检索结果-内蒙古大学图书馆

机电工程技术 2022年第12期51卷 160-164页

作者：张宗锋福龙马集团股份有限公司福建龙岩364000 福建省环卫装备技术及应用研究重点实验室福建龙岩364000

针对传统的垃圾中转站环境卫生差、自动化水平低、操作繁琐、故障排查困难、垃圾收集车倒料时扬尘大、地坑内垃圾残留发臭等问题,研发具有自动化、智能化水平的控制系统。以PLC作为各系统设备的控制执行核心,对各功能设备的操作、运行... 详细信息

针对传统的垃圾中转站环境卫生差、自动化水平低、操作繁琐、故障排查困难、垃圾收集车倒料时扬尘大、地坑内垃圾残留发臭等问题,研发具有自动化、智能化水平的控制系统。以PLC作为各系统设备的控制执行核心,对各功能设备的操作、运行参数与报警信息进行实时监测、分析和逻辑运算,控制各系统设备按预定的控制逻辑进行自动控制。通过接近开关、物位及光电传感器的使用、数据通信及控制逻辑的编写,实现升降平台系统、垃圾压缩箱系统、卸料口喷雾系统、地坑冲洗系统的手动、半自动与整站系统设备的全自动控制;通过触摸屏与PLC的连接通讯实现系统的可视化集中监控;使用物联网将数据发送至云平台,通过手机APP及电脑客户端实现远程维护。达到降低运营成本,提高垃圾处理效率,改善工作环境,降低工人劳动强度的目的。

关键词：地埋式垃圾中转站自动控制系统物联网集中监控

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基于深度强化学习的自动化码头AGV调度仿真和优化

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交通运输工程与信息学报 2024年第3期22卷 134-151页

作者：李斌崔宏阳福建理工大学机械与汽车工程学院福州350118 福建理工大学计算机科学与数学学院福州350118 福建理工大学福建省大数据挖掘与应用技术重点实验室福州350118

为解决自动化集装箱码头的自动导引车(Automatic Guided Vehicle,AGV)调度模型中传统数学模型难以实时可视化调度和仿真模型内调度策略效率难以提升的问题,本文在建立的仿真模型和运筹规划模型的基础上研究了深度强化学习算法与AnyLogi... 详细信息

为解决自动化集装箱码头的自动导引车(Automatic Guided Vehicle,AGV)调度模型中传统数学模型难以实时可视化调度和仿真模型内调度策略效率难以提升的问题,本文在建立的仿真模型和运筹规划模型的基础上研究了深度强化学习算法与AnyLogic自动化集装箱码头仿真模型交互的路径方法。随后,利用自动化集装箱码头进口箱仿真模型低任务产生率情况下AGV作业数据训练深度强化学习算法的网络模型,再将其加载在高任务和低任务产生率仿真模型中进而实现了对模型中AGV高效的作业调度,有效地突破了AnyLogic系统内策略效率难以提升的瓶颈和系统外CPLEX工具求解运筹规划数学模型时难以处理大规模数据、求解过程繁杂的局限。实验结果显示,深度强化学习DDQN算法在低任务产生率仿真模型中前端堆场的AGV作业调度中效率相较于AnyLogic系统内自定义表现最好的策略和系统外CPLEX求解的策略分别平均提升522 s和1604 s,在高任务产生率的自动化码头仿真模型前端和后端堆场AGV作业调度中相较于系统内自定义策略平均提升了3000 s。深度强化学习算法与AnyLogic仿真模型交互的路径方法不仅实现了可视化的实时动态调度,而且提升了AGV作业调度效率和整个自动化集装箱码头仿真模型的效率。

关键词：水路运输实时动态交互深度强化学习 AGV作业调度可视化动态调度

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基于MobileNetV2的嵌入式物体认知系统设计与实现

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长春师范大学学报 2024年第12期43卷 53-58,66页

作者：刘长勇王宜怀武夷学院数学与计算机学院福建武夷山354300 武夷学院福建省茶产业大数据应用与智能化重点实验室福建武夷山354300 苏州大学计算机科学与技术学院江苏苏州215006

