检索结果-内蒙古大学图书馆

光谱学与光谱分析 2024年第8期44卷 2268-2272页

作者：胡彩平傅兆民许鸿嘉武斌孙俊金陵科技学院计算机工程学院江苏南京211169 江苏大学京江学院江苏镇江212028 滁州职业技术学院信息工程系安徽滁州239000 江苏大学电气信息工程学院江苏镇江212013

生菜是人们经常食用的蔬菜之一,生菜的储藏时间是影响生菜新鲜程度的重要因素。所以研究一种简单、快速、非破坏性的生菜储藏时间的鉴别方法是非常必要的。近红外光谱(NIR)分析能快速和准确的获取生菜的近红外光谱,从而实现无损鉴别生... 详细信息

生菜是人们经常食用的蔬菜之一,生菜的储藏时间是影响生菜新鲜程度的重要因素。所以研究一种简单、快速、非破坏性的生菜储藏时间的鉴别方法是非常必要的。近红外光谱(NIR)分析能快速和准确的获取生菜的近红外光谱,从而实现无损鉴别生菜储藏时间。但是生菜的NIR数据中存在噪声信号和冗余信号,为了消除光谱的噪声信号并提取特征信息,提出了一种基于模糊非相关QR分析(FUQRA)的近红外光谱生菜储藏时间鉴别新方法。首先,需要降低原始NIR数据的维数,通过使用主成分分析(PCA)将包含1557个维度的光谱数据降至包含22个维度。然后通过模糊非相关判别转换(FUDT)计算出特征向量,利用特征向量建立鉴别向量矩阵,并进行QR分解,得到最终的鉴别向量矩阵。最后以60个新鲜生菜样本为研究样本,使用K近邻(KNN)方法进行分类,用AntarisⅡ型NIR光谱仪对生菜样品进行近红外光谱检测和数据收集。实验过程中每隔12小时对每个样本进行3次重复检测,将这些数据取平均值作为实验数据。随后利用多元散射校正(MSC)减少近红外光谱中的噪声信号。为了验证所提出方法的有效性,分别将主成分分析(PCA)结合KNN、主成分分析和模糊线性判别分析(FLDA)结合KNN、主成分分析和模糊非相关判别转换(FUDT)结合KNN以及主成分分析和模糊非相关QR分析(FUQRA)结合KNN四种算法分析结果进行比较。将权重指数m的不同取值产生的分类准确率进行比较,选出最合适的权重指数和KNN的参数K:m=2,K=3。最终得到的分类准确率分别为43.33%、96.67%、96.67%和98.33%。可以看出,相比其他三个算法,模糊非相关QR分析可以更好地实现对生菜储藏时间的鉴别。

关键词：近红外光谱模糊线性判别分析模糊非相关判别转换模糊非相关QR分析生菜

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模糊线性判别QR分析的茶叶近红外光谱鉴别分析

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光谱学与光谱分析 2023年第12期43卷 3802-3805页

作者：胡彩平何成遇孔丽微朱优优武斌周浩祥孙俊金陵科技学院计算机工程学院江苏南京211169 江苏大学电气信息工程学院江苏镇江212013 浙江大学台州研究院浙江台州317700 滁州职业技术学院信息工程学院安徽滁州239000

不同品种茶叶因其所含的有机化学成分不同,其效果也会有差别。所以,寻找出一种能准确迅速的鉴别茶叶品种的技术方法是非常重要的。近红外光谱(NIR)分析是一种无损检测技术,能很好的鉴别茶叶品种。使用NIR光谱仪采集茶叶的NIR数据。为了... 详细信息

