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生成式人工智能在教育领域的应用研究现状、趋势与挑战——基于CiteSpace的国内外对比分析
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作者 邵怡文 周亦鹏 《现代信息科技》 2025年第6期135-141,共7页
为了探讨生成式人工智能在教育领域的应用现状、发展趋势、面临挑战等,并为研究人员提供科学发展依据和参考,利用CiteSpace知识图谱分析工具,对2022至2024年间中国知网(CNKI)和Web of Science(WOS)数据库中关于生成式人工智能在教育领... 为了探讨生成式人工智能在教育领域的应用现状、发展趋势、面临挑战等,并为研究人员提供科学发展依据和参考,利用CiteSpace知识图谱分析工具,对2022至2024年间中国知网(CNKI)和Web of Science(WOS)数据库中关于生成式人工智能在教育领域应用的文献进行了系统梳理和对比分析。结果表明,国内外对生成式人工智能在教育领域的应用兴趣激增,国外在文献数量和增长速度上领先,并呈现紧密的合作网络。国内聚焦技术风险和数智技术,国外则侧重前沿技术探索及学术诚信。建议国内教育机构加强合作、深化研究内容、促进国际交流,并培育人工智能素养及伦理意识,以推动教育技术的健康发展和广泛应用。 展开更多
关键词 生成式人工智能 应用现状 发展趋势 CITESPACE
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一种基于轻量化卷积模块的语义分割网络
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作者 连晓峰 康毛毛 +1 位作者 谭励 王艳莉 《应用科学学报》 北大核心 2025年第1期66-79,共14页
融合深度学习的语义同步定位与地图构建技术为处理动态场景提供了有效的解决方案,但仍面临计算资源消耗大和模型复杂度高的挑战。为此,提出了一种基于BlendMask改进的轻量化语义分割网络。首先,设计了一种轻量的GDS-ECA卷积(Ghost-depth... 融合深度学习的语义同步定位与地图构建技术为处理动态场景提供了有效的解决方案,但仍面临计算资源消耗大和模型复杂度高的挑战。为此,提出了一种基于BlendMask改进的轻量化语义分割网络。首先,设计了一种轻量的GDS-ECA卷积(Ghost-depthwise separable convolution with efficient channel attention)模块,利用深度可分离卷积替代Ghost卷积中的少量卷积操作,减少参数量和计算量,并添加注意力机制提升特征表达能力。其次,提出了特征提取网络BGTNet(bottleneck GDS-ECA attention transformer network),将GDS-ECA卷积应用于颈部模块的卷积层以提升网络的提取精度;此外,将特征金字塔网络(feature pyramid network,FPN)中的传统卷积替换为GDS-ECA卷积,构建轻量化特征金字塔网络,并结合BGTNet形成语义分割网络的主干网。最后在数据集COCO上进行了实验验证,改进后的模型处理图像时间缩短了7.3 ms,平均精度提升了1.5%。 展开更多
关键词 语义分割 同步定位与地图构建 轻量化 注意力机制 特征金字塔
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基于金字塔分离卷积注意力的路面缺陷检测算法
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作者 郭克友 韦彩丽 +2 位作者 秦煌城 张佩 张浩泽 《交通工程》 2025年第5期29-37,共9页
针对现有道路表面损伤识别算法在复杂工况下对小尺度缺陷存在识别准确率不足、误判及漏判现象的技术瓶颈,本研究基于改进YOLOv8框架开发SDL_YOLOv8的道路缺陷检测模型。基于SPPF的创新性改进,提出SPPF-LSKA空间金字塔池化模块。该模块... 针对现有道路表面损伤识别算法在复杂工况下对小尺度缺陷存在识别准确率不足、误判及漏判现象的技术瓶颈,本研究基于改进YOLOv8框架开发SDL_YOLOv8的道路缺陷检测模型。基于SPPF的创新性改进,提出SPPF-LSKA空间金字塔池化模块。该模块通过建立多尺度特征融合机制,整合底层细节信息与高层语义特征,同时强化局部区域间的上下文关联建模能力,显著提升特征金字塔的上下文感知水平;采用DySample上采样器,在提升模型精度的同时在一定程度上轻量化模型;另外,通过添加CA(Coordinate Attention)注意力机制,实现Coordinate信息嵌入和Coordinate Attention生成。实验结果表明,在数据集上,改进的算法在精确率、召回率和mAP@0.5方面分别达到81.0%、70.7%和78.0%的性能指标,相比原始的YOLOv8算法分别提高3.3%、1.8%和2.0%,证明SDL-YOLOv8算法的有效性。 展开更多
