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期刊信息/Journal information
黑龙江科学
黑龙江科学

郭春景

月刊

1674-8646

hlj16133@163.com

0451-82316133

150090

哈尔滨市嵩山路15号

黑龙江科学/Journal HEILONGJIANG SCIENCE
查看更多>>是报道黑龙江省自然科学领域的基础理论研究和应用研究方面研究成果和新技术成就的综合性学术期刊。报道内容包括能源、材料、化工、机械、动力、电气、电子、信息与控制、计算机、生物工程、土木工程、市政环境、道路、桥梁、交通工程、工程力学及有关交叉性科学相关的学术论文。
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    折叠式太阳花光伏发电装置俯仰支架拓扑优化研究

    郎治岐吴文凯毕永利
    1-6页
    查看更多>>摘要：为检验某型号折叠式太阳花自动追踪光伏发电装置结构的综合性能并寻找该装置的结构轻量化解决方案,利用SolidWorks三维软件对装置的俯仰机构进行建模研究,利用SolidWorks的Simulation插件对其进行网格划分,对俯仰支架进行有限元仿真分析,通过SolidWorks Simulation的拓扑优化功能,根据有限元分析结果对装置的俯仰支架进行结构优化和轻量化设计.拓扑优化分析设计可通过优化零件所受应力较小或不受应力的部分使其在满足综合性能的前提下达到对部件轻量化设计的目的,令部件的安全系数大于等于28.对优化后的部件进行分析发现俯仰支架的质量减少了27.66%,此结果对后续类似产品的轻量化设计具有一定的参考价值.

    拓扑优化太阳花SolidWorks有限元分析

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    浅层卷积神经网络结合弹性网用于定量分析拉曼光谱的血糖浓度

    骈斐斐骈童喜
    7-11,16页
    查看更多>>摘要：提出了一维浅层卷积神经网络结合弹性网的结构(1D-SCNN-EN)用于预测血液拉曼光谱中的血糖浓度,通过傅立叶变换(FT)拉曼光谱获得106 组不同的血糖光谱.提出在全连接层上添加弹性网的一维浅层卷积神经网络,以捕获多个深层特征并降低模型的复杂性.1D-SCNN-EN模型相比传统方法(偏最小二乘法和支持向量机)具有更好的性能.校正集的均方根误差(RMSEC)、预测集的均方根误差(RMSEP)、决定系数(R2P)和相对分析误差(RPD)分别为0.10262、0.11210、0.99403 和12.94601.实验结果表明,相较于其他回归模型,1D-SCNN-EN模型具有更高的预测精度和更强的鲁棒性.在数据量较小的情况下,1D-SCNN-EN模型有望通过拉曼光谱预测血液中的血糖浓度.

    血糖拉曼光谱浅层卷积神经网络弹性网

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    基于深度残差网络的心电信号分类

    唐慧孙文越赵英红唐璐...
    12-16页
    查看更多>>摘要：基于深度神经网络中的残差神经网络模型架构对PhysioBank数据库上下载的心电图记录进行自适应分类,检测出表现为心房颤动的异常心电信号.结果表明,更深层次的神经网络可以实现更好的分类性能,本实验的网络模型具有心电信号检测房颤的能力,可作为辅助医生诊断的有效工具.

    深度神经网络残差网络心电信号自适应分类

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    基于卷积神经网络的沥青路面裂缝损伤识别研究

    王亮陈强郭乐乐
    17-19页
    查看更多>>摘要：裂缝病害对道路等基础设施的影响会随时间的推移逐渐增大,对路面裂缝进行检测是必要的.针对沥青路面裂缝病害存在的灰度值相似、检测精度较低等问题提出一种基于卷积神经网络VGG16 的沥青路面裂缝识别方法,构建沥青路面裂缝数据集并划分为训练集、验证集和测试集,通过裁剪、旋转等几何变换进行预处理和数据增强,采用VGG16 模型进行训练,对沥青路面是否存在裂缝进行预测.结果表明,在沥青路面裂缝数据集数量较少且环境复杂的情况下得到了较好的检测精度,其对沥青路面裂缝检测具有一定的工程应用价值.

    卷积神经网络沥青路面裂缝损伤识别VGG16

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    新能源电力系统运行备用量化概率的预测-决策一体化探究

    谢云锋
    20-23,27页
    查看更多>>摘要：为解决新能源发电功率间歇性和随机性问题,基于大气混沌特性展开对新能源电力系统与运行备用量化概率的预测研究,运用极限学习机分位数回归预测减小预测误差,保障系统运行安全.提出概率预测-决策一体化方案,围绕人工智能驱动,采用极限学习机分位数回归引入气象特征挖掘非参数区间预测方式对现有成本区间预测、约束条件等进行优化,设计集概率预测与决策一体的机器学习模型.研究结果显示,该方法有效克服了以往预测结果误差大、决策性能不足问题,降低了模型的复杂性,提高了管理协同性,保障了电力系统的安全、高效运行.