为了在低资源嵌入式终端实现对物体的准确识别,减少计算开销和内存占用,通过改进MobileNetV2的网络结构,设计基于MobileNetV2的嵌入式物体认知系统,使其能部署在以意法半导体的STM32L431RC芯片作为微控制器的终端上,在PC机上实现模型训... 详细信息

为了在低资源嵌入式终端实现对物体的准确识别,减少计算开销和内存占用,通过改进MobileNetV2的网络结构,设计基于MobileNetV2的嵌入式物体认知系统,使其能部署在以意法半导体的STM32L431RC芯片作为微控制器的终端上,在PC机上实现模型训练,在终端上实现模型推理和物体识别。通过应用实例表明,改进后的MobileNetV2网络结构在PC机上的训练准确率达99%以上,在嵌入式终端识别的精确度达到91%,能够满足对物体的识别要求。

关键词： MobileNetV2 嵌入式物体认知系统图像识别 STM32芯片

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中短期降水预报的多分支融合卷积神经网络

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福建电脑 2024年第1期40卷 1-8页

作者：江铭恒游立军翁彬陈家祯福建师范大学计算机与网络空间安全学院福州350117 数字福建大数据安全技术研究所福州350117 福建省公共服务大数据挖掘与应用工程技术研究中心福州350117 福建省气象信息中心福州350025 福建省灾害天气重点实验室福州350025

降水容易受到多尺度天气系统的影响,导致模式降水预报精度较低,需要额外地对结果进行后处理等偏差修正。为了提高中短期降水预报的精度,本文提出一种深度学习订正模型,使用多分支融合卷积模块提取预报因子场以及因子间的空间特征,实现... 详细信息

降水容易受到多尺度天气系统的影响,导致模式降水预报精度较低,需要额外地对结果进行后处理等偏差修正。为了提高中短期降水预报的精度,本文提出一种深度学习订正模型,使用多分支融合卷积模块提取预报因子场以及因子间的空间特征,实现多个预报因子的空间融合。同时,针对降水样本不均衡问题提出一种损失函数,以提升模型对降水的订正能力。实验结果表明,本文提出的方法可以提升中短期降水预报的订正能力。

关键词：中短期降水预报后处理深度学习

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实时操作系统事件响应机制剖析

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吉林大学学报（信息科学版） 2024年第4期42卷 717-725页

为了能清晰理解事件的工作原理与机制,通过分析事件在实时操作系统中的作用、响应原理及流程,基于KL36微控制器采用类PC机的printf输出法,从调度过程时序、响应时间性能等方面剖析了mbedOS的事件响应机制。实验结果表明,通过printf函数... 详细信息

为了能清晰理解事件的工作原理与机制,通过分析事件在实时操作系统中的作用、响应原理及流程,基于KL36微控制器采用类PC机的printf输出法,从调度过程时序、响应时间性能等方面剖析了mbedOS的事件响应机制。实验结果表明,通过printf函数能将事件响应过程的线程地址、队列地址,队列内容、线程进出队列情况以及事件位等信息直观输出,为读者从底层理解mbedOS的事件响应原理和流程提供便利,也为分析mbedOS的其他同步与通信手段的脉络结构提供方法借鉴。

关键词：实时操作系统事件响应机制 printf 输出 mbedOS 实时操作系统 KL36 芯片

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电场调控的碳纳米管非线性光学开关及其管径效应

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原子与分子物理学报 2022年第5期39卷 62-70页

作者：贺慧敏杨辉李莹李祥辉李志儒太原师范学院物理系计算和应用物理研究所晋中030619 山西大同大学炭材料研究所大同037009 吉林大学理论化学研究所长春130023 福建师范大学医学光电科学与技术教育部重点实验室福建省光子技术重点实验室福州350007

本文借助密度泛函理论方法获得了五个不同管径碳纳米管在外电场作用下的最优几何结构和相应的性质,研究了外电场对碳纳米管的结构和性质的调控作用.结果表明外电场导致了碳纳米管内部的电荷转移,引起了碳纳米管第一超极化率(β_(0))的... 详细信息

