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期刊信息/Journal information
长春工业大学学报
长春工业大学学报

张德江

双月刊

1674-1374

xb@mail.ccut.edu.cn

0431-85716257

130012

长春市延安大街2055号

长春工业大学学报/Journal Journal of Changchun University of Technology(Natural Science Edition)
查看更多>>长春工业大学是吉林省属重点工科大学，是一所多学科性的工科高等院校，2002年3月由原吉林工学院更名为长春工业大学。设有机械工程及自动化、工业设计、金属材料工程、材料成型及控制工程、自动化、电气工程及其自动化、测控技术与仪器、计算机科学与技术、电子信息工程、工商管理、信息管理与信息系统、国际经济与贸易、电子商务、市场营销、会计学、化学工程与工艺、高分子材料与工程、制药工程、纺织工程、食品科学与工程、服装设计与工程、生物技术、艺术设计、信息与计算科学、法学、社会工作、公共事业管理、广告学、英语、日语、教育技术学、土木工程、交通运输、机电一体化、计算机及应用、证券投资与管理、会计电算化、外贸英语（经贸英语）、公共关系等专业。本刊主要刊登上述相关专业及基础学科在理论研究、应用技术研究方面的学术论文和科技成果，以及实验新技术、新方法，国内外先进科学技术的文献综述和评论文稿。
正式出版
收录年代

    一类可变刚度弹性驱动器的RBF神经网络鲁棒控制策略

    孙中波王琛刘克平吴修君...
    1-8页
    查看更多>>摘要：针对康复机器人柔性驱动和可变刚度输出问题,提出一种基于可变刚度驱动器的驱动方法.考虑驱动器自重力和干扰影响,利用径向基函数网络补偿动力学模型中不确定部分,得到精准位置跟踪和刚度跟踪结果以及解释变刚度模型不确定现象,给出模型不确定部分的解决过程.

    康复机器人变刚度柔性驱动弹性驱动器

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    基于半监督对比学习的人脸表情识别

    刘帅师倪世豪
    9-14页
    查看更多>>摘要：为解决面部表情识别(FER)大规模表情收集困难和现有表情无法满足实际细粒度需求的问题,在ResNet系列网络,以Resnet-18 残差网络作为基础,首先引入图像预处理算法处理人脸表情图片,然后利用半监督学习方法将未标记数据与标记数据相结合,用以描述输入空间的数据分布.最后利用对比学习方法扩大类间距,减少类内差异.该方法在 RAF-DB真实场景人脸表情识别数据集上进行了测试,其中 2 000 个有标签的训练集测试准确率为81.37%,4 000 个有标签的训练集测试准确率为 83.63%.

    半监督对比学习神经网络表情识别

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    紫外光固化接枝明胶改性可生物降解水性聚氨酯的性能研究

    吴广峰宋欣李迎春
    15-23页
    查看更多>>摘要：以聚己内酯二醇(PCL)为软段成分,丙烯酸羟乙基酯(HEA)为封端剂,制备了具有丙烯酸酯端基的水性聚氨酯(WPU)预聚体.将乙烯基三甲氧基硅烷(VTMS)与明胶水解缩合反应后得到的乙烯基接枝改性明胶(GH)通过共价键合的连接方式引入到 WPU分子骨架中.通过紫外光固化将GH 中的乙烯基和 WPU预聚体中的丙烯酸酯末端连接,制备了可生物降解的 WPU/GH 复合材料.对 WPU/GH 的热性能、热失重性能及生物降解性能、降解后结晶度的变化等进行了测试和分析.结果表明,共价键合能提高 WPU的成膜性能、耐水性和热稳定性.当GH 含量达到 10 wt.%时,WPU/GH 在 0.6%脂肪酶 PBS 溶液中的降解率达到68%,在土壤中的降解率达到 56%.

    水性聚氨酯生物降解性改性明胶紫外光固化共价键合

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    基于改进YOLOv7算法的牛只行为识别

    邰志艳冯子懿侯婷悦刘铭...
    24-31页
    查看更多>>摘要：提出一种基于YOLOv7 算法的改进模型.首先,在 Head部分融入自注意力机制,加入CA、SimAM、CBAM三种注意力模块改进网络结构,自适应地选择输入特征,提高模型对牛只行为的检测精准率以及在复杂背景下的表现能力;其次,考虑到牛只在日常行为采集过程中与设备距离远近的不同,引入超参Focal EIOU损失函数,平衡高质量样本与低质量样本对Loss的贡献,提升多分类任务下样本的识别率.经过实验分析,改进后的模型样本检测平均准确率达到 95.2％,与改进前相比提高 5.4 个百分点,单张图片检测平均用时 0.010 6 s,与SSD、Faster RCNN 等其他模型相比,改进后的 YOLOv7 模型检测准确率与检测速度均大幅提升.