关键词 深度学习 路面病害检测 YOLOv8 注意力机制
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ED-Stacking:一种基于集成学习的小样本牛肉微生物生长预测模型构建方法
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作者 李汉强 陈谊 +3 位作者 高宇飞 侯堃 宋丽萍 李静 《食品工业科技》 北大核心 2025年第6期43-55,共13页
当前技术条件下,微生物检测操作复杂、耗时长,导致了检测结果滞后且其样本数量有限的问题。本文提出了一种基于时间序列分解和集成学习的小样本牛肉微生物生长预测模型ED-Stacking构建方法,以便提前预警食品中的微生物风险。首先应用经... 当前技术条件下,微生物检测操作复杂、耗时长,导致了检测结果滞后且其样本数量有限的问题。本文提出了一种基于时间序列分解和集成学习的小样本牛肉微生物生长预测模型ED-Stacking构建方法,以便提前预警食品中的微生物风险。首先应用经验模态分解(EMD)、离散傅里叶变换(DFT)和加法模型构建时间序列分解方法(EMD-DFT),提取微生物生长时间序列中的趋势、周期和残差特征,为后续预测模型提供训练数据;然后利用这些特征数据对单层线性神经网络(SLN)、极端梯度提升树(XGBoost)和梯度提升回归树(GBRT)进行训练;最后,采用集成学习中的堆叠(Stacking)方法对训练好的三个模型进行融合,形成预测效果更优的微生物生长预测模型ED-Stacking。对比实验结果显示ED-Stacking在MAE和MSE两个指标上分别达到了0.229和0.147,预测误差低于SLN、XGBoost、GBRT、GRU和Transformer五个基线模型,即预测准确性更高。基于该模型对食品品质进行分类,分类的加权平均精准率Weighted-Precision达到98.80%。进而,还构建了一个食品微生物生长预测可视分析系统FMPvis,可以展示预测结果和食品品质分类结果,帮助用户分析各环境因子随时间的变化趋势及其对预测结果的影响程度,从而实现风险分析和预警。本文方法为食品微生物风险预警提供了一种新的思路和方法。 展开更多
关键词 食品安全 微生物生长预测 时间序列分解 集成学习 可视分析
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基于T-S故障树的葡萄修剪机液压系统可靠性分析
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作者 赵轩 罗红旗 于有河 《现代农业装备》 2025年第2期62-68,共7页
修剪作业是提高葡萄产量和品质的关键环节,液压系统作为葡萄修剪机的核心,对保障机具工作的可靠性具有重要作用。通过T-S故障树分析法建立了葡萄修剪机液压系统的故障树,计算结果表明系统的轻微故障率为1.32×10^(-5)h^(-1),发生严... 修剪作业是提高葡萄产量和品质的关键环节,液压系统作为葡萄修剪机的核心,对保障机具工作的可靠性具有重要作用。通过T-S故障树分析法建立了葡萄修剪机液压系统的故障树,计算结果表明系统的轻微故障率为1.32×10^(-5)h^(-1),发生严重故障的故障率为8.55×10^(-5)h^(-1)。分析了葡萄修剪机液压系统的概率重要度和关键重要度,液压系统处于半故障状态时,节流阀和换向阀在概率重要度中影响较大,溢流阀和液压泵的关键重要度较高;严重故障状态时,电机和液压缸在概率重要度中影响较大,换向阀、液压泵和电机等的关键重要度较高。相关研究可以作为葡萄修剪机故障排查的依据,有利于提高维修效率,为系统改进提供理论支持。 展开更多
关键词 葡萄修剪机 T-S故障树 可靠性 重要度 液压系统
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基于ARIMA和XGBoost方法的快消品行业需求预测分析
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作者 张宸奕 《消费电子》 2025年第6期203-205,共3页
