检索结果-内蒙古大学图书馆

模式识别与人工智能 2024年第8期37卷 678-691页

作者：姜文涛王柏涵辽宁工程技术大学软件学院葫芦岛125105

伪装物体检测旨在分离视觉上高度融入周围环境的物体,但是物体前景与背景存在大量相似干扰,导致分割过程中易于出现明显错误.针对上述问题,文中提出基于语义重建的动态监督伪装物体检测网络(Dynamic Supervised Camouflaged Object Dete... 详细信息

伪装物体检测旨在分离视觉上高度融入周围环境的物体,但是物体前景与背景存在大量相似干扰,导致分割过程中易于出现明显错误.针对上述问题,文中提出基于语义重建的动态监督伪装物体检测网络(Dynamic Supervised Camouflaged Object Detection Network with Semantic Reconstruction,DSSRNet),通过重建特征图的空间语义和引入置信度指导网络训练,实现对伪装物体的准确分割.首先,提出空间语义低秩重建机制,精细感知不同尺度下伪装物体具有区分性的语义特征.然后,生成预测置信度图,对分割过程进行动态监督,减少网络因过于自信造成的假阳性和假阴性判断.最后,提出模糊感知损失函数,对网络施加强约束,改善预测时产生的图像模糊问题.在3个具有挑战性的基准数据集上的实验表明,DSSRNet可较好地排除相似信息干扰,取得精准的分割效果.

关键词：伪装物体检测图像分割空间语义重建置信度学习动态监督

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多通道自适应特征融合的城市路网交通流量预测

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计算机工程与应用 2025年第7期61卷 334-341页

作者：马蕴一许明金海波辽宁工程技术大学软件学院辽宁葫芦岛125105

精准预测城市路网交通流量对交通管控至关重要。然而,由于城市路网的时空相关性非常复杂,精准交通流量预测极具挑战。为了更好捕捉路网时空相关性,提出了基于车辆轨迹数据的多通道自适应特征融合城市路网交通流量预测模型(multi-channel... 详细信息

精准预测城市路网交通流量对交通管控至关重要。然而,由于城市路网的时空相关性非常复杂,精准交通流量预测极具挑战。为了更好捕捉路网时空相关性,提出了基于车辆轨迹数据的多通道自适应特征融合城市路网交通流量预测模型(multi-channel adaptive feature fusion network,MCAFF-Net)。提出旅行路径编解码器捕获路网的路径级空间关联。根据路段特征向量构建路网特征空间相似度图,并提出拓扑增强的特征向量相关性网络,以建模路段特征空间相关性。提出了长短期依赖图神经网络,以增大图神经网络的感受野,同时捕捉路网的局部和全局空间相关性。采用自适应学习方式进行特征融合,捕捉路网丰富的动态空间关联。设计了稀疏注意力时间相关性模块,捕捉路网的时间相关性,并降低传统注意力模型的计算复杂度。实验结果表明,与现有先进的基线算法相比,MCAFF-Net预测效果最佳。具体而言,在Sumo-SY和Taxi-BJ数据集的第一个时间步预测中,RMSE指标分别降低了12.89%和5.4%,MAE指标分别降低了13.92%和3.3%。此外,通过与该模型的六种变体进行消融实验,验证了该模型各组件的有效性。

关键词：交通流量预测图神经网络稀疏注意力机制特征融合车辆轨迹挖掘

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基于张量字典学习的高光谱图像稀疏表示分类

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光谱学与光谱分析 2025年第3期45卷 798-807页

作者：宫学亮李玉贾淑涵赵泉华王丽英辽宁工程技术大学测绘与地理科学学院辽宁阜新123000

高光谱图像因其蕴含十分丰富的光谱和空间信息已被广泛应用于生产生活的各个领域。为了充分挖掘高光谱图像中蕴含的光谱和空间信息,从高光谱数据固有的三维属性出发,以空-谱张量为基本处理单元,提出一种基于张量字典学习的稀疏表示分类(... 详细信息

