检索结果-南通市图书馆

作者：刘人硕东北林业大学

学位级别：硕士

随着社会人们生活物质水平的提高,同时我国又面临着巨大的自然资源压力,如何将有限的资源进行更加有效地利用,许多科研工作者都在用自己的方式进行着努力。从大量的文献记载中发现许多科研人员仅仅针对木材表面可见的缺陷结构进行检测,... 详细信息

随着社会人们生活物质水平的提高,同时我国又面临着巨大的自然资源压力,如何将有限的资源进行更加有效地利用,许多科研工作者都在用自己的方式进行着努力。从大量的文献记载中发现许多科研人员仅仅针对木材表面可见的缺陷结构进行检测,不能对木材的内部缺陷信息进行检测,而本文将三维数字化结构光扫描技术与三维断层扫描技术两种获取数据的方式相结合,从一个全新的角度对木的表面与内部缺陷进行了研究。基于三维扫描技术的木材缺陷检测的研究,是将木材表面与内部的缺陷进行三维重现,建立出虚拟的三维模型。木材表面的数据获取是利用结构光扫描技术来获取点云数据,然后对点云数据进行过滤,再使用三角网相交算法对数据进行处理,得到木材表面结构模型。由于结构光扫面技术的特点,只可以获取木材表面的三维数据,对木材内部的缺陷数据则无法获取,所以需要使用三断层扫描技术,对木材进行断层扫描,获取每一断层的切片数据,然后使用滤波与二值化算法进行数据图像处理,再将获得的图像数据进行叠加,利用Marching cube算法进行木材缺陷的面绘制得到木材内部的缺陷模型,将木材表面的缺陷三维模型和内部的缺陷模型进行叠加组合,可以完整地获取木材的缺陷数据模型。两种建模方式都可以进行具体的参数测量,可以达到计算分析的目的。通过对三维扫描技术对木材缺陷检测的研究,得到了木材缺陷数据模型,通过对模型的计算分析,可以获得真实木材的物理数据——周长、面积、体积等,并且可以计算木材的内部缺陷数据与缺陷程度。从中可以得到结论,基于三维扫描技术的木材缺陷检测可以计算出所需要的真实木材缺陷信息,将这种技术应用到实际当中可以比传统技术仅仅通过木材可视的缺陷进行分析更加精确并且可以对木材内部的缺陷数据进行分析计算与缺陷程度的估计。通过分析模型数据可以将木材的利用率进行极大地提高,最终期望可以为我国的木材生产提供依据。

关键词：木材缺陷结构光点云数据断层扫描三维重建

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电力负荷预测方法的研究与实现

电力负荷预测方法的研究与实现

作者：张黎东北林业大学

学位级别：硕士

电力系统短期负荷预测是电力系统调度运营和用电服务部门的重要日常工作之一。它关系到电力系统的调度运行和生产计划,其预测精度的高低直接影响到电力系统运行的安全性、经济性和供电质量。随着电力市场建立和发展,短期负荷预测已成为... 详细信息

电力系统短期负荷预测是电力系统调度运营和用电服务部门的重要日常工作之一。它关系到电力系统的调度运行和生产计划,其预测精度的高低直接影响到电力系统运行的安全性、经济性和供电质量。随着电力市场建立和发展,短期负荷预测已成为电力系统管理现代化的重要内容之一。本课题来自于导师的黑龙江省科技攻关项目“智能电力监控系统”。“智能电力监控系统”主要是监控电力线上各种参数的变化,根据记录的参数找出用电负荷变化的规律,并在此基础上做出一系列的负荷预测,确保电力系统安全、稳定运行、合理分配电力能源,从而达到节约能源的目的。负荷预测的核心问题是选取合适的预测方法,即建立适用于所研究地区的负荷预测的数学模型。随着现代科学技术的不断发展,负荷预测的研究也在不断深化,各种各样的预测方法不断涌现,从经典的统计分析方法到现代的智能算法,使得负荷预测的精度得到了很大的提高。然而由于短期负荷预测问题的复杂性,因而不可避免的表现出一定的局限性。灰色预测法是一种基本的负荷预测方法,考虑到它具有要求数据少、不考虑分布规律、不考虑变化趋势、运算方便、短期预测精度高、易于检验等优点,本课题采用此方法作为负荷预测的方法。本文简要介绍了几种常用的预测方法,如神经网络法等,在此基础上,重点介绍了灰色系统理论和灰色预测模型GM(1,1),讲述了如何运用灰色预测法,建立预测模型。最后还将预测的数据以表格的形式显示,并绘制出相应的曲线,将实际数据与预测数据作比较。

