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结合多光谱影像降维与深度学习的城市单木树冠检测

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遥感学报 2022年第4期26卷 711-721页

作者：奚祥书夏凯杨垠晖杜晓晨冯海林浙江农林大学数学与计算机科学学院杭州311300 浙江省林业智能监测与信息技术研究重点实验室杭州311300 林业感知技术与智能装备国家林业局重点实验室杭州311300

多光谱数据的降维处理对基于深度学习的单木树冠检测研究有重要意义,如何使用合适的降维方法以提高单木检测的精度却少有研究讨论。本文使用无人机搭载多光谱相机进行航拍作业,采集研究区内银杏树种多光谱影像。将原始多光谱影像通过特... 详细信息

多光谱数据的降维处理对基于深度学习的单木树冠检测研究有重要意义,如何使用合适的降维方法以提高单木检测的精度却少有研究讨论。本文使用无人机搭载多光谱相机进行航拍作业,采集研究区内银杏树种多光谱影像。将原始多光谱影像通过特征波段选择、特征提取、波段组合的方法生成5种不同的数据集用于训练3种经典的深度学习网络FPN-Faster-R-CNN,YOLOv3,Faster R-CNN。其中由波段组合方法得到的近红外、红色、绿色波段组合在不同类型的目标检测网络中都有最好的检测结果,其中FPN-Faster-R-CNN网络对银杏树冠的检测精度最高为88.4%,由OIF指标得到的蓝色、红色、近红外波段组合信息量最高,但在所有网络中的平均检测精度最低,仅为79.3%。实验结果表明:在不同波段降维方法中,若降维后的影像中目标物体的色彩与背景差异较明显,且轮廓清晰,则深度学习网络对树冠的检测可获得较好的结果。而影像自身的信息量则对深度学习网络的树冠检测能力的提升作用有限。本研究中针对多光谱影像的降维方法分析,为基于深度学习的单木树冠检测研究提供了重要的实验参考。

关键词：遥感单木树冠检测深度学习无人机多光谱影像降维

Effects of Alexithymia to Stigma of Patients with Lymphedema

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Journal of Cancer Therapy 2024年第4期15卷 201-211页

作者： Qiaoling Zhong Huizhen Zhang Liping Zhang Qinghua Luo Huiting Zhang feng Liu hailin Tang Na Li Lijuan Zhang State Key Laboratory of Oncology in South China Sun Yat-sen University Cancer Center Guangzhou China

BACKGROUND: Secondary lymphedema is one of the common complications after malignant tumor surgery. It is a chronic and complex disease. Once lymphedema occurs, there will be discomfort such as limb swelling, pain, numbness and tension, which will eventually lead to changes in the appearance of the affected limb and will seriously affect the quality of life and require lifelong treatment and psychosocial support. This study investigated the current situation of stigma and alexithymia in patients with lymphedema, and discussed the impact of alexithymia on stigma in patients with lymphedema. AIMS: To understand the current situation of stigma and alexithymia in patients with lymphedema, and to analyze the influence of alexithymia on stigma. METHODS: 195 patients with lymphedema in a hospital were selected by convenient sampling. General information questionnaire, Toronto Alexithymia Scale and social impact scale were used to investigate respectively, to study the general situation, stigma and alexithymia of the respondents. RESULTS: The results showed that the total score of stigma in 195 patients with lymphedema was (60.36 ± 11.08), and the total score of alexithymia was (56.53 ± 8.43). Multiple linear regression analysis showed that alexithymia and family relationship were the influencing factors of stigma in patients with lymphedema. CONCLUSIONS: The patients with lymphedema have obvious stigma, and alexithymia and family relationship are the influencing factors.