高光谱图像因其蕴含十分丰富的光谱和空间信息已被广泛应用于生产生活的各个领域。为了充分挖掘高光谱图像中蕴含的光谱和空间信息,从高光谱数据固有的三维属性出发,以空-谱张量为基本处理单元,提出一种基于张量字典学习的稀疏表示分类(Tensor-DLSRC)算法,以提高高光谱图像分类精度。首先,构建以像素及其空间邻域像素光谱向量组成的像素空-谱张量;其次,将作为训练样本像素的空-谱张量按照不同维度展开成矩阵,并以其列向量均值作为字典原子组成初始化张量字典;同时,在张量稀疏性约束条件下构建张量稀疏表示(Tensor-SR)模型,并利用张量字典学习算法学习一组能够精确刻画该类张量空-谱特征的字靛矩阵;最后,对待分类像素利用Tensor-SR模型求解其空-谱张量的稀疏表示系数张量,根据重构残差最小化原则确定该像素类别。为了分析参数对提出算法分类精度的影响,在进行分类对比实验之前,通过一系列实验分别讨论训练样本数M、邻域窗口尺寸(2δ+1)×(2δ+1)、字典学习阶段的稀疏度μ1和稀疏表示阶段的稀疏度μ2等参数对总体分类精度(OA)的影响。为了验证提出算法的有效性,分别在Indian Pines、Salinas和Xuzhou三个高光谱数据上进行实验,对比分析本算法与基于光谱向量的SRC算法和DLSRC算法、增加邻域空间信息的JSRC算法和DLJSRC算法和基于空-谱张量的Tensor-DLSRC算法等五种算法的分类结果,并采用基于混淆矩阵的平均准确率(APR)、平均精度(PA)、OA和Kappa系数对分类结果定量分析。所提出的Tensor-DLSRC算法在OA和Kappa系数的平均值水平是六种算法中最高的,且具有最小的标准差,说明本算法与五种其他算法相比能够提供更准确且稳定的分类结果。

关键词：高光谱图像空-谱张量稀疏表示张量字典学习张量稀疏表示分类

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改进鲸鱼算法及其在浅层神经网络搜索中的权值阈值优化

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控制与决策 2023年第4期38卷 1144-1152页

作者：刘威郭直清王东刘光伟姜丰牛英杰马灵潇辽宁工程技术大学理学院辽宁阜新123000 辽宁工程技术大学智能工程与数学研究院辽宁阜新123000 辽宁工程技术大学矿业学院辽宁阜新123000

为设计出简便高效的方法搜索最优神经网络结构,提出一种改进鲸鱼优化算法的浅层神经网络搜索方法.该方法首先通过模拟鲸鱼狩猎的个体偏好行为和鲸鱼群位置移动的非线性权值更新机制对传统鲸鱼优化算法进行改进;然后将改进鲸鱼优化算法... 详细信息

为设计出简便高效的方法搜索最优神经网络结构,提出一种改进鲸鱼优化算法的浅层神经网络搜索方法.该方法首先通过模拟鲸鱼狩猎的个体偏好行为和鲸鱼群位置移动的非线性权值更新机制对传统鲸鱼优化算法进行改进;然后将改进鲸鱼优化算法作为浅层BP神经网络结构搜索策略,构建基于浅层BP神经网络的最优网络结构的权值阈值搜索优化方法.数值实验结果表明,改进的鲸鱼优化算法不仅在求解不同维复杂函数上具有良好的寻优性能,而且通过改进鲸鱼优化算法搜索得到的最优浅层BP神经网络结构在回归任务中具有更好的预测精度和泛化性能.

