检索结果-内蒙古大学图书馆

哈尔滨理工大学学报 2025年

作者：王健李世伟东北林业大学计算机与控制工程学院

载波侦听多路访问/冲突避免(CSMA/CA)解决了低密度、低带宽网络中无线传输数据时冲突避免问题，之后被广泛应用于现代通信中。但是，随着网络不断演进，无线节点密度增加（例如在海量终端无线网络）、带宽从Mbps到Gbps变化，原有的监听... 详细信息

载波侦听多路访问/冲突避免(CSMA/CA)解决了低密度、低带宽网络中无线传输数据时冲突避免问题，之后被广泛应用于现代通信中。但是，随着网络不断演进，无线节点密度增加（例如在海量终端无线网络）、带宽从Mbps到Gbps变化，原有的监听机制对无线信号的碰撞概率起不到有效的监听作用，使得网络延迟增大。针对这一问题，本文提出了基于麻雀搜索算法的DV-Hop改进定位算法和基于位置信息的动态监听范围调整，对CSMA/CA的载波监听机制进行了优化。实验结果表明，与传统载波监听机制相比，基于位置信息的CSMA/CA载波监听最多能够减少网络节点65%的数据碰撞，同时减少网络中47%的隐藏终端和51%的暴露终端，显著提升网络性能。

关键词： CSMA/CA 载波监听碰撞时延位置信息隐藏终端暴露终端

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一种深度神经网络多步延迟参数更新并行优化方法

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哈尔滨工业大学学报 2025年

作者：巨涛康贺廷刘帅丁肖健王龙翔兰州交通大学电子与信息工程学院西安交通大学计算机科学与技术学院

为解决深度神经网络（deep neural network，DNN）分布式数据并行训练中因聚合节点梯度进行全局梯度参数更新而导致的高通信开销问题，提出了一种DNN多步延迟参数更新并行优化方法。首先设计了一种自适应多步更新间隔选择策略，通过多... 详细信息

为解决深度神经网络（deep neural network，DNN）分布式数据并行训练中因聚合节点梯度进行全局梯度参数更新而导致的高通信开销问题，提出了一种DNN多步延迟参数更新并行优化方法。首先设计了一种自适应多步更新间隔选择策略，通过多次本地迭代，再聚合节点梯度，以降低频繁通信造成的额外开销；同时提出了一种参数修正策略，防止本地模型在多步本地更新后偏离全局模型，从而保证训练精度；其次在聚合梯度时，将梯度张量切分为子张量，在梯度聚合过程中实现通信与计算的最大化重叠，进一步加速模型训练；最后在CIFAR-100和ImageNet-mini数据集上，将本文方法与SSGD、Local SGD训练方法进行实验对比。实验结果表明，本文方法可以在保证模型训练精度的基础上，显著减少因参数更新引入的通信开销，可以实现通信与计算的最大化重叠、充分利用计算资源进提升并行训练速度。研究结果可为降低DNN分布式训练过程中的通信开销提供新的方案。

关键词：深度神经网络数据并行通信调度参数更新计算与通信重叠

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基于机理与数据驱动的热连轧板凸度组合预测

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哈尔滨工业大学学报 2023年第10期55卷 74-81页

作者：陈楠李旭栾峰丁敬国李影张殿华轧制技术及连轧自动化国家重点实验室(东北大学) 沈阳110819 东北大学计算机科学与工程学院沈阳110819

针对传统热连轧出口板凸度预测方法存在的模型精度低、解释性差等缺陷,提出了一种将机理与数据驱动相结合的热连轧板凸度组合预测模型。通过热连轧板凸度机理预测模型得到热连轧板凸度基准值,将该基准值与实际值之间的偏差量作为机器学... 详细信息