不同品种茶叶因其所含的有机化学成分不同,其效果也会有差别。所以,寻找出一种能准确迅速的鉴别茶叶品种的技术方法是非常重要的。近红外光谱(NIR)分析是一种无损检测技术,能很好的鉴别茶叶品种。使用NIR光谱仪采集茶叶的NIR数据。为了对包含噪声信号的茶叶近红外光谱进行准确鉴别,提出了一种模糊线性判别QR分析的新方法,可以对茶叶近红外光谱进行准确分类。通过使用模糊线性判别分析(FLDA)将由主成分分析(PCA)压缩的茶叶近红外光谱数据进行降维,由模糊线性判别分析得出的特征向量构建鉴别向量矩阵,对鉴别向量矩阵进行矩阵的QR分解,得到新的鉴别向量矩阵。经过模糊线性判别QR分析后使用K近邻算法进行分类,具有准确率高等优点。以岳西翠兰、六安瓜片、施集毛峰和黄山毛峰四种茶叶为研究样本,每类65个,茶叶样本总数为260个。采集茶叶近红外光谱数据的仪器为AntarisⅡ型傅里叶近红外光谱仪对光谱数据进行预处理,采用多元散射校正,由于采集到的茶叶光谱数据存在散射干扰。以此得到的近红外光谱数据的维数为1557维,通过主成分分析压缩数据集的维数,使得光谱数据集的维数达到7维。经压缩过后的光谱数据集中的鉴别信息再通过模糊线性判别QR分析进行提取,使得光谱数据的维数降低到3维。利用K近邻算法对茶叶样本进行分类,实现对茶叶品种的准确分类。最后进行三种算法分析结果的比较,分别是主成分分析结合K近邻算法、主成分分析和线性判别分析结合K近邻算法、主成分分析和模糊线性判别QR分析结合K近邻算法。在权重指数m=2,K=1条件下,最后的分类准确率分别为83.89%, 87.78%和98.33%。实验结果显示:模糊线性判别QR分析可以实现茶叶近红外光谱的准确鉴别分析,其展现出来的效果比主成分分析和线性判别分析表现的效果更好。

关键词：模糊线性判别分析主成分分析近红外光谱 K近邻算法

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基于K-近邻与FOA改进聚类的数据异常分析模型及用电行为分析

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成都工业学院学报 2024年第5期27卷 11-16页

作者：周伟牛誉蓉安徽交通职业技术学院教务处合肥230051 安徽文达信息工程学院计算机工程学院合肥231201

对隐藏在大数据中的信息进行深层挖掘时,由于存在数据来源、统计口径、人员输入、行为异常等方面的问题,可能出现异常数据。针对此类问题,首先利用离散小波变换进行多尺度分解,然后采用K-近邻思想对局部区域的密度、距离重新定义,来提... 详细信息

对隐藏在大数据中的信息进行深层挖掘时,由于存在数据来源、统计口径、人员输入、行为异常等方面的问题,可能出现异常数据。针对此类问题,首先利用离散小波变换进行多尺度分解,然后采用K-近邻思想对局部区域的密度、距离重新定义,来提高对异常值的识别精度;最后结合改进的果蝇优化算法,对密度峰值聚类算法中的截断距离进行优化,提出基于K-近邻与改进果蝇优化的密度峰值聚类异常分析模型。从异常值检测角度进行仿真实验分析,根据用户数据多时间尺度特征,对不同时间尺度的复合数据进行聚类,对用电行为进行分析;选择多种标准测试函数,对基于知识学习的改进果蝇优化算法性能进行对比研究。结果显示,基于K-近邻的算法能够将变压器中不同于正常运行模式的少数异常曲线及单个用户的异常用电模式检测出来,其有效性得到了验证。在基于知识学习的改进果蝇优化算法中,随着果蝇个体数量增加其寻优能力也得到提高。

关键词：异常值检测果蝇优化算法 K-近邻算法峰值聚类算法用电行为

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基于YOLOv5s的轻量化森林火灾探测算法

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中国安全科学学报 2025年第1期35卷 75-83页

作者：刘惠临方琼江宇魏华章王涛张树川安徽理工大学计算机科学与工程学院安徽淮南232001 淮南职业技术学院智能与电气工程学院安徽淮南232001 滁州学院无人应急装备与灾害过程数字化重建安徽省联合共建学科重点实验室安徽滁州239099 安徽理工大学安全科学与工程学院安徽淮南232001

为解决当前基于深度学习的森林火灾探测算法存在结构复杂、规模庞大,且难以兼顾检测精度和效率的问题,提出一种基于YOLOv5s的轻量化森林火灾探测算法。首先,采用优化的背景差分技术消除背景图像中类火物体的干扰,减少分析图像所需的时间... 详细信息

