检索结果-内蒙古大学图书馆

遗传 2024年第8期46卷 661-670页

作者：杨帆韩巧玲赵文迪赵玥北京林业大学工学院北京100083 林业装备与自动化国家林业局重点实验室北京100083 城乡生态环境北京实验室北京100083 北京林业大学智慧林业研究中心北京100083

酶功能的识别对理解生命活动的机制、推进生命科学的发展有重要作用。然而现有的酶EC编号预测方法,并未充分利用蛋白质序列信息,在识别精度上仍有所不足。针对上述问题,本研究提出一种基于层级特征和全局特征的EC编号预测网络(EC number... 详细信息

酶功能的识别对理解生命活动的机制、推进生命科学的发展有重要作用。然而现有的酶EC编号预测方法,并未充分利用蛋白质序列信息,在识别精度上仍有所不足。针对上述问题,本研究提出一种基于层级特征和全局特征的EC编号预测网络(EC number prediction network using hierarchical features and global features,ECPN-HFGF)。该方法首先通过残差网络提取蛋白质序列通用特征,并通过层级特征提取模块和全局特征提取模块进一步提取蛋白质序列的层级特征和全局特征,之后结合两种特征信息的预测结果,采用多任务学习框架,实现酶EC编号的精确预测。计算实验结果表明,ECPN-HFGF方法在蛋白质序列EC编号预测任务上性能最佳,宏观F1值和微观F1值分别达到95.5%和99.0%。ECPN-HFGF方法能有效结合蛋白质序列的层级特征和全局特征,快速准确预测蛋白质序列EC编号,比当前常用方法预测精确度更高,能够为酶学研究和酶工程应用的发展提供一种高效的思路和方法。

关键词：酶功能预测蛋白质序列深度学习层级多标签分类全局特征

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基于序列信息的土壤CT图像超分辨率重建

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农业工程学报 2021年第17期37卷 90-96页

作者：韩巧玲周希博宋润泽赵玥北京林业大学工学院北京100083 林业装备与自动化国家林业局重点实验室北京100083 城乡生态环境北京实验室北京100083 中国农业大学信息与电气工程学院北京100091

受部分容积效应影响,土壤计算机断层扫描(Computed Tomography,CT)图像存在孔隙边界模糊现象,影响土壤孔隙结构研究的准确性。针对该问题,该研究提出基于序列信息的生成式对抗网络(Sequence information Generative Adversarial Network... 详细信息

受部分容积效应影响,土壤计算机断层扫描(Computed Tomography,CT)图像存在孔隙边界模糊现象,影响土壤孔隙结构研究的准确性。针对该问题,该研究提出基于序列信息的生成式对抗网络(Sequence information Generative Adversarial Network,SeqGAN),实现土壤CT图像的超分辨率重建。针对土壤CT序列图像具有较高相似性的特点,SeqGAN法引入序列卷积块挖掘前后图像的序列信息,并将多重特征增强融合于目标图像中;利用多层残差块提取图像特征,构建残差块输入和输出的直接连接,以减少模型退化;利用对抗网络实现损失间接反馈,提高模型的特征学习能力。在序列相似性较高的土壤图像数据集验证了该方法性能。结果表明,SeqGAN法均方误差比次优方法GAN降低25%,峰值信噪比提升1.4 dB,结构相似性提升0.2%。重建的土壤图像具有较高准确率和清晰度,可为后续土壤物理学研究提供准确的数据基础。

关键词：土壤图像处理 CT图像超分辨率重建深度学习生成式对抗网络

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基于主动风险防御机制的多机器人强化学习协同对抗策略

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控制与决策 2023年第5期38卷 1420-1429页

作者：孙辉辉胡春鹤张军国北京林业大学工学院北京100083 华北科技学院机电工程学院河北廊坊065201 国家林业和草原局林业装备与自动化重点实验室北京100083

深度强化学习因其在多机器人系统中的高效表现,已经成为多机器人领域的研究热点.然而,当遭遇连续时变、风险未知的非结构场景时,传统方法暴露出风险防御能力差、系统安全性能脆弱的问题,未知风险将以对抗攻击的形式给多机器人的状态空... 详细信息

深度强化学习因其在多机器人系统中的高效表现,已经成为多机器人领域的研究热点.然而,当遭遇连续时变、风险未知的非结构场景时,传统方法暴露出风险防御能力差、系统安全性能脆弱的问题,未知风险将以对抗攻击的形式给多机器人的状态空间带来非线性入侵.针对这一问题,提出一种基于主动风险防御机制的多机器人强化学习方法(APMARL).首先,基于局部可观察马尔可夫博弈模型,建立多机记忆池共享的风险判别机制,通过构建风险状态指数提前预测当前行为的安全性,并根据风险预测结果自适应执行与之匹配的风险处理模式;特别地,针对有风险侵入的非安全状态,提出基于增强型注意力机制的Actor-Critic主动防御网络架构,实现对重点信息的分级增强和危险信息的有效防御.最后,通过广泛的多机协作对抗任务实验表明,具有主动风险防御机制的强化学习策略可以有效降低敌对信息的入侵风险,提高多机器人协同对抗任务的执行效率,增强策略的稳定性和安全性.

