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基于多源异构信息融合的浮选精煤灰分智能预测: 1; 作者成荣杰崔腾《工矿自动化》北大核心 2025年第7期142-148,共7页; 针对单一X射线检测难以充分捕捉浮选精煤过程中复杂的物料变化情况的问题,融合X射线检测技术与机器视觉技术,设计了一种基于多源异构信息融合的智能浮选系统,建立了基于联邦学习(FED)-卷积神经网络(CNN)的浮选精煤灰分预测模型。通过X... 展开更多; 关键词智能浮选精煤灰分预测多源异构信息融合 X射线荧光光谱机器视觉联邦学习卷积神经网络; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于多源异构信息融合的采摘机械臂驱动控制研究: 2; 作者宋秦中胡华亮《山西农业大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2024年第1期111-119,共9页; [目的]为了准确感知采摘机械臂的作业信息,提高驱动控制精度,需要对多自由度采摘机械臂的驱动控制模块进行优化设计。[方法]本研究将采摘机械臂各关节自由度、运动学以及动力学原理融合到设备结构中,完成了多自由度采摘机械臂等效模型... 展开更多; 关键词多源异构信息融合多自由度采摘机械臂位姿数据驱动控制控制精度; 在线阅读下载PDF 职称材料

工业设计方案决策的异构信息融合方法被引量：1: 3; 作者杨延璞安为岚 +1 位作者杨沁夏龚政《西北工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第5期1133-1144,共12页; 为有效融合工业设计方案决策中的异构信息,引入云模型处理定性语言评价,基于黄金分割方法将语言信息量化为云模型的数字特征,分别构建语言值、区间数和实数相对优势矩阵。考虑决策过程的模糊性与不确定性,将决策属性判断的自然语言采用... 展开更多; 关键词工业设计设计决策异构信息融合云模型区间标度; 在线阅读下载PDF 职称材料

多源异构光谱信息融合的食用牛肝菌鉴别方法被引量：4: 4; 作者李秀萍李杰庆 +2 位作者李涛刘鸿高王元忠《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2018年第12期3897-3904,共8页; 牛肝菌营养丰富,味道鲜美,备受各国消费者青睐。因种间差异和环境因素的多层次影响,不同种类及产地牛肝菌品质参差不齐。目前,利益驱动导致商家在牛肝菌销售过程中以次充好、以假乱真的行为扰乱了食用菌市场,不仅给消费者带来健康风险,... 展开更多; 关键词牛肝菌 FTIR UV-VIS 多源异构信息融合种类及产地鉴别; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于梯度提升决策树的露天矿边坡多源信息融合与稳定性预测被引量：23: 5; 作者张凌凡陈忠辉 +3 位作者周天白年庚乾王建明周子涵《煤炭学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第S01期173-180,共8页; 准确预测边坡稳定性对于减少滑坡次数和降低边坡维护成本至关重要。岩质边坡作为一种典型的岩体工程,在灾害的孕育和发展过程中,工程岩体内部会产生新的裂隙,或旧裂隙发展。随着岩体内部裂隙的发展,岩体物理参数不断发生变化,因此通过... 展开更多; 关键词岩质边坡安全系数多源异构信息融合强度折减法梯度提升决策树; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于多源异构信息融合的浮选精煤灰分智能预测: 1; 作者成荣杰崔腾; 机构中煤天津设计工程有限责任公司智能选煤研究所中国矿业大学信息与控制工程学院; 出处《工矿自动化》北大核心 2025年第7期142-148,共7页; 基金江苏省基础研究计划项目(BK20240102)。; 文摘针对单一X射线检测难以充分捕捉浮选精煤过程中复杂的物料变化情况的问题,融合X射线检测技术与机器视觉技术,设计了一种基于多源异构信息融合的智能浮选系统,建立了基于联邦学习(FED)-卷积神经网络(CNN)的浮选精煤灰分预测模型。通过X光灰分仪对浮选精煤矿浆进行元素分析,采用一维卷积(1D-CNN)处理元素含量数据,提取时序特征;通过浮选精煤泡沫视觉技术对浮选精煤灰分进行检测,采用二维卷积(2D-CNN)处理尾矿图像信息,提取空间特征;采用注意力机制对时序特征和空间特征进行多源异构信息融合,通过全连接层对浮选精煤灰分进行回归预测。FED模型通过分模块聚合方式和动态加权策略,有效解决了多源异构数据融合中的隐私保护和协同建模问题。实验结果表明,FED-CNN模型的最大误差为4.44%,决定系数R^(2)达0.94,预测精度高于基于尾矿图像的2D-CNN模型和基于X射线的1D-CNN模型。