关键词：神经网络结构搜索鲸鱼优化算法个体偏好选择马尔可夫链 BP神经网络神经进化

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融合多策略改进的白鲸优化算法

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计算机工程与应用 2025年第5期61卷 76-93页

作者：柴岩常晓萌任生辽宁工程技术大学理学院辽宁阜新123000

为进一步提升白鲸优化算法(BWO)的寻优能力和收敛速度,提出一种融合多策略改进的白鲸优化算法(multi-strategy improved beluga whale optimization,MIBWO)。针对算法初期因随机生成个体的遍历性较差使得算法易陷入局部的劣势,利用PWLC... 详细信息

为进一步提升白鲸优化算法(BWO)的寻优能力和收敛速度,提出一种融合多策略改进的白鲸优化算法(multi-strategy improved beluga whale optimization,MIBWO)。针对算法初期因随机生成个体的遍历性较差使得算法易陷入局部的劣势,利用PWLCM混沌映射增加种群多样性以及准反向学习生成的反向解增强初始解的质量,为算法寻优性能奠定基础;构造一种动态限制局部扰动搜索机制,引入非线性收敛因子扰动个体增加求解精度与速度,为避免收敛因子在迭代后期过快收敛,利用动态平衡搜索策略以避免陷入局部最优;提出一种差异性种群进化策略对鲸鱼坠落阶段进行最优值位置扰动更新,有效提升收敛精度。理论分析和数值实验证明MIBWO算法具有较强的寻优性能,MIBWO算法在PV辨识问题体现了良好的寻优性能、收敛速度及鲁棒性并具有一定的实际工程应用前景。

关键词：白鲸优化算法 PWLCM混沌映射准反向学习非线性收敛因子动态平衡搜索策略差异性种群进化策略 PV辨识问题

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有限训练样本下的多尺度空洞密集网络高光谱影像分类

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仪器仪表学报 2024年第4期45卷 206-216页

作者：涂潮刘万军赵琳琳曲海成辽宁工程技术大学测绘与地理科学学院阜新123000 辽宁工程技术大学软件学院葫芦岛125105

为了在有限训练样本情况下充分提取高光谱影像的空间光谱特征,提高分类精度,提出一种结合空洞卷积和密集网络的高光谱影像分类方法。首先,构建多尺度空洞特征提取模块,引入不同数量的空洞卷积层和普通卷积层通过级联的方式增大模型的感... 详细信息

为了在有限训练样本情况下充分提取高光谱影像的空间光谱特征,提高分类精度,提出一种结合空洞卷积和密集网络的高光谱影像分类方法。首先,构建多尺度空洞特征提取模块,引入不同数量的空洞卷积层和普通卷积层通过级联的方式增大模型的感受野,并提取多尺度特征。然后,在多尺度空洞特征提取模块之间建立密集连接,实现特征复用的同时缓解梯度消失问题,而模块内部无密集连接,避免构建深度网络而导致网络参数过多的问题。最后,将得到的特征依次通过池化层,全连接层和Softmax层完成分类。另外,本文在全连接层后加入dropout正则化防止出现过拟合。在Indian Pines和WHU-Hi-Longkou数据集上与经典分类方法进行对比,本文方法 OA分别为98.75%和98.82%。实验结果表明,本文设计的网络模型在有限训练样本情况下,分类效果最优。

关键词：高光谱影像多尺度特征融合空洞卷积密集网络

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超细高岭石纳米片制备参数及片层结构优化

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硅酸盐学报 2024年第12期52卷 3761-3771页

作者：王雪松赵雪淞张雨涵张婷王力恒靳荟怡辽宁工程技术大学材料科学与工程学院辽宁阜新123000 辽宁工程技术大学理学院辽宁阜新123000 辽宁工程技术大学矿业学院辽宁阜新123000 辽宁工程技术大学环境科学与工程学院辽宁阜新123000 中北大学人文社会科学学院太原030000

高岭石纳米片作为一种2D纳米材料,原料廉价易得,在涂料、生物医药以及复合材料等领域的需求日益增加。本研究采用一种新颖的二甲基亚砜(DMSO)插层–球磨剥片–超声分散–微波干燥工艺,成功制备出晶形完整、片层薄、比表面积大的高岭石... 详细信息

