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基于深度学习的深纹核桃识别方法研究

基于深度学习的深纹核桃识别方法研究

作者：钟正扬云南师范大学

学位级别：硕士

小学国防体育融合课程的实践研究——以河南省郑州市二七区人和路小学为例

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中国教育学刊 2024年第S2期 121-122+135页

作者：王芳徐梦扬郑州市二七区人和路小学

学校国防教育，作为全民国防教育的基石，是塑造学生爱国情感的关键途径。目前不少学校的国防教育形式单调、内容浅薄且缺乏系统性。郑州市二七区人和路小学采取多元协同的策略，构建了立体化的课程实施体系，整合国家、地方与校本课程... 详细信息

学校国防教育，作为全民国防教育的基石，是塑造学生爱国情感的关键途径。目前不少学校的国防教育形式单调、内容浅薄且缺乏系统性。郑州市二七区人和路小学采取多元协同的策略，构建了立体化的课程实施体系，整合国家、地方与校本课程，创新了体育课程教育“522”模式，探索“特定+特需+特长”国防体育课程实施路径。同时，注重国防教育的过程性和评价。特别是在融合课程的探索上，坚持以健身体、强心理、塑审美的阳光体育运动为引领，构建体验式、实践性的“国防教育+体育课程”。这一创新模式，充分尊重了学生的个性差异，满足了他们的个性化需求，促进了他们的特长发展。

关键词：国防教育少年军校国防体育融合课程

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中文法律文书命名实体识别研究

中文法律文书命名实体识别研究

作者：刘天扬江西理工大学

学位级别：硕士

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基于LSTM的桁架机器人热误差补偿方法

基于LSTM的桁架机器人热误差补偿方法

作者：陈斌扬安徽理工大学

学位级别：硕士

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基于改进VMD和神经网络的股票预测研究

基于改进VMD和神经网络的股票预测研究

作者：林思扬长春工业大学

学位级别：硕士

股票预测对于金融产品定价、资产最优化配置、投机策略研究和风险管理等方面至关重要,有很多专家学者致力于股票价格预测分析。但是由于股票价格的波动性和非线性的特性,对股票预测带来了很大的困难,就使得一些机器学习方法被应用于股... 详细信息

股票预测对于金融产品定价、资产最优化配置、投机策略研究和风险管理等方面至关重要,有很多专家学者致力于股票价格预测分析。但是由于股票价格的波动性和非线性的特性,对股票预测带来了很大的困难,就使得一些机器学习方法被应用于股票预测中。因此本文运用混沌理论对股票市场进行非线性分析,将改进的变分模态分解与神经网络进行结合应用到股票预测研究中。首先对数据进行分解,本文选择变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)进行分解,但是由于变分模态分解中参数K和α值无法确定,所以先用互信息方法求得最佳K值,然后用鲸鱼优化算法寻找最佳α值,再进行VMD分解。对分解后的数据进行相空间重构,然后选择径向基神经网络(Radial Basis Function,RBF)和长短期记忆神经网络(Long Short-term Memory Networks,LSTM)进行预测研究。第一部分提出了WOA-MVMD-RBF股票预测模型。首先选择经典混沌Lorenz-x仿真时间序列进行模拟研究,对其进行改进的变分模态分解,再进行相空间重构,最后进行WOA-MVMD-RBF预测,测试集预测效果较好。为了进一步说明本文提出的WOA-MVMD-RBF预测模型的有效性,选取了RBF、VMD-RBF、MVMD-RBF三个模型进行对比,采用相同的模拟数据进行预测实验,验证了该模型对混沌Lorenz-x仿真时间序列进行预测的有效性;在实证分析部分,选择上证指数和沪深300每日收盘价作为研究对象,两组数据的Lyapunov指数分别为0.0609和0.0914,显著大于零,意味着上证指数和沪深300序列具有混沌特性,并运用LASSO方法进行变量选择。然后进行WOA-MVMD-RBF预测,结果显示效果良好,该模型对股票预测的有效性。第二部分本文提出了WOA-MVMD-LSTM股票预测模型。在保证数据、数据预处理以及分解方法不变的条件下对模拟数据进行了预测,选取了LSTM、VMD-LSTM、MVMD-LSTM三个模型进行对比,结果显示所提出的WOA-MVMD-LSTM模型效果最佳。并对上证指数和沪深300指数每日收盘价进行了预测,结果显示拟合度很高。最后选择八个模型进行对比分析,来测试预测效果,根据上证指数和沪深300指数对比分析结果显示,本文提出的WOA-MVMD-RBF模型优于BP、DNN、RBF、VMD-RBF和MVMD-RBF模型;提出的WOA-MVMD-LSTM模型是优于BP、DNN、LSTM、VMD-LSTM和MVMD-LSTM模型;且WOA-MVMD-RBF和WOA-MVMD-LSTM对比结果看,后者效果更好,拟合度是最高的。这说明两个模型对预测混沌的股票数据效果良好。因此,本文提出的WOA-MVMD-RBF和WOA-MVMD-LSTM模型能有效提高单一预测模型的预测精度,为股票价格预测提出了一种新的解决办法,对于规避和管控风险也具有重要意义,有助于投资者更加有效地应对市场波动和不确定性。

