检索结果-内蒙古大学图书馆

农业机械学报 2023年第5期54卷 407-415,426页

作者：韩博高超韩媛媛许允斗姚建涛赵永生燕山大学机械工程学院秦皇岛066004 衡水学院数学与计算机科学系衡水053000

针对一种双环多杆天线展开机构进行了运动学与动力学特性分析,首先分析了展开机构构型特征,并对整体机构进行了单元分解,基于螺旋理论,绘制了单元机构的螺旋约束图;进而建立了单元机构的螺旋约束方程组,然后通过螺旋速度递推求得机构中... 详细信息

针对一种双环多杆天线展开机构进行了运动学与动力学特性分析,首先分析了展开机构构型特征,并对整体机构进行了单元分解,基于螺旋理论,绘制了单元机构的螺旋约束图;进而建立了单元机构的螺旋约束方程组,然后通过螺旋速度递推求得机构中构件的角速度和质心线速度,采用坐标转换求导法得到了速度雅可比矩阵,利用螺旋导数并基于螺旋加速度合成法则得到了构件的螺旋加速度和角加速度以及质心线加速度;最后基于拉格朗日方程,建立了整体机构的动力学方程,通过数值计算与模拟仿真,分析得到了不同构件的运动学与动力学特性,验证了理论推导的正确性。本文分析的双环多杆天线展开机构为单自由度机构,整体结构简单,仅需一个驱动便可收拢和展开,基于螺旋理论和拉格朗日法相结合的运动学和动力学建模分析方法物理意义明确,可以较好地应用于此类空间可展开机构的分析中。

关键词：双环多杆机构可展开天线螺旋理论运动学动力学

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多层异构生物网络候选疾病基因识别

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自动化学报 2024年第6期50卷 1246-1260页

作者：丁苍峰王君张紫芸延安大学数学与计算机科学学院延安716000

现有大多数用于识别候选疾病基因的随机游走方法通常优先访问高度连接的基因,而可能与已知疾病有关的不知名或连接性差的基因易被忽略或难以识别.此外,这些方法仅访问单个基因网络或各种基因数据的聚合网络,导致偏差和不完整性.因此,设... 详细信息

现有大多数用于识别候选疾病基因的随机游走方法通常优先访问高度连接的基因,而可能与已知疾病有关的不知名或连接性差的基因易被忽略或难以识别.此外,这些方法仅访问单个基因网络或各种基因数据的聚合网络,导致偏差和不完整性.因此,设计一种能控制随机游走运动方向和整合多种数据源的候选疾病基因识别方法将是一个迫切需要解决的问题.为此,首先构建多层网络和多层异构基因网络.然后,提出一种游走于多层网络和多层异构网络的拓扑偏置重启随机游走(Biased random walk with restart,BRWR)算法来识别疾病基因.实验结果表明,游走于不同类型网络上的识别候选疾病基因的BRWR算法优于现有的算法.最后,应用于多层异构网络上的BRWR算法能预测未诊断的新生儿类早衰综合征中涉及的疾病基因.

关键词：多层异构网络生物网络偏置随机游走候选基因识别

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面向动态场景的WiFi呼吸监测范围扩大方法

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计算机研究与发展 2025年第4期62卷 1075-1089页

作者：林逸群邱杰凡张锦鸿周克众方凯刘晓莹池凯凯浙江工业大学计算机科学与技术学院杭州310023 浙江农林大学数学与计算机科学学院杭州311300

基于WiFi感知的呼吸监测具有非接触、低成本和隐私保护性高等优点,已成为当前物联网感知层研究的热点.然而,现有基于WiFi感知的呼吸监测依赖敏感的信道状态信息,在应用时要求处于静止状态的监测目标不能距离WiFi收发设备过远,并要求不... 详细信息

基于WiFi感知的呼吸监测具有非接触、低成本和隐私保护性高等优点,已成为当前物联网感知层研究的热点.然而,现有基于WiFi感知的呼吸监测依赖敏感的信道状态信息,在应用时要求处于静止状态的监测目标不能距离WiFi收发设备过远,并要求不能有处于运动状态的非监测目标的干扰,这些要求制约了WiFi感知在呼吸监测方面的应用推广.为此,提出了一种适应于动态场景的呼吸监测范围扩大方法FDRadio,尝试从分离动态干扰源、消除环境噪声以及增强动态反射信号功率3个方面提高感知精度和监测范围.具体而言,首先通过合并多个WiFi信道扩展信道带宽,以提高WiFi感知的空间分辨率,并使用有线直连信道作为参考信道去除硬件噪声.其次分析了监测范围与环境噪声的关系,并基于时间分集提出一种2级消除环境噪声的方法.此外设计并实现了一种新颖的权值分配算法,通过合理叠加不同天线的比值信号,最大化动态反射信号功率,从而使处理后的信号对呼吸引起的胸腔微弱起伏具有更强的感知能力.最后将处理后的信号转换到时域上的功率时延谱,利用监测目标和非监测目标之间信号传播路径的距离差,识别目标的呼吸信号.在商用嵌入式设备上实现了FDRadio,并进行了一系列实验.实验结果表明,即使监测人员附近有多个连续移动的非监测目标,FDRadio依然能够在7 m监测范围内保持监测误差小于0.5 bpm.