关键词：深度强化学习多机器人风险防御协同对抗事件驱动

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林木采育机多密实度蜂窝辊的径向压缩响应

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北京林业大学学报 2022年第7期44卷 135-145页

作者：张高谦王典曲云飞刘晋浩北京林业大学工学院北京100083 北京林业大学国家林业和草原局林业装备与自动化重点实验室北京100083 浙江大学海洋学院浙江杭州316021

【目的】针对为林木采育机而设计的蜂窝进料辊,研究其在采伐时夹紧和翻转工序的模拟工况下,密实度差异对压缩响应的影响。【方法】将15套蜂窝辊按照密实度划分为3种等级,经由理论模型和模拟仿真分析,对多密实度下的力学和吸能特性的变... 详细信息

【目的】针对为林木采育机而设计的蜂窝进料辊,研究其在采伐时夹紧和翻转工序的模拟工况下,密实度差异对压缩响应的影响。【方法】将15套蜂窝辊按照密实度划分为3种等级,经由理论模型和模拟仿真分析,对多密实度下的力学和吸能特性的变化做量化探究。选出其中3套制备试件,进行线弹性阶段内的径向压缩试验,利用数字图像相关技术对压缩过程中试件的变形进行监测,比较微观上塑性铰处的结点变形,同时对比仿真与试验的结果,进而总结双V附翼蜂窝进料辊的变形模式。【结果】仿真结果显示:平台阶段下随着密实度增长约10%,蜂窝辊的等效应力上升幅度处于2 MPa以内,但吸能量则提升了近乎6倍。试验结果表明:线弹性阶段下相同幅度的密实度提升,虽然导致质量增大约59.78%,但接触力却获得约3.4倍的提升。变形观测后提出准静态压缩下的V型变形模式,在离散系数低于6%的情况下获得了验证。【结论】蜂窝辊在密实度为0.25~0.40范围内的压缩响应表现为:以壁厚和层数为主要变量的密实度分别与等效应力和吸能量均具有显著非线性的正相关关系;在近似密实度下,增加壁厚,有助于获得更高的抗压强度,减少层数则促进了吸能特性的提升;双V附翼蜂窝进料辊在周向的变形机制显露出不均匀的拉胀现象。

关键词：进料辊双V附翼型蜂窝林木采育机负泊松比径向压缩响应数字图像相关技术

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基于ROI-CNN的赛罕乌拉国家级自然保护区陆生野生动物自动识别

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北京林业大学学报 2018年第8期40卷 123-131页

作者：刘文定李安琪张军国谢将剑鲍伟东北京林业大学工学院北京100083 林业装备与自动化国家林业和草原局重点实验室北京100083 北京林业大学生物科学与技术学院北京100083

【目的】利用红外自动感应相机对野生动物进行图像监测是对野生动物保护管理的有效手段,为了解决野外复杂背景环境导致的野生动物监测图像自动识别准确率低的问题,提出一种基于感兴趣区域(ROI)与卷积神经网络(CNN)的野生动物物种自动识... 详细信息

【目的】利用红外自动感应相机对野生动物进行图像监测是对野生动物保护管理的有效手段,为了解决野外复杂背景环境导致的野生动物监测图像自动识别准确率低的问题,提出一种基于感兴趣区域(ROI)与卷积神经网络(CNN)的野生动物物种自动识别方法。【方法】以红外自动感应相机在内蒙古赛罕乌拉国家自然保护区内拍摄的马鹿、斑羚、猞猁、狍和野猪这5种国家级陆生保护动物的图像为实验样本,采用基于回归算法的目标检测方法,对监测图像中野生动物区域进行检测并分割,生成ROI图像,减少复杂背景信息对物种识别的干扰;利用裁剪、仿射变换等方式对样本数据进行扩充;构建基于全局-局部的VGG16双通道网络模型对样本图像进行训练,最后接入分类器输出物种识别结果。同时,构建了基于VGG19的双通道网络模型对样本图像进行训练,并与本研究训练结果进行比较;另外,将样本图像分别输入本研究算法与VGG16、R-CNN、Fast R-CNN算法进行训练,对比不同算法下的识别效果。【结果】利用本研究模型对样本图像进行训练时,测试集的平均识别精度均值MAP达到0.912,相对于VGG19结构下的训练模型和VGG16、R-CNN、Fast R-CNN,得到了更高的MAP值。【结论】相比于其他算法,本研究提出的物种识别模型更适合于复杂背景下的野生动物监测图像的物种识别,可以得到更高的MAP值与更优的识别效果。

