检索结果-内蒙古大学图书馆

中国惯性技术学报 2023年第1期31卷 33-39页

作者：王旭张文柴洪洲辽宁科技学院资源与土木工程学院本溪117004 辽宁科技大学土木工程学院鞍山114051 战略支援部队信息工程大学郑州450001

针对在钟差预报中小波神经网络预报结果的不稳定性问题,提出一种粒子群优化小波神经网络的钟差预报模型,以提高预研结果稳定性。该模型是将小波神经网络的各阈值和权值作为粒子的位置向量,通过粒子群算法寻求网络的阈值和权值的最优值,... 详细信息

针对在钟差预报中小波神经网络预报结果的不稳定性问题,提出一种粒子群优化小波神经网络的钟差预报模型,以提高预研结果稳定性。该模型是将小波神经网络的各阈值和权值作为粒子的位置向量,通过粒子群算法寻求网络的阈值和权值的最优值,降低了网络出现局部极值的概率,从而改善了小波神经网络预报结果的稳定性。通过分析粒子群算法最优个体适应度值变化曲线图、比较粒子群算法优化前后WNN模型训练误差以及两种模型多次预报结果,验证了模型的有效性。并与二次多项式(QP)及灰色(GM(1,1))两种常用模型进行实验对比。实验结果表明:在24小时钟差预报中,所提方法相比于两种常用模型预报的精度分别提高了约49.7%和66%,并且预报得到钟差精度相比于超快速钟差产品提高了97.7%,质量明显优于超快速钟差产品。

关键词：卫星钟差粒子群算法精密单点定位小波神经网络

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串级连续搅拌反应釜的有限时间命令滤波容错控制

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控制工程 2024年

作者：曲强柳鑫恩曹荣彬辽宁科技大学电子与信息工程学院辽宁科技学院电气与自动化工程学院

针对存在传感器故障的串级连续搅拌反应釜，提出一种有限时间命令滤波容错控制器设计方法。考虑到串级连续搅拌反应釜的浓度和温度传感器在实际工作中可能出现固定偏差、零点漂移、精度下降和失效等故障，引入模糊推理系统和自适应算法... 详细信息

针对存在传感器故障的串级连续搅拌反应釜，提出一种有限时间命令滤波容错控制器设计方法。考虑到串级连续搅拌反应釜的浓度和温度传感器在实际工作中可能出现固定偏差、零点漂移、精度下降和失效等故障，引入模糊推理系统和自适应算法逼近传感器故障及系统中的未知参数，结合有限时间理论、命令滤波器和容错控制设计控制器，采用Lyapunov稳定性判据分析了闭环系统的稳定性，并通过仿真验证该方法的有效性。与现有方法相比，所设计的控制器能够保证闭环系统在有限时间内跟踪期望信号，跟踪误差能够在有限时间内收敛到原点附近的一个小邻域内，且与传感器是否发生故障无关。

关键词：串级连续搅拌反应釜容错控制有限时间控制命令滤波

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伊红探针可视化检测牛奶中环丙沙星残留

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分析试验室 2022年第4期41卷 408-412页

作者：赵秋伶史雅静张振宇辽宁科技学院生物医药与化学工程学院本溪117004 辽宁科技学院电气与信息工程学院本溪117004

基于伊红和环丙沙星离子缔合形成二元复合物后,溶液颜色由琥珀色转变成玫红色,构建了以伊红为探针的环丙沙星定量可视化检测体系。对缔合物的组成比进行了确认,对溶液pH、伊红用量进行了优化。在最优实验条件下,体系在540 nm,环丙沙星... 详细信息

基于伊红和环丙沙星离子缔合形成二元复合物后,溶液颜色由琥珀色转变成玫红色,构建了以伊红为探针的环丙沙星定量可视化检测体系。对缔合物的组成比进行了确认,对溶液pH、伊红用量进行了优化。在最优实验条件下,体系在540 nm,环丙沙星浓度在5~17μmol/L范围内与吸光度呈良好线性关系,检出限为3.57μmol/L,裸眼观察的检出限为2μmol/L。方法应用于实际样品牛奶中环丙沙星检测时,回收率在91.5%~97.0%之间,相对标准偏差(RSD)小于5.4%。方法适用于动物源性食品中环丙沙星的快速筛查。

