检索结果-内蒙古大学图书馆

生物医学工程学杂志 2025年第1期42卷 90-95页

作者：杜义浩孙梦雨李菁金王孝冉曹添福燕山大学电气工程学院、河北省智能康复及神经调控重点实验室、智能控制与神经信息处理教育部重点实验室河北秦皇岛066000

为实现手功能康复中肌力的量化评估,进而制定科学有效的康复训练策略,本文构建了多尺度卷积神经网络(MSCNN)—卷积块注意力模块(CBAM)—双向长短期记忆网络(BiLSTM)肌力预测模型,以充分挖掘数据的空间和时间特征,同时抑制无用特征,最终... 详细信息

为实现手功能康复中肌力的量化评估,进而制定科学有效的康复训练策略,本文构建了多尺度卷积神经网络(MSCNN)—卷积块注意力模块(CBAM)—双向长短期记忆网络(BiLSTM)肌力预测模型,以充分挖掘数据的空间和时间特征,同时抑制无用特征,最终实现提高肌力预测模型的准确性。为验证本文所提模型的有效性,将本文模型与支持向量机(SVM)、随机森林(RF)、卷积神经网络(CNN)、CNN—挤压激励网络(SENet)、MSCNN—CBAM和MSCNN—BiLSTM等传统模型进行对比;考察将手部施力从40%的最大自主收缩力(MVC)变成60%的MVC时模型肌力预测的效果。研究结果发现,随着手部施力的增大,肌力预测模型的效果变差;再利用消融实验分析各模块对肌力预测结果的影响程度,发现CBAM模块在模型中起着关键作用。综上,利用本文模型能够有效提高肌力预测的准确性,深入了解手部肌肉活动的特征和规律,为进一步探索手部功能的机制提供帮助。

关键词：肌力预测卷积块注意力模块多尺度卷积神经网络手部施力消融实验

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基于ODE-PDE的大规模多智能体系统有限时间编队

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自动化学报 2025年第3期51卷 631-642页

作者：满景涛曾志刚盛银来金钢华中科技大学人工智能与自动化学院武汉430074 图像信息处理与智能控制教育部重点实验室武汉430074

现有基于偏微分方程(Partial differential equation,PDE)的多智能体系统(Multi-agent system,MAS)编队控制方法要求智能体必须是密集分布的,为打破这一限制,提出一种新的基于常微分−偏微分方程(Ordinary differential equation-partial differential equation,ODE-PDE)的分析方法,以解决稀疏−密集混合分布的大规模异构MAS编队问题.首先,通过设计特定的通信协议,并基于空间离散系统部分连续化方法,将原始大量的异构MAS的ODE动力学模型转化为由一个PDE和少数几个ODE耦合而成的ODE-PDE模型.为更符合实际复杂场景,将拓扑权值规定为半马尔科夫切换的,且稀疏分布和密集分布智能体遵循不一致的切换规则.其次,针对无时滞和有时滞两种情形,设计两种异步边界控制策略,利用Lyapunov方法得到保证误差系统实际有限时间稳定的充分条件,并得到停息时间和稳定阈值的计算规则.最后,两个广义的数值仿真进一步验证了所提方法的有效性.

关键词：大规模异构多智能体系统常微分−偏微分方程实际有限时间编队半马尔科夫切换拓扑异步边界控制

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基于智能算法的储粮通风温度预测

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中国农机化学报 2025年第1期46卷 91-98页

作者：吕宗旺柳航孙福艳河南工业大学信息科学与工程学院郑州市450001 粮食信息处理与控制教育部重点实验室郑州市450001

在当前粮食安全日益受到关注的背景下,对储粮过程中的温度波动进行准确预测,并通过智能化的通风控制系统实现对储粮环境的优化管理成为亟待解决的问题。基于此,提出一种CNN-BiGRU-Attention网络模型,通过CNN提取特征图中时序数据之间的... 详细信息

