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基于OBE理念的大学生职业生涯规划课主题式教学模式探究

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教育观察 2025年第1期14卷 81-84页

作者：张文超烟台大学计算机与控制工程学院

大学生职业生涯规划课作为一门公共基础课，其开展效果直接关系大学生就业观的形成与就业质量。实践中，该课程教学存在理论与实践环节割裂、缺乏有机衔接，线上课程质量监管不足，线下实践参与度和重视程度普遍偏低等问题，影响教学效... 详细信息

大学生职业生涯规划课作为一门公共基础课，其开展效果直接关系大学生就业观的形成与就业质量。实践中，该课程教学存在理论与实践环节割裂、缺乏有机衔接，线上课程质量监管不足，线下实践参与度和重视程度普遍偏低等问题，影响教学效果。高校应基于OBE理念和当前就业背景，以提高学生职业规划能力为导向，通过反向细化教学主题和教学环节，构建主题式教学方案，从而提升课程教学质量，有效促进大学生高质量就业。

关键词： OBE理念大学生职业生涯规划课主题式教学设计

基于线性自抗扰控制的统一潮流控制器次同步振荡抑制策略

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电力建设 2025年第2期46卷 151-159页

作者：刘一琦黄旭王天昊郑钧元东北林业大学计算机与控制工程学院哈尔滨市150040

大规模双馈风电场经串补线路并网容易引发次同步振荡(sub-synchronous oscillation,SSO),造成风机脱网,严重威胁电力系统的安全稳定运行。因此,提出一种应用统一潮流控制器(unified power flow controller,UPFC)附加阻尼控制抑制SSO的... 详细信息

大规模双馈风电场经串补线路并网容易引发次同步振荡(sub-synchronous oscillation,SSO),造成风机脱网,严重威胁电力系统的安全稳定运行。因此,提出一种应用统一潮流控制器(unified power flow controller,UPFC)附加阻尼控制抑制SSO的控制方法。该方法设计了一种解耦型线性自抗扰控制器(linear active disturbance rejection control,LADRC),通过线性状态观测器实时估计系统中的次同步扰动,并引入延时补偿环节,消除信号传输中的通信延时。基于改进型LADRC设计了UPFC的附加阻尼控制器,使得UPFC在系统中呈正阻尼状态,抑制次同步振荡,并且提高系统的抗干扰能力和鲁棒性。最后,在MATLAB/Simulink仿真软件中搭建双馈风电场经串补线路并网仿真模型,仿真结果表明,所提方法能够在不同串补度、风速、并网风机数目下有效抑制次同步振荡,可为研究我国双馈风电场远距离并网类似问题提供参考。

关键词：双馈风电场串补线路次同步振荡(SSO) 线性自抗扰控制(LADRC)

从布鲁姆认知层次探究“程序设计基础”课程思政

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工业和信息化教育 2025年第1期 21-26页

作者：刘霄刘其成烟台大学计算机与控制工程学院山东烟台264005

“程序设计基础”是各高校理工科的入门编程课,受众广泛。利用布鲁姆教育目标分类法,研究“程序设计基础”教学内容与课程思政的有机融合策略,形成培养正确价值观、人生观的创新人才教学方案,进一步提高教师思政能力和学生参与度,使用... 详细信息

“程序设计基础”是各高校理工科的入门编程课,受众广泛。利用布鲁姆教育目标分类法,研究“程序设计基础”教学内容与课程思政的有机融合策略,形成培养正确价值观、人生观的创新人才教学方案,进一步提高教师思政能力和学生参与度,使用多种教学手段和过程性量化考核方法,为实现全方位思政育人提出了探索路径。

关键词：布鲁姆认知程序设计课程思政过程性考核

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基于高光谱特征融合的榛子霉变检测方法研究

食品与发酵工业 2025年第2期51卷 311-319页

作者：张冬妍毛思雨杨子健陈诺吴晨旭马苗源东北林业大学计算机与控制工程学院黑龙江哈尔滨150040

为实现对榛子霉变的快速无损检测,研究将光谱特征与纹理特征融合并结合机器学习算法建立榛子霉变检测模型。采集400~1000 nm的榛子样本高光谱图像,对样本的原始光谱使用标准正态变量变换法进行预处理,采用蜣螂优化算法、粒子群优化算法... 详细信息