关键词：负荷预测神经网络法预测模型灰色预测法电力系统

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基于动物叫声的物种识别技术的研究

基于动物叫声的物种识别技术的研究

作者：王岩东北林业大学

学位级别：硕士

随着近年来人为的滥捕、乱伐及污染等,使野生动物的数量大幅下降,保护野生动物的呼声也在不断提高。但在日常生活中,人们通常只能听见动物的叫声而看不见它们,为物种保护带来了困难。因此,基于动物叫声的物种识别技术的研究对保护和测... 详细信息

随着近年来人为的滥捕、乱伐及污染等,使野生动物的数量大幅下降,保护野生动物的呼声也在不断提高。但在日常生活中,人们通常只能听见动物的叫声而看不见它们,为物种保护带来了困难。因此,基于动物叫声的物种识别技术的研究对保护和测定当地的物种有着实际的意义,同时对生物研究和环境监测也有着重要的意义。动物一般通过叫声与同一物种的其它成员进行交流,因而基于动物叫声的物种识别是有一定事实基础的。分类学家通过研究,已把动物的叫声信号作为物种分类的一种指标。因此,基于动物叫声的物种识别技术将成为生物特征识别领域的一个热点问题。本文通过对现有声音识别技术进行研究,在掌握识别原理与系统结构的基础之上,对其进行借鉴和改进,然后将这些技术应用于动物叫声物种识别中,作为实现基于动物叫声的物种识别系统的理论基础。小波分析是近年来出现的新的时频局部化分析方法,具有其它方法无可比拟的诸多优点,能够更精细地描述声音信号,捕获其中重要的非平稳信息。因此,本文主要对小波分析理论在动物叫声物种识别中的应用进行了研究。主要内容如下:(1)研究了基于静态离散小波变换的对叫声信号进行去噪的原理,提出了一种新的去噪方法,并探讨了此方法的去噪效果及其在动物叫声物种识别系统中的具体应用;(2)讨论了基于小波变换的端点检测方法。对通过小波变换后的低中频信号进行端点检测,不但可以去除高斯噪声对检测效果的影响,而且可以去除高频脉冲噪声对系统的影响;(3)通过对叫声信号中不同频段信号的重要程度进行分析,以及对现有参数在动物叫声物种识别系统中所存在的问题的讨论,本文提出了基于小波变换和MFCC参数的小波Mel倒谱参数,即WTMFCC参数。此特征参数具有很好的灵活性和鲁棒性,更适合对动物叫声信号进行特征提取。在此基础之上,本文采用MATLAB语言,建立了基于动物叫声的物种识别系统的实验平台。通过测试表明,本系统可以很好地实现通过动物叫声进行物种识别的功能,获得了令人满意的识别效果。本文通过对基于动物叫声的物种识别系统的研究和测试,为进一步开发实用性的物种识别系统做了基础和探索性的工作。

关键词：物种识别小波变换美尔倒谱系数隐马尔可夫模型

基于Hadoop平台的物流路径优化方法研究

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基于Hadoop平台的物流路径优化方法研究

作者：张凡东北林业大学

学位级别：硕士

电子商务的普及促进了物流行业的发展,然而与发达国家相比我国物流业仍处于起步阶段。物流信息化的程度较低,配送成本较高成为了急需解决的问题。物流路径的选择是物流体系当中至关重要的一环,路径直接决定了物流配送的效率。因此物流... 详细信息

