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宜宾学院学报
宜宾学院学报

汪明义

月刊

1671-5365

ybxyxb@163.com

0831-3545010

644007

四川省宜宾市翠屏区酒圣路8号

宜宾学院学报/Journal Journal of Yibin UniversityCHSSCD
查看更多>>本刊坚持四项基本原则，贯彻“二为”和“双百”方针，提倡理论和知识创新，实行学术自由和讨论自由，为提出新理论、取得新成果营造良好的气氛；坚持理论联系实际的马克思主义学风，鼓励、引导和支持对全局性、前瞻性、理论联系实际问题的研究。
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    结合近邻密度和信息修正的基本概率赋值生成方法

    白雪婷陈辉
    1-8,14页
    查看更多>>摘要：为了解决D-S证据理论应用中基本概率赋值(BPA)获取困难、生成模型适用度低的问题,提出一种结合近邻密度和信息修正的基本概率赋值生成方法:通过基于KNN算法得出的密度峰值点与样本间的距离为依据生成单焦元BPA函数,通过信念x2散度对全子集事件赋值并基于可信度对BPA进行信息修正,用改进的信念熵公式计算各证据的不确定性权重,进行证据的再分配.利用生成的BPA解决少样本和不均衡类样本的实际应用问题,经多个数据集验证诊断精度均达85％以上,优于其他方法.

    D-S证据理论密度信息修正信念熵信念x2散度

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    一种改进YOLOv5的区域入侵检测算法

    陶晶吴浩
    9-14页
    查看更多>>摘要：针对现有基于传感器的入侵检测技术误报率高、存在安全隐患等问题,提出一种改进YOLOv5的区域入侵检测算法:以YOLOv5为基础,在Backbone中引入CBAM注意力机制,增强网络对特征的提取能力;在Neck中增加操作层继续对特征图进行上采样处理,并将操作后获取到的特征图与Backbone中第二层的特征图进行Concat融合,以此获取更大的特征图进行小目标检测;结合掩膜法与图像像素坐标系划分警戒区域,对进入警戒区域的可疑目标进行检测,以防止非法入侵的发生.实验结果表明:入侵检测算法mAP值为83.4％,分别较YOLOv5、YOLOX、SSD、Faster-RCNN提高1.8％、17.3％、28.2％、40.6％,检测速度达25.4frame/s,仅次于YOLOv5,能够满足真实安防场景下对入侵目标的检测需求,且具备良好的泛化能力.

    入侵检测YOLOv5注意力机制小目标检测

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    结合密度峰值和集成过滤器的自训练算法

    韩运龙尚庆生赵薇郭泓...
    15-20,64页
    查看更多>>摘要：准确选取高置信度样本是提升自训练算法分类性能的关键.针对自训练迭代过程中的误分类样本,提出一种结合密度峰值和集成过滤器的自训练算法:利用密度峰值聚类计算样本的密度和峰值,构建初始高置信度样本集;为了过滤自训练迭代过程中的误分类样本,设计一个集成过滤器,从初始高置信度样本集进一步选择高置信度样本,将其添加进有标签样本集中迭代训练.在9个数据集上与4个相关的自训练算法进行对比实验,结果表明,算法的平均准确率和F分数分别为67.90％和65.54％,其分类性能显著优于对比算法.

    自训练无标签样本高置信度样本密度峰值集成过滤器

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    一种改进CycleGAN的素描头像彩色化算法

    廖振林国军黄丹胡鑫...
    21-26页
    查看更多>>摘要：针对现阶段由素描头像生成的彩色头像图像清晰度低、人脸识别率不高和视觉质量不佳等问题,提出一种改进CycleGAN的素描头像彩色化算法:对U-Net自编码器的第一个特征提取模块进行优化,设计一种多尺度自注意力机制特征提取模块,从多个尺度提取输入图像以减少输入图像的细节信息丢失,将提取的特征用通道堆叠的方式进行特征融合,对融合的特征嵌入SENet自注意力机制,以引导模型对特征重点区域的关注度,最后再降低融合特征的通道维数;对生成头像与真实头像添加L,像素损失和感知损失,以进一步提升生成头像的质量.实验结果表明:较基础模型CycleGAN生成的彩色头像,在CUHK数据集FID值降低了 22.23、Rank-1值提高了 16％,在AR数据集FID值降低了 15.34、Rank-1值提高了 9.3％.

    CycleGAN多尺度特征提取SENet监督学习L1像素损失感知损失

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    基于卷积神经网络的酒文献关键词自动识别与标注算法

    张桃童旭胡隆河杨强...
    27-32,91页
    查看更多>>摘要：关键词自动识别与标注算法在酒类历史文献自动分析和机器识别理解领域中有重要价值.首先采用YOLOv7网络模型进行酒文献的文本框识别,接着引入CBAM注意力机制获得文本框位置、大小等特征,然后采用PaddleOCR算法实现酒文献的关键词识别,最后应用文字修补技术进行优化处理.应用该检测算法设计的实验分析系统能高效处理海量酒文献数据,以90％的识别率提取文献中与酒类相关的文字信息,能有效克服酒文献中存在的文字印刷模糊不完整、字体种类多样的特殊情形,实验中取得了较好的识别标注效果.