为实现对榛子霉变的快速无损检测,研究将光谱特征与纹理特征融合并结合机器学习算法建立榛子霉变检测模型。采集400~1000 nm的榛子样本高光谱图像,对样本的原始光谱使用标准正态变量变换法进行预处理,采用蜣螂优化算法、粒子群优化算法和连续投影算法3种特征波长选择方法对光谱进行特征选择;利用主成分分析法对高光谱图像进行降维,根据图像的贡献大小选择样本的最优主成分图像,结合灰度共生矩阵法提取样本4个角度上的5个纹理特征参数。分别基于样本光谱特征、纹理特征、光谱特征与纹理特征融合三类数据结合K最近邻算法构建榛子霉变检测模型。实验结果表明,基于蜣螂优化算法选择的特征光谱与纹理特征融合并结合K最近邻算法建立的模型效果最好,训练集和测试集准确率分别为99.20%和98.34%,实现了榛子霉变的快速无损检测。

关键词：高光谱成像榛子霉变无损检测特征融合蜣螂优化算法

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基于语义分割的无人机目标识别与遮挡研判

科技与创新 2025年第4期 94-96页

作者：贺晓晴丁道宇王慎杰韩子栋李东亮烟台大学计算机与控制工程学院山东烟台264005

随着机器视觉的快速发展,针对特定场景的目标识别算法被广泛提出。主要针对城市复杂背景下旋翼无人机的智能识别问题进行了研究。考虑到城市低空场景的特点以及无人机轮廓多样、姿态多变、运动突发等特点,将背景差分算法与语义分割这一... 详细信息

随着机器视觉的快速发展,针对特定场景的目标识别算法被广泛提出。主要针对城市复杂背景下旋翼无人机的智能识别问题进行了研究。考虑到城市低空场景的特点以及无人机轮廓多样、姿态多变、运动突发等特点,将背景差分算法与语义分割这一深度学习算法相结合,提出了城市复杂背景下的无人机智能识别方法。该方法一方面能够识别场景中的运动无人机,另一方面能够进行复杂背景的语义识别,并在此基础上研判无人机是否被指定设施所遮挡。实验测试表明,本算法对无人机在高塔、树木、楼房等复杂背景下的检测与识别具有较高的精度。

关键词：语义分割目标识别遮挡研判旋翼无人机

基于改进YOLOv8s的轻量级果园李子检测方法

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农业工程学报 2025年第1期41卷 154-160页

作者：张冬妍陈诺张淇吴晨旭张榄翔东北林业大学计算机与控制工程学院哈尔滨150040

为了解决果园李子受枝叶和果实遮蔽、环境变化等因素影响,难以准确检测的问题,该研究提出了一种基于改进YOLOv8s的轻量级果园李子检测模型。首先,采用自设计主干网络Faster-EMA缩减模型复杂度、提高检测精度。其次,引入焦点调制网络(foc... 详细信息

为了解决果园李子受枝叶和果实遮蔽、环境变化等因素影响,难以准确检测的问题,该研究提出了一种基于改进YOLOv8s的轻量级果园李子检测模型。首先,采用自设计主干网络Faster-EMA缩减模型复杂度、提高检测精度。其次,引入焦点调制网络(focal modulation)替换原模型中的SPPF模块增强特征融合能力,丰富特征提取的语义信息;最后,引入参数共享策略并实现轻量级检测头LDetect,满足了低功耗嵌入式设备部署需求。试验结果表明,优化后模型的平均检测精度达到97.2%,与原模型相比,检测精度提高了7.4个百分点;模型计算量降低了44.8%;模型参数数量减小了25.8%;部署在边缘计算设备Jetson Nano 4GB上,检测帧率达到了48.3帧/s。该研究所提出的方法能有效的解决复杂背景下果园李子的智能化检测,有助于促进李子智能化采摘技术的发展。

关键词：目标检测 YOLOv8 轻量化李子 LDetect

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双编码端高分辨率遥感影像语义分割算法

计算机科学与探索 2025年第1期19卷 187-195页

作者：吴梦可高心丹东北林业大学计算机与控制工程学院哈尔滨150000

遥感影像具有多尺度对象、复杂背景、不均衡类别等特点。基于卷积神经网络(CNN)的语义分割算法难以捕捉到影像的全局特征,导致分割效果不佳。针对以上问题,利用Swin Transformer的全局特征提取能力,提出了双编码端高分辨率遥感影像语义... 详细信息