关键词：混沌时间序列股票变分模态分解神经网络 LASSO

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亚热带木本植物细根功能性状及其影响因素

亚热带木本植物细根功能性状及其影响因素

作者：钟锐扬重庆三峡学院

学位级别：硕士

FRAIL量表与老年患者结直肠癌根治术术后并发症的相关性研究

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FRAIL量表与老年患者结直肠癌根治术术后并发症的相关性研究

作者：孙鹏扬内蒙古民族大学

学位级别：硕士

面向动态场景的小型无人车3D激光定位与建图技术研究

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面向动态场景的小型无人车3D激光定位与建图技术研究

作者：李浩扬吉林大学

学位级别：硕士

同时定位和建图技术(Simultaneous Localization and Mapping,SLAM)作为人工智能领域的核心技术之一,已被广泛应用于军事、工业、农业及服务业等领域。因此,SLAM技术在无人车、无人机、工程机械以及智能农机装备等移动平台上应用已成为... 详细信息

同时定位和建图技术(Simultaneous Localization and Mapping,SLAM)作为人工智能领域的核心技术之一,已被广泛应用于军事、工业、农业及服务业等领域。因此,SLAM技术在无人车、无人机、工程机械以及智能农机装备等移动平台上应用已成为国内外学者的研究热点。近几年,随着低成本固态激光雷达产品的成熟,引发了基于3D激光雷达的SLAM技术应用研究热潮。室外环境存在行人、机动车以及非机动车等动态物体,这些动态物体的出现极大的影响了激光SLAM定位精准性与建图完整性。定位精度和地图质量直接影响无人系统自主导航能力,同时含有冗余动态物体信息的全局二维栅格地图对无人系统自主导航路径规划的难度增大,尤其体现在城市巷战场景对未知战场发展态势的感知。针对上述难点,本文提出了一种面向室外动态环境下的的无人小车激光定位与建图方法,基于固态激光雷达和IMU(Inertial Measurement Unit)传感器建立了LIO(Lidar Inertial Odometry)定位系统,开展了剔除动态点云生成高精静态地图的算法研究,提出了基于Octo Map(An Efficient Probabilistic 3D Mapping Framework Based on Octrees)八叉树地图的实时动态更新策略。通过实验验证,本文提出的研究方法能够实时反应动态物体的出现与消失,可为无人车自主导航路径规划提供准确清晰的二维栅格地图。本文主要研究内容如下:1.对于无人车移动平台的底盘进行了选型,针对后驱式阿克曼底盘建立了平面下的运动学以及动力学模型,在此基础上实现了底盘的串级PID控制,搭建了底层控制框架,达到了在控制电机转动到目标位置的同时控制速度的目的。设计了基于STM32和ROS(Robot Operating System)通信的无人车移动平台的远程控制方法,实现了在远程PC端通过命令行或键盘控制无人车移动平台的方式。2.对IMU惯性导航单元和激光雷达的测量原理进行了分析,根据IMU自身特性利用Allen方差分析法和imu＿utils工具包进行了IMU的内参标定。