针对传统热连轧出口板凸度预测方法存在的模型精度低、解释性差等缺陷,提出了一种将机理与数据驱动相结合的热连轧板凸度组合预测模型。通过热连轧板凸度机理预测模型得到热连轧板凸度基准值,将该基准值与实际值之间的偏差量作为机器学习模型的预测变量,再将偏差量预测值与基准值进行求和得出组合预测模型的板凸度预测值,并将该组合预测策略应用至多个神经网络进行方法验证。研究结果表明,提出的热连轧板凸度组合预测模型相较于传统预测模型具有更好的预测性能,其中有97%以上预测数据的绝对误差小于0.02 mm,82%以上预测数据的绝对误差小于0.01 mm,同时该组合预测方法具有较好的可行性与普适性,所提出的模型能够实现机理模型与数据驱动模型的优势互补,使得模型更加符合实际物理意义,该组合模型既缓解了神经网络预测结果由于过程黑箱导致解释性差、可信度低的问题,又弥补了机理模型预测结果偏离生产工况、无法实时修正的缺陷,对热连轧板带钢的板形控制以及热连轧产品质量的改善具有重要意义。

关键词：热连轧板凸度模型组合预测机理数据驱动偏差量

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知识图谱在油气勘探开发中的应用现状与发展趋势

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天然气工业 2024年第9期44卷 55-67页

作者：和婷婷张强东北石油大学计算机与信息技术学院 163319

在油气能源产业中,知识图谱对油气资源的高效勘探开发有利于推动石油天然气工业的高质量发展。知识图谱作为一种基于人工智能和知识表示的新兴技术,逐渐成为油气勘探开发领域的研究热点和重点。为此,按照物探、钻完井、测井和油藏工程4... 详细信息

在油气能源产业中,知识图谱对油气资源的高效勘探开发有利于推动石油天然气工业的高质量发展。知识图谱作为一种基于人工智能和知识表示的新兴技术,逐渐成为油气勘探开发领域的研究热点和重点。为此,按照物探、钻完井、测井和油藏工程4大领域系统总结了知识图谱在石油勘探开发中的应用现状,在此基础上,结合大语言模型,剖析了知识图谱在石油勘探开发中所面临的挑战,并展望其未来发展方向。研究结果表明:(1)在油气勘探开发领域,知识图谱结合深度学习模型和专家经验,广泛应用于地质数据管理、信息解释、异常检测与分析、智能决策支持、故障诊断、测井数据综合分析、测井资料解释、测井曲线自动匹配、油藏描述、油藏数值模拟、油藏管理及设备故障维护,实现了数据质量提升、资料利用率提高和油藏动态实时监控等功能,有效提高了勘探开发效率;(2)知识图谱在油气勘探开发中面临数据多源异构、专业知识获取与表示、知识更新和维护、算力资源需求、跨学科协作与应用等挑战,需要在技术、标准、协作机制等方面进行持续探索和创新,以充分发挥知识图谱在石油勘探开发中的潜力。结论认为:(1)知识图谱技术具有广阔的应用前景,可开展油气勘探开发中的知识搜索、知识推荐、知识共享、智能问答以及知识推理、知识计算、知识图谱与大语言模型融合;(2)聚焦油气勘探开发大模型、基于机理模型和智能模型结合的仿真模型、多模态技术探索等方面的技术攻关,将推动行业向更加智能化、智慧化、高效化和精准化的方向发展。

关键词：油气勘探开发知识图谱物探领域钻完井领域测井领域油藏工程领域大语言模型

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基于BOVW和SVM的城市土地类型遥感变化监测研究

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南京林业大学学报(自然科学版) 2023年第3期47卷 37-44页

作者：黄靖舒高心丹景维鹏东北林业大学信息与计算机工程学院林学院

【目的】研究城市土地类型的变化，分析城市进化过程对环境气候、城市发展以及政府决策产生的影响。【方法】以15～30 m分辨率的NWPU-RESISC45标准数据集和哈尔滨城区Landsat 8遥感影像为实验数据，制作了包含城市建筑及道路、水体、植... 详细信息