关键词： Alexithymia Lymphedema Stigma Influence Factor

基于改进互联型全阶观测器的直线感应电机在线参数辨识

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西南交通大学学报 2024年第4期59卷 776-785页

作者：丰富胡海林钟德鸣杨杰江西理工大学电气工程与自动化学院江西赣州341000 江西理工大学江西省磁悬浮技术重点实验室江西赣州341000 磁浮技术铁路行业重点实验室上海710072

由于直线感应电机特殊结构和动态边端效应等影响,其励磁电感和次级损耗电阻的变化机理和规律复杂,为提高观测器对励磁电感和次级损耗电阻的辨识精度和性能,提出一种基于改进互联型全阶观测器的直线感应电机双参数在线辨识方法.首先,根... 详细信息

由于直线感应电机特殊结构和动态边端效应等影响,其励磁电感和次级损耗电阻的变化机理和规律复杂,为提高观测器对励磁电感和次级损耗电阻的辨识精度和性能,提出一种基于改进互联型全阶观测器的直线感应电机双参数在线辨识方法.首先,根据考虑动态边端效应的直线感应电机T型等效电路,建立双参数变化的电机状态空间方程,并分析参数变化及耦合特性对电机极点影响;其次,为减小参数耦合对辨识精度的影响,建立双参数互联的低耦合辨识模型,完成互联型全阶自适应观测器设计,采用Popov超稳定性理论推导励磁电感和次级电阻在线辨识的自适应律,实现双参数在线辨识;然后,为提高观测器的稳定性和收敛速度,结合新型极点配置法完成反馈增益矩阵的推导与设计;最后,搭建仿真模型和硬件在环辨识模型进行实验验证.结果表明:新型全阶自适应观测器在启动加速阶段时励磁电感和损耗电阻辨识误差在0.01%左右;在负载动态时损耗电阻辨识误差在0.03%左右.

关键词：直线感应电机全阶观测器参数辨识极点配置

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电梯轿厢意外移动保护装置应用研究

中国特种设备安全 2023年第6期39卷 62-65页

作者：冯海林张宇南京市特种设备安全监督检验研究院南京210019

GB 7588—2003《电梯制造与安装安全规范》(XG1—2015)提出轿厢意外移动保护装置要求以来,国内市场种类繁多,组合多样,给电梯从业人员带了困扰和忧虑。本文从检测子系统、制停子系统和自监测子系统3个方面对轿厢意外移动保护装置进行分... 详细信息

GB 7588—2003《电梯制造与安装安全规范》(XG1—2015)提出轿厢意外移动保护装置要求以来,国内市场种类繁多,组合多样,给电梯从业人员带了困扰和忧虑。本文从检测子系统、制停子系统和自监测子系统3个方面对轿厢意外移动保护装置进行分析,并从轿厢制停情况和制停部件的自监测功能进行检验流程验证,最后通过典型案例判定轿厢移动距离,可以更加深入理解轿厢意外移动保护装置。

关键词：轿厢意外移动保护检测制停自监测

基于无人机影像的山核桃单木检测及冠幅与树高的提取

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林业工程学报 2023年第4期8卷 159-166页

作者：郭阳光夏凯杨垠辉冯海林浙江农林大学数学与计算机科学学院浙江省林业智能监测与信息技术研究重点实验室林业感知技术与智能装备国家林业和草原局重点实验室杭州311300

针对经济林中树木的生长状况进行调查,有助于农户制定针对性的经营策略,提高经营效率。然而,由于山核桃树通常生长在山地环境下,使用传统的林业调查方法获取树木参数需要的人力资源和时间成本较高,而且在陡峭的山地环境中容易受到地形... 详细信息