电子商务的普及促进了物流行业的发展,然而与发达国家相比我国物流业仍处于起步阶段。物流信息化的程度较低,配送成本较高成为了急需解决的问题。物流路径的选择是物流体系当中至关重要的一环,路径直接决定了物流配送的效率。因此物流路径优化对降低企业成本、提高物流配送效率、合理资源配置有着重要的意义。物流路径优化问题的核心就是车辆路径优化(Vehicle Routing Problem),即VRP问题。关于该问题,主要有三类研究:中心选址、局部路径优化、具有时间窗约束的应急路径优化等。这些研究主要从局部的角度获取最优解或者对优化解执行二次优化等,并没有对整体物流路径进行规划。针对局部优化物流路径效率低下,无法在全局上实现实际需求应用的问题,本文利用先整体后分解的思想,建立了一种基于区域路径优化的物流路径优化ZROM(Zoning-Routing Optimization Model)模型,提出了一种混合聚类KM-A方法对模型求解。为了提高方法对大数据集的处理效率,基于Hadoop平台对算法进行并行优化,实验结果证明了并行KM-A方法的合理性及有效性。本文的主要工作及创新:(1)利用先整体后分解的路径优化思想,对我国整体物流网络进行区域划分。在区域内部进行详细的路径优化,构建了一种基于区域划分的物流路径优化ZROM模型,给出约束条件并基于约束函数推导简化模型的目标函数。(2)利用基于一定权重降低离群点敏感度影响的聚类分析K-Means算法结合基于一定容忍度代价剪枝的Apriori频繁序列模式挖掘算法,提出了一种混合聚类KM-A方法求解ZROM模型。为了验证KM-A方法的正确性,对标准物流路径数据集进行多次仿真实验。实验结果验证了方法的合理性及有效性。(3)基于分布式计算框架Hadoop平台的MapReduce编程架构对KM-A方法进行并行化改进。分别对区域划分以及区域内路径优化的Map、Combine、Reduce阶段进行研究,并对标准物流路径数据集进行实验分析,通过多次仿真实验结果从加速比和可扩展性两方面表明并行KM-A方法提高了数据处理的效率,证明了并行化KM-A方法的合理性及有效性。

关键词： ZROM模型 KM-A方法物流路径优化区域划分

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精密气磁轴承的误差补偿和控制方法的研究

精密气磁轴承的误差补偿和控制方法的研究

作者：马兰兰东北林业大学

学位级别：硕士

当今科学技术飞速发展,对轴系的精度要求也越来越高。如何满足不断增长的高精度要求,经济合理、技术可行地找到解决的方案,本文提出了一种将气体轴承和磁悬浮轴承相结合的轴承系统,它由气体轴承作为主要承载元件,磁轴承作为辅助元件修... 详细信息

当今科学技术飞速发展,对轴系的精度要求也越来越高。如何满足不断增长的高精度要求,经济合理、技术可行地找到解决的方案,本文提出了一种将气体轴承和磁悬浮轴承相结合的轴承系统,它由气体轴承作为主要承载元件,磁轴承作为辅助元件修正主轴承的误差。该系统是一个带有反馈的闭合系统,在主轴上安装了三个传感器,采到的数值作为系统的输入,该数值经A/D变换,转换成数字信号传入作为硬件CPU的数字信号处理器(DSP)中,采用了2种控制算法,一种为误差分离与补偿的算法,另一种为数字PID算法,最后得到磁悬浮轴承的控制律,把信号经D/A转换加载到磁悬浮轴承上,修正主轴位置的偏离。通过对气磁轴承混合轴系数学模型的求解,得出在无扰动情况下的主轴质心运动轨迹,在由这2种仿真算法得出的图像对比无扰动的情况,可以看出,精度得到提高。

关键词：气体轴承磁悬浮轴承主轴 DSP 主动控制

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基于二部图网络结构的个性化推荐算法的研究

基于二部图网络结构的个性化推荐算法的研究

作者：郭伟超东北林业大学

学位级别：硕士

当今社会,人们每天通过各种各样的渠道收到海量的信息,随之产生了信息过载问题。个性化推荐系统的出现很好的缓解了这一现象,它可以帮助人们从海量的信息中找到用户所需要的并推荐给用户。但随着互联网的迅猛发展,网络中的信息和资源成... 详细信息