在当前粮食安全日益受到关注的背景下,对储粮过程中的温度波动进行准确预测,并通过智能化的通风控制系统实现对储粮环境的优化管理成为亟待解决的问题。基于此,提出一种CNN-BiGRU-Attention网络模型,通过CNN提取特征图中时序数据之间的潜在关系,并将处理后的特征向量作为BiGRU网络的输入,根据粮情数据的时序特征,在BiGRU网络中加入Attention为粮情特征分配权重;以及采用IPSO优化模型超参数的多模型融合算法来预测粮堆温度。使用吉林省榆树某直属粮库的数据集验证该预测模型,结果显示:均方根误差RMSE为0.046 9,平均绝对误差MAE为0.031 5,确定系数R~2为0.992 5,与其他模型相比,有效地提高预测精度。通过将储粮温度预测功能应用于粮情测控系统中,实现机械通风智能化来保障粮食的安全储藏。

关键词：储粮温度预测改进粒子群算法粮食储藏通风控制

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基于改进YOLOv8m的小麦仓储粮虫检测方法

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中国农机化学报 2025年第3期46卷 108-114页

作者：吕宗旺王甜甜孙福艳祝玉华河南工业大学信息科学与工程学院郑州市450001 粮食信息处理与控制教育部重点实验室郑州市450001

害虫是造成仓储小麦损失的重要因素之一,及时检测害虫并采取有效手段能够减少仓储小麦损失。传统人工检测害虫方法存在人工因素影响较大、速度慢的问题,基于深度学习的仓储粮虫检测方法虽然耗时短,但存在模型较大、速度和准确率二者难... 详细信息

害虫是造成仓储小麦损失的重要因素之一,及时检测害虫并采取有效手段能够减少仓储小麦损失。传统人工检测害虫方法存在人工因素影响较大、速度慢的问题,基于深度学习的仓储粮虫检测方法虽然耗时短,但存在模型较大、速度和准确率二者难以平衡的问题。故首先选取YOLOv8m算法作为基础进行改进,接着以更轻量化的网络Shufflenetv2代替Darknet—53;其次,在主干网络末端添加Squeeze—and—Excitation Networks注意力机制获取高质量的特征图,有效提高检测精度;最后,采用WIoUv3 Loss为YOLOv8m的回归损失函数,提高检测的精度和速度。试验结果表明:所提出的改进模型平均精度均值达到95.4%,模型参数量为19.46 M,FLOPs为58.74 G。相比其他模型,精确率更高,模型参数量更低,速度更快,能够为仓储害虫检测提供有效技术支撑。

关键词：小麦仓储粮虫深度学习小目标检测注意力机制轻量化模型

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低照度图像增强算法研究综述

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红外技术 2025年第2期47卷 165-178页

作者：吕宗旺牛贺杰孙福艳甄彤河南工业大学信息科学与工程学院河南郑州450001 粮食信息处理与控制教育部重点实验室河南郑州450001

低照度图像增强是图像处理领域的重要问题之一,近年来,深度学习技术的迅速发展为低照度图像增强提供了新的解决方案,且具有广阔的应用前景。首先,全面分析了低照度图像增强领域的研究现状与挑战,并介绍了传统方法及其优缺点。其次,重点... 详细信息

低照度图像增强是图像处理领域的重要问题之一,近年来,深度学习技术的迅速发展为低照度图像增强提供了新的解决方案,且具有广阔的应用前景。首先,全面分析了低照度图像增强领域的研究现状与挑战,并介绍了传统方法及其优缺点。其次,重点讨论了基于深度学习的低照度图像增强算法,根据学习策略的不同将其分为五类,分别对这些算法的原理、网络结构、解决问题进行了详细的阐述,并按时间顺序将近6年基于深度学习的图像增强代表算法进行了对比分析。接着,归纳了当前主流的数据集与评价指标,并从感知相似度和算法性能两个方面对深度学习算法进行测试评估。最后,对低照度图像增强领域改进方向与今后研究作了总结与展望。

