首页期刊导航|重庆理工大学学报
期刊信息/Journal information
重庆理工大学学报
重庆理工大学
重庆理工大学学报

重庆理工大学

石晓辉

月刊

1674-8425

023-62769495

400050

重庆市九龙坡区杨家坪

重庆理工大学学报/Journal Journal of Chongqing Institute of Technology北大核心CSTPCD
查看更多>>本刊是中国学术期刊综合评价数据库来源期刊，中国科技核心期刊，重庆市一级期刊，教育部优秀期刊。主要刊登有创造性、探索性、开拓性的学术论文、科研成果报告、重要学术问题的评述和学科前沿的综述。
正式出版
收录年代

    红外光学材料单晶锗固结磨料研磨加工特性研究

    郝益群杨晓京袁锐波姚同...
    179-186页
    查看更多>>摘要：为实现单晶锗高质高效研磨加工,采用固结磨料研磨加工方式,以单晶锗的表面粗糙度和材料去除率为评价指标,通过单因素实验和正交实验,研究研磨垫磨粒大小和研磨参数(研磨盘转速、研磨压力、研磨时间)对固结磨料研磨加工特性的影响规律.结果表明:采用磨粒粒度为W 8-12的金刚石研磨垫可以同时兼顾单晶锗的表面质量和加工效率;研磨参数对单晶锗表面粗糙度的影响相对较小,影响单晶锗材料去除率的显著因素顺序为研磨盘转速>研磨时间>研磨压力;以材料去除率为目标的最佳研磨参数为:研磨盘转速80 r/min,研磨压力9 kPa,研磨时间4 min;通过响应曲面分析得到研磨盘转速和研磨压力的交互作用对材料去除率的影响较大.研究结果可为单晶锗研磨加工中工艺参数的选择提供指导.

    单晶锗固结磨料研磨加工材料去除率

      原文链接:
    • 国家科技期刊平台
    • NETL
    • NSTL
    • 万方数据

    BP神经网络局部最优缺陷的数控机床热稳健性建模研究

    周庆兵苗恩铭王文辉谭瑞林...
    187-193页
    查看更多>>摘要：针对BP神经网络热误差建模对网络初始值依赖度高、容易陷入局部最优解,导致预测模型灵敏度高而稳健性不足的问题,提出了利用鲸鱼优化算法(whale optimization algo-rithm,WOA)优化BP神经网络的权值阈值,在一定程度上解决了BP神经网络热误差建模对于网络初始值敏感度高、易陷入局部最优解的问题.以某台Vcenter-55型号三轴立式加工中心为例,进行热误差实验,利用模糊聚类与灰色关联度筛选出2个温度敏感点,再以其Z轴热误差为例建立WOA-BP神经网络预测模型.结果表明:该预测模型相较于BP模型,稳健性预测精度平均提高3.35μm,具有工程应用价值.

    BP神经网络鲸鱼优化算法热误差稳健性

      原文链接:
    • 国家科技期刊平台
    • NETL
    • NSTL
    • 万方数据

    盾构机换刀机器人路径规划研究

    孙颜明杨航吴乾坤李正道...
    194-200页
    查看更多>>摘要：为实现作业环境结构复杂、干涉多、视野受限工况下换刀作业的自动化,进行换刀机器人路径规划研究.首先,提出机器人换刀方案和机器人本体机构,对换刀机器人路径规划问题进行描述;其次,建立机器人数学模型、目标位姿计算方法;随后,提出基于距离判断的碰撞检测方法、目标导向约束下的随机点生成策略、冗余路径点删除策略、B样条曲线路径平滑处理策略,实现路径的优化;最后,搭建换刀机器人仿真平台,并进行仿真分析,结果验证了所提方法的有效性.

    换刀机器人路径规划快速搜索随机树碰撞检测路径优化

      原文链接:
    • 国家科技期刊平台
    • NETL
    • NSTL
    • 万方数据

    基于结构重参数化和注意力机制的复杂背景下手势识别

    杨黎霞夏天陈仁祥张晓...
    201-209页
    查看更多>>摘要：针对复杂背景下手势图像受到干扰较多而导致的手势识别准确率低、识别速度慢问题,提出一种基于结构重参数化和注意力机制的复杂背景下手势识别算法RepSEHGR(re-pa-rameter squeeze-expand hand gesture recognition).通过使用结构重参数化方法,将其应用到残差结构中,在部署阶段去除多余分支结构,提升算法识别速度;同时嵌入通道注意力机制模块,利用其为不同通道特征加权的特点使算法关注手势特征,减少复杂背景干扰;使用cutout与仿射变换2种数据增强方法训练算法,抑制复杂背景噪声输入并增强数据,减少过拟合的同时提升算法健壮性.在一个复杂背景手势数据集上进行对比实验,结果显示:识别精度达到99.9％,识别速度达到200 fps,证明了所提算法的有效性.