【目的】研究城市土地类型的变化，分析城市进化过程对环境气候、城市发展以及政府决策产生的影响。【方法】以15～30 m分辨率的NWPU-RESISC45标准数据集和哈尔滨城区Landsat 8遥感影像为实验数据，制作了包含城市建筑及道路、水体、植被、裸地4种土地类型的遥感影像数据集。在实验数据中加入纹理信息，提取SIFT(scale-invariant feature transform, SIFT)特征点。通过K-means聚类算法获取包含大量语义信息的视觉词典，从而构造视觉词袋模型(bag of visual words, BOVW)。然后将BOVW提取的特征点与支持向量机(support vector machine, SVM)分类器结合，对制作的数据集进行分类。最后，利用2013年、2019年同一季节Landsat 8影像，以哈尔滨市松北区为例计算各土地类型的位置及面积变化信息。【结果】基于BOVW和SVM的分类结果与5种单一分类模型和3种“特征提取+分类器”模型对比，发现使用尺寸为550个词汇的视觉词典时，本研究模型的分类与变化监测精确度分别为79.40%、79.29%。结合哈尔滨城市具体数据的监测结果表明，在2013—2019年间，哈尔滨市松北区城市建筑及道路与植被类型的覆盖面积减少明显，水体与裸地类型的覆盖面积增加，这一变化情况符合近年来哈尔滨市政府陆续推出的环境保护五年规划，以及其总体规划中合理控制城市规模的相关政策要求。【结论】对于时间跨度长、分辨率不高的Landsat遥感影像，BOVW和SVM的变化监测模型在土地类型变化监测方面效果良好，在一定程度上可提高分类与变化监测的精度，为土地类型变化监测提供借鉴。

关键词：土地类型监测视觉词袋模型(BOVW) 支持向量机(SVM) 城市变化监测分类后比较法哈尔滨市

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基于双域特征融合的轴承故障诊断方法分析与研究

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沈阳建筑大学学报(自然科学版) 2025年第2期41卷 271-279页

作者：王延臣张宏成张啸尘沈阳建筑大学机械工程学院辽宁沈阳110168 沈阳建筑大学计算机科学与工程学院辽宁沈阳110168

针对传统故障诊断方法通常采用原始信号作为输入,无法提取信号中频域信息的问题,提出一种基于DRSN_2DCNN的故障诊断模型。通过短时傅里叶变换将原始信号从时域信号转化为时频图,作为第二特征图输入;采用残差收缩网络提取原始信号的特征... 详细信息

针对传统故障诊断方法通常采用原始信号作为输入,无法提取信号中频域信息的问题,提出一种基于DRSN_2DCNN的故障诊断模型。通过短时傅里叶变换将原始信号从时域信号转化为时频图,作为第二特征图输入;采用残差收缩网络提取原始信号的特征,采用卷积网络,并加入注意力机制,提取时频图中的频域信息;将双域特征信息融合,进行故障分类;利用美国凯斯西储大学、东南大学和哈尔滨工业大学的轴承故障数据集进行实验。笔者所提方法在三个数据集上的故障诊断准确率分别达到了99.90%、99.60%和98.25%;在美国凯斯西储大学数据集上,实验加入高斯噪声,噪声强度为-6 dB时,故障诊断准确率可以达到91.30%。DRSN_2DCNN模型能够充分提取双域特征,具有较好的诊断效果以及较强的抗噪性能。

关键词：轴承故障诊断残差网络注意力机制特征融合

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在线学习成效影响因素分析与研究

在线学习成效影响因素分析与研究

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2024年中国高校计算机教育大会

作者：李封陈默张昱赵长宽东北大学计算机科学与工程学院

近年来,MOOC教学、直播教学、混合式教学等多种教学模式层出不穷。这些新型的教学模式基本都以在线学习为主,与传统的课堂教学相比,学习者学习环境发生了巨大的改变。因此,有关新教学模式下学习者学习成效影响因素的讨论重新成为了现阶... 详细信息

近年来,MOOC教学、直播教学、混合式教学等多种教学模式层出不穷。这些新型的教学模式基本都以在线学习为主,与传统的课堂教学相比,学习者学习环境发生了巨大的改变。因此,有关新教学模式下学习者学习成效影响因素的讨论重新成为了现阶段的研究热点。在此背景下,本文依托调查问卷采集学生的基本信息、学习环境、学习态度、以及在线学习行为等多维度的数据,通过数据分析的方法,尝试找到影响学习者学习成效的主要因素。研究以某高校2020年度某个学期中,理工科专业29个自然班超过800名本科生为研究样本,结合该学期这些学生高级语言程序设计课程的期末考试成绩,利用数据挖掘方法,对学生学习成效的影响因素就行了分析与研究。最终得到在线学习表现类特征对学习者学习成效影响最为显著的结论,同时利用特征选择方法给出各个特征的重要性分数。