本研究旨在探讨和比较两种方法在快消品行业需求预测中的应用:ARIMA(自回归积分滑动平均模型)和XGBoost(基于梯度提升的机器学习算法)。快消品行业因其产品的高流通速度和广泛的市场需求而面临独特的供应链管理和库存控制挑战。为此,该... 本研究旨在探讨和比较两种方法在快消品行业需求预测中的应用:ARIMA(自回归积分滑动平均模型)和XGBoost(基于梯度提升的机器学习算法)。快消品行业因其产品的高流通速度和广泛的市场需求而面临独特的供应链管理和库存控制挑战。为此,该行业需要采取措施以优化生产计划,降低库存成本,提高市场反应速度,提升需求预测准确性等。本研究通过分析快消品行业的需求特性,评估上述两种预测方法的准确性和适用性,并探讨如何结合这些方法的优势以提高预测准确性。研究结果表明,这些先进的预测技术能够有效应对市场的快速变化和不确定性,为快消品行业的需求管理提供科学依据。 展开更多
关键词 快消品行业 需求预测 ARIMA模型 XGBoost算法
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基于注意力与多级特征融合的YOLOv5算法 被引量:2
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作者 王瑜 毕玉 +2 位作者 石健彤 肖洪兵 孙梅 《郑州大学学报(工学版)》 CAS 北大核心 2024年第3期38-45,95,共9页
针对复杂场景下目标检测与识别精度较低的问题,提出了一种基于注意力与多级特征融合的YOLOv5目标检测与识别算法。该算法在传统YOLOv5s模型的主干网络中引入双空间方向的金字塔切分注意力机制,增强对特征空间和通道信息的学习能力,同时... 针对复杂场景下目标检测与识别精度较低的问题,提出了一种基于注意力与多级特征融合的YOLOv5目标检测与识别算法。该算法在传统YOLOv5s模型的主干网络中引入双空间方向的金字塔切分注意力机制,增强对特征空间和通道信息的学习能力,同时在瓶颈网络中采用多级特征融合结构,对不同分支的特征进行融合,增加特征的丰富性,提升应对复杂场景的能力。此外,利用C3Ghost模块和深度可分离卷积分别替换C3模块和普通卷积,降低网络参数量和复杂度。结果表明:与传统的YOLOv5s算法相比,所提算法在VOC2007+2012数据集的均值平均精度高达85%,在智能零售柜商品识别数据集的均值平均精度高达97.2%,表现出较好的性能。 展开更多
关键词 深度学习 YOLOv5s 目标检测 多级特征融合 注意力机制
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“智慧+食品监管”:发展历程、应用现状与未来方向 被引量:6
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作者 左敏 王菲 +2 位作者 宋绍义 颜文婧 戴欣然 《食品科学技术学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第3期1-10,共10页
大食物观为食品产业的未来发展提出了新的需求。随着食品产业的扩大和升级,影响食品安全的因素将变得越来越复杂,因而带来更为艰巨的食品安全风险防控任务。只有保障业态安全,食品产业才能健康和顺利发展。当前,有限的监管资源和力量与... 大食物观为食品产业的未来发展提出了新的需求。随着食品产业的扩大和升级,影响食品安全的因素将变得越来越复杂,因而带来更为艰巨的食品安全风险防控任务。只有保障业态安全,食品产业才能健康和顺利发展。当前,有限的监管资源和力量与食品产业中繁重复杂的监管任务之间的矛盾日益凸显,传统的监管手段和方式难以满足食品产业的高质量发展需求。数据驱动下的计算机科学和智能技术为食品监管提供了技术切入点。在食品产业链中,实时采集各种信息形成“数据智能”,发展食品行业的智慧监管技术,有助于建设规范有序、协同高效的食品产业生态环境,为食品行业高质量发展提供保障。介绍了食品产业中智慧监管从初始到繁荣的发展历程,分析了智能技术在食品全产业链和食品监管体系数字化建设中的应用,指出了以安全为底线,以品质监测、营养分析、风味评估为新导向的食品智慧监管未来发展方向,探讨了食品行业智慧监管面临的机遇和挑战,希望为食品监管的智能化和高质量发展提供技术参考。 展开更多
关键词 人工智能 食品监管 安全保障 风险防范 大食物观
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基于改进FP-growth算法的食品风险因素关联分析方法
9
作者 于家斌 马欣玥 +5 位作者 赵峙尧 王小艺 张新 崔晓玉 白玉廷 陈帅祥 《食品科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第23期250-258,共9页