关键词：物联网 WiFi感知信道状态信息动态场景呼吸率监测信号分集

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密近双星候选体LAMOST J051402.68+172659.7光谱分析

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光谱学与光谱分析 2025年第5期45卷 1416-1421页

作者：王琦杨海峰蔡江辉运城学院数学与信息技术学院山西运城044000 太原科技大学计算机科学与技术学院山西太原030024 中北大学计算机科学与技术学院山西太原030051

密近双星系统通常具有更快速的轨道运动和更频繁的光变效应,以及伴星的快速演化,这使得它们成为研究星际物理过程和恒星演化的重要天体。测光图像和光变曲线是识别与证认双星的最常用手段,而如果当前观测技术无法分辨双目标的亮度和位... 详细信息

密近双星系统通常具有更快速的轨道运动和更频繁的光变效应,以及伴星的快速演化,这使得它们成为研究星际物理过程和恒星演化的重要天体。测光图像和光变曲线是识别与证认双星的最常用手段,而如果当前观测技术无法分辨双目标的亮度和位置差异时,光谱型也是区分伴星成分的重要方法之一。采用基于粗集与聚类投票机制的光谱双星分析方法,对其离群目标LAMOST J051402.68+172659.7的光谱特征及其证认进行了深入分析。首先,针对LAMOST DR10发布的光谱双星(类别为DoubleStar),对其多次聚类结果投票数最低的17个目标光谱,进行了人眼筛查,除了大部分光谱信噪比较低外,LAMOST J051402.68+172659.7的两次观测光谱呈现较大差异;对于该目标的两次观测,其光谱一次呈现F型,一次呈现F+M型,在排除邻近光纤污染和目标所处环境中其他目标污染后,确定两次观测光谱上呈现的都是目标真实成分,揭示了两种光谱成分来自两个恒星目标;两次观测的视向速度相差约20.3 km·s-1,观测时隔3 d,说明其绕转周期小于6 d。考虑到多个目标成分在同一条光谱上同时出现的条件极其严苛:光谱型差异较大且亮度(流量)在同一尺度上,对其光谱成分、成像、光变等内容进行了深入分析。从ZTF测光的图像序列中,可以检测到目标轮廓的尺寸呈现周期性变化,而在ASAS-SN和ZTF光变曲线上,并未发现明显的周期性变化规律;同时,由于两个天体距离极近或投影掩盖,从SDSS、2MASS测光图像上,呈现出点源的特征(边界稍显不规则),无法分辨双星目标,因此该双星系统的两个恒星之间可能轨道较为紧密,半径较小;在其光谱上呈现Balmer弱发射线(Hα、Hβ、Hδ、Hγ)和禁线([NII]λ6550、[SII]λλ6718,6733、[OII]λ3728)且目标未在行星状星云或HII区域,推测是由伴星相互作用产生的潮汐效应和物质交换,从而对恒星表面和大气层带来冲击,产生发射线。此外,该目标光谱还呈现疑似背景星系的极弱发射线成分,从成像上无法分辨,推测其为数据处理残余。

关键词：光谱双星光变恒星活动郭守敬望远镜(LAMOST)

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基于粗集与聚类投票机制的光谱双星特征分析

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光谱学与光谱分析 2025年第2期45卷 463-468页

光谱双星通常是指光谱中呈现双主导成分特征,由于该双成分复杂多样,其成因也多种多样,同时光谱信噪比相对比较低,现有许多分析方法将双成分系统光谱分离成两条光谱进行分析,而分离方法无法保证光谱的准确性,现有聚类方法的单次聚类可靠... 详细信息