关键词：伊红探针离子缔合环丙沙星可视化检测

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近红外光谱结合模糊非相关QR分析的生菜储藏时间辨别

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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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新工科背景下物联网工程专业应用型人才培养新路径研究

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文渊（高中版） 2025年第2期 88-90页

作者：关蕊刘丽华高艳辽宁科技学院电子与信息工程学院

以新工科为背景，对物联网工程专业应用型人才培养现状进行了详细阐述。深入分析了物联网工程专业应用型人才培养过程中遭遇的问题，并提出“通专结合”“多元考核”“递进教学”“教赛相长”的全新路径来提高物联网工程专业应用型人才... 详细信息

以新工科为背景，对物联网工程专业应用型人才培养现状进行了详细阐述。深入分析了物联网工程专业应用型人才培养过程中遭遇的问题，并提出“通专结合”“多元考核”“递进教学”“教赛相长”的全新路径来提高物联网工程专业应用型人才培养质量。

关键词：新工科物联网工程应用型人才培养路径研究

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人工智能赋能残障人士生活方式的探讨

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数字技术与应用 2024年第8期42卷 7-9页

作者：王佳琪辽宁科技学院电子与信息工程学院

本文探讨了人工智能对残障人士生活方式的积极影响和显著效果。通过列举一些典型的应用,如眼动追踪、神经网络算法和物联网传感器等一系列技术来佐证人工智能对有视觉障碍和听觉障碍的残障人士的重要辅助作用。此外,本文还从社交互动、... 详细信息

本文探讨了人工智能对残障人士生活方式的积极影响和显著效果。通过列举一些典型的应用,如眼动追踪、神经网络算法和物联网传感器等一系列技术来佐证人工智能对有视觉障碍和听觉障碍的残障人士的重要辅助作用。此外,本文还从社交互动、独立生活、出行无障碍、医疗服务等方面分别阐述了人工智能是如何通过这些辅助应用来改善残障人士的生活质量,使其能够恢复正常的工作和生活,同时也探讨了人工智能应用在这一过程中所存在的一些局限性和挑战。总体来说,人工智能为残障人士的生活提供了更多的便利和机会,但仍需要进一步的研究和改进来解决潜在的问题。希望通过本文的研究和分析,能够进一步推动人工智能技术在改善残障人士生活方式方面的应用和发展,为他们提供更多的支持和帮助,实现社会的包容和共享。

关键词：人工智能神经网络算法残障人士眼动追踪听觉障碍辅助应用生活方式方面视觉障碍

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探究计算机技术在图形图像处理中的应用与关键技术

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中文科技期刊数据库（文摘版）工程技术 2025年第1期 055-058页

作者：杨雪辽宁科技学院电子与信息工程学院辽宁本溪117004

随着现在计算机技术的深入发展,在进行图形图像处理过程中也朝着更加高效全面化的方向发展,同时也为各行各业提供了更多的帮助,为社会的经济发展和人们生活质量的提高也提供了一定的动力。因此本文将对计算机技术在图形图像处理中的应... 详细信息

随着现在计算机技术的深入发展,在进行图形图像处理过程中也朝着更加高效全面化的方向发展,同时也为各行各业提供了更多的帮助,为社会的经济发展和人们生活质量的提高也提供了一定的动力。因此本文将对计算机技术在图形图像处理中的应用进行详细的讲解并对其中的一些关键技术进行分析,希望能够对其进行深入的探索,能够为各行各业更好的服务。

关键词：计算机技术图形图像处理应用关键技术

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基于地铁-货车联运的动态配送选点-路径问题

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铁道学报 2023年第1期45卷 9-19页

作者：崔瑶周晓晔何亮沈阳工业大学管理学院辽宁沈阳110000 辽宁科技学院管理学院辽宁本溪117000 辽宁省交通高等专科学校机电工程系辽宁沈阳110000

为应对传统动态需求下单一车辆配送成本高、时效差等问题,通过共享地铁剩余运能将地铁网络融入城市末端配送网,提出基于地铁和货车联运的动态选点-路径问题。从联合运输配送成本最小化角度出发,考虑动态需求、客户服务时间窗、多转运点... 详细信息

