期刊,河北建筑工程学院学报 2024年卷1期_国家学术搜索

期刊信息/Journal information

河北建筑工程学院学报

主　　编：李延涛

出版周期：季刊

国际刊号：1008-4185

电子邮箱：hbjgxb@hebiace.edu.cn

电　　话：0313-2050809

邮政编码：075024

地　　址：河北省张家口市建国路33号

河北建筑工程学院学报/Journal Journal of Hebei Institute of Architectural Engineering

查看更多>>本刊是以建筑工程技术为主的综合性学术刊物。主要刊登建筑设计、建筑结构、建筑材料、建筑施工、给水排水、环境工程、暖通工程、建筑机械、工业自动化、计算机技术、建筑经济与管理等学科及其交叉学科的基础理论研究、应用研究及科技开发领域的学术论文、报告、综合评述等。读者对象是从事建筑工程科研、设计、施工等方面的科技人员、管理人员及教育工作者。

正式出版

收录年代

基于DEMATEL-ISM的绿色建筑推广发展影响因素研究

时乐胡绍兰郑萱萱张国涛...

191-196页

查看更多>>摘要：绿色建筑的推广发展是我国实现绿色转型发展的关键.为探索绿色建筑推广发展的影响因素,通过文献研究与专家访谈的方式确定主要影响因素,采用DEMATEL-ISM方法对影响绿色建筑发展的因素进行研究分析.通过构建绿色建筑推广发展的多层递阶结构模型,确定了相关财政激励政策和绿色建筑宣传力度为根本影响因素.最后根据研究结果,从政策、经济、社会、技术等方面提出发展对策.

关键词：

绿色建筑影响因素DEMATEL-ISM

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维普
万方数据

基于因子分析的ADDIE理论模型优化研究——以《工程造价管理》为例

赵雪高鹏龙侯博

197-203页

查看更多>>摘要：针对当前大学专业课堂学生参与度不高的现象,依据ADDIE理论,通过因子分析以及聚类法优化并重新设计理论执行阶段,应用于《工程造价管理》课程进行为期一个学期的教学实证.利用spss软件对问卷数据进行分析,结果表明相较于传统ADDIE理论体系,被动导向型教学活动、兴趣激发型教学活动、主动引导型教学活动以及过程控制教学活动的设计可以进一步优化该理论应用效果.

关键词：

ADDIE因子分析课堂参与度优化研究

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万方数据

装配式建筑施工阶段成本影响因素研究

郝清婷郝江江王海燕贾致雯...

204-210页

查看更多>>摘要：装配式建筑成本高是阻碍其发展的主要因素,为解决这一问题,以实际项目为切入点,对比装配式建筑与现浇式建筑施工阶段各部分成本差异,找出装配式建筑在施工阶段中成本影响因素,运用熵权法确定指标权重.结果显示安装阶段是主要因素,其次构件标准化程度、施工方案合理性、生产激励政策因素占比权重较大.

关键词：

装配式建筑施工阶段成本影响因素

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维普
万方数据

查看更多>>摘要：图像检索在计算机视觉中至关重要,在许多领域有着广泛的应用.但是在专利中,图片通常以线条图形式存在.由于线条图没有色彩和纹理信息,对线条图进行检索,仍面临巨大挑战.基于Transformer的线条图检索模型,充分利用Transformer长距离依赖建模的优点,有效的提取线条图全局特征.该模型将输入的线条图切分为n个Patch块,在Patch间通过自注意力机制提取特征,通过对特征进行处理得到100维的增强特征,最终根据图像特征的余弦相似度进行检索.通过实验表明与基于卷积神经网络的GoogleNet和ResNet50相比,基于transformer的模型能达到更好的效果.

关键词：

Transformer图像检索线条图计算机视觉

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万方数据

改进的掩码图自编码器模型

严鑫瑜庞慧石瑞雪张爱玲...

216-221页

查看更多>>摘要：图自编码器(GAE)作为深度学习领域的重要模型之一,近年来受到了广泛关注.但GAE倾向于以牺牲图的结构信息为代价过度强调邻近信息,使其不适用于链接预测之外的下游任务.针对传统GAE存在的问题,研究者们在图自编码器模型中引入掩码策略,形成掩码图自编码器模型处理图数据.基于此,提出改进的掩码图自编码器(MaskGAE)模型,Mask-GAE采用掩码图模型(MGM)作为代理任务,掩蔽一部分边,并尝试用部分可见的、未掩蔽的图结构来重建丢失的部分.在Cora数据集上通过调参将MaskGAE模型节点分类准确率提升了0.5％.