    电力系统备用量化概率预测-决策

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    基于日降雨量的木里县滑坡预测模型与预警系统的建立

    罗咪张世卫黄冉
    24-27页
    查看更多>>摘要：以四川木里藏族自治县为研究区,利用2014-2019 年的日降雨量和历史滑坡数据分析了滑坡与降雨量的时空特征,采用有效降雨量概念建立了有效降雨强度-降雨历时的散点图,得到阈值方程,用历史数据建立Logistic预测模型,用ROC曲线和新滑坡事件对模型进行验证.结果表明,滑坡多发生在夏季和沿河地区,滑坡发生与前5 天降雨量相关性最大,Logistic回归模型在样本数据中的预测精度达90.4%,新滑坡事件预测概率在70%～80%,说明基于ArcEngine和C#开发的系统具有数据处理、空间分析和可视化预警等功能.

    滑坡概率日降水量Logistic回归模型滑坡预警系统

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    横向预应力加固空心板梁有效预应力监测及分析

    刘相龙董文浩于涛源李彦成...
    28-31,36页
    查看更多>>摘要：针对旧桥因不同程度裂缝等因素导致梁体承载能力不足的问题,依托采用了横桥向体外预应力加固方法的某工程实例,通过测点布设并安装无源磁电振动传感器采集数据,运用以云平台终端为核心的多性能监测系统,基于FFT原理与振动频率法分析多孔道预应力索索力衰减规律.研究结果表明,预应力索索力存在衰减,但整体衰减程度较小,桥梁呈现出中部孔道预应力索衰减程度相对较高而向两侧逐级递减的规律.

    体外预应力传感器监测系统索力衰减

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    跨模态眼底图像转换网络NUFGAN研究

    郭惠
    32-36页
    查看更多>>摘要：糖尿病视网膜病变(Diabetic retinopathy,DR)是糖尿病最常见的并发症之一,随着病情的发展,患者会出现不同程度的视网膜病变,因此对患者及时进行DR诊断十分必要.眼底彩照检查和眼底荧光血管造影图像(Fundus fluorescein angiography images,FFA)检查对DR诊断有互补作用,但由于医疗资源有限及FFA检查的侵入性等原因无法及时获得诊断所需的多模态影像信息.借鉴无监督网络的思想,提出一种新的跨模态眼底图像转换网络-NUFGAN(A generative adversarial network combining negative samples、Unet and fused attention,NUFGAN),从而获得诊断所需的多模态图像.针对转换中存在的问题,在NUFGAN网络加入了新的负样本约束和负样本损失函数,修改了生成器结构并加入了聚类算法.基于对NUFGAN网络的有效性研究进行对比实验,结果显示NUFGAN的转换结果与CycleGAN、NiceGAN、U-GAT-IT-light及 PgGAN4 个先进的无监督网络相比,在PSNR上分别高出1.21、0.28、0.24、0.90,在SSIM上分别高出1.61%、0.71%、0.17%、4.47%.基于对多模态数据作为输入的有效性研究及对NUFGAN有效性的进一步研究,进行下游DR分类实验,相关实验数据表明,使用多模态数据作为输入的无监督DR分类网络的结果比使用单模态数据作为输入的无监督DR分类网络的结果在准确率、精确率、召回率和F1-Score上分别高出1.78%、0.27%、1.13%、1.10%.

    深度学习糖尿病视网膜病变无监督网络跨模态转换

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    一种直流可控自恢复消能装置三维仿真技术研究

    张建广徐鲲任培祥董鉥涛...
    37-39,43页
    查看更多>>摘要：直流可控自恢复消能装置在特高压长距离远程输电工程中具有较好的应用性,但不同的应用环境会影响装置的效能稳定性,当装置发生故障时容易因电压过高导致部件损害.研究了直流可控自恢复消能装置三维仿真技术,设计建模标准,建立直流可控自恢复消能装置三维模型,搭建三维可视化场景并模拟装置通电时的动画路径,有利于及时对装置进行故障排查,实现装置工作过程的可视化仿真.

    混合直流输电消能装置三维建模仿真推演故障模拟

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    移动式水肥一体化滴灌机的设计与试验

    张胜军孟国亮林小军芦强...
    40-43页
    查看更多>>摘要：我国西北丘陵山区较为干旱,滴灌效率低,为实现丘陵山区农业作物的高效灌溉,设计了一款小型移动式水肥一体化滴灌机,采用小型汽油机驱动水泵,PLC通过控制电动流量调节阀对流量进行控制,液位器对储水桶和肥料桶的液位进行反馈,通过操作触摸屏实现固定模式滴灌和手动调节滴灌.试验表明,该喷灌机能够进行自动滴灌和手动操作滴灌,滴灌误差小,适用于丘陵山区滴灌.

    滴灌机丘陵山区水肥一体化

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