针对经济林中树木的生长状况进行调查,有助于农户制定针对性的经营策略,提高经营效率。然而,由于山核桃树通常生长在山地环境下,使用传统的林业调查方法获取树木参数需要的人力资源和时间成本较高,而且在陡峭的山地环境中容易受到地形、植被和气象等因素的干扰。为了解决这一问题,提出了一种新的自动化方法——检测框投影法。该方法基于深度学习的目标检测算法对遥感图像中的树冠进行检测并生成检测框,再依据所得到的检测框获取树木位置和数量,并进一步提取单木的冠幅与树高等参数。在不同环境的山核桃种植林场进行的树冠检测实验结果表明,该方法使用的目标检测算法对山核桃树冠检测的总体平均精度和F1-score分别达到了85.5%与0.84;参数提取方面,在两处不同的山核桃种植林场选取了3处研究样地,并在每处样地选取并实地测量了50棵样本树木的冠幅和树高以验证参数提取精度,结果表明,使用检测框投影法预测冠幅与实测值的均方根误差、平均绝对误差和平均相对误差分别为0.469 m、0.313 m和5.7%,预测树高与实测值的均方根误差、平均绝对误差和平均相对误差分别为0.427 m、0.331 m和6.0%。提出的检测框投影法在山核桃林地环境下可以获得较为准确的树冠检测与参数提取结果,帮助农户制定更加合理和科学的经营策略,提高经营效率,同时也为林业生产的可持续发展提供了参考。

关键词：山核桃无人机影像 YOLOv5 树冠检测参数提取检测框投影法

铁皮石斛叶中黄酮碳苷类成分分离、鉴定及抑制α-葡萄糖苷酶活性研究

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中国药房 2022年第18期33卷 2187-2191页

作者：冯海林彭崇胜李晓波上海交通大学药学院上海200240

目的分离、鉴定铁皮石斛叶中的黄酮碳苷类成分,并评价其体外抑制α-葡萄糖苷酶的活性。方法采用大孔吸附树脂和制备型高效液相色谱法对铁皮石斛叶中的黄酮碳苷类成分进行分离和纯化,通过紫外光谱、核磁共振、高分辨电喷雾离子化质谱等... 详细信息

目的分离、鉴定铁皮石斛叶中的黄酮碳苷类成分,并评价其体外抑制α-葡萄糖苷酶的活性。方法采用大孔吸附树脂和制备型高效液相色谱法对铁皮石斛叶中的黄酮碳苷类成分进行分离和纯化,通过紫外光谱、核磁共振、高分辨电喷雾离子化质谱等波谱方法对化合物进行推导和鉴定。考察黄酮碳苷类成分与阳性对照(阿卡波糖)的α-葡萄糖苷酶体外抑制活性。结果从铁皮石斛叶中分离得到5个芹菜素-6,8-C-二糖苷,鉴定为芹菜素-6-C-α-L-鼠李糖-8-C-β-D-异鼠李糖(1)、夏佛塔苷(2)、异夏佛塔苷(3)、异佛莱心苷(4)和佛莱心苷(5)。化合物1~5和阿卡波糖抑制α-葡萄糖苷酶的半数抑制浓度分别为(1.79±1.27)、(2.05±0.72)、(1.93±0.67)、(1.09±0.46)、(1.36±0.58)、(18.69±1.24)μmol/L。结论从铁皮石斛叶中分离得到5个具有α-葡萄糖苷酶抑制活性的芹菜素-6,8-C-二糖苷类成分,其中化合物1为新化合物,化合物2首次从该植物中分离得到。

关键词：铁皮石斛叶黄酮碳苷类芹菜素-6-C-α-L-鼠李糖-8-C-β-D-异鼠李糖 α-葡萄糖苷酶

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通信网络告警数据特征分析

吉林大学学报（理学版） 2022年第5期60卷 1167-1175页

作者：赵泽玲冯海林齐小刚刘美丽西安电子科技大学数学与统计学院西安710126

针对通信网络中网络异常原因分析的问题,提出一种基于决策树进行告警数据特征分析的方法.该方法首先针对网络设备产生的告警数据多为无标记数据,基于地域和时间特征关联分析告警数据获得根源信息并添加标记,然后多维化告警数据特征,再... 详细信息

针对通信网络中网络异常原因分析的问题,提出一种基于决策树进行告警数据特征分析的方法.该方法首先针对网络设备产生的告警数据多为无标记数据,基于地域和时间特征关联分析告警数据获得根源信息并添加标记,然后多维化告警数据特征,再采用决策树方法分析各类特征的重要度及对准确率的影响,并通过剪枝缩减时间上的计算负担.各地域的告警数据实验结果表明,预处理及关联分析后告警压缩率分别约为70%和90%,告警对象类型与告警逻辑分类特征对网络异常的影响稳定,重要度在0.25以上,其中根源告警多属于告警逻辑分类中的通信告警.该方法可在一定程度上辅助网络管理人员识别主要的告警数据特征,根据数据特征先一步进行网络恢复.