为解决当前基于深度学习的森林火灾探测算法存在结构复杂、规模庞大,且难以兼顾检测精度和效率的问题,提出一种基于YOLOv5s的轻量化森林火灾探测算法。首先,采用优化的背景差分技术消除背景图像中类火物体的干扰,减少分析图像所需的时间;其次,设计分组混洗策略优化常规卷积,并在特征提取的C3模块中融入高效通道注意力(ECA)机制和深度可分离卷积,增强图像特征提取与融合能力的同时有效降低模型的参数量;然后,采用动态非单调聚焦机制优化Wise-交并比(WIOU)损失函数,减少低质量样本产生的有害梯度;最后,在构建的森林火灾数据集上将所提算法与其他算法做充分的试验对比。结果表明:所提算法在各类场景均展现出良好的泛化性,对火焰目标的检测精度达到86.1%,较标准YOLOv5s检测精度提升2.7%,检测速度提升11.4%,有效降低了火灾误报率,增强了模型的检测性能。

关键词： YOLOv5s 轻量化森林火灾探测深度可分离卷积注意力 Wise-交并比(WIOU)

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基于卷积神经网络的图像分割方法研究

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长春工程学院学报（自然科学版） 2024年第1期25卷 85-89页

作者：戚伟葛斌桑冬青淮南职业技术学院智能与电气工程学院安徽淮南232001 安徽理工大学计算机科学与工程学院安徽淮南232001

针对传统卷积神经网络存在的参数多、过度拟合导致图像分割精度不高、算法运行效率低的问题,采用最大池化处理取代下采样层,构建改进的CNN结构,获得U-Net卷积神经网络,并进行进一步改进。将改进的U-Net卷积神经网络应用于高分辨率的遥... 详细信息

针对传统卷积神经网络存在的参数多、过度拟合导致图像分割精度不高、算法运行效率低的问题,采用最大池化处理取代下采样层,构建改进的CNN结构,获得U-Net卷积神经网络,并进行进一步改进。将改进的U-Net卷积神经网络应用于高分辨率的遥感图像中,结果表明其可以对遥感图像中的小建筑物进行精细、完整分割。另外,通过和FCN32s、SegNet、FCN8s的对比,指出改进的U-Net卷积神经网络在遥感图像分割中具有更加良好的性能。

关键词：卷积神经网络图像分割遥感图像

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基于改进蚁群算法的消防隐患感知及智能疏散决策模型研究

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微型电脑应用 2022年第3期38卷 16-20页

作者：童威黄启萍安徽文达信息工程学院计算机工程学院安徽合肥231201 安徽电气工程职业技术学院教务处安徽合肥230051

针对典型蚁群算法在处理大型公共建筑消防隐患感知及智能疏散决策问题时存在的多源异构数据同步感知缺失、处理非线性约束失效等若干先天弊端,提出一种基于改进蚁群算法的消防隐患感知及智能疏散决策模型。引入深度径向基神经网络作为... 详细信息

针对典型蚁群算法在处理大型公共建筑消防隐患感知及智能疏散决策问题时存在的多源异构数据同步感知缺失、处理非线性约束失效等若干先天弊端,提出一种基于改进蚁群算法的消防隐患感知及智能疏散决策模型。引入深度径向基神经网络作为消防隐患感知优化载体,采集训练数据预测误差并映射至经典蚁群算法,建立消防隐患感知与最优疏散路径的逻辑对应关系,深度径向基神经网络捕获最优疏散路径并对网络初始参数进行赋值。对该模型进行效能仿真验证与工程化应用效能分析,结果表明提出的系统可以在较短的时间内处理大型公共建筑消防隐患感知及智能疏散决策问题,在消防隐患感知全面精确性、疏散路径决策生成最优性、建筑动态拓扑切换适应性等方面具有明显优势。

关键词：消防隐患感知疏散路径决策改进蚁群算法径向基神经网络模型设计

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改进非局部均值滤波在图像降噪处理中的应用

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太原学院学报（自然科学版） 2023年第4期41卷 59-64页

作者：戚伟贾超贤李洁淮南职业技术学院智能与电气工程学院安徽淮南232001 中国矿业大学计算机科学与技术学院江苏徐州221116 安徽理工大学计算机科学与工程学院安徽淮南232001

针对传统非局部均值滤波应用于图像降噪存在降噪效果欠佳、运行效率低的问题,从两个角度对算法进行改进。采用积分图避免重复性计算,提高算法运行效率。采用相似权重系数融合像素点欧式距离改进相似权重系数与最大特征高斯加权系数,提... 详细信息