关键词：野生动物监测图像感兴趣区域卷积神经网络物种识别

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高填充油茶果壳基木塑复合材料的制备及力学性能

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工程塑料应用 2024年第1期52卷 1-7页

作者：刘翔宇杨逸飞徐道春李文彬白效鹏北京林业大学工学院北京100083 林业装备与自动化国家林业和草原局重点实验室北京100083

以油茶果壳和不同塑料即聚丙烯、高密度聚乙烯(PE-HD)、低密度聚乙烯、线性低密度聚乙烯为原料,采用模压成型的方法制备了高填充油茶果壳基木塑复合材料,利用电子万能试验机和悬臂梁冲击试验机测试其力学性能。通过单因素试验分析塑料... 详细信息

以油茶果壳和不同塑料即聚丙烯、高密度聚乙烯(PE-HD)、低密度聚乙烯、线性低密度聚乙烯为原料,采用模压成型的方法制备了高填充油茶果壳基木塑复合材料,利用电子万能试验机和悬臂梁冲击试验机测试其力学性能。通过单因素试验分析塑料种类对复合材料力学性能的影响,确定较优塑料种类后进一步优化制备参数。以壳粉含量、增容剂马来酸酐接枝聚乙烯(MAPE)含量、热压温度、热压时间为设计因素,以弯曲强度、弯曲弹性模量、拉伸强度、冲击强度为力学性能优化目标,设计L_(9)(3^(4))正交试验,研究了高填充油茶果壳基木塑复合材料的制备工艺,利用极差分析和方差分析得到了较优配方和工艺参数组合。研究表明:当添加塑料为PE-HD时,复合材料的弯曲强度最大为34.40 MPa,拉伸强度最大为18.20 MPa,力学性能较优;壳粉含量为65%时,添加7%MAPE的复合材料强度较好,弯曲强度最大为33.66 MPa;优化制备参数组合为壳粉含量55%,MAPE含量5%,热压温度160℃,热压时间10 min。

关键词：油茶果壳木塑复合材料高密度聚乙烯力学性能正交试验

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基于海棠茎干含水率的智能灌溉控制策略研究

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农业机械学报 2020年第7期51卷 323-331页

作者：赵燕东郑焱周海洋林剑辉张鑫于福满北京林业大学工学院北京100083 城乡生态环境北京实验室北京100083 林业装备与自动化国家林业局重点实验室北京100083 天津创世生态景观建设股份有限公司天津300110

茎干含水率的动态变化是研究植物体水分和生长状况的重要指标,准确判断活立木水分亏缺是人工林抚育和城市园林绿化中灌溉策略制定的重要科学依据。以海棠树为研究对象,以茎干含水率为研究参数,通过干旱胁迫试验探究茎干含水率变化与海... 详细信息

茎干含水率的动态变化是研究植物体水分和生长状况的重要指标,准确判断活立木水分亏缺是人工林抚育和城市园林绿化中灌溉策略制定的重要科学依据。以海棠树为研究对象,以茎干含水率为研究参数,通过干旱胁迫试验探究茎干含水率变化与海棠树生理需水的关系。提出以海棠茎干含水率43%和茎干含水率下降值不超过12%为下限指标、土壤含水率33%为上限指标的灌溉控制策略,依据此策略设计了一套智能灌溉控制系统,并通过该系统验证了所提出灌溉策略的有效性与可行性。

关键词：海棠茎干含水率灌溉指标灌溉控制策略

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基于AMESim的林业采伐头俯仰液压缸的能量回收系统设计

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森林工程 2024年第6期40卷 108-116页

作者：李佳峰郑一力刘晋浩马跃威北京林业大学工学院国家林业和草原局林业装备与自动化重点实验室(北京林业大学)北京100083

林业采伐头在液压缸下沉过程中,重力势能通过控制阀的节流作用转化为热能而耗散,并且系统非工作状态下液压泵的无负载空转也造成能源浪费,导致显著的能量损失。针对以上问题,提出基于AMESim(advanced modleing engineering simulation)... 详细信息

