期刊,大连民族大学学报 2024年卷3期_国家学术搜索

期刊信息/Journal information

大连民族大学学报

主　　编：张瑾燕

出版周期：双月刊

国际刊号：1009-315X

电子邮箱：xuebao@dlnu.edu.cn

电　　话：0411-87656296

邮政编码：116605

地　　址：大连开发区

大连民族大学学报/Journal Journal of Dalian Nationalities UniversityCHSSCD

查看更多>>本刊是经国家新闻出版署批准，由国家民族事务委员会主管、大连民族学院主办的综合性学术刊物。主要刊登理工科及哲学社会科学的最新科研和教学成果。发表有关数学、计算机科学、物理学、化学、生物学等基础学科和应用学科，以及哲学社会科学方面的学术论文及与之相关的教育、管理、教学等方面的研究论文，是大连民族学院开展国内外学术交流的重要园地。是民族工作者，大专院校师生及党政干部必读的学术刊物。

正式出版

收录年代

以学生为中心的"环境监测"一流课程建设

冉春秋王冰

193-197页

查看更多>>摘要：以大连民族大学环境工程国家级一流专业和环境科学省级一流专业核心课"环境监测"为例,以学生为中心,从知识目标、能力目标、素质目标的培养和达成探讨了一流课程建设及评价体系构建.课程建设是学生知识掌握、能力培养和素质养成等目标达成中最关键环节,课程目标的达成支撑了专业人才培养目标和毕业要求的达成.希望对其他一般普通高校课程建设有一定借鉴作用.

关键词：

以学生为中心一流课程人才培养评价体系课程思政

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万方数据

查看更多>>摘要：软枣猕猴桃(Actinidia arguta)因其独特的风味和丰富的营养价值而备受人们的喜爱,而由丁香假单胞菌的变种(Pseudomonas syringae pv.actinidiae,Psa)引起的软枣猕猴桃溃疡病是其产业面临的一大难题.为探究软枣猕猴桃患病植株和健康植株对土壤元素吸收的差异,采用S型取样法,分别从大连润丰园珍稀果品开发有限公司和大连兴北园农业科技有限公司的患病植株和健康植株周围土壤取样,分析土壤中氮元素、磷元素和部分金属元素含量差异.结果表明患病植株周围土壤中的氮、磷、钾、钙、钠、镁、铜、锰等8种元素的含量均高于健康植株土壤.推测植株患病后,代谢能力降低,对多种元素的吸收能力减弱.

关键词：

软枣猕猴桃溃疡病土壤元素

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目标检测语义特征增强网络

陈钲方杨大伟毛琳

203-208页

查看更多>>摘要：针对目标检测算法中图像边缘细节等高频特征提取不充分而导致检测效果较差的问题,提出一种目标检测语义特征增强网络(SFENet).利用八度卷积构建高频语义特征增强模块,通过调节卷积特征中高低频分量来增强图像高频特征提取,从而捕捉更多的图像边缘细节信息,进一步加强网络对全局语义特征的理解,有效提升目标检测精度.实验结果表明:SFENet在Pascal VOC07+12数据集和自制锥桶数据集上的检测结果与YOLOv4相比,平均精度(mAP)分别提高0.34%和0.37%,适应于自动驾驶和机器视觉领域,可有效应用于中国大学生无人驾驶方程式大赛的环境感知任务(FSAC).

关键词：

目标检测语义特征特征增强八度卷积

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基于YOLO-BCN的PCB裸板小目标缺陷检测

李柏雄刘俊杰刘建青葛平淑...

209-214页

查看更多>>摘要：为了解决PCB裸板在小目标缺陷检测过程中容易出现漏检、错检等问题,提出了基于改进YOLOv7的PCB裸板缺陷检测算法YOLO-BCN.首先在原始YOLOv7主干网络中引入了BRA注意力机制,实现更灵活的计算分配和内容感知,使网络具备动态的查询感知稀疏性.然后替换CARAFE上采样算子,来提取更多浅层特征,从而有效改善模型对小目标的检测性能.最后引入NWD损失函数,结合IoU来优化回归损失函数,降低对小目标位置偏差的敏感性.实验结果表明:改进后的YOLOv7的mAP@0.5值和mAP@0.5:0.9值相较于原始模型分别提高了3.28%和2.74%,F1因子提升了3.91%,检测速率为46.84 FPS.有效提升了PCB小目标缺陷检测的精度.

关键词：

PCB裸板YOLOv7小目标检测注意力机制损失函数

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点云多属性聚类的三维锥桶目标检测算法

高千喜毛琳杨大伟

215-221页

查看更多>>摘要：为了解决大学生方程式无人车在赛道环境中锥桶检测精度不高的问题,提出一种针对大学生方程式无人车比赛的三维锥桶目标检测算法.首先,在激光雷达采集到的点云中提取ROI区域;其次,在该区域进行地面点去除;最后,在非地面点云中执行点云聚类,将属于锥桶的点聚类为一簇,实现赛道锥桶目标的检测.本方法对原有单属性聚类方法进行改进,采用点云强度和点云密度多属性进行聚类.通过大学生方程式无人车实车测试,提出的三维锥桶目标检测算法在多个赛道场景中均取得90%以上的准确度,为后续大学生方程式无人车比赛提供了优异性能的算法.