关键词：

编码器自监督学习掩码图模型图结构数据

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基于DCGAN和改进YOLOv5的织物疵点检测算法

张天宇李子熠李鸿强

222-229页

查看更多>>摘要：针对传统的织物疵点检测算法的精度低、速度慢、漏检率高等难点,提出了基于深度卷积生成式对抗网络和改进YOLOv5的织物疵点检测算法.首先,将公开的天池阿里云织物疵点图像通过DCGAN网络进行数据增强,建立各类疵点样本较为完善的数据集;其次,为了提高模型的检测精度,在YOLOv5模型上引入CBAM注意力机制模块,让模型检测更能聚焦在缺陷区域,从而降低漏检率;再次,将Mish激活函数替换Leaky ReLU函数,增强模型的泛化能力.最后通过改进模型与原模型的对比实验,得出结论,提出的模型相比其他深度学习模型具有更好的检测度和鲁棒性.

关键词：

织物疵点检测YOLOv5深度卷积生成式对抗网络CBAM

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基于多路卷积聚合的动作识别

张君秋赵建光

230-237页

查看更多>>摘要：为解决视频数据中不同的动作行为时序长短不一,输入的视频帧序列长度固定而导致不同时序特征被忽略的问题,提出了基于多路卷积网络聚合深度学习模型的动作识别方法.网络以不同序列长度和模态的图像作为输入源,构成三条支路,采用多路分支逐层捕捉不同尺度的特征信息,在网路的最后对特征进行聚合并利用softmax分类器对识别结果进行分类.实验结果表明,该模型在UCF101数据集上准确率达到了88.36％,均优于对比实验模型,有效地提高了识别精度,具有一定的竞争力.

关键词：

深度学习动作识别特征聚合残差结构序列特征

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基于动态规划的逐点后退法在路线压缩中的应用研究

李岩王佳豪王利民

238-243页

查看更多>>摘要：提出了一种路线数据压缩算法,该算法以"道格拉斯-普克(Douglas-Peucker,DP)压缩算法"为基础,并对其进行了一系列的改进.该算法对路线中的矢量坐标,以所设定的阈值为参考标准,从后向前递归的进行压缩,并提取出特征点.相对于DP算法,本算法具有更高的压缩效率,更小的压缩误差,在相对复杂曲线的压缩上,本算法在准确度方面具有更优异的表现.通过进一步结合动态规划方法,可使该算法平均误差在原算法的基础上再降低70％的误差,从而保证了压缩后曲线的准确度和完整性.

关键词：

曲线压缩DP算法动态规划算法特征点

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基于人工智能的道路交通系统技术研究

王丹

244-246页

查看更多>>摘要：随着计算机视觉、机器学习等人工智能技术的快速发展,探讨了这些技术如何在道路交通系统中得到应用以响应现代化交通的需求.围绕智能交通系统(ITS)的构建,详细阐释了交通系统中传感器与数据采集的重要性,以及在大数据背景下对交通信息进行处理和智能决策的方法.通过实证分析城市交通优化以及高速公路管理的案例,展示了人工智能技术在交通流量控制、事故预防和通行效率提升方面的实际效用.本研究不仅为现代交通系统提供了技术支持,也为未来智能交通的发展方向提供了参考.

关键词：

人工智能智能交通系统交通数据采集数据处理智能决策交通优化

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基于YOLOv8的车辆类型识别研究

马明扬宋淑彩赵一航张博...

247-252页

查看更多>>摘要：为了降低交通隐患,提高交通系统的可靠性与安全性,保证车辆检测的实时性和准确性.采用了深度学习领域的目标检测YOLOv8算法,该算法是基于YOLOv5的进一步提升与改进,在Backbone部分使用了梯度流更加丰富的C2f结构,Head部分换成了目前主流的解耦头结构,损失函数使用了Task-Aligned Assigner正负样本匹配方式以及其他一些改变.将车辆划分成7种类型的数据集为例进行车辆检测,首先将数据集进行拆分和归一化,然后调整相关的参数,最后训练模型.实验结果表明,YOLOv8算法在该实验数据集的车辆类型识别上mAP达到了95％,该方法在车辆类型的检测中结果较好,能够应用在实际的交通系统中.

关键词：

YOLOv8目标检测C2f结构损失函数

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