检索结果-南通市图书馆

计算机科学与探索 2024年第10期18卷 2727-2737页

作者：顾正华刘嘎琼邵长斌于化龙江苏科技大学计算机学院江苏省媒体设计与软件技术重点实验室(江南大学)

深度目标检测模型的性能优势主要受益于主干网络的特征表达能力，其中的下采样操作是执行语义集成的关键步骤。然而，现有下采样方法采用的小感受野机制，通常会导致采样特征存在全局性结构信息不足的局面。对此，提出了一种即插即用的... 详细信息

深度目标检测模型的性能优势主要受益于主干网络的特征表达能力，其中的下采样操作是执行语义集成的关键步骤。然而，现有下采样方法采用的小感受野机制，通常会导致采样特征存在全局性结构信息不足的局面。对此，提出了一种即插即用的双支路下采样方法（DPDM）。该方法采用附加大感受野采样支路的方式来改善主干网络对后期检测的支撑效果。在保留传统小感受野下采样操作的前提下，DPDM构建了一个兼顾效率的大感受野采样支路，来添加采样特征的结构性信息。该支路借鉴空间转深度操作，实现了常规小卷积核设置下的大感受野采样功能。双支路采样操作增加了采样多样性，但并未考虑两者之间的协同。因此，该方法随后采用通道拼接和逐点卷积技术，将两者进行了融合。以当前性能占据优势的YOLO系列模型为基准，在三个不同模型（YOLOX、YOLOv5、YOLOv6）及多个数据集上的实验对比，验证了该方法在改善检测精度上的效用。

关键词：深度学习深度目标检测多尺度目标检测下采样策略

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融合粒度分组与Pareto最优的属性选择

控制与决策 2024年第9期39卷 2959-2968页

作者：印振宇王平心杨习贝于化龙钱宇华江苏科技大学计算机科学与工程学院江苏科技大学数理学院山西大学计算机与信息技术学院

利用某一给定度量作为属性评价指标以及启发式算法的约束条件,是大量属性选择方案的关键.然而,属性相似性评价的缺失与朴素的逐个选择机制,使属性遍历存在冗余,故时间消耗巨大.此外,单一度量限制了属性评价视角,难以挖掘出高学习性能的... 详细信息

利用某一给定度量作为属性评价指标以及启发式算法的约束条件,是大量属性选择方案的关键.然而,属性相似性评价的缺失与朴素的逐个选择机制,使属性遍历存在冗余,故时间消耗巨大.此外,单一度量限制了属性评价视角,难以挖掘出高学习性能的属性.鉴于此,提出一种属性选择框架,其中:1)利用属性粒度及属性间的知识距离对属性分组,组内属性具有明显差异性且组间属性具有较强区分能力,使属性遍历以组为单位,有效压缩候选属性搜索空间,提升属性选择效率; 2)利用提出的受限Pareto最优原则,对属性组进行迭代选取,最终得到期望的属性子集.在12组UCI数据集上,通过注入4种不同比例的属性噪声进行实验,结果表明:相较于8种流行方法,所提出方法得到的属性选择结果,在分类稳定性这一指标上平均提升了5.89%,在分类准确率这一指标上平均提升了12.28%,在时间消耗这一指标上平均降低了59.27%.

关键词：属性选择粒度启发式算法启发式信息邻域粗糙集 Pareto最优

基于SMOTER和极限学习机的瓦斯浓度预测

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计算机与数字工程 2024年第5期52卷 1394-1399页

作者：周明于化龙江苏科技大学计算机学院镇江212003

瓦斯灾害一直是制约煤矿安全生产的重要因素。准确地预测出未来一小段时间瓦斯浓度的变化趋势,能够有效避免煤矿安全事故的发生,为瓦斯灾害防治和煤矿安全生产提供参考信息。大部分时间的瓦斯浓度都处于正常的水平,造成原始的瓦斯浓度... 详细信息

瓦斯灾害一直是制约煤矿安全生产的重要因素。准确地预测出未来一小段时间瓦斯浓度的变化趋势,能够有效避免煤矿安全事故的发生,为瓦斯灾害防治和煤矿安全生产提供参考信息。大部分时间的瓦斯浓度都处于正常的水平,造成原始的瓦斯浓度数据集分布不平衡。论文提出了一种基于SMOTER和极限学习机(ELM)的瓦斯浓度预测方法。首先通过关联性函数将数据集划分为稀有值集和常规值集,然后通过SMOTER算法生成稀有值样本来处理不平衡数据集,最后利用平衡后的数据集训练ELM瓦斯浓度预测模型。该方法通过SMOTER算法来处理回归任务的数据不平衡问题,使得训练出的瓦斯浓度预测模型在稀有值样本上也能准确地预测。通过与现有的方法进行对比实验,结果表明论文方法的预测误差更小。

关键词：瓦斯浓度预测煤矿安全 SMOTER 极限学习机回归

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基于多标记学习的中医药方功能预测研究

计算机与数字工程 2024年第6期52卷 1733-1738页

作者：仇光明于化龙江苏科技大学计算机学院镇江212100

中医是西方医学之外,一门独立的医学体系。经过几千年的发展,中医领域已经积累了大量成熟的医药方剂,如何从这些中医药方中提取出有意义且潜在有用的知识,是目前机器学习及数据挖掘领域所关注的诸多热点应用问题之一。论文考虑采用多标... 详细信息

中医是西方医学之外,一门独立的医学体系。经过几千年的发展,中医领域已经积累了大量成熟的医药方剂,如何从这些中医药方中提取出有意义且潜在有用的知识,是目前机器学习及数据挖掘领域所关注的诸多热点应用问题之一。论文考虑采用多标记学习技术建立中医药方与药方功能间的映射关系,从而开发相对精确的中医药方功能预测模型。通过多种多标记学习算法在超过一千个成熟的中医药方上的建模结果显示:多标记学习技术有能力相对精确地根据中医药方预测其功能。

