变化负载2种不同外部环境下,设定阶跃、正弦2种期望轨迹进行仿真,比较了常规PID、模糊PID和神经网络PID的控制性能。实验结果表明,智能控制的适应性、鲁棒性远好于常规PID,其中模糊PID控制对变体头锥机构的控制性能最好,能够满足不同工况下的控制要求。

关键词：变体头锥机构运动性能控制策略控制性能

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基于优化Faster R-CNN算法的金属板材表面缺陷检测

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制造技术与机床 2024年第1期 171-178页

作者：孔思曼周晨阳王家华李林孙践知北京工商大学计算机学院北京100048

传统的图像处理方法对生产过程中各种金属板材表面缺陷检测效率低,难以满足工业生产的需求。为了提高金属板材表面缺陷检测的精度,文章提出了一种基于优化Faster R-CNN算法的金属板材表面缺陷检测方法,以残差网络ResNet50作为主干特征... 详细信息

传统的图像处理方法对生产过程中各种金属板材表面缺陷检测效率低,难以满足工业生产的需求。为了提高金属板材表面缺陷检测的精度,文章提出了一种基于优化Faster R-CNN算法的金属板材表面缺陷检测方法,以残差网络ResNet50作为主干特征提取网络。首先,融合特征金字塔网络和可变形卷积网络以提高对小目标和不规则性缺陷的检测能力。然后,采用RoI Align和K-means++聚类算法对候选框进行优化,实现缺陷的精准定位。最后,将提出的模型运用在NEU-DET数据集中进行多次实验。实验结果表明,优化后的Faster R-CNN算法在此数据集上的mAP为78.7%,与原始网络相比提高了7.7%,并且其检测性能优于SSD、YOLOv5s和YOLOv7三类目标检测算法。

关键词：缺陷检测 Faster R-CNN 特征金字塔网络可变形卷积网络聚类算法

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微射流均质制备纤维素纳米微纤及其稳定的Pickering乳液特性

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高分子通报 2025年第5期38卷 782-789页

作者：阿地兰·阿不都热依木吴雪刘斌北京工商大学计算机与人工智能学院北京100048

应用新型微射流均质阀在较低能量输入条件下(110 MPa,3次)处理微米级纤维素水分散液,以获得纤维素纳米纤维(CNFs),并研究其溶胀、粒径分布和形貌等特性。CNFs纤丝与水的相互作用增强,同时相互缠绕、交织或连接,当浓度大于1.2 wt%时,CNF... 详细信息

应用新型微射流均质阀在较低能量输入条件下(110 MPa,3次)处理微米级纤维素水分散液,以获得纤维素纳米纤维(CNFs),并研究其溶胀、粒径分布和形貌等特性。CNFs纤丝与水的相互作用增强,同时相互缠绕、交织或连接,当浓度大于1.2 wt%时,CNFs在水中形成稳定的立体网状结构分布。考察了CNFs浓度对CNFs稳定的O/W型Pickering乳液的油滴大小、乳液稳定性和流变特性等的影响。CNFs颗粒在水中稳定的空间网络结构能够捕获小于自身粒径的细小油滴,并限制油滴的运动与聚集,在油水界面形成不可逆吸附;乳液的表观黏度随CNFs浓度升高而增加;2.0 wt%CNFs稳定的O/W型Pickering乳液的粒径指标d[3,2]和d[4,3]为2.27和4.07μm,乳液的空间网络结构完全限制了油滴的运动与聚集,形成完全稳定的乳液状态,在40天的储存过程中表现出良好的稳定性。

关键词：纤维素纳米纤维微射流均质 Pickering乳液稳定性

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