当今社会,人们每天通过各种各样的渠道收到海量的信息,随之产生了信息过载问题。个性化推荐系统的出现很好的缓解了这一现象,它可以帮助人们从海量的信息中找到用户所需要的并推荐给用户。但随着互联网的迅猛发展,网络中的信息和资源成指数型增长,且内容结构趋于复杂化,传统的个性化推荐系统难以满足人们日趋复杂化的需求,使得个性化推荐系统面临着巨大的挑战。因此,对于个性化推荐算法的研究与改进在学术领域和商业领域具有重大意义。在众多个性化推荐算法中,基于二部图网络结构的推荐算法因为其命中率高,不受项目类型的限制的特点受到学术界广泛关注,并有许多学者对该方法进行改进和优化,本文在对前人的工作进行深入研究后,首先提出一种基于项目属性的改进算法,该算法利用项目具有的属性数目作为影响因素改进基于二部图网络结构推荐算法中第一次资源分配方式,一方面缓解数据稀疏情况,一方面提高推荐结果的个性化程度。并通过在MovieLens数据集上模拟为用户推荐电影的仿真实验,证明改进方法在多样性方面具有较好的表现,提升了推荐结果的个性化程度。虽然本文上述提出的改进算法提高了推荐结果的个性化程度,但是在推荐结果的准确率方面提升效果不佳,所以本文在考虑项目属性的基础上,又提出一种结合用户偏好和项目属性的网络结构推荐算法。该算法利用用户对项目属性的偏好和用户偏好相似度改进整个资源分配过程,使资源在用户与项目之间分配方式更加趋于合理,产生更好的个性化推荐结果。最后同样在MovieLens数据集上进行模拟为用户推荐电影的仿真实验,证明该改进算法在准确率、多样性、降低推荐项目的流行性方面均有良好表现,提升了推荐结果的准确性和个性化程度,满足用户的个性化需求。本文的主要工作如下:(1)提出一种基于项目属性的二部图网络结构推荐算法。(2)提出一种结合用户偏好和项目属性的网络结构推荐算法。

关键词：个性化推荐算法二部图网络结构用户偏好项目属性相似度

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基于声音特征的动物行为识别系统研究

基于声音特征的动物行为识别系统研究

作者：于天福东北林业大学

学位级别：硕士

随着经济发展,对环境的污染日趋严重、人类对自然资源掠夺式的开发、对野生动物的非法捕猎,严重破坏了动物的栖息地和种群结构,使野生动物的保护问题变得更加紧迫。然而实际情况是野生动物一般生存在人迹罕见的野外,人类通常是只闻其声... 详细信息

随着经济发展,对环境的污染日趋严重、人类对自然资源掠夺式的开发、对野生动物的非法捕猎,严重破坏了动物的栖息地和种群结构,使野生动物的保护问题变得更加紧迫。然而实际情况是野生动物一般生存在人迹罕见的野外,人类通常是只闻其声不见其形,为研究和保护它们带来了困难。因此,基于动物叫声来研究它们的生存状态有着实际的意义,同时对生物其他特征的研究和环境监测也有一定的指导作用。人类通过语言彼此进行沟通传递信息,而动物多数情况下也是通过叫声与种群内的其它成员进行交流,因而基于动物叫声的行为识别是有一定事实基础的。本文选题的目的在于将数字信号处理理论,模式识别理论,以及相关的前沿计算机技术应用于动物保护工作,研究出一套能够自动监测反馈动物生存状态的智能仿真系统。通过对现有声音识别技术进行研究,在掌握识别原理及其系统的结构以后,提取动物特定行为时的叫声特征进行建模,并将其作为该行为的标准模型,最后在进行识别的时候根据判决策略做出动物相应的判断。高斯混合统计模型(GMM)具有其它模型无可比拟的诸多优点,能够更健壮地描述声音信号,捕获其中重要的声学特征。因此,本文主要依托BREWMP平台利用高斯统计模型对基于动物叫声的行为识别做了基础性研究。主要内容如下：(1)研究了在BREWMP平台对声音信号处理的基本方法,提出了一套针对高通公司特有的音频格式文件(QCP格式)的解码算法,并探讨了将此算法解码出的数据作为模型的输入进行模型训练的方法;(2)研究了动物特定行为叫声的规律,通过对叫声信号时域和频域的特征的提取,并对提取的特征参数做出评价,找出能够更具灵活性和鲁棒性的表征动物特定行为的叫声特征参数;(3)具体以狗攻击、警告、讨好时吠叫声为研究对象,以它们的功率谱、MFCC、基音频率为特征参量,为每种行为建立GMM模型,在计算模型特征似然度的时候对时域特征和频域特征分别加权,并且提高时域特征的权重,然后对待测叫声信号进行似然度计算,经过决策达到识别动物行为意义的目的。在此基础之上,本文在BREWMP仿真环境下,建立了基于动物叫声的行为识别系统的实验平台。通过测试表明,本系统可以较好地实现通过动物叫声进行行为识别的功能,获得了令人满意的识别效果。本文以狗为研究对象,通过对其叫声特征的研究达到识别攻击、警告、讨好三种行为的目的,为进一步分析狗的其他行为伴随叫声特征以及野生动物的行为生物学特征提供了理论与方法基础。