林业采伐头在液压缸下沉过程中,重力势能通过控制阀的节流作用转化为热能而耗散,并且系统非工作状态下液压泵的无负载空转也造成能源浪费,导致显著的能量损失。针对以上问题,提出基于AMESim(advanced modleing engineering simulation)的林业采伐头俯仰液压缸的能量回收系统,该系统通过高、低压蓄能器与负载敏感泵的配合对采伐头俯仰液压缸的重力势能及空载时动能进行回收再利用,以减少系统能耗。试验结果显示,在一个工作周期内,负载敏感泵与常规定量泵在相同工作周期内的能量输出比原系统减少了32.04%,在高、低压蓄能器的作用下,液压缸活塞杆的移动速度振荡得到了有效减缓,降低了采伐作业中的油缸冲击,且一个工作周期内实现了51.402 kJ的能量回收,显著优化了系统的节能性能。

关键词：林业采伐头势能回收液压蓄能器 AMESim 液压油缸负载敏感泵

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基于全卷积网络的土壤断层扫描图像中孔隙分割

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农业工程学报 2019年第2期35卷 128-133页

作者：韩巧玲赵玥赵燕东刘克雄庞曼北京林业大学工学院北京100083 城乡生态环境北京实验室北京100083 林业装备与自动化国家林业局重点实验室北京100083 定州市绿谷农业科技发展有限公司定州073006

针对土壤断层扫描图像中存在部分容积效应及因孔隙成分复杂、结构不规则等引起的分割精度低的问题,该文提出一种全卷积网络(fully convolutional network,FCN)土壤孔隙分割方法,为土壤科学研究提供技术支持。该文以黑土土壤断层扫描图... 详细信息

针对土壤断层扫描图像中存在部分容积效应及因孔隙成分复杂、结构不规则等引起的分割精度低的问题,该文提出一种全卷积网络(fully convolutional network,FCN)土壤孔隙分割方法,为土壤科学研究提供技术支持。该文以黑土土壤断层扫描图像为研究对象,通过卷积和池化运算输出不同尺度的孔隙特征图;将孔隙的深层特征和浅层特征相融合,采用上采样算子对融合特征进行插值操作,从而输出孔隙的二值图。与大津法、分水岭法、区域生长法和模糊C均值聚类法(Fuzzy C-means,FCM)4种常用孔隙分割方法的对比结果表明,FCN法在低,中,高3种孔隙密度的土壤图像中优于其他4种方法。FCN法的平均分割正确率为98.1%,比4种常用方法分别高25.6%,48.3%,55.7%和9.5%;FCN法的平均过分割率和欠分割率分别为2.2%和1.3%,仅为次优方法(FCM法)的33.8%和23.6%。通过融合土壤孔隙结构的多重特征,FCN法能够实现土壤孔隙整体和局部信息的精准判断,为土壤学的研究提供了一种更加智能化的技术手段。

关键词：土壤图像分割全卷积网络土壤孔隙深度学习

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基于潜热效应的活立木冻融检测传感器设计与实验

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农业机械学报 2020年第3期51卷 223-231页

作者：田昊高超赵玥郑焱赵燕东北京林业大学工学院北京100083 北京工商大学计算机与信息工程学院北京100048 城乡生态环境北京实验室北京100083 林业装备与自动化国家林业局重点实验室北京100083

针对植物冻融过程中植物水分生理信息(植物水冰含量)难以实时、在线、连续监测及冻融难以准确判断的问题,设计了一种基于潜热效应的活立木冻融检测传感器。通过检测植物冻融过程中潜热释放引起的温度变化对茎干是否冻融进行有效判断,在... 详细信息

针对植物冻融过程中植物水分生理信息(植物水冰含量)难以实时、在线、连续监测及冻融难以准确判断的问题,设计了一种基于潜热效应的活立木冻融检测传感器。通过检测植物冻融过程中潜热释放引起的温度变化对茎干是否冻融进行有效判断,在准确检测冻融点的基础上,根据茎干体积含水率变化计算冻融过程中的茎干体积含冰量及径向冻融深度,同时设计环式弹片探头消除固定式探头对茎干压迫形成的凹槽。标定结果表明,传感器测量结果与真值拟合决定系数超过0.99。静动态特性分析表明,传感器体积含水率和温度测量范围分别为0~68.67%、-30~80℃,动态响应时间小于2 s。室内冻融模拟实验及室外长期冻融监测表明,传感器能够有效检测植物冻融过程中茎干水分生理参数的变化,可以作为植物冻融的有效监测手段。

关键词：潜热效应静动态特性活立木冻融检测茎干体积含水率茎干体积含冰量径向冻融深度

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