通过分析IMU的运动学学模型建立了基于IMU的位姿估计模型,根据激光雷达扫描物体的几何特征,建立了激光雷达残差模型。通过迭代误差卡尔曼滤波对IMU位姿估计模型和激光雷达残差进行融合,建立了基于紧耦合LIO里程计的无人车定位系统,通过在NCLT数据集上验证后,绝对轨迹误差达到0.88m,相对轨迹误差可达到0.09m。在室外实机实验时,本文系统输出的轨迹估计值全局误差在0.9%左右,相对轨迹误差在0.14m左右。3.基于点云数据的储存方式和最近邻搜索方式研究了三维体素法以及八叉树构建地图的方法,并构建出点云地图,Octo Map八叉树地图和二维栅格地图。其中,针对体素法的构建与近邻点的搜所方式提出了增量式提速维护队列。通过对比搜索时间、准确率与召回率分析了体素法、栅格法与八叉树法的使用场景。多线程体素法在10次最邻近搜索的耗时低至0.51ms,准确率高达99%;八叉树法的构建与搜索耗时较高,但准确率与召回率均为100%且没有出现漏检和误检。4.基于OctoMap八叉树地图提出了动态地图更新与构建流程,参照开源算法ERASOR设计了剔除点云地图中动态物体的算法流程。通过在KITTE数据上完成了对动态点剔除的测试,并在室外动态场景试验中验证了算法的有效性。通过对无人车在运行的实时显示图分析并验证了基于Octo Map八叉树地图的实时更新与构建流程的有效性,最终生成了清晰准确的全局栅格地图。

关键词：无人车系统固态激光雷达 SLAM OctoMap 动态场景

两周时期吴越系青铜剑形制流变探究及创新应用

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两周时期吴越系青铜剑形制流变探究及创新应用

作者：谢潇扬浙江农林大学

学位级别：硕士

吴国与越国,两个在我国长江下游流域崛起的古国,各自孕育出独特的民族风貌与地域文化。吴越系青铜剑作为吴越国青铜文化的特殊部分,在两周时期不仅作为武器,还在文化交流中发挥了重要作用。它所反映的却不仅仅是其铸造水平或是在战场上... 详细信息

吴国与越国,两个在我国长江下游流域崛起的古国,各自孕育出独特的民族风貌与地域文化。吴越系青铜剑作为吴越国青铜文化的特殊部分,在两周时期不仅作为武器,还在文化交流中发挥了重要作用。它所反映的却不仅仅是其铸造水平或是在战场上表现的杀伤力,从某种意义上而言,它亦是民族精神和文化内涵的一个重要载体,反映了一个国家或地区的风貌、实力与发展轨迹。本文首先通过对大量考古文献资料的研究,理清吴越系青铜剑的分布特点和形态特征,包括地理位置、种类、分期、风格特征、演变规律等。其次,将吴越系青铜剑分成不同扉耳剑、薄格剑与厚格剑并按时间顺序予以呈现和分析。最后,通过初步的形态分析之后本文做了进一步的相关工作,探讨如何将吴越系青铜剑文化元素巧妙地融入认知型玩具的设计中并对吴越系青铜剑形态进行了再研究。本文研究结果如下:这项研究通过整理吴越系青铜剑的形制特征,提供了一套具有实用价值的量化数据,不仅深入探讨了青铜剑技术与艺术的演进,还反映了社会结构、文化观念及制度变革的影响,完善了吴越系青铜剑的框架,为理解吴越地区社会组织变迁及文化提供重要参考,同时对吴越青铜剑文化的传承与保护提出新思路,并将其融入认知型玩具的科普设计中,为推广中国传统文化提供了参考。

关键词：两周时期吴越系青铜剑形制流变功能内涵科普类玩具