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鄂尔多斯应用技术学院信息工程系: 作品数：18 被引量：47H指数：4; 相关机构：内蒙古农业大学机电工程学院中北大学仪器与电子学院仪器科学与动态测试教育部重点实验室中北大学仪器与电子学院更多>>; 发文基金：国家自然科学基金内蒙古自治区高等学校科学研究项目山西省自然科学基金更多>>; 相关领域：自动化与计算机技术文化科学电子电信农业科学更多>>

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基于无人机高光谱的荒漠草原地物精简学习分类模型被引量：2: 2022年; 荒漠草原植被稀疏、裸土细碎化分布对遥感数据空间分辨率和光谱分辨率的指标精度提出更高要求,目前应用于遥感场景的深度学习模型隐藏层较多、模型结构复杂,且采用经典深度学习模型未考虑遥感数据内在特点,导致模型训练普遍存在计算过度、耗时增加等问题。本文利用低空无人机(Unmanned aerial vehicle, UAV)遥感平台搭载高光谱成像光谱仪采集荒漠草原地物高光谱数据,发挥高空间分辨率与高光谱分辨率相结合的优势,并基于三维卷积神经网络(Three-dimensional convolutional network, 3D-CNN)方法提出一种适合荒漠草原地物植被、裸土、标记物识别的精简学习分类模型,进行参数组合调优,在调整学习率、批量规模、卷积核尺寸及数量后,最高总体分类精度(Overall accuracy, OA)可达到99.746%。研究结果表明,精简学习分类模型的优化建立在超参数选择基础上,为获得精度高、耗时短、性能稳定的最优模型,需不断调整超参数并对比不同组合分类效果。基于无人机高光谱技术的精简学习分类模型在荒漠草原地物的分类识别应用中具有较大优势。; 王圆毕玉革; 关键词：荒漠草原无人机高光谱遥感

无芒隐子草叶片卷曲度和厚度测量方法被引量：4: 2021年; 针对叶片卷曲度和厚度交互式测量方式费时、费力、误差大,传统图像处理算法普适性不高等问题,以无芒隐子草叶片为研究对象,采用基于Graham算法的最小外接矩形法实现叶片卷曲度的测量,采用矢量积法和角点检测相结合的凹凸点检测算法实现叶片厚度的测量。首先,通过石蜡制片获取无芒隐子草叶切片,利用显微镜连接计算机获取切片图像;然后,采用红色灰度化方法结合阈值分割将切片图像的目标和背景分离;最后,根据叶片卷曲度和厚度的实际测量方式,采用Graham算法通过求取目标区域的最小外接矩形实现叶片卷曲度的测量,将矢量积法和角点检测相结合检测目标区域的凹凸点,通过凹点与凹点、凸点与凸点匹配实现叶片厚度的测量。选取30幅无芒隐子草叶切片图像为样本进行了试验,结果显示,采用本文提出的红色灰度化方法和分量法、最大值法、平均法、加权平均法对图像进行灰度化处理后,图像信息熵分别为6.428 0、6.361 2、5.667 9、5.934 8、6.052 6,图像平均梯度分别为0.078 5、0.024 2、0.015 8、0.009 3、0.010 4,图像对比度分别为0.264 1、0.113 0、0.057 4、0.070 3、0.078 4,说明本文方法能更好地保持图像的边缘、细节等信息,图像清晰度更高。进行自动阈值分割后,分割的平均误检率为0.75%,平均漏检率为3.49%,平均整体分割精度达到98.14%。在有效分割目标和背景的基础上,对叶片卷曲度和厚度进行测量,并与交互式测量结果进行相比,结果表明,采用本文方法对叶片卷曲度和厚度的测量值与交互式测量值的平均相对误差分别为0.96%和3.69%,测量速度分别提高了约10倍和37倍。; 张文霞王春光王海超殷晓飞宗哲英; 关键词：无芒隐子草切片图像叶片厚度

FA-LMBP混合神经网络算法在图像压缩中的应用被引量：7: 2019年; 提出基于萤火虫算法与LM(Levenberg-Marquardt)算法相结合的FA-LMBP混合神经网络算法图像压缩模型。利用该模型进行求解时,通过萤火虫算法按照目标函数进行全局搜索,得到反向传播(BP)神经网络的一组权阈值最优近似解,以该近似解作为BP模型初值,利用LM算法对这组权阈值进行二次优化训练,得到最终的图像压缩模型。实验结果表明,在相同训练次数和相同误差精度下,基于FA-LMBP混合神经网络算法的压缩图像模型重建质量明显高于BP算法和LMBP算法模型。; 王海军金涛门克内木乐; 关键词：图像压缩萤火虫算法 LMBP算法