高岭石纳米片作为一种2D纳米材料,原料廉价易得,在涂料、生物医药以及复合材料等领域的需求日益增加。本研究采用一种新颖的二甲基亚砜(DMSO)插层–球磨剥片–超声分散–微波干燥工艺,成功制备出晶形完整、片层薄、比表面积大的高岭石纳米片,DMSO插层和球磨剥片优化参数为:插层温度66℃、插层时间400 min、DMSO和H2O的体积比为30:3、球磨时间3.1 h、球磨转速300 r·min^(–1)、六偏磷酸钠添加量0.22 g,该条件下制得超细高岭石纳米片平均粒径为0.77μm。X射线衍射、Fourier变换红外光、比表面积、扫描电子显微镜和原子力显微镜表征分析显示DMSO分子与高岭石内表面羟基成键,而球磨剥片后保持了高岭石的基本晶体结构,超细高岭石纳米片层厚降低至15 nm左右,片层分布均匀且晶形保持良好,比表面积扩大到原来的近3倍(9.28~26.62 m^(2)·g^(–1))。DMSO插层高岭石可以在保持高岭石基本晶形的同时显著降低其层间作用力,低速球磨使高岭石片层分离的同时保持了完整的片层结构。

关键词：高岭石二甲基亚砜插层球磨剥片纳米片

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液态CO_(2)冻融煤体变形损伤特性研究

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煤炭学报 2025年第2期50卷 1003-1016页

作者：白刚王亚东苏俊周忠杰范超军陈军典辽宁工程技术大学安全科学与工程学院辽宁葫芦岛125105 辽宁工程技术大学矿山热力灾害与防治教育部重点实验室辽宁葫芦岛125105 辽宁工程技术大学矿业学院辽宁阜新123000 辽宁省物测勘查院有限责任公司辽宁沈阳110031

改善煤层透气性是提高煤层瓦斯高效抽采的常用方法,利用液态CO_(2)为压裂介质冻融煤体是改善煤层透气性的方法之一。液态CO_(2)通过对煤体造成变形损伤改变煤层透气性,深入研究液态CO_(2)冻融煤体变形损伤特性,是揭示液态CO_(2)致裂增... 详细信息

改善煤层透气性是提高煤层瓦斯高效抽采的常用方法,利用液态CO_(2)为压裂介质冻融煤体是改善煤层透气性的方法之一。液态CO_(2)通过对煤体造成变形损伤改变煤层透气性,深入研究液态CO_(2)冻融煤体变形损伤特性,是揭示液态CO_(2)致裂增透煤体强化瓦斯抽采机制的基础。采用物理实验方法,基于自主研发的液态CO_(2)冻融煤体实验系统,开展液态CO_(2)冻融条件下煤体变形损伤特性实验,监测冻融过程中煤样表面温度、应力、应变及罐体压力参数,分析液态CO_(2)冻融对煤体应力、应变的影响规律及罐中CO_(2)相态特征,探究液态CO_(2)冻融过程中热应力、水−冰相变冻胀力及汽化膨胀力对煤体造成的变形损伤贡献程度,揭示液态CO_(2)冻融的三重复合应力对煤体造成变形损伤的机制。研究结果表明:液态CO_(2)冻融煤样体积应变呈现先下降后上升的“U”字型变化趋势,低温冻结阶段煤基质发生收缩变形,融化阶段煤基质收缩变形逐渐恢复,最终形成了不可恢复的变形,总体表现为煤基质收缩变形与应变恢复2个阶段。实验过程中CO_(2)相态呈现气态−液态(气−液共存)−气态的变化趋势,液态CO_(2)冻融过程包括进液、冻结、缓慢卸压及室温融化4个阶段,对应煤样变形特征表现为冻缩变形、冻缩+冻胀+吸附膨胀变形、变形恢复及受热膨胀变形。非密封干燥煤样、密封干燥煤样及非密封饱水煤样的最小应变值绝对值分别为10056.636×10^(−6)、11480.186×10^(−6)、7881.893×10^(−6),残余应变分别为270.191×10^(−6)、154.869×10^(−6)、2033.636×10^(−6),胀缩率分别为2.686%、1.349%、25.801%。液态CO_(2)冻融复合应力作用对煤样造成的总变形损伤量为2033.636×10^(−6),热应力、汽化膨胀力及水−冰相变冻胀力分别造成的变形损伤量为154.869×10^(−6)、115.322×10^(−6)、1763.445×10^(−6),分别占总变形损伤量的7.615%、5.671%与86.714%,水−冰相变冻胀力占据主导地位。随着煤样含水率增加,煤体最小应变值绝对值降低,残余应变增加,水冰相变冻胀力占比增加。研究结果从煤样变形的角度阐明了液态CO_(2)冻融煤体变形损伤机理,丰富了液态CO_(2)致裂增透煤体强化瓦斯抽采技术体系。