光谱双星通常是指光谱中呈现双主导成分特征,由于该双成分复杂多样,其成因也多种多样,同时光谱信噪比相对比较低,现有许多分析方法将双成分系统光谱分离成两条光谱进行分析,而分离方法无法保证光谱的准确性,现有聚类方法的单次聚类可靠性比较低。提出一种基于粗集与聚类投票机制的光谱双星分析与评估方法,采用多次聚类和投票思想,给出每条光谱属于相应类别的梯度可靠性。该方法包含两个部分:(1)采用不同思想的聚类算法,将光谱双星数据集进行重构,将每种聚类算法标签采用匈牙利算法将聚类标签对齐作为光谱属性,从而重构数据集。(2)利用投票机制,得票数反映聚类结果的一致程度,获得每条光谱的类别,定义粗集示踪每类光谱特征,采用上/下近似集给出每条光谱所归类别的可靠性。选择郭守敬望远镜(LAMOST)DR10发布光谱双星集作为分析对象,采用基于划分的K-means、基于模型的GMM(Gaussian mixture model)、谱聚类(spectral clustering)和层次聚类(agglomerative clustering)四种聚类算法重构光谱数据集,选择得票数下界μ为2,通过投票得到1、0.75、0.5为可靠性梯度的聚类结果。其中大约1/3的样本可靠性为1,说明这批样本的四种聚类结果完全一致;对每类光谱和投票数的信噪比进行统计分析,投票数低的样本的信噪比相对较低,是它们被不同的聚类算法划分到不同类别的原因之一;对可靠性为1的6类光谱样本进行了物理成因的分析,其中以双星、河内星云+目标恒星两种为主,聚类标签的差异可能由于两种成分流量差异或拼接、定标等数据处理所导致。也有可能由于光谱质量较低导致pipeline误判的因素,其天区位置分布与低质量数据分布特征的研究基本一致。

关键词：光谱双星光谱分析聚类算法郭守敬望远镜(LAMOST)

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基于结构感知和全局上下文信息的小目标检测

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计算机工程与应用 2024年第9期60卷 292-298页

作者：李钟华林初俊朱恒亮廖诗宇白云起福建理工大学计算机科学与数学学院福州350118

在小目标检测任务中,由于小目标像素值少、特征不丰富和难提取等局限性,容易导致模型漏检、误检以及精度低等问题,提出了一种基于多尺度结构感知和全局上下文信息的小目标检测算法。针对复杂场景设计了多尺度结构感知模块,可以更好地捕... 详细信息

在小目标检测任务中,由于小目标像素值少、特征不丰富和难提取等局限性,容易导致模型漏检、误检以及精度低等问题,提出了一种基于多尺度结构感知和全局上下文信息的小目标检测算法。针对复杂场景设计了多尺度结构感知模块,可以更好地捕获小目标的细节特征,以此增强模型识别不同尺寸物体的检测能力。为了获取更多的全局特征,借助Transformer捕获长距离依赖特征的优势设计了全局上下文信息模块,有效地建立起不同区域像素点之间的联系。针对模型训练时的梯度爆炸现象,设计了一种新的带权重损失函数W-CIoU,使得训练时的收敛速度有明显改善。大量的实验结果表明,提出的方法相较于其他经典的轻量级方法取得了较好的检测效果。与基准模型相比,提出的模型在VisDrone数据集上mAP50和mAP50:95分别提高了6.4和4.6个百分点,同时在TinyPerson数据集上也有着不错的表现。

关键词：小目标检测注意力机制上下文信息损失函数

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面向无人机图像场景的小目标检测模型

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计算机工程与应用 2024年第15期60卷 243-251页

作者：朱堃煌孙博毛国君福建理工大学计算机科学与数学学院福州350000

无人机因其飞行高度和拍摄角度的独特性,采集的遥感图像中存在大量小目标。小目标物体像素小、语义信息少,容易受背景信息干扰和出现聚集遮挡,是当前检测模型性能不佳的主要原因之一。提出一种面向小目标的无人机图像目标检测模型UAIDet... 详细信息

无人机因其飞行高度和拍摄角度的独特性,采集的遥感图像中存在大量小目标。小目标物体像素小、语义信息少,容易受背景信息干扰和出现聚集遮挡,是当前检测模型性能不佳的主要原因之一。提出一种面向小目标的无人机图像目标检测模型UAIDet(unmanned aerial vehicles images detector),从解决信息冲突和检测框回归难入手,提升模型的检测性能。其一,构建自适应的通道融合模块,在特征融合阶段动态学习通道权重以过滤不同尺度特征之间的信息冲突,抑制特征融合时的尺度不一致性,提高小目标物体的检测能力;其二,设计误差敏感定位损失函数,在小目标物体检测框的收敛阶段提出偏移敏感损失项以解决小目标对几何误差的敏感性,提高定位损失函数的鲁棒性,优化小目标物体的检测精度。在数据集Visdrone2022上对文章方法进行实验,mAP(means average precision)和AP50(average precision at IOU threshold 50%)分别达到了22.0%和37.1%,相较于基准模型分别提高3和4.7个百分点。TinyPerson数据集上的mAP和AP50为9.9%和29.1%,分别提高了4.29和4.2个百分点,证明UAIDet模型的有效性和鲁棒性。