关键词：低照度图像图像增强深度学习图像处理低照度数据集

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计算机视觉与图像的检测技术在储粮害虫监测中应用综述

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中国粮油学报 2025年

作者：甄彤王静李智慧祝玉华河南工业大学信息科学与工程学院粮食信息处理与控制教育部重点实验室(河南工业大学) 河南省粮食仓储信息智能感知与决策重点实验室(河南工业大学)

高效准确地检测粮仓管理中的储粮害虫是计算机视觉与图像处理领域的重要研究方向之一。随着深度学习和图像处理技术的迅速发展，储粮害虫检测在粮食仓储领域获得了新的解决方案。本文综述了传统与基于深度学习的目标检测技术的研究进展... 详细信息

高效准确地检测粮仓管理中的储粮害虫是计算机视觉与图像处理领域的重要研究方向之一。随着深度学习和图像处理技术的迅速发展，储粮害虫检测在粮食仓储领域获得了新的解决方案。本文综述了传统与基于深度学习的目标检测技术的研究进展及其在储粮害虫检测中的应用，涵盖数据采集与预处理、模型选择与训练及应用实例，展示了研究者们在提高害虫检测模型的准确率和鲁棒性（环境适应性）上取得的显著进展，以期为进一步提高储粮害虫检测技术的准确性，提升粮仓管理智能化水平，保障粮食安全提供参考。

关键词：粮仓管理储粮害虫检测技术深度学习

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融合多层级特征表示的多领域谣言早期检测方法

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情报杂志 2025年第4期44卷 127-135页

作者：黄涛肖玉芝向洁萍金胜霍宣蓉青海师范大学计算机学院西宁810016 青海省藏文信息处理与机器翻译重点实验室西宁810008 青海师范大学藏文信息处理教育部重点实验室西宁810008

[研究目的]网络谣言的治理是当前社会广泛关注的问题,提高网络谣言在传播早期的识别效率,能更好的阻止谣言信息的传播并维护社会的和谐稳定。[研究方法]提出一种多领域话题下的早期谣言检测方法。通过协同注意力机制融合文本的词汇、短... 详细信息

[研究目的]网络谣言的治理是当前社会广泛关注的问题,提高网络谣言在传播早期的识别效率,能更好的阻止谣言信息的传播并维护社会的和谐稳定。[研究方法]提出一种多领域话题下的早期谣言检测方法。通过协同注意力机制融合文本的词汇、短语和句子级特征,构建多层级特征增强的单元门模块以挖掘谣言深层信息。利用该模块构建领域感知特征抽取器,捕获谣言文本的领域特征及偏差,形成多领域与多层级的谣言特征表示,判断是否为谣言。[研究结果/结论]在涵盖9个不同领域的公开数据集上的实验结果表明,该模型的准确率、F1值和AUC值分别达到了92.85%、93.11%和96.96%,能够有效的对多领域谣言进行早期检测。

关键词：网络谣言谣言识别早期谣言检测多领域话题特征增强领域感知

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粮食多式联运区块链分级多链溯源模型

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中国农机化学报 2025年第3期46卷 195-201,F0003页

作者：祝玉华孟利奥甄彤李智慧河南工业大学信息科学与工程学院郑州市450001 河南工业大学粮食信息处理与控制教育部重点实验室郑州市450001

随着我国粮食物流在公铁水多式联运过程中面临的挑战日益增多,信息共享和管控成为关键问题。针对传统的粮食溯源体系面临数据中心化、信息不透明、数据易伪造等问题,提出一种粮食多式联运区块链分级多链溯源模型。该模型包含一级链Ms—R... 详细信息