关键词：煤层气液态CO_(2)冻融变形损伤 CO_(2)相态转换复合应力

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超临界CO_(2)不同浸泡时间致煤体变形破坏能量演化机制研究

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安全与环境学报 2025年第2期25卷 498-507页

作者：于永江邬志强刘佳铭辽宁工程技术大学矿业学院辽宁阜新123000

为探究超临界CO_(2)不同浸泡时间(0、5 d、10 d、15 d)下煤体变形破坏全过程中的能量演化机制,以梅花井煤矿4-1煤层的两种煤样(焦煤、弱黏煤)为研究对象,开展了超临界CO_(2)不同浸泡时间下的煤体单轴压缩试验。结果表明:随着超临界CO_(2... 详细信息

为探究超临界CO_(2)不同浸泡时间(0、5 d、10 d、15 d)下煤体变形破坏全过程中的能量演化机制,以梅花井煤矿4-1煤层的两种煤样(焦煤、弱黏煤)为研究对象,开展了超临界CO_(2)不同浸泡时间下的煤体单轴压缩试验。结果表明:随着超临界CO_(2)浸泡时间的延长,煤体抗压强度及弹性模量均逐渐下降;基于能量计算原理,随着浸泡时间的延长,煤体在压密阶段存在微小量值的能量存储与耗散特征,在线弹性阶段存储弹性应变能的能力逐渐减弱,在塑性屈服阶段耗散能占总应变能的比重逐渐增大,在峰后残余强度阶段耗散能的激增使得煤体产生相互贯通和扩展的宏观裂隙。在此基础上研究煤样的能量累积率与耗散率演化机制,结果表明:在应力峰值前,受到超临界CO_(2)的浸泡会削弱煤体弹性应变能的累积速率;在应力峰值处,煤体的弹性应变能累积速率达到最小;在峰后破坏阶段,随着浸泡时间的延长,煤体超临界CO_(2)浸泡时间达到10 d时,其弹性应变能转化率与耗散率达到最大。此研究成果有助于分析深部煤储层注入CO_(2)压裂过程煤体变形的能量特征,也对CO_(2)的地质封存具有一定参考意义。

关键词：安全工程超临界CO_(2) 力学特性能量演化能量累积率能量耗散率

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融合改进堆叠编码器和多层BiLSTM的入侵检测模型

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计算机工程与应用 2025年第3期61卷 306-314页

作者：陈虹姜朝议金海波武聪卢健波辽宁工程技术大学软件学院辽宁葫芦岛125105 辽宁工程技术大学科学技术研究院辽宁阜新123000

针对基于机器学习入侵检测模型需要大量特征工程,且对不平衡数据处理欠佳,导致检测率低、误报率高等问题。构建了一种SE-MBL的入侵检测模型。采用自适应合成采样(ADASYN)方法对少数类样本进行样本扩展,解决数据不平衡问题,形成相对对称... 详细信息

针对基于机器学习入侵检测模型需要大量特征工程,且对不平衡数据处理欠佳,导致检测率低、误报率高等问题。构建了一种SE-MBL的入侵检测模型。采用自适应合成采样(ADASYN)方法对少数类样本进行样本扩展,解决数据不平衡问题,形成相对对称的数据集。采用改进的堆叠自编码器进行数据降维,消除特征冗余,并引入Dropout机制来增强信息融合,提升模型的泛化能力。提出一种融合一维CNN和多层BiLSTM的模块,分别提取空间特征和时间特征,以提高模型的分类性能。在NSL-KDD和CICIDS2017数据集上的实验结果表明,该模型可以实现较高的正确率和召回率,优于传统机器学习和深度学习方法。

关键词：网络安全入侵检测数据不平衡数据降维多层BiLSTM

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