新型农业大棚控制系统仿真研究: 2019年; 新型农业大棚仿真控制系统总共可分为三大部分:系统结构、数据通信、控制算法。系统结构使用分层控制,实现农作物区域管理划分,基本事件各控制单元自行处理;数据通信,以ZigBee通信协议为基础,设置数据发送的数据帧结构;控制算法使用基于滞回特性的模糊控制算法,设置两个阈值用于返回数值的判断,用于加强系统的稳定性和适应性。; 刘煜史新宇武昕宇王小龙袁智慧; 关键词：ZIGBEE 分层控制模糊控制滞回特性

“电路原理”混合式教学研究与实践被引量：4: 2021年; 针对传统教学模式存在的问题,以“雨课堂”为教学工具,以“学生为中心”为课程教学出发点,设计教学内容和评价体系,并以实例阐述了具体的教学实施过程。通过改革试点实践,教学效果明显,提高了教学质量。; 张文霞郭华杨晨红; 关键词：混合式教学教学改革

DMC控制算法在单元机组协调控制系统中的应用: 2024年; 近年来,随着生活水平的不断提高,人们对电力的需求也日益增大,发电厂需要不断提高生产效率和技术水平来确保能够提供足够的电力供应。同时,单元机组的容量也不断扩大,而单元机组协调控制系统作为电厂控制的核心部位,具有非线性和时延性,传统的PID(Proportional-Integral-Derivative Control,比例积分微分控制)控制难以获得满意的控制效果。预测控制对模型的要求较低,并且采用滚动优化和反馈校正,具有较强的鲁棒性。因此,对动态矩阵控制算法(Dynamic Matrix Control,DMC)进行了深入研究,并且将动态矩阵控制算法(DMC)应用于协调控制系统中,结果表明,采用DMC控制算法对单元机组协调控制系统进行控制能获得较好的效果,提升了系统的响应速度,减小了系统响应时的超调量,是一种可行的控制方法。; 王麒崴李艳萍王紫旭周泽; 关键词：DMC 协调控制系统 PID 单元机组

“双万计划”背景下地方应用型高校专业实践教学改革探索被引量：2: 2019年; 在教育部提出“双万计划”后,地方高校以此为导向加强专业与课程建设,该文结合应用技术型本科院校自身注重实践教学的特点,对专业人才培养方案、教学过程、精品课程建设、校企合作、第二课堂、实践教学平台等方面教学改革思路进行了探讨,并提出了具体措施,通过学生实际的教学效果,特别是参加学科竞赛的情况,证明改革方向与措施是行之有效的,为进一步深化实践教学的改革奠定了一定的基础。; 郭华张文霞宝都吉雅; 关键词：实践教学

基于LSTM的空气质量预测方法被引量：3: 2020年; 在智能化、信息化高速发展的当今时代,人工智能(AI)可以为各行各业服务。AI可以高质量地实现大气污染监测。用来衡量污染情况的空气质量指数AQI(Air Quality Index)通常受很多未知因素的影响,采用传统的预测方法精度和效率都比较低。基于长短期记忆网络(long short term memory,LSTM)的预测模型可以很好地利用时序数据中长距离依赖信息的能力,较为精准地预测空气质量AQI指数。结合近几年空气质量的各种影响因素的走势,以鄂尔多斯市2014-2019年的空气污染物监测数据为基础,建立LSTM预测模型;最后采用均方根误差(RMSE)对所建立的模型进行评估。结果表明,基于LSTM神经网络能较精准地预测空气质量AQI指数,可为环保相关部门和政府治理部门制订相关决策提供科学合理的理论基础和预测方法。; 李艳萍赵晓宇; 关键词：空气质量

《DSP原理及应用》基于应用型地方院校的教学模式探讨: 2019年; 《DSP原理及应用》是一门实践性很强的课程,对于锻炼和提高学生的工程实践能力具有重要的作用,并且对学生的就业有较大的影响。本文以鄂尔多斯应用技术学院为背景,研究探索该课程的教学模式。提出了进一步增强学生工程实践能力的教学模式,即将以理论讲授为主的传统模式,转变为理论教学和实践考查相结合的新模式。; 赵晓宇张文霞李艳萍郭华宝都吉雅; 关键词：DSP 教学模式工程实践

基于Simulink的动态矩阵预测控制算法在电厂中的应用研究: 2022年; 近年来,随着电力工业的迅速发展,协调控制系统作为火力发电厂的核心部件,其在整个火力发电厂的安全、稳定运行中发挥着举足轻重的作用。预测控制算法由于具有较低的模型要求和较强的鲁棒性,在复杂的工业生产中得到了广泛的应用。对动态矩阵控制算法(Dynamic Matrix Control,DMC)进行研究,将其应用于某600 MW机组协调控制系统中,仿真结果表明,相较于传统PID控制算法,采用DMC控制的协调控制系统可以获得良好的控制效果。; 李艳萍胡洋刘佳君李岳奇班鹏飞; 关键词：DMC 协调控制系统 PID SIMULINK

鄂尔多斯应用技术学院信息工程系

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机构

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