针对传统非局部均值滤波应用于图像降噪存在降噪效果欠佳、运行效率低的问题,从两个角度对算法进行改进。采用积分图避免重复性计算,提高算法运行效率。采用相似权重系数融合像素点欧式距离改进相似权重系数与最大特征高斯加权系数,提高算法降噪性能。对比不同算法降噪性能,结果表明改进非局部均值滤波算法不仅对图像噪声平滑彻底,同时还可以有效恢复图像边缘。

关键词：图像降噪非局部均值滤波积分图融合相似权重系数

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基于微孔型陶瓷超声波雾化片智能消毒器的设计

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电子产品世界 2023年第11期30卷 42-45页

作者：孙春志唐佐侠马艳彬陈玉珠商丘师范学院电子电气工程学院河南省微腔与光电智能传感工程研究中心河南商丘476000 商丘职业技术学院计算机工程学院河南商丘476005

针对公共场所卫生间等空间狭小且人流量较大的场所设计了一款利用人工智能算法和电子信息技术的智能消毒器。采用微孔型陶瓷超声波雾化片雾化消毒剂,经直流风机将其均匀喷洒至公共卫生间内,应用远距离红外传感器和人工智能算法实时检测... 详细信息

针对公共场所卫生间等空间狭小且人流量较大的场所设计了一款利用人工智能算法和电子信息技术的智能消毒器。采用微孔型陶瓷超声波雾化片雾化消毒剂,经直流风机将其均匀喷洒至公共卫生间内,应用远距离红外传感器和人工智能算法实时检测公共卫生间人流量的变化,据此调整工作模式。该设计可应用至学校、商场、公园和高铁等场所的公共卫生间内,降低人工成本,提高工作效率,具有重要的科学意义和工程应用价值。

关键词：公共安全雾化片消毒器算法

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轮式移动机器人的数据驱动轨迹跟踪滑模约束控制

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控制与决策 2020年第6期35卷 1353-1360页

作者：侯明冬王印松华北电力大学控制与计算机工程学院河北保定071003 山东劳动职业技术学院电气及自动化系济南250100

针对有输入饱和约束的轮式移动机器人(WMR)的轨迹跟踪问题,提出一种抗饱和无模型自适应积分终端滑模控制方案.该方案基于紧格式动态线性化技术,构建WMR系统的在线数据驱动模型.在积分终端滑模控制器设计过程中,引入动态抗饱和补偿器,以... 详细信息

针对有输入饱和约束的轮式移动机器人(WMR)的轨迹跟踪问题,提出一种抗饱和无模型自适应积分终端滑模控制方案.该方案基于紧格式动态线性化技术,构建WMR系统的在线数据驱动模型.在积分终端滑模控制器设计过程中,引入动态抗饱和补偿器,以解决WMR系统轨迹跟踪过程中执行器饱和问题.控制器设计仅利用控制系统的输入输出数据,与WMR系统模型信息无关.因此,针对不同类型的WMR系统,该方案均可实现.最后,通过仿真实验将所提出的方法与PID方法的控制效果进行对比,仿真结果表明,所提出的控制算法的跟踪误差更小且响应速度更快.

关键词：轮式移动机器人数据驱动滑模控制抗饱和动态线性化轨迹跟踪

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一种改进的卷积神经网络在手写字体识别中的应用研究

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商丘师范学院学报 2022年第6期38卷 11-15页

作者：刘影徐辉刘世军张铁梅安徽电子信息职业技术学院软件学院安徽蚌埠233030 蚌埠学院计算机工程学院安徽蚌埠233030 海军士官学校图书馆安徽蚌埠233012

手写字体识别在银行、邮政和电子商务等方面发挥着重要的作用.针对卷积神经网络不能充分地提取不同字体的特征,且在训练过程中难以选出最优权重的问题,提出了一种改进的卷积神经网络,用于手写字体识别.在网络的训练过程中对目标函数添... 详细信息

手写字体识别在银行、邮政和电子商务等方面发挥着重要的作用.针对卷积神经网络不能充分地提取不同字体的特征,且在训练过程中难以选出最优权重的问题,提出了一种改进的卷积神经网络,用于手写字体识别.在网络的训练过程中对目标函数添加正则项进行优化.实验采用了MNIST和国内某高校学生手写字体数据集.实验结果表明,改进后的卷积神经网络有效的提升了手写字体的识别率和泛化能力,并且降低了模型的时间复杂度;在实际采集的数据集中充分验证了其方案的可靠性.

关键词：卷积神经网络手写字体识别目标函数

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