为解决传统食品安全监督抽检“随机抽”模式存在的抽检决策主观性强、靶向性不高的问题,本研究提出一种基于改进Frequent Pattern-growth(FP-growth)算法的食品风险因素关联分析方法。首先,采用熵权法分别对食品种类的风险指标进行权重... 为解决传统食品安全监督抽检“随机抽”模式存在的抽检决策主观性强、靶向性不高的问题,本研究提出一种基于改进Frequent Pattern-growth(FP-growth)算法的食品风险因素关联分析方法。首先,采用熵权法分别对食品种类的风险指标进行权重分配,以计算出不同食品种类的风险指数。其次,以风险指数为特征,基于小批量K均值算法(MiniBatchKmeans)进行风险聚类,得到食品的风险等级。最后,采用带约束的改进FP-growth算法进行食品风险因素关联规则挖掘,挖掘食品风险等级与食品种类、时间、地域属性信息之间的关联关系,并对挖掘出的结果进行关联分析,从而为精准靶向引导抽检决策提供指导。本研究依托2019年中国某些地区的食品抽检数据进行分析,对其进行指标赋权,计算风险指数;后经过风险聚类为低风险、中风险和高风险;最后,将数据导入改进FPgrowth算法,得到食品风险因素关联规则。通过对比实验得到结果:对于17214条抽检数据,本研究提出的改进FP-growth算法相较于Apriori算法运行时间短;相较于传统FP-growth算法,删除了无效规则,提高了对食品风险因素关联规则的分析效率,从而为食品监管部门抽检工作提供了准确、高效的决策依据。 展开更多
关键词 食品安全监督抽检 关联分析 熵权法 MinibatchKmeans聚类 Frequent Pattern-growth算法
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拉曼光谱与中红外光谱融合技术快速定量食用酒精的乙醇浓度
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作者 孙晓荣 闫思宁 +2 位作者 刘翠玲 张善哲 胡毅然 《食品安全质量检测学报》 CAS 2024年第8期208-218,共11页
目的利用拉曼光谱与中红外光谱的数据融合技术实现对食用酒精乙醇浓度(酒精度)的快速定量检测。方法首先,分别采集不同浓度食用酒精水溶液的拉曼光谱与中红外光谱。其次,采用多元散射校正(multiplicative scatter correction,MSC)、卷... 目的利用拉曼光谱与中红外光谱的数据融合技术实现对食用酒精乙醇浓度(酒精度)的快速定量检测。方法首先,分别采集不同浓度食用酒精水溶液的拉曼光谱与中红外光谱。其次,采用多元散射校正(multiplicative scatter correction,MSC)、卷积平滑(Savitzky-Golay,S-G)、一阶求导的方法对原始数据进行预处理。然后,基于自举软缩减法(bootstrapping soft shrinkage,BOSS)和无信息变量消除算法(uninformative variable elimination,UVE)分别对预处理后的光谱数据进行特征提取,并利用X-Y距离样本集划分法(sample set partitioning based on joint X-Y distance,SPXY)将光谱数据划分为校正集和预测集。最后,建立基于拉曼光谱-中红外光谱数据融合的偏最小二乘回归(partial least squares regression,PLSR)食用酒精乙醇浓度预测模型,并利用麻雀搜寻算法优化的混合核极限学习机算法(sparrow search algorithm-optimized hybrid kernel extreme learning machine,SSA-HKELM)提升预测性能,实现对不同浓度食用酒精的快速、准确定量检测。结果与拉曼光谱数据、中红外光谱数据以及中红外与拉曼光谱的数据层融合构建的预测模型相比,中红外光谱与拉曼光谱特征层融合数据构建的预测模型具有更好的预测性能。其中,最优模型的校正集均方根误差(root mean squared error of calibration set,RMSEC)为0.98314,校正集决定系数(R_(c)^(2))为0.99634,预测集均方根误差(root mean squared error of prediction set,RMSEP)为1.03256,预测集决定系数(R_(p)^(2))为0.99036。结论中红外光谱与拉曼光谱特征层融合预测模型可以实现对不同浓度食用酒精的高效定量检测,为食用酒精的质量检测提供了有效的理论支持与技术保障。 展开更多
关键词 拉曼光谱 中红外光谱 光谱数据融合 乙醇溶液