关键词：行为识别 BREWMP 特征提取高斯统计模型

生物制氢—水处理生产示范工程自动化系统的研究

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生物制氢—水处理生产示范工程自动化系统的研究

作者：王铁滨东北林业大学

学位级别：硕士

生物制氢对于解决能源危机和环境污染都具有十分重要的意义，我国以厌氧活性污泥和有机质废水为生产原料的有机废水发酵法生物制氢技术在哈工大通过实验研究验证，该项研究在国内外首创并实现了中试规模连续非固定化菌种长期持续生物制... 详细信息

生物制氢对于解决能源危机和环境污染都具有十分重要的意义，我国以厌氧活性污泥和有机质废水为生产原料的有机废水发酵法生物制氢技术在哈工大通过实验研究验证，该项研究在国内外首创并实现了中试规模连续非固定化菌种长期持续生物制氢技术，并实现了中试规模连续流长期持续产氢，是生物制氢领域的一项重大突破。由于生物制氢过程中需要控制温度、PH值、流量等众多参数和大量监控点，因此采用PLC(可编程逻辑控制器)控制技术，然而，由于PLC单纯的逻辑顺序控制功能以及其控制过程中不透明性在某些领域还存在缺陷，尤其在生物制氢控制中还达不到应有的效果，所以，本课题采用PLC为下位控制系统和上位采用组态王进行组态的新的生物制氢控制系统设计思路。在介绍了乙醇型发酵生物制氢理论指导下的发酵法生物制氢技术的工艺流程之后，又论述了生物制氢水处理自动控制系统的结构图和控制方案，并且对最底层的整个生产控制过程进行了详细介绍，包括了混合调节池自动控制回路，生物制氢反应器的温度、PH值控制回路，厌氧反应器温度、PH值控制回路，好氧反应池控制回路，沉淀池控制回路，生物制氢间氢气检测回路等等。然后对于本系统选用的PLC硬件西门子S7-300的模块配置进行了详细讲解，接着对PLC软件部分的STEP7编程工具和程序的流程图、梯形图进行了举例说明。最后用组态王制作了本控制系统上位机监控软件，包括各种实时、历史趋势曲线，报表，报警系统等等。

关键词：生物制氢 PLC 组态王

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基于深度学习的遥感图像语义分割技术研究

基于深度学习的遥感图像语义分割技术研究

作者：杨岚心东北林业大学

学位级别：硕士

卫星遥感图像反映地物目标电磁辐射特性的空间分布状况,广泛应用于环境监测、城市建设等领域,兼具研究价值和经济效益。卫星遥感图像包含丰富的地物信息,处理过程复杂,如何实现遥感图像的智能解译一直是学术界和工业界面临的难题。图像... 详细信息