; 关键词智能浮选精煤灰分预测多源异构信息融合 X射线荧光光谱机器视觉联邦学习卷积神经网络; Keywords intelligent flotation clean coal ash prediction multi-source heterogeneous information X-ray fluorescence spectroscopy machine vision federated learning convolutional neural network; 分类号 TD94 [矿业工程—选矿]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于多源异构信息融合的采摘机械臂驱动控制研究: 2; 作者宋秦中胡华亮; 机构苏州市职业大学机电工程学院苏州汉特士视觉科技有限公司; 出处《山西农业大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2024年第1期111-119,共9页; 基金江苏高校自然科学基金面上项目(21KJD510009) 江苏高校哲学社会科学研究项目(2021SJA1463)。; 文摘 [目的]为了准确感知采摘机械臂的作业信息,提高驱动控制精度,需要对多自由度采摘机械臂的驱动控制模块进行优化设计。[方法]本研究将采摘机械臂各关节自由度、运动学以及动力学原理融合到设备结构中,完成了多自由度采摘机械臂等效模型的构建。基于构建的等效模型,确定多源传感器设备的安装位置,利用内部安装的传感器设备对机械臂的实时运行信息进行采集,获取位姿信息。同时,根据传感器的空间位置及其相互之间的作用进行信息分群,得出信息级融合结果,以此作为特征级信息融合结果的输入值,提取多源异构信息特征,并通过特征匹配完成融合操作,由此得出任意时刻采摘机械臂运行参数的检测结果。[结果]结合给定的采摘任务,计算采摘机械臂所需的驱动动力以及位姿数据,通过与当前数据的比对确定驱动控制量,利用装设的驱动控制器生成可执行的控制指令,完成驱动控制。与2种对照方法进行的对比试验显示,基于多源异构信息融合的驱动控制方法采摘机械臂的位置控制误差降低约25 mm,姿态角与驱动力控制误差分别降低了0.22°和6.32 mm,得出的控制数据更精准。[结论]由于多源异构信息融合技术能够发挥多种数据的优势,获取到更全面、更准确的位姿信息和控制数据,能够实现对目标果实的精准采摘,从而降低了采摘工作对果实的伤害,具有明显的对比优势和应用价值。; 关键词多源异构信息融合多自由度采摘机械臂位姿数据驱动控制控制精度; Keywords Multi-source heterogeneous information fusion Multi-DOF picking manipulator Pose data Drive control Control accuracy; 分类号 S225 [农业科学—农业机械化工程] TP241 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名工业设计方案决策的异构信息融合方法被引量：1: 3; 作者杨延璞安为岚杨沁夏龚政; 机构长安大学工程机械学院; 出处《西北工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第5期1133-1144,共12页; 基金国家自然科学基金(51805043) 中国博士后基金(2019M663604) 陕西省创新能力支撑计划(2020PT-014)资助。; 文摘为有效融合工业设计方案决策中的异构信息,引入云模型处理定性语言评价,基于黄金分割方法将语言信息量化为云模型的数字特征,分别构建语言值、区间数和实数相对优势矩阵。考虑决策过程的模糊性与不确定性,将决策属性判断的自然语言采用区间标度量化,构建非线性优化模型求解最优决策属性权重,以最大似然估计实现群体决策的区间标度集结,通过综合效用函数计算工业设计方案优劣。以某型指挥用控制台工业设计方案决策为例,验证了所提方法能够有效融合异构决策信息,辅助工业设计师和决策者准确把控意见并进行方案优选。; 关键词工业设计设计决策异构信息融合云模型区间标度; Keywords industrial design design decision making heterogeneous information integration cloud model interval scale; 分类号 TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名多源异构光谱信息融合的食用牛肝菌鉴别方法被引量：4: 4; 作者李秀萍李杰庆李涛刘鸿高王元忠; 机构云南农业大学农学与生物技术学院云南省农业科学院药用植物研究所玉溪师范学院资源环境学院; 出处《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2018年第12期3897-3904,共8页; 基金国家自然科学基金项目(31660591 21667031) +1 种基金云南省高校食用菌资源开发与利用重点实验室建设项目资助; 文摘牛肝菌营养丰富,味道鲜美,备受各国消费者青睐。因种间差异和环境因素的多层次影响,不同种类及产地牛肝菌品质参差不齐。目前,利益驱动导致商家在牛肝菌销售过程中以次充好、以假乱真的行为扰乱了食用菌市场,不仅给消费者带来健康风险,也制约了牛肝菌的国际化贸易。采用多源异构信息融合策略对牛肝菌种类与产地进行鉴别,以期为追溯食用菌来源以及正确评价其品质提供一种快速有效的解决方法。试验样品灰褐牛肝菌(Boletus griseus)、栗色牛肝菌(B. umbriniporus)、美味牛肝菌(B. edulis)、皱盖疣柄牛肝菌(Leccinum rugosicepes)和绒柄牛肝菌(B. tomentipes)五种牛肝菌科(Boletaceae)真菌子实体采于云南省保山市、昆明市、玉溪市与红河州。采用傅里叶变换红外光谱仪(FTIR)和紫外可见分光光度计(UV-Vis)采集样品信息。Kennard-Stone算法将样品原始数据分为校正集和验证集。