遥感影像具有多尺度对象、复杂背景、不均衡类别等特点。基于卷积神经网络(CNN)的语义分割算法难以捕捉到影像的全局特征,导致分割效果不佳。针对以上问题,利用Swin Transformer的全局特征提取能力,提出了双编码端高分辨率遥感影像语义分割算法DEGFNet。设计特征融合模块(FFB)将Swin Transformer捕获的全局特征引入编码端,应对多尺度对象带来的挑战。在Swin Transformer中设计空间交互模块(SIB),降低复杂背景样本带来的负面影响;在解码端引入全局-局部注意力模块(GLTB)和特征细化模块(FRB),来更好地利用编码端提取的信息,提高语义分割的精确性;采用交叉熵损失和Dice Loss组成的混合损失函数训练模型,减轻样本类别不均衡带来的消极影响。在Vaihingen数据集上,宏观平均F1值(mF1)、平均交并比(mIoU)和整体准确率(OA)指标分别达到91.9%、84.8%和92.4%;在LoveDA数据集上,mIoU指标达到55.0%,均展现出了更好的语义分割效果和良好的泛化性。

关键词：高分辨率遥感影像语义分割卷积神经网络 Swin Transformer

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面向法律领域的实体和关系抽取

深圳大学学报(理工版) 2025年第1期42卷 77-84页

作者：刘美玲梁龙昌东北林业大学计算机与控制工程学院黑龙江哈尔滨150040

中文司法领域的实体和关系抽取技术在提高办案效率方面具有重要作用,但现有的关系抽取模型缺乏领域知识且难以处理重叠实体,造成难以准确区分和提取实体与关系等问题.通过引入领域知识,提出一种法律信息增强模块,增强了用所提法律潜在... 详细信息

中文司法领域的实体和关系抽取技术在提高办案效率方面具有重要作用,但现有的关系抽取模型缺乏领域知识且难以处理重叠实体,造成难以准确区分和提取实体与关系等问题.通过引入领域知识,提出一种法律信息增强模块,增强了用所提法律潜在关系与全局对应(legal potential relationship and global correspondence,LPRGC)模型理解法律文本中术语、规则和上下文信息的能力,从而提高了实体和关系的识别准确性,进而提升了实体和关系抽取算法的性能.为解决重叠实体问题,设计了一种基于潜在关系和实体对齐的关系抽取方法.通过精确标注实体位置,筛选潜在关系,并利用全局矩阵对齐实体,解决重叠实体的关系抽取问题,能够更准确地捕捉到重叠实体之间的关系,并有效地将其映射到正确的实体对上,从而提高抽取结果的准确性.在中国法律智能技术评测数据集上进行实体和关系抽取实验,结果表明,LPRGC模型的准确率、召回率和F_(1)值分别为85.21%、81.19%和83.15%,均优于对比模型,特别是在处理实体重叠问题时,LPRGC模型在单实体重叠类型的抽取中,F_(1)值达到了81.45%;在多实体重叠类型的抽取中,F_(1)值达80.67%.LPRGC模型在实体和关系抽取的准确性上较现有方法有明显改进,在处理复杂法律文本中的实体重叠问题上取得了显著效果.

关键词：人工智能自然语言处理司法领域关系抽取深度学习信息增强重叠实体

双PWM变流器飞轮系统母线电压LADRC二次控制策略

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太阳能学报 2025年第1期46卷 242-250页

作者：魏乐周子宇房方王冰玉华北电力大学控制与计算机工程学院北京102206

提出一种基于二阶线性自抗扰控制(LADRC)的飞轮储能系统直流母线电压二次控制策略来应对飞轮储能系统频繁充放电切换带来的母线电压波动问题,其将母线电压及微分值分别视为状态变量,负载功率、参数不确定性等内外干扰视为扩展状态量进... 详细信息

提出一种基于二阶线性自抗扰控制(LADRC)的飞轮储能系统直流母线电压二次控制策略来应对飞轮储能系统频繁充放电切换带来的母线电压波动问题,其将母线电压及微分值分别视为状态变量,负载功率、参数不确定性等内外干扰视为扩展状态量进行扰动观测器设计。该策略能将工况切换造成电压波动的观测扰动量实时补偿至控制量中,实现扰动补偿。加入二次控制解决LADRC面对非常值扰动会存在稳态误差的问题,保证飞轮储能系统在充放能切换过程中母线电压具备较好的快速响应和抗干扰性能的同时实现无差控制。最后通过仿真验证了所提策略的有效性。

关键词：飞轮储能整流电路电压控制线性自抗扰控制二次控制