关键词：通信网络数据处理决策树根源信息告警特征分析

基于模糊扩展卡尔曼的直线感应电机无速度传感器控制

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铁道科学与工程学报 2024年第3期21卷 1168-1179页

作者：丰富胡海林葛琼璇杨杰程浪江西理工大学电气学院江西赣州341000 江西省磁悬浮技术重点实验室江西赣州341000 磁浮技术铁路行业重点实验室上海201804 中国科学院电力电子与电气驱动重点实验室北京100190

直线感应电机(linear induction motor,LIM)可实现无接触、无摩擦的直线运动,具有爬坡强、横断面小、低噪音等优势,在中低速磁悬浮与城市轨道交通中被广泛应用。其中,基于观测器的电机无速度传感器矢量控制方法,是解决速度传感器成本高... 详细信息

直线感应电机(linear induction motor,LIM)可实现无接触、无摩擦的直线运动,具有爬坡强、横断面小、低噪音等优势,在中低速磁悬浮与城市轨道交通中被广泛应用。其中,基于观测器的电机无速度传感器矢量控制方法,是解决速度传感器成本高、可靠性低、维护难等问题的有效途径。针对LIM速度辨识受系统内外扰动影响导致观测精度下降问题,提出基于模糊扩张卡尔曼滤波(Fuzzy Extended Kalman Filter,FEKF)的速度观测方法,提高观测器鲁棒性。首先在αβ坐标系下建立考虑动态边端效应的LIM数学模型,利用LIM的实时电流和电压作为输入信号,以电流、磁链和速度作为状态变量,推导出基于扩展卡尔曼滤波(extended kalman filter,EKF)观测器电机状态空间方程的离散模型,利用EKF对LIM的速度和磁链进行在线观测,并用于实现LIM的矢量控制。其次,为提高EKF的噪声协方差矩阵Q对LIM系统内外扰动的鲁棒性,引入模糊控制方法对矩阵Q进行自适应调整,实现速度与磁链的估计精度。具体通过计算系统理论残差与实际残差的偏离程度得到噪声调节因子,实时调整噪声协方差矩阵Q,并在下一周期更新模糊扩展卡尔曼的反馈增益矩阵,提高对速度与磁链的估计精度。之后对系统的能观性与FEKF的收敛性进行分析,探明矩阵Q中各参数的边界及整定规律。最后通过仿真和硬件在环实验验证所提FEKF优化算法的有效性,结果表明FEKF能有效提高对LIM速度辨识准确性,实现LIM无速度传感器矢量控制。

关键词：直线感应电机无速度传感器模糊扩展卡尔曼滤波边端效应系统噪声

基于随机效应Wiener退化模型的剩余寿命预测

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浙江大学学报（理学版） 2018年第6期45卷 679-683,693页

作者：冯海林李秀秀西安电子科技大学数学与统计学院陕西西安710126

针对退化率较高的产品具有不稳定的退化路径以及产品个体差异对退化过程的影响,建立了一种新的随机效应退化模型,即漂移参数和扩散参数均为随机变量且两者之间呈线性关系的Wiener退化过程模型.基于该模型获得了产品剩余寿命分布与可靠... 详细信息

针对退化率较高的产品具有不稳定的退化路径以及产品个体差异对退化过程的影响,建立了一种新的随机效应退化模型,即漂移参数和扩散参数均为随机变量且两者之间呈线性关系的Wiener退化过程模型.基于该模型获得了产品剩余寿命分布与可靠度函数,同时设计了估计模型参数的EM(expectation maximization)算法.最后,通过分析钛合金疲劳裂纹数据以及与现有模型结果的比较,验证了所建模型的有效性和准确性.

关键词： Wiener过程随机效应剩余寿命 EM算法