    牛只行为目标检测YOLOv7注意力机制损失函数

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    基于豆图时间序列的高频金融交易分析

    袁晓惠黄小峰王晨张晓蕊...
    32-38页
    查看更多>>摘要：基于豆图时间序列对贵州茅台股票的高频金融交易数据进行了重构,提取了每个豆图的均值,组成一个新的时间序列进行实证分析.在进行实证分析中,对比多个时间序列模型,最终选定 ARIMA 模型和 TAR 模型对成交价进行拟合,经过比较得到基于 TAR 模型进行预测更为合适.

    豆图时间序列高频数据ARIMA模型TAR模型预测

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    次线性期望下独立同分布随机变量序列的完全收敛

    刘宁华
    39-43页
    查看更多>>摘要：概率空间下,随机变量和的期望等于随机变量期望的和,而在次线性期望空间,随机变量和的期望不再等于随机变量期望的和,经典概率空间中的结果无法直接运用于次线性期望空间.通过研究次线性期望空间下独立同分布(i.i.d.)的随机变量{X,Xn,n≥1},在满足 0＜an/n↑以及0＜an/n↑∞条件下随机变量序列的完全收敛关系,其中{an,n≥1}是一个正的单调递增序列,文中将概率空间下的结果推广到次线性期望空间.

    完全收敛独立同分布次线性期望

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    受甲虫影响的木材与非木材产品的联合收获策略

    张雅宁郝丽娜张珊
    44-51页
    查看更多>>摘要：基于森林中木材和非木材产品的开发现状,考虑甲虫与森林木材的相互作用关系建立生态数学模型.首先,分析该模型的动力学行为,运用常微分方程的定性理论分析系统平衡点的存在性以及稳定性条件;其次,研究该模型下的最优收获问题,选取收获努力量和对甲虫的人为消杀率为最优控制变量,求出最优解的表达式;最后,结合数值模拟给出具有实际意义的最优收获策略,为林业生态经济的可持续发展提供一定的理论依据.

    非线性收获最优控制可持续木材收获森林甲虫非木材产品

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    基于ResNet的害虫图像质量评估方法

    王红梅朱莉
    52-58页
    查看更多>>摘要：提出一种基于ResNet的害虫图像质量评估方法,从而对林业害虫图像进行预评估.该方法首先提取害虫图像特征,并通过 Wasserstein 距离计算不同图像特征间的相似分布距离作为质量伪标签进行训练.通过预评估区分出不同质量的林业害虫图像,对其进行筛选、识别、分类,从而达到提高识别准确率的效果.实验结果表明,经过该方法筛选后的林业害虫数据集在ResNet18 和ResNet50 网络上识别准确率分别提升 2.97%,2.57%.

    ResNet卷积神经网络林业害虫质量评估

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    基于DDRNet的无步长卷积语义分割方法

    刘冰胡明强
    59-65页
    查看更多>>摘要：引用SPD-Conv模块,通过空间转换深度的模块和无步长卷积层替代跨步卷积层,保留通道维度中的所有信息.在DDRNet结构中应用 SPD-Conv 模块,取得了较好的性能.使用单个RTX3090GPU在无预训练的情况下,MIoU值在城市数据集上达到了 79.09%.

    DDRNetSPD-Conv无步长卷积多分辨率路径

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    基于改进V-Net的颅内出血病灶分割算法

    徐睿周长才宋宇
    66-72页
    查看更多>>摘要：针对颅内出血病灶分割不精确问题提出一种改进V-Net算法.用深度可分离卷积去替换普通卷积,加快模型训练速度.在编码器和解码器中分别加入通道注意力机制和混合注意力机制.通过引入SE模块和CBAM模块,强化原始网络的特征提取能力以及自适应调整特征图中不同通道之间的权重,提高模型的性能表现.对比实验结果表明,改进后的 V-Net分割评价指标DSC达到 0.732,比原始V-Net提升 4.4%.

    深度学习V-Net模型深度可分离卷积颅内出血

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