    手势识别注意力机制复杂背景结构重参数化数据增强

      原文链接:
    • 国家科技期刊平台
    • NETL
    • NSTL
    • 万方数据

    前背景信息一致的边界框弱监督息肉分割网络

    龙建武刘东宋鑫磊
    210-221页
    查看更多>>摘要：准确的息肉分割对结直肠癌的诊断和治疗具有重要意义.由于标注准确的像素级掩码成本很高,现在的息肉分割方法严重受到像素标注短缺的影响,而粗略的边界框标注更易获得.因此提出一个通用性高、即插即用的弱监督组件PolypBox,其可以将现有全监督的息肉分割方法转换成仅使用边界框标注的息肉分割方法.该模块由掩码投影损失、像素表示模块、前背景搜索损失和邻域像素一致性损失组成.首先设计像素表示模块从特征图中学习每个像素的特征表示(embedding),根据边界框的位置信息,使用K-Means分别聚类属于前背景的多个原型;然后提出前背景搜索损失将边框内的像素点与前背景的原型进行搜索匹配建立约束;在边界框内部设计掩码投影损失约束模型预测息肉的位置,最后提出邻域像素一致性损失,令具有邻域相似的像素点对的息肉预测结果保持一致.为验证算法的有效性,在CVC-300和Kvasir等4个具有挑战性的数据集和mean Dice等6个指标上与主流息肉分割网络进行对比,其mean Dice达到0.810,有着不输于目前主流全监督息肉分割方法的分割性能,同时验证了该方法的通用性.

    息肉分割边界框弱监督前背景搜索对比学习原型学习

      原文链接:
    • 国家科技期刊平台
    • NETL
    • NSTL
    • 万方数据

    FCG-NNER:一种融合字形信息的中文嵌套命名实体识别方法

    陈鹏马洪彬周佳伦李琳宇...
    222-231页
    查看更多>>摘要：基于跨度的模型是嵌套命名实体识别的主要方法,其核心是将实体识别问题转化为跨度分类问题.而在中文数据集中,由于中文单词不具有明显的分割符号,导致语义和边界信息不明确,进而造成中文嵌套命名实体识别效果不佳.为了解决这一问题,提出了融合字形信息的基于跨度的中文嵌套命名实体识别算法——FCG-NNER,首先通过卷积神经网络获取汉字的字形信息,其次通过交叉Biaffine双仿射解码层实现原文信息与字形信息融合,然后通过对角融合CNN层获取不同跨度之间的局部相互作用,最后将交叉Biaffine双仿射解码层的输出与对角融合CNN层的输出相加后输入到全连接层中,得到最终的预测结果.采用2个具有代表性的中文嵌套NER数据集(CMeEE和CLUENER2020)用于实验验证.结果显示,FCG-NNER在CMeEE数据集中的精度为65.02％,召回率为67.93％,F1值达到0.6644;在CLUEN-ER2020数据集中的精度为79.45％,召回率为82.33％,F1值达到0.8086,证明FCG-NNER算法的性能明显超过2个数据集的基线.

    中文嵌套命名实体识别字形特征跨度分类特征融合

      原文链接:
    • 国家科技期刊平台
    • NETL
    • NSTL
    • 万方数据

    教与学樽海鞘优化的松散回潮预测控制研究

    王华秋杨巧琳
    232-243页
    查看更多>>摘要：在具有非线性和时滞性的烟叶松散回潮系统中,为解决传统控制方法存在的预测精度低、控制稳定性差等问题,提出一种模型预测控制方法.将卷积神经网络与门控循环单元网络相结合,按照NARMAX模型建立回潮工序多输入多输出系统的预测模型,提高预测精度;提出教与学樽海鞘优化算法进行滚动优化,保证出口水分和回风温度均能够准确且平稳地跟随设定值.结果表明:模型能实现对回潮过程回风温度和出口水分的同步控制,与其他预测控制方法相比,具有较好的预测效果与控制性能,其中预测模型的均方根误差的平均值为0.027,控制器的超调量平均为0.118％,CPK值平均高达2.45.