校正集基于FTIR、UV-Vis、低级、中级与高级数据融合建立偏最小二乘判别分析(PLS-DA)模型,其中决定系数(R2cal)、预测能力Q2、校正均方根误差(RMSEE)和交叉验证均方差(RMSECV)用来评价模型鲁棒性。研究结果显示:(1)不同种类及产地牛肝菌FTIR和UV-Vis吸收峰的峰位置、峰形和峰数相似,而吸收强度存有差异,表明牛肝菌所含化学成分相似,但含量有一定差别;(2)PLS-DA模型二维散点图可以看出,中级融合比低级融合能更好的鉴别样品种类及产地;(3)各模型中,中级融合模型具有更大的Q2和最小RMSECV,模型鲁棒性最强;(4)验证集样本用来验证模型泛化能力,FTIR、UV-Vis、低级融合、中级融合及高级融合模型样品种类鉴别正确率分别为92. 86%,35. 71%,97. 62%,100%和95. 23%;产地鉴别正确率分别为71. 43%,61. 90%,61. 90%,97. 62%和76. 19%。表明多源异构信息融合在一定程度上优于独立模型,其中,中级数据融合种类鉴别正确率100%,产地鉴别正确率97. 62%,模型具有更优的鉴别效果和泛化能力。FTIR和UV-Vis结合中级数据融合策略能实现牛肝菌种类快速精确鉴别,产地快速有效鉴别,可作为食用菌来源追溯以及品质评价的一种新方法。; 关键词牛肝菌 FTIR UV-VIS 多源异构信息融合种类及产地鉴别; Keywords Boletus mushroom FT-IR UV-Vis Hetero geneous multi-source data fusion Species and geographic origin identification; 分类号 O567.9 [理学—原子与分子物理]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于梯度提升决策树的露天矿边坡多源信息融合与稳定性预测被引量：23: 5; 作者张凌凡陈忠辉周天白年庚乾王建明周子涵; 机构中国矿业大学(北京)力学与建筑工程学院中国矿业大学(北京)应急管理与安全工程学院; 出处《煤炭学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第S01期173-180,共8页; 基金国家重点研发计划资助项目(2016YFC0801602,2017YFC1503103); 文摘准确预测边坡稳定性对于减少滑坡次数和降低边坡维护成本至关重要。岩质边坡作为一种典型的岩体工程,在灾害的孕育和发展过程中,工程岩体内部会产生新的裂隙,或旧裂隙发展。随着岩体内部裂隙的发展,岩体物理参数不断发生变化,因此通过监测边坡岩体的物理参数变化对岩质边坡稳定性进行预判已成为一种重要的预测手段。而传统的单一监测信息虽然能够直观地反映滑坡趋势,但其存在局部性和滞后性,并不能完整反映边坡所处的状态。基于涵盖了边坡内部和表面的微震、应力和位移等3种异构信息,提出一种利用多源监测信息融合技术对边坡进行稳定性预测分析的方法:针对大孤山露天矿边坡的实际地质条件,通过有限元强度折减法得到边坡不同状态下监测信息的变化规律,并利用梯度提升决策树(GBDT)模型对监测信息进行融合,建立了边坡稳定性预测的非线性模型,并与不同融合算法进行对比,得到如下结论:(1)将梯度提升决策树和有限元强度折减法相结合,可以实现边坡的位移、应力和微震等异构信息的融合,并以大孤山铁矿西北帮边坡实际监测数据验证了所提方法的有效性;(2)与其他融合算法进行比较表明,GBDT模型在预测精度和模型解释能力方面具有优越的性能,可以很好地识别复杂的非线性关系,适用于露天矿边坡安全系数的预测;(3)基于GBDT算法,可以计算不同监测信息的变化对边坡安全系数的影响,研究表明,坡顶的位移变化和边坡内部微震数对于边坡的稳定性预测占主导作用。; 关键词岩质边坡安全系数多源异构信息融合强度折减法梯度提升决策树; Keywords rock slope safety factor multi-source heterogeneous information fusion strength reduction method gradient boosting decision tree; 分类号 TD854 [矿业工程—金属矿开采]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	基于多源异构信息融合的浮选精煤灰分智能预测	成荣杰崔腾	《工矿自动化》北大核心	2025	0	在线阅读下载PDF 职称材料
2	基于多源异构信息融合的采摘机械臂驱动控制研究	宋秦中胡华亮	《山西农业大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心	2024	0	在线阅读下载PDF 职称材料
3	工业设计方案决策的异构信息融合方法	杨延璞安为岚杨沁夏龚政	《西北工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心	2022	1	在线阅读下载PDF 职称材料
4	多源异构光谱信息融合的食用牛肝菌鉴别方法	李秀萍李杰庆李涛刘鸿高王元忠	《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心	2018	4	在线阅读下载PDF 职称材料
5	基于梯度提升决策树的露天矿边坡多源信息融合与稳定性预测	张凌凡陈忠辉周天白年庚乾王建明周子涵	《煤炭学报》 EI CAS CSCD 北大核心	2020	23	在线阅读下载PDF 职称材料