关键词：在线学习学习环境特征选择学习行为

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“计算机硬件技术基础”课程教学改革与实验改革的研究与实践

“计算机硬件技术基础”课程教学改革与实验改革的研究与实践

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2024年中国高校计算机教育大会

作者：柳秀梅薛丽芳李凤云张添淼东北大学计算机科学与工程学院

为适应学时变化及硬件技术的不断更新,结合国家级线上一流本科课程的教学成果,积极开展线下课程的教学改革探索与实践,提出对"计算机硬件技术基础"线下课程内容按专题化形式进行组织,并与线上内容相结合开展教学。针对各专题... 详细信息

为适应学时变化及硬件技术的不断更新,结合国家级线上一流本科课程的教学成果,积极开展线下课程的教学改革探索与实践,提出对"计算机硬件技术基础"线下课程内容按专题化形式进行组织,并与线上内容相结合开展教学。针对各专题的教学内容,设计配套的虚拟仿真实验,引导学生自己动手实现CPU的设计过程,从而了解程序的执行过程,及计算机的工作原理等,取得了良好的教学效果。

关键词：计算机硬件技术基础线上线下相结合专题化虚拟仿真实验

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基于特征匹配的飞行器气动外形特征提取方法

基于特征匹配的飞行器气动外形特征提取方法

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第十三届全国流体力学学术会议

作者：唐磊西南科技大学计算机科学与技术学院软件工程系

如何描述飞行器的气动外形,提取有效的外形特征,是空气动力学建模中的关键问题之一。目前的研究多从单一的几何表示中提取外形特征,忽略了不同几何描述形式之间的共性和差异性。为了综合利用不同几何描述形式中的特征信息,本文提出了一... 详细信息

如何描述飞行器的气动外形,提取有效的外形特征,是空气动力学建模中的关键问题之一。目前的研究多从单一的几何表示中提取外形特征,忽略了不同几何描述形式之间的共性和差异性。为了综合利用不同几何描述形式中的特征信息,本文提出了一种基于特征匹配的飞行器气动外形特征提取方法,以外形轮廓的有符号距离场SDF和几何轮廓Mask作为气动外形的描述形式,并构建了一个双路交叉的特征提取网络。自定义损失函数被用于约束双路网络的输出,以提取不同几何表示中的匹配特征。实验对比了仅使用SDF和仅使用轮廓Mask提取几何特征的方法,结果表明,基于特征匹配的方法能够从多种几何描述形式中提取更全面、更具区分度、更符合气动模型需要的外形特征;提升了气动模型的整体性能;为实现几何外形可泛化的空气动力学建模提供了一种可能。

关键词：特征匹配气动外形表示几何特征提取空气动力学建模

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不依赖水声传感器信噪比的分布式量化检测融合方法

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哈尔滨工程大学学报 2024年第11期45卷 2143-2149页

作者：赵金虎冯西安乔路西北工业大学航海学院陕西西安710072

针对水下跨平台协同系统信号检测融合的应用需求,本文提出了一种不依赖于水声传感器信噪比先验信息的水下目标分布式量化检测融合方法,不仅提升了检测融合系统的性能,而且避免了以往检测融合需要知道各传感器信噪比的难题。在奈曼-皮尔... 详细信息

针对水下跨平台协同系统信号检测融合的应用需求,本文提出了一种不依赖于水声传感器信噪比先验信息的水下目标分布式量化检测融合方法,不仅提升了检测融合系统的性能,而且避免了以往检测融合需要知道各传感器信噪比的难题。在奈曼-皮尔逊准则下,推导了量化检测融合的全局最优算法,在量化检测融合系统满足虚警概率要求的条件下,通过联合设计检测融合规则和各传感器判决规则,实现了对多位量化判决结果的最优判决。给出了量化检测融合的次优算法,通过独立设计融合规则与各传感器判决规则,使融合中心判决门限和各传感器判决门限仅仅依赖于与噪声方差密切联系的虚警概率,而不再依赖于信噪比。进行了计算机仿真,结果表明:所提算法性能优于参加融合的各传感器检测性能以及全局最优硬判决融合的性能,量化检测融合次优算法性能接近全局最优量化检测融合的性能。

关键词：水声传感器信号检测分布式检测检测融合量化检测融合最优算法次优算法检测性能

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