本文借助密度泛函理论方法获得了五个不同管径碳纳米管在外电场作用下的最优几何结构和相应的性质,研究了外电场对碳纳米管的结构和性质的调控作用.结果表明外电场导致了碳纳米管内部的电荷转移,引起了碳纳米管第一超极化率(β_(0))的急剧增大.例如CNT(6,3),当电场从0增大到工作电场F_(w)=80×10^(-4)au时,碳纳米管的β_(0)值从0 au可增大到最大83695 au,导致了极大的β_(0)对比,因此碳纳米管成为新型的非线性光学(NLO)开关.新型NLO开关的管径效应表明,较大管径的碳纳米管具有更优的NLO开关性质.除此之外,电子吸收光谱表明这些碳纳米管具有小于300 nm和大于2500 nm的光学工作区,因此碳纳米管可成为一类新的灵敏、快速、可逆的紫外兼红外的NLO开关.

关键词：碳纳米管外电场电荷转移第一超极化率非线性光学开关

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基于改进YOLO-V4网络的浅海生物检测模型

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农业工程学报 2021年第12期37卷 152-158页

作者：毛国君翁伟栋朱晋德张媛吴富村毛玉泽福建工程学院计算机科学与数学学院福州350118 福建省大数据挖掘与应用重点实验室福州350118 獐子岛集团股份有限公司大连116001 中国科学院海洋研究所实验海洋生物学重点实验室青岛266071 中国水产科学研究院黄海水产研究所青岛266071

海洋生物智能检测是海洋牧场战略的一部分,而利用水下机器人在复杂的海洋环境中快速、准确地检测海洋生物是关键问题。由于海底环境复杂、亮度分布不均匀、海洋生物与其生存环境的区分性差、生物被遮蔽或半隐蔽等原因,准确识别海洋生物... 详细信息

海洋生物智能检测是海洋牧场战略的一部分,而利用水下机器人在复杂的海洋环境中快速、准确地检测海洋生物是关键问题。由于海底环境复杂、亮度分布不均匀、海洋生物与其生存环境的区分性差、生物被遮蔽或半隐蔽等原因,准确识别海洋生物是一个巨大的挑战。随着卷积神经网络的发展,基于深度学习的目标检测算法成为主流,出现了如EfficientDet、RetinaNet和YOLO-V4等典型算法。这些基于深度学习的算法都不是完全尽善尽美的,不能完全满足海洋生物识别的需求。在探测精度、运算速度、密集目标探测效果等方面都有提高的空间。该研究建立了一个海洋生物数据集,采集了原始图片1810张,数据增强后得到7240张图片,它们被分成训练集(80%)和测试集(20%)。其次,通过引入跨阶段局部网络的概念,构建了嵌连接EC(Embedded Connection)部件,并将其嵌入到YOLO-V4网络的末端,得到改进的YOLO-V4网络。最后,该研究提出了基于改进YOLO-V4网络的海洋生物检测模型MOD(Marine Organism Detection)。试验结果表明,MOD模型的mAP50、mAP75(交并比阈值为0.5、0.75的精度均值)分别为0.969和0.734,计算量为35.328BFLOPs(十亿浮点运算数),检测帧速为139 ms(具有图形加速器GeForce GTX1650上)。与原始YOLO-V4模型相比,MOD模型的mAP50和mAP75提高了0.9和4.8个百分点,而计算量仅提高0.2%。此外,对比两种模型的准确率-召回率曲线,MOD模型的精确度与召回率的平衡点更接近(1,1),因此MOD模型能学习精度和效率的平衡性更好。该研究直接面向浅海生物的目标检测问题,所提供的方法可以为水下机器人精准执行智能捕捞等任务提供有益参考。

关键词：模型深度学习目标检测 YOLO-V4 跨阶段局部网络嵌连接

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面向访问过程的动态访问控制模型研究

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计算机技术与发展 2022年第4期32卷 92-96,108页

作者：胡文瑜陈金波福建工程学院计算机科学与数学学院福建福州350118 福建省大数据挖掘与应用技术重点实验室福建福州350118

信息安全领域中的访问控制技术为信息安全增加了一道坚固的屏障,但现有的访问控制技术更注重在用户取得授权之前对用户进行合法性校验和信任度评估,合法用户一经授权便在整个访问周期里都拥有完整权限,合法用户拿到权限后即使进行非法... 详细信息