    深度学习卷积神经网络文字识别酒文献

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    多视角图像与PP-YOLOE结合的人群QR码检测方法

    张攀邓盼
    33-37,51页
    查看更多>>摘要：现有目标检测系统在人群密集场景中无法有效实现尺寸极小快速响应码(QR码)的批量自动化检测,为此,提出一种基于多视角图像与改进PP-YOLOE模型的人群QR码辅助检测方法:首先构建多视角图像采集系统,通过侧视图与顶视图图像完成多种目标归属主体的正确关联;随后在路径聚合网络(PAN)中增加跨层空间注意力模块,提升模型算法小目标检测能力;利用深度可分离卷积对RepResBlock模块进行轻量化改进,提升模型算法执行效率.与其他4种算法的对比实验表明,最优有效目标检测准确率提高9.9％,单次可完成的检测数量达到13个、单目标检测平均耗时72.5 ms.

    PP-YOLOE多视角图像PAN深度可分离卷积

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    利用高阶累积量相关性的地震波传感器阵列目标检测方法

    徐朋豪占群峰熊抒豪刘小梅...
    38-45页
    查看更多>>摘要：针对传统决策级判决检测方法虚警率高、信息浪费的问题,提出一种远场环境下可有效消除噪声影响的基于高阶累积量矩阵相关性目标检测方法:通过在传感器节点端设定一个发送数据的触发门限,预先对参与融合检测的传感器节点个数进行约束,融合中心在收到节点发送的数据后,计算信号的四阶累积量构建累积量矩阵,并构建相关性统计量作为融合检测的判决统计量;利用临近节点信号累积量矩阵列向量之间的相关性,结合判决统计量得到在恒虚警概率下的检测门限,判断目标是否存在,实现对目标的融合检测.仿真发现其在不同噪声环境下能有效检测出目标,且检测性能优于现有检测方法.

    高阶累积量相关性融合检测传感器阵列

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    双馈感应电机最大功率追踪控制

    胡依林刘福恒王婷成奎...
    46-51页
    查看更多>>摘要：为了解决双馈感应电机最大功率追踪困难问题、提高其最大功率追踪效率,提出一种用于双馈感应电机最大功率追踪的多输入多输出二阶滑动模态控制方法.对双馈感应电机进行建模分析,引入多输入多输出二阶滑膜控制设计过程,简化为含有m个变量的单输入单输出二阶滑膜控制,进而给出双馈感应电机单输入单输出二阶滑膜控制方法;在阶跃风速、随机风速、低电压穿越三种工况下进行仿真分析,验证了控制方法的有效性和鲁棒性.

    双馈感应电机最大功率追踪滑动模态控制强鲁棒性

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    改进N-K模型分析装配式建筑多阶段质量风险耦合

    张卫芳
    52-58,70页
    查看更多>>摘要：为探究装配式建筑多阶段质量风险因素间的耦合机制,促进装配式建筑质量的提升,采用改进的N-K模型计算耦合风险的大小.在归纳总结样本文献基础上构建多阶段多层次的风险指标体系,依次采用主观赋权的AHP法、客观赋权的惩罚-激励型变权综合评估法及拉格朗日乘子组合赋权法计算指标权重,并以权重代替概率方式对传统耦合模型进行改进,将203篇有关装配式建筑质量风险样本文献统计数据进行耦合风险值的计算,结果表明:风险耦合值的大小与参与耦合的风险因素个数成正相关;客观因素和主观因素结合后风险耦合值更大,更容易导致安全事故的发生;风险具有阶段间叠加传导的性质.

    风险耦合组合赋权N-K模型耦合度

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    宜宾4个品种早茶叶可培养内生细菌的比较分析

    邓骛远高刚游玲张海英...
    59-64页
    查看更多>>摘要：为了比较宜宾不同品种早茶叶可培养内生细菌群落结构,以种植面积较广的4个早茶品种为材料,采用传统培养方法,分别从其老叶和嫩叶中分离内生细菌,并经16S rDNA序列分析对其进行鉴定.结果表明,从4个品种早茶叶中共分离到内生细菌336株,归类于18个属23个种.从内生细菌数量和多样性来看,黄芽早＞福鼎大白＞中茶302＞中茶108,且均为嫩叶＞老叶.微杆菌属Microbacterium和黄单胞菌属Xanthomonas在4个品种早茶叶中均有分布,且都集中或仅存在于嫩叶,其中Microbacterium为绝对优势菌群.各种早茶老叶和嫩叶还有各自的优势菌属短小杆菌属Curtobacterium等或特异性菌种短小芽胞杆菌B.pumilus、磷酸镰孢菌F.phosphorivorans等.说明不同品种早茶叶内生细菌种类组成有明显的相似性,也存在一定的品种或组织专一性.这些内生细菌及其分布规律可能在较大程度上促成了宜宾早茶的高产优质以及各品种早茶的不同品质特征.

    宜宾早茶可培养内生细菌

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