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基于危害物风险综合评价的粮食抽检决策研究
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作者 于家斌 陈帅祥 +4 位作者 陈慧敏 赵峙尧 张新 王小艺 崔晓玉 《食品安全质量检测学报》 CAS 2024年第20期232-245,共14页
目的解决传统粮食危害物风险评价不够全面,粮食抽检决策随机性和主观性强的问题。方法提出了一种基于危害物风险综合评价的粮食抽检决策方法。首先,构建多维梯形云模型实现了危害物的可能性风险评价;同时构建膳食暴露评估模型,实现了危... 目的解决传统粮食危害物风险评价不够全面,粮食抽检决策随机性和主观性强的问题。方法提出了一种基于危害物风险综合评价的粮食抽检决策方法。首先,构建多维梯形云模型实现了危害物的可能性风险评价;同时构建膳食暴露评估模型,实现了危害物的危害性风险评价,再利用风险矩阵将其与危害物可能性风险评价结果相结合,实现粮食危害物的综合风险评价。其次,在决策支持体系的基础上,明确提供基于季度、地域和危害物抽检排序的决策支持。然后进行贝叶斯网络结构学习与参数学习,并根据粮食危害物的综合评价结果进行贝叶斯网络推理,提供精细化抽检决策支持。结果通过对2018—2019年中国稻米危害物抽检数据的分析,这种综合风险评价方法能够有效地评估稻米危害物的风险水平。同时基于贝叶斯网络,能够得到精细化的抽检方案。结论本研究提出的基于危害物风险综合评价的粮食抽检决策方法可以为食品安全监管部门的抽检工作提供准确、高效的决策依据,一定程度上优化抽检资源的分配,使得抽检更加科学与高效。 展开更多
关键词 粮食危害物 风险综合评价 膳食暴露评估 贝叶斯网络 抽检决策
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基于区块链和联邦学习的食品全程全息风险信息可信共享模式 被引量:1
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作者 张新 谭学泽 +3 位作者 王小艺 赵峙尧 于家斌 许继平 《食品科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第15期1-12,共12页
针对传统共享模式下食品全程全息风险信息敏感易泄露、中心化服务器和恶意节点的自利性与完全自治化易产生恶意行为、跨环节交互困难、单一目的导致的数据利用率低等问题,本研究提出一种基于区块链和联邦学习的食品全程全息风险信息可... 针对传统共享模式下食品全程全息风险信息敏感易泄露、中心化服务器和恶意节点的自利性与完全自治化易产生恶意行为、跨环节交互困难、单一目的导致的数据利用率低等问题,本研究提出一种基于区块链和联邦学习的食品全程全息风险信息可信共享模式。首先,在分析食品企业和监管机构信息共享需求的基础上,将联邦学习融入分层区块链架构中,并结合中继思想,构建食品全程全息风险信息可信共享模型;其次,以风险信息特征和类别为不同侧重点,将模型联邦学习过程划分为横向和纵向联邦学习过程,并用两种联邦学习聚合算法实现对数据的聚合;再次,针对企业内、企业间、企业监管间共享风险信息数据的不同需求,利用同态加密算法和零知识证明思想,实现对不同敏感度风险信息的分级加密与定向可信共享;最后,以食品安全风险评估为仿真背景,基于食品风险信息公开数据集和开源平台对本模型进行仿真验证。结果表明,所构建的基于区块链和联邦学习的食品全程全息风险信息可信共享模型在满足企业与监管机构各方对风险信息数据不同共享需求的同时,能够实现对风险信息数据的充分利用和安全可信、高效精准的共享,从而增强食品企业与监管机构共享数据的决心,促进食品行业数据可信共享和食品安全数字化的发展。 展开更多
关键词 食品全程全息 区块链 联邦学习 同态加密 可信共享
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基于生成对抗网络和深度森林结合的粮食加工过程污染物小样本数据扩充及预测
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作者 郭香兰 王立 +6 位作者 金学波 于家斌 白玉廷 李涵宇 隗立昂 马倩 温浩然 《食品科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第12期22-30,共9页