关键词：

锥桶目标检测多属性聚类大学生方程式无人车

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轨迹预测中局部自注意力时序编码网络

史世莹毛琳杨大伟

222-227页

查看更多>>摘要：针对传统编码器应用于轨迹预测时,难以捕捉短暂停车或急转弯等局部时间尺度下的轨迹变化(简称局部变化)从而影响预测准确性的问题,提出一种局部自注意力时序编码架构(Loc-SelfAttention).该算法充分利用小尺度卷积核的优越局部感知能力,敏锐地捕捉和提取局部变化的特征,并利用自注意力机制,根据局部变化对于未来轨迹分布的影响程度动态赋予提取的局部特征注意力权重,从而过滤噪声和杂点,筛选出有效的局部特征,提高轨迹预测准确性.实验结果表明:Loc-SelfAttention算法在Argoverse运动预测基准上与HOME轨迹预测算法相比,最小平均位移误差降低3.7%,最小最终位移误差降低3.1%,失误率降低4.8%,在自动驾驶和智能交通管理等领域具有一定应用前景.

关键词：

局部时间尺度小尺度卷积核自注意力机制时序编码

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参数化分析减震沟对岩体爆破减震效应的影响

曲艳东陈佑琦许柏园常宇...

228-232页

查看更多>>摘要：为了揭示减震沟对岩石爆破震动效应的影响,利用有限元软件ANSYS/LS-DYNA建立减震沟模型,对减震沟的长度、宽度和深度进行参数分析.研究表明:减震沟能有效衰减爆破地震波能量,并通过阻隔和干扰爆破地震波的传播来加快降低爆破震动.减震沟参数对爆破地震波能量传播的影响程度为:深度(3～5 m)>长度(1～3 m)>宽度(1～2 m).在减震沟后的 6.8 m到 8.4 m内,减震沟会放大爆破地震波传播的能量,放大位置与减震沟深度直接相关.

关键词：

减震沟爆破振动速度参数化分析数值模拟

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基于方向感知与注意力的文档图像阴影消除

张豹蔡志伟王存睿战国栋...

233-239,247页

查看更多>>摘要：文档图像易受光照影响产生的阴影区域,会严重影响用户的识别和阅读.针对现有阴影消除开放数据集少,纠正图像阴影消除质量较差的问题,提出了一种改进的生成对抗网络的文档图像阴影消除方法.该网络在原有双GAN网络结构基础上,引入阴影感知方向上下文模块以及掩码注意力结构,并在掩码注意力模块后加入自适应注意力模块,通过并行结构自适应调整卷积核大小,融合不同尺度特征以获得更多特征信息.同时采用一种逐像素叠加的数据增强方法,解决文档阴影消除数据集缺乏的问题.实验结果表明在本文自建数据集上与DCGAN、ST-CGAN和DSC方法相比,评价指标PSNR与SSIM均有一定提升,本文实验方法优于现有文档去阴影先进方法.

关键词：

文档图像阴影消除堆叠式阴影方向感知上下文掩码注意力

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基于时间约束子图抽取的时序知识图谱问答

刘洋刘爽赵泽菲

240-247页

查看更多>>摘要：针对时序知识图谱的问答的相关研究较少,并且大多拘泥于语义或者时间信息的匹配,缺乏对时间约束信息利用的问题,提出一种基于时间约束子图抽取的时序知识图谱问答方法.首先通过时间范围信息修剪子图,然后利用修剪后的子图和时间信息进行答案推理得到最终答案.实验结果表明:本文方法相较于基线模型在回答复杂类型以及时间类型问题时有较大提升.

关键词：

时序知识图谱问答子图时间约束

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基于条件归一化网络的艺术字体多风格融合技术研究

陈舒祥王江江战国栋

248-253页

查看更多>>摘要：针对艺术字体风格迁移中风格单一性以及多风格字体融合时出现的风格单一、风格溢出和残余黑点的问题,提出了一种基于条件归一化网络的多风格字体图像融合方法.该方法采用了一个字体多风格融合模型,能根据不同的风格参数调整预训练的VGG19Net网络的输出.通过将内容图与多个风格字体图像分别提取特征,并使用一个新的风格损失函数来度量内容图与风格字体图像之间的差异,将多个风格特征混合,生成新的艺术风格字体图像.该方法的关键在于卷积层和条件归一化层,能够实现多风格的迁移和融合.实验结果表明:与其他两种方法相比,内容相似度平均提高了 1.2%,风格相似度平均提高了 2.7%.

关键词：

风格迁移多风格融合条件归一化

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