信息安全领域中的访问控制技术为信息安全增加了一道坚固的屏障,但现有的访问控制技术更注重在用户取得授权之前对用户进行合法性校验和信任度评估,合法用户一经授权便在整个访问周期里都拥有完整权限,合法用户拿到权限后即使进行非法操作也无法对其权限进行收回。该文提出了一种面向访问过程的动态访问控制(access process oriented dynamic access control,APODAC)模型,该模型在原有基于角色控制模型(RBAC模型)的基础上引入用户风险等级评估、权限动态调整等一系列方法,实现了用户基于角色取得最大权限的情况下对用户权限进行实时监控与调整。最后给出了APODAC模型的体系架构,同时还给出了用户行为序列的构建策略、用户风险等级模糊推理器架构以及动态授权算法。APODAC模型实现了访问过程的权限动态控制,为动态权限访问控制提供了新思路。

关键词：访问控制动态权限行为评估基于角色访问控制模型模糊推理

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实例层数据清洗技术研究

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计算机技术与发展 2022年第5期32卷 22-28页

作者：胡文瑜应康辉福建工程学院计算机科学与数学学院福建福州350118 福建省大数据挖掘与应用技术重点实验室福建福州350118

随着科学、技术和工程的迅猛发展,近20年来,许多领域诸如光学观测、光学监控、健康医护、传感器、用户数据、互联网和金融公司以及供应链系统等都产生了海量的数据(例如,在医疗检测中,数据都是源源不断而来的,形成了“数据灾难”)。有... 详细信息

随着科学、技术和工程的迅猛发展,近20年来,许多领域诸如光学观测、光学监控、健康医护、传感器、用户数据、互联网和金融公司以及供应链系统等都产生了海量的数据(例如,在医疗检测中,数据都是源源不断而来的,形成了“数据灾难”)。有效的数据分析和数据挖掘建立在数据可用性和数据高质量的基础上,数据高质量的前提是需要对数据进行清洗。数据清洗是对脏数据进行检测和纠正的过程,是进行数据分析和管理的基础,也是常用的提高数据质量的技术。实例层数据清洗是数据清洗的重要组成部分,该文重点对实例层数据清洗技术中属性和重复记录值的检测及清洗方法进行比较和分析总结。介绍了数据清洗技术以电气工程领域、医药领域、交通领域为代表的应用领域结合应用情况,对不同的数据集特点与适用的实例层数据清洗技术提供了有价值的选择建议。最后对实例层数据清洗技术面临的问题与挑战及发展方向进行了展望。

关键词：实例层数据清洗属性检测属性清洗重复记录检测重复记录清洗

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区域损失函数的孪生网络目标跟踪

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智能系统学报 2020年第4期15卷 722-731页

作者：吴贵山林淑彬钟江华杨文元闽南师范大学计算机学院福建漳州363000 闽南师范大学福建省粒计算及其应用重点实验室福建漳州363000 闽南师范大学信息与网络中心福建漳州363000

针对预训练卷积神经网络提取的深度特征空间分辨率低,快速运动造成运动目标空间细节信息丢失等问题,提出用区域损失函数构建孪生网络的目标跟踪,进一步降低深度特征通道之间的冗余性,并减少高层信息丢失。利用线下预训练的VGG-16卷积神... 详细信息

针对预训练卷积神经网络提取的深度特征空间分辨率低,快速运动造成运动目标空间细节信息丢失等问题,提出用区域损失函数构建孪生网络的目标跟踪,进一步降低深度特征通道之间的冗余性,并减少高层信息丢失。利用线下预训练的VGG-16卷积神经网络提取深度特征,构成初始深度特征空间。通过区域损失函数构建特征和尺度选择网络,根据反向传播的梯度大小进行特征选择。对筛选后的特征进行拼接,融入到孪生网络中匹配跟踪。在OTB-2013、OTB-2015、VOT2016、TempleColor数据集上与其他算法对比。实验结果表明,该算法在快速运动、低分辨率等场景中表现出较好的跟踪精度和鲁棒性。

关键词：计算机视觉目标跟踪区域损失深度特征孪生网络卷积神经网络反向传播 VGG网络

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