关键词：目标检测无人机图像小目标特征融合损失函数

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NM理论中积分真度的统一理论

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西北工业大学学报 2023年第2期41卷 439-445页

作者：王波惠小静鲁星延安大学数学与计算机科学学院陕西延安716000

基于在幂零极小逻辑NM(nilpotent minimun)命题逻辑系统中,通过将公式诱导的函数进行积分的方法提出了公式的积分真度概念,利用积分不变性证明了积分真度MP规则、HS规则;在NM命题逻辑系统的全体公式之集上引入了积分相似度和积分伪距离... 详细信息

基于在幂零极小逻辑NM(nilpotent minimun)命题逻辑系统中,通过将公式诱导的函数进行积分的方法提出了公式的积分真度概念,利用积分不变性证明了积分真度MP规则、HS规则;在NM命题逻辑系统的全体公式之集上引入了积分相似度和积分伪距离,并且证明了关于相似度和伪距离的一些性质;通过发散度以及直径的概念,提出了NM命题模糊逻辑中反映理论相容程度新的隶属函数,利用隶属函数给出了相容度的概念,证明了不相容理论的相容度为0,完全相容理论的相容度为1。

关键词： NM命题逻辑系统积分真度伪距离相容度

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基于梯度提升算法和SHAP的石家庄PM_(2.5)和臭氧浓度预测及影响因素分析

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环境科学学报 2024年第7期44卷 402-409页

作者：潘梦瑶任瑛王思源夏必胜延安大学数学与计算机科学学院延安716000

PM_(2.5)和O_(3)是两种常见的空气污染物,目前针对空气污染的预报解析方法有很多,但大多存在分类器训练不足、过拟合、可解释性较差等问题.为了解决这些问题,本文使用梯度提升算法和SHAP对PM_(2.5)和O3浓度进行预测分析,利用2015-01-01... 详细信息

PM_(2.5)和O_(3)是两种常见的空气污染物,目前针对空气污染的预报解析方法有很多,但大多存在分类器训练不足、过拟合、可解释性较差等问题.为了解决这些问题,本文使用梯度提升算法和SHAP对PM_(2.5)和O3浓度进行预测分析,利用2015-01-01—2021-12-31石家庄市的大气污染物数据和气象数据,分析了不同梯度提升树算法(LightGBM、GBR、XGBoost)的预测精度.实验结果表明,XGBoost对PM_(2.5)的预测精度高于LightGBM和GBR模型,LightGBM对O3的预测精度在评价指标上均优于GBR和XGBoost模型.最后通过模型解释方法SHAP,分别识别出影响PM_(2.5)和O3浓度的关键因素.研究表明PM10、CO和SO2对PM_(2.5)的浓度影响显著,NO_(2)、TEMP对O_(3)浓度贡献较大.

关键词：梯度提升算法 SHAP 地面臭氧 PM_(2.5)

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深度学习方法下的文本聚类模型研究进展

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计算机科学与探索 2025年

作者：史东艳马乐荣丁苍峰宁秦伟曹江江延安大学数学与计算机科学学院

文本聚类是无监督学习的核心技术之一，其目标是将海量文本数据自动划分为若干语义高度相似的簇。近年来，基于深度学习的文本聚类取得蓬勃发展，研究焦点逐步转向利用先进的深度学习架构来高效提取文本特征，以进一步提高聚类结果的准... 详细信息

文本聚类是无监督学习的核心技术之一，其目标是将海量文本数据自动划分为若干语义高度相似的簇。近年来，基于深度学习的文本聚类取得蓬勃发展，研究焦点逐步转向利用先进的深度学习架构来高效提取文本特征，以进一步提高聚类结果的准确性。特别的，依托RoBERTa和GPT等大型预训练语言模型的聚类策略，凭借其强大的预训练特征表示能力，已展现出卓越的性能优势。为此，本文将通过实例和数据的方式，全面回顾文本聚类的发展历程、当前进展及其任务特性，旨在直观呈现其最新发展趋势及在数据挖掘领域的重要影响力。本文还创新性地提出了一种面向深度学习架构特征的文本聚类模型分类方式。该分类方法依据模型在聚类任务中的核心机制与特征提取路径进行划分，内容涵盖从传统聚类算法到前沿技术的全面介绍，包括K-means、谱聚类、自编码器、生成模型、图卷积神经网络以及大型语言模型等多种方法，并对其具体实现细节进行深入分析。最后，本文还将分析现有方法的优势与局限，并在此基础上探讨未来可能的研究方向。

关键词：特征表示文本聚类深度学习大语言模型

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