关键词：中医药方功能预测多标记学习中草药

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基于OCkNN+ENN的过采样算法研究

计算机与数字工程 2024年第5期52卷 1275-1281,1330页

作者：张爱民于化龙江苏科技大学计算机学院镇江212100

类不平衡学习是机器学习领域热点问题之一。在类别不平衡学习方法中,SMOTE被认为是其中的一个基准算法。虽然SMOTE算法在绝大多数的类不平衡数据集上表现良好,但它也存在一些问题,如会产生噪声干扰和噪声传播。基于对SMOTE改进算法的研... 详细信息

类不平衡学习是机器学习领域热点问题之一。在类别不平衡学习方法中,SMOTE被认为是其中的一个基准算法。虽然SMOTE算法在绝大多数的类不平衡数据集上表现良好,但它也存在一些问题,如会产生噪声干扰和噪声传播。基于对SMOTE改进算法的研究,提出了一种更加鲁棒和通用的算法:ONE-SMOTE。研究发现:使用ENN进行数据清洗,可以很好地消除数据噪声,使用基于KNN的一类分类器(OCkNN)可以探测样本空间的相对密度分布信息,并精确定位每个样本的相对密度位置以及边界。基于样本位置信息进行过采样可以很好地保持原始样本空间的密度分布。实验结果表明:该算法能有效提高数据分类的准确性。

关键词：类不平衡学习 SMOTE ENN OCkNN 相对密度分布信息

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石油钻井机械钻速扭矩自动控制方法分析

今日自动化 2024年第7期 1-3页

作者：胡霞谭宏年于化龙克拉玛依职业技术学院新疆克拉玛依834000 中国石油大学(北京)克拉玛依校区新疆克拉玛依834000

石油对我国各行业的发展均有十分重要的作用,为进一步加快石油钻井领域的发展,全面提升石油开采效率,文章以石油钻井自动化技术为研究重点,深入分析当前先进化、智能化技术的应用,结合石油钻井行业的发展现状提出加快发展速度的相关策略。

关键词：石油钻井自动化扭矩发展策略

屋顶光伏发电站光伏组件及逆变器的选型和应用

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电气时代 2024年第4期 76-79页

作者：范科丁洒郝旭芃於化龙张国良北京京能国际控股有限公司北方分公司大同熊猫光伏发电有限公司

开发利用可再生能源已成为当今世界各国的重要任务。屋顶光伏发电站发电作为一种重要的可再生能源,具有诸多优点,如不占用土地,无噪声,无污染等。探讨屋顶光伏发电站光伏组件及逆变器的选型和应用,为技术人员提供参考,促进可再生能源的... 详细信息

开发利用可再生能源已成为当今世界各国的重要任务。屋顶光伏发电站发电作为一种重要的可再生能源,具有诸多优点,如不占用土地,无噪声,无污染等。探讨屋顶光伏发电站光伏组件及逆变器的选型和应用,为技术人员提供参考,促进可再生能源的推广。

关键词：可再生能源光伏组件逆变器技术人员占用土地无噪声无污染

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SBS/胶粉复合改性沥青在高速公路沥青路面中的应用研究

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石油沥青 2024年第3期38卷 49-54页

作者：陈东风于化龙陈熙王卫东宁波交通工程建设集团有限公司宁波315000

SBS与橡胶粉复合改性基质沥青,既可提高改性沥青的使用性能,又可降低SBS改性沥青的成本,经济且环保。依托某高速公路路面工程项目,开展SBS/胶粉复合改性沥青的生产工艺及制备、复合改性沥青路用性能、混合料配合比设计等研究。结果表明... 详细信息

SBS与橡胶粉复合改性基质沥青,既可提高改性沥青的使用性能,又可降低SBS改性沥青的成本,经济且环保。依托某高速公路路面工程项目,开展SBS/胶粉复合改性沥青的生产工艺及制备、复合改性沥青路用性能、混合料配合比设计等研究。结果表明:通过确定各原材料的掺配比例并采用合理的生产工艺,所制备的复合改性沥青具有优异的高低温性能以及良好的稳定性,同时总结了复合改性在生产过程中的质量控制要点。通过试验路的铺筑,表明所设计的RAC-20中面层具有良好的密水性、抗车辙性能以及行车舒适性。

关键词：橡胶粉复合改性生产工艺配合比设计沥青混合料性能观测

双视角数据下移动应用BUG报告识别方法研究

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江苏科技大学学报（自然科学版） 2024年第1期38卷 68-74,88页

作者：彭春雨郑尚邹海涛于化龙高尚江苏科技大学计算机学院镇江212100

为了快速而准确地识别其中的BUG报告将有助于开发人员对移动应用进行修复,通过调查移动应用运行的不同阶段,以用户反馈和问题报告两个视角为切入点,提出基于深度学习的移动应用BUG报告自动识别方法,即首先使用Word2Vec获取词向量,其次,... 详细信息

为了快速而准确地识别其中的BUG报告将有助于开发人员对移动应用进行修复,通过调查移动应用运行的不同阶段,以用户反馈和问题报告两个视角为切入点,提出基于深度学习的移动应用BUG报告自动识别方法,即首先使用Word2Vec获取词向量,其次,构建Bi-LSTM网络获取高级文本特征,并通过注意力机制分配权重以捕获句子中对BUG报告识别起到关键作用的信息,最后获取问题报告的BUG标签.实验结果表明所提方法在准确率、召回率、F1-score和查准率上均有提高,有助于开发人员准确识别移动应用的BUG报告,提高BUG修复效率.

关键词：移动应用软件维护问题报告用户反馈 BUG标签