卫星遥感图像反映地物目标电磁辐射特性的空间分布状况,广泛应用于环境监测、城市建设等领域,兼具研究价值和经济效益。卫星遥感图像包含丰富的地物信息,处理过程复杂,如何实现遥感图像的智能解译一直是学术界和工业界面临的难题。图像分割是遥感图像处理的基础,是决定解译质量的关键因素。随着软硬件水平的提高,获取到的遥感图像愈加复杂,传统分割方法应用受到诸多限制。近年来,以深度学习为理论基础的图像分割方法研究发展迅速,应用深度学习解决遥感智能图像解译难题,具有重要的实践意义。本文旨在研究基于深度学习的高分辨遥感图像语义分割技术,从遥感图像获取、质量改善、语义分割网络设计、训练等阶段展开叙述,重点讨论与优化有关的内容。具体地,本文实验使用的数据源包括公开图像竞赛数据集和制作的哈尔滨市卫星遥感图像数据集。在质量改善阶段,对遥感图像作去噪、去雾和超分辨率处理。去噪阶段使用高斯滤波和均值滤波等空间域去噪方法;去雾阶段使用暗通道先验去雾方法;超分辨阶段使用本文提出的基于边界平衡生成对抗网络的方法。在语义分割网络设计和训练阶段,简述深度卷积神经网络的基本原理、基础构件,并具体介绍本文提出的基于U-Net改进的语义分割网络。本文以DeepLab v3在个人数据集上的并行训练为例,基于训练过程中出现的若干问题,讨论基于正则化、迁移学习和集成学习思想的优化策略。本课题研究使用改进U-Net,从头开始训练,在公开数据集“CCF卫星影像的AI分类与识别竞赛”上取得了 90%的测试准确率;使用DeepLab v3,加载预训练模型ResNet-50权重,微调训练,在制作的哈尔滨市卫星遥感图像数据集上取得了 93%的测试准确率。实验结果表明,本文提出方法在拥有较高分割准确率的同时还具有良好的泛化能力,能够用于实际工程。

关键词：遥感图像语义分割深度学习卷积神经网络优化策略

基于WSN的小流域水情监测及系统布设模型的研究

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基于WSN的小流域水情监测及系统布设模型的研究

作者：张捐净东北林业大学

学位级别：硕士

小流域水情监测是一个全方位的水情数据获取系统,它在山洪预警系统的物理架构中,作为前端传感触角,利用合适的传感器对小流域的水位、流速、降雨量、降雨强度、降雨持续时间等水情信息进行监测。重点研究系统节点在监测区域的布设方式,... 详细信息

小流域水情监测是一个全方位的水情数据获取系统,它在山洪预警系统的物理架构中,作为前端传感触角,利用合适的传感器对小流域的水位、流速、降雨量、降雨强度、降雨持续时间等水情信息进行监测。重点研究系统节点在监测区域的布设方式,通过科学的布设以便全面及时的获取水情信息并且提高监测系统的生命周期。此研究不但扩大了小流域水情监测的信息量而且提高了水情信息的收集时效,从而为后台山洪预警模型的建立提供原始的数据基础。基于W SN的小流域水情监测及系统布设模型的研究分为监测部分和布设模型部分。监测部分硬件包括传感器的选型、接口匹配,传感器电路设计和监测节点的电路设计。选择MSP430F5437作为节点的微处理器,通过它对传感器的控制,获得水情数据并且进行简单的处理。监测部分软件包括数据获取、系统组网、节点通信等流程控制以及数据A/D转换、数据提取、冗余度控制等处理。系统布设模型部分,根据采集区域的线性特征,分析监测点能量消耗影响因子,由数学理论推导提出系统节点布设的数学模型。最后,从系统仿真和实验两个方面验证了小流域水情监测及系统布设模型的可行性,它不但实现水情监测而且延长了系统的生命周期,论证了此系统在环境监测中的实用性。本文将无线传感器网络应用于小流域水情监测并且提出了一种新型的系统节点布设模型。它为水情数据的获取提供了一种科学的、高效的、智能化的方法,实现了小流域水情数据的采集、处理和传输,提高了系统的生命周期。它和后面的小流域嵌入式数据汇聚平台构成一个完整的山洪预警系统,可以实现山洪地质灾害监测和预警的自动化和一体化。从而为规避山洪风险,避免或减少山洪灾害导致的人员伤亡和财产损失,有效防御山洪灾害、实施指挥决策和调度以及抢险救灾提供了保障。及时开展这项对人类生活影响深远的前沿科技研究,对整个国家的社会经济具有重大的战略意义。

关键词： WSN 小流域水情监测布设模型