    烟草松散回潮模型预测控制门控循环单元樽海鞘算法

      原文链接:
    • 国家科技期刊平台
    • NETL
    • NSTL
    • 万方数据

    改进YOLOv5s的轻量化目标检测算法研究

    龙邹荣蔡林峰叶彬强汤斌...
    244-251页
    查看更多>>摘要：针对当前YOLOv5 s目标检测网络复杂、参数多、部署所需配置高,难以在嵌入式平台上获得优质识别结果的问题,设计了一种轻量化目标检测算法YOLOv5s GCB.算法使用GhostNet作为主干特征提取网络,充分发挥其计算量少、特征图不冗余的优势,从而降低算法的复杂度,提高检测速度;引入CA(coordinate attention)注意力机制,将空间坐标信息与注意力图有效整合,有助于网络快速提取有用特征,进一步增强算法的特征提取能力;借助双向特征金字塔网络(Bi-FPN)结构代替原始算法的路径聚合网络(path aggregation network)结构,对多个尺度的特征进行融合,以此构建新轻量化网络模型YOLOv5s GCB.与原始算法相比,改进后的算法在保持目标检测精确的同时精简了模型参数,降低了运行YOLOv5算法所需的硬件要求.在VOC2007数据集中,YOLOv5s GCB算法的平均准确率(mAP)达到75.2％,模型体积为10.6 MB,浮点计算量11.3GFLOPs(giga floating-point operations per second),与原始算法相比,参数量降低了30％,权重模型减少了20％.实验结果表明:YOLOv5s GCB算法在保证检测精确度的同时实现了模型的轻量化,为其在性能较弱的嵌入式平台上的部署与应用提供了一定的理论依据.

    轻量化网络YOLOv5s注意力机制GhostNet加权双向金字塔

      原文链接:
    • 国家科技期刊平台
    • NETL
    • NSTL
    • 万方数据

    面向林业资源防护的CGPSO算法UAV航迹优化应用研究

    赵永辉万晓玉吕勇刘雪妍...
    252-259页
    查看更多>>摘要：针对传统PSO无人机航迹规划算法在林业资源防护任务中存在收敛速度慢、易陷入局部最优的问题,提出了一种基于CGPSO的无人机航迹优化算法(cauchy gauss particle swarm optimization,CGPSO).借助雷达传感器对林间环境进行预检,构建了无人机飞行任务环境模型;引入了自适应惯性权重和融合柯西-高斯变异算子调整粒子群算法,平衡全局-局部收敛速度,优化局部极值问题;综合分析了无人机航迹长度代价、障碍物碰撞代价和高程范围代价,建立了航迹规划适应度函数.仿真结果显示,所规划算法适应度标准差达到了0.1486,用时54.34 s,相比PSO算法,收敛代价值减少了42％,用时提升了25％,与所有算法相比,整体航迹具有较强的鲁棒性,对环境的适应性更优.因此,采用新规划航迹算法在林区进行林业资源防护工作是可行的.

    无人机航迹规划粒子群算法雷达传感器自适应惯性权重柯西-高斯变异

      原文链接:
    • 国家科技期刊平台
    • NETL
    • NSTL
    • 万方数据

    基于深度强化学习的方法求解带时间窗的旅行商问题

    江明刘志威
    260-266页
    查看更多>>摘要：带时间窗的旅行商问题(traveling salesman problem with time window,TSPTW)是旅行商问题的一个变种,在物资配送等方面有大量的应用.传统方法的求解时间较长且泛化性较差,为提高TSPTW的求解效率,将求解过程建模为马尔科夫决策过程,定义了状态、动作、奖励,提出了一种基于深度强化学习的Transformer加指针网络的组合模型,通过多头注意力对输入的特征进行编码,采用指针网络求出解的概率分布,所提深度学习网络通过强化学习算法进行训练.实验结果表明:所提方法对比传统的启发式求解算法,可以得到更高质量的解,相较于求解器和启发式算法,有超过数10倍的提升效果,且易于将模型拓展到不同规模的问题上.

    带时间窗的旅行商深度强化学习组合优化注意力机制

      原文链接:
    • 国家科技期刊平台
    • NETL
    • NSTL
    • 万方数据