为应对传统动态需求下单一车辆配送成本高、时效差等问题,通过共享地铁剩余运能将地铁网络融入城市末端配送网,提出基于地铁和货车联运的动态选点-路径问题。从联合运输配送成本最小化角度出发,考虑动态需求、客户服务时间窗、多转运点接送等因素,构建地铁转运点选择、货车调度以及接运配送路径的两阶段动态选点-路径整体优化模型。针对模型特征,设计“初始阶段+动态阶段”的两阶段启发式算法,将Mark-Sweep算法和蚁群算法相结合求初始解,再设计双层启发式集成算法求动态解,为提高算法的求解质量和效率,外层遗传算法采用矩阵编码结构并通过截取掩码方式改进交叉变异算子,内层蚁群算法采用关键值编码结构并改进多点接送概率选择操作,通过内外层信息交互实现选点和路径的集成优化。最后结合不同算例验证模型与算法的合理性及有效性。结果表明,基于地铁和货车联合运输开展动态配送,不仅能有效提高配送时效性和精准度,而且能使配送成本降低约18%。

关键词：地铁联合运输动态配送选点-路径问题双层启发式集成算法

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基于BP神经网络的整株秸秆还田装置多目标参数优化——以1ZT-210还田机为例

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农机化研究 2025年第7期47卷 52-58页

作者：董志贵张庆柱刘理杨天一辽宁科技学院电子与信息工程学院辽宁本溪117004 黑龙江省农业机械工程科学研究院哈尔滨150081

为解决整株秸秆还田装置多目标参数优化时拟合误差精度差和多目标优化准确性低等缺陷,提出了一种高精度和高稳定性的基于BP神经网络的多目标优化方法。以1ZT-210型水稻整株秸秆还田装置为研究对象,选取机具前进速度、刀辊转速为试验因素... 详细信息

为解决整株秸秆还田装置多目标参数优化时拟合误差精度差和多目标优化准确性低等缺陷,提出了一种高精度和高稳定性的基于BP神经网络的多目标优化方法。以1ZT-210型水稻整株秸秆还田装置为研究对象,选取机具前进速度、刀辊转速为试验因素,以及还田机作业功耗和秸秆还田率为影响指标,以二次正交旋转组合试验数据为训练样本,获得作业功耗和秸秆还田率与影响因素的BP神经网络模型。最佳参数组合:机具前进速度1.20 km/h、刀辊转速225 r/min时,还田装置的作业功耗最小值为12.43 kW,秸秆还田率最大值为93.25%;试验条件下还田机最小作业功耗优于回归分析法所得最小功耗14.32 kW,秸秆还田率优于回归分析法所得最大还田率93.14%。以BP神经网络优化结果进行验证试验,测得作业功耗为12.68 kW,与BP神经网络优化结果绝对误差为0.25 kW,相对误差为2.01%;秸秆还田率为93.13%,与BP神经网络优化结果绝对误差为-0.12%,相对误差为0.13%。试验结果表明:该优化方法实用性强,拟合精度高,优化结果准确稳定,为解决农业工程领域中类似优化问题提供了一种新方法。

关键词：整株秸秆还田装置 BP神经网络参数优化

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融入深度学习的水下图像分割算法研究

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中国科技期刊数据库工业A 2024年第11期 198-201页

作者：由楚川辽宁科技学院电子与信息工程学院辽宁本溪117004

水下图像分割算法在面临复杂的水下环境难以精准的进行深入的研究。因此需要将深度学习融入水下图像分割算法中,为其提供新的研究方向。水下图像分割面临着诸多的影响因素。因此在进行分析处理时面临着巨大的挑战,需要借助新的学习方法... 详细信息

水下图像分割算法在面临复杂的水下环境难以精准的进行深入的研究。因此需要将深度学习融入水下图像分割算法中,为其提供新的研究方向。水下图像分割面临着诸多的影响因素。因此在进行分析处理时面临着巨大的挑战,需要借助新的学习方法解决问题,以此提升水下图像分割算法的精度。深度学习能够为水下图像分割算法提供新的解决方案。深度学习能够通过神经网络来提高水下图像的清晰度和质量,解决图像中的噪声和失真问题。

关键词：深度学习水下图像分割算法研究

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