随着我国粮食物流在公铁水多式联运过程中面临的挑战日益增多,信息共享和管控成为关键问题。针对传统的粮食溯源体系面临数据中心化、信息不透明、数据易伪造等问题,提出一种粮食多式联运区块链分级多链溯源模型。该模型包含一级链Ms—Raft算法、二级链R—PBFT算法和智能合约算法,一级链和二级链通过哈希锁定相互锚定,保证数据传输的可靠性。对比试验表明,分级多链模型的写入吞吐量为170 tps、读取吞吐量为280 tps、平均记账时延为0.25 s、平均写入时延为0.50 s、平均查询时间为0.41 s,与单链模型相比有更高的网络性能、共识效率和运行效率,且安全性更高,满足粮食多式联运溯源的需求。

关键词：粮食多式联运区块链溯源跨链技术

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遥感影像中种植作物结构分类方法综述

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计算机工程与应用 2025年第8期61卷 35-48页

作者：甄彤张威振李智慧河南工业大学信息科学与工程学院郑州450001 河南工业大学粮食信息处理与控制教育部重点实验室郑州450001

遥感影像中的农作物种植结构分类具有重要应用价值。综述了遥感影像的主要分类技术,包括光谱特征、纹理特征、时序特征和多源数据融合等方法;重点分析了传统分类方法以及卷积神经网络等深度学习技术在提升分类精度和效率方面的表现。研... 详细信息

遥感影像中的农作物种植结构分类具有重要应用价值。综述了遥感影像的主要分类技术,包括光谱特征、纹理特征、时序特征和多源数据融合等方法;重点分析了传统分类方法以及卷积神经网络等深度学习技术在提升分类精度和效率方面的表现。研究结果表明,结合多源遥感数据与深度学习模型显著提高了复杂环境下的作物分类效果,尤其在处理多时相数据时表现突出。未来,遥感影像分类将通过算法优化和数据融合,进一步推动精准农业的发展与智能化管理系统的构建。

关键词：遥感技术农作物分类深度学习数据融合

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基于可见光和先进成像技术的粮食不完善粒快速检测研究进展

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食品工业科技 2025年第6期46卷 30-42页

作者：葛宏义郭春燕蒋玉英张元孙振雨季晓迪吴旭阳冯博周文慧王恒河南工业大学粮食信息处理与控制教育部重点实验室河南郑州450001 河南工业大学河南省粮食光电探测与控制重点实验室河南郑州450001 河南工业大学信息科学与工程学院河南郑州450001 河南工业大学人工智能与大数据学院河南郑州450001

粮食中不完善粒的存在会降低粮食质量,影响粮食加工产品的品质,并且不完善粒的含量会影响粮食在国家规定的收购标准中的质量等级评定,造成经济损失。传统的检测方法包括人工检测法和化学试剂法等,这些方法存在主观性强、耗时较长等问题... 详细信息

粮食中不完善粒的存在会降低粮食质量,影响粮食加工产品的品质,并且不完善粒的含量会影响粮食在国家规定的收购标准中的质量等级评定,造成经济损失。传统的检测方法包括人工检测法和化学试剂法等,这些方法存在主观性强、耗时较长等问题,难以满足目前前沿研究向快速、准确检测发展的主要趋势。可见光成像技术操作简便且成像速度较快,但其无法识别粮食内部的特征信息。具有高分辨率和快速检测等优势的先进成像技术也成为粮食不完善粒检测领域的重要研究热点之一。本文综述了用于粮食不完善粒检测的成像技术,包括可见光成像、X射线、热成像、高光谱和多光谱成像以及太赫兹成像等,对这些技术的优缺点进行讨论和比较。分别从粮食的视觉外观和内部特征信息两方面进行介绍,总结了成像技术与机器学习方法结合在粮食不完善粒检测方面的研究进展。最后提出现阶段存在的问题并进行讨论,对未来改进方向进行展望,为粮食不完善粒检测的创新应用提供重要参考。

关键词：不完善粒可见光成像 X射线成像热成像高光谱和多光谱成像太赫兹成像机器学习

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