粮食加工过程污染物的准确预测对粮食安全具有重要意义,但由于粮食加工工艺复杂,污染物检测困难导致数据量较小,难以满足建模预测所需,需要研究小样本的污染物数据扩充方法。同时,较小样本量的粮食加工过程污染物数据往往缺乏足够的先... 粮食加工过程污染物的准确预测对粮食安全具有重要意义,但由于粮食加工工艺复杂,污染物检测困难导致数据量较小,难以满足建模预测所需,需要研究小样本的污染物数据扩充方法。同时,较小样本量的粮食加工过程污染物数据往往缺乏足够的先验知识,传统监督学习的方法对其预测精度较低,且现有连续型深度学习模型不适于粮食加工过程这一间歇过程,需研究基于无监督学习和离散深度学习的粮食加工过程污染物预测方法。为此,本文针对粮食加工过程污染物提出基于时间生成对抗网络(time generative adversarial networks,TimeGAN)的数据扩充及基于生成对抗网络(generative adversarial networks,GAN)和深度森林(deep forest,DF)结合的预测方法。首先构建TimeGAN模型,对小样本数据学习后得到多组样本数据,实现数据扩充;将无监督学习的GAN模型与适用于离散过程的DF模型结合,构建GAN-DF模型,实现污染物预测;再分别将DF与长短时记忆(long short-term memory,LSTM)-DF模型作为生成器嵌入到GAN,构建DFGAN与LSTM-DFGAN模型,进一步提高污染物预测的准确度。通过稻谷加工过程的金属污染物Pb数据(Pb含量)进行仿真验证,结果表明TimeGAN方法扩充数据可行,LSTM-DFGAN模型的综合预测效果最好,其扩充数据后的预测平均绝对误差和均方根误差低至7.50×10^(-5)mg/kg和1.60×10^(-8)mg/kg。 展开更多
关键词 生成对抗网络 深度森林 粮食加工 污染物预测
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相关式油井液相计量系统研究与设计
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作者 张河毅 刘翠玲 +2 位作者 魏澳 王进旗 孙晓荣 《计量学报》 CSCD 北大核心 2024年第9期1331-1338,共8页
针对现有油井计量方式自动化程度低,误差较大等问题,利用同轴线相位法含水率计设计了一种相关式油井液相计量系统,该系统以同轴线相位法含水率计为传感器构建了相关流量计,基于互相关法建立了计量模型,实现了流量与含水率的同步测量。... 针对现有油井计量方式自动化程度低,误差较大等问题,利用同轴线相位法含水率计设计了一种相关式油井液相计量系统,该系统以同轴线相位法含水率计为传感器构建了相关流量计,基于互相关法建立了计量模型,实现了流量与含水率的同步测量。通过对不同情况下上、下游含水率计信号的分析可知,两路信号之间具有相关性,满足相关流量计的使用条件。该系统在现场试验的测量结果与涡轮流量计相比,平均误差为11.36%。试验结果证明了相关式油井液相计量系统在实际应用中的可行性。 展开更多
关键词 多相流计量 油井计量 含水率计 同轴线相位法 相关流量计 互相关算法
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滑移条件对啮合同向双螺杆挤出过程的影响
15
作者 徐珍 刘子豪 黄志刚 《食品与机械》 CSCD 北大核心 2024年第9期99-105,144,共8页
[目的]探讨物料在机筒内壁面和螺杆表面发生的滑移现象及对同向双螺杆挤出过程的影响。[方法]利用相对运动法设计三维模型,设定不同的滑移边界条件并进行有限元模拟,通过仿真分析得到相关物理场数据,并计算其体积流率。[结果]与无滑移... [目的]探讨物料在机筒内壁面和螺杆表面发生的滑移现象及对同向双螺杆挤出过程的影响。[方法]利用相对运动法设计三维模型,设定不同的滑移边界条件并进行有限元模拟,通过仿真分析得到相关物理场数据,并计算其体积流率。[结果]与无滑移时相比,螺杆滑移条件下流道内压力减小,剪切速率减小,黏度增加;壁面滑移条件下,在螺杆与机筒间隙处压力减小,剪切速率减小,黏度增加,在螺杆啮合处则相反,即压力增加,剪切速率增加,黏度减小。螺杆滑移条件下的产量提升了28%,壁面滑移条件下的产量下降了62.5%。[结论]壁面滑移现象的发生有助于提升螺杆在螺杆啮合处的剪切能力,而螺杆滑移现象的发生则有利于提高同向双螺杆的挤出产量。 展开更多
关键词 螺杆挤出机 同向啮合 滑移现象 有限元分析
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农业机器人的发展现状与未来展望 被引量:1
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作者 汤子杰 邹进 《中国农村科技》 2024年第1期19-22,共4页
农业是人类一切生产活动与社会活动的基础和根本,也是支撑我国国民经济建设和发展的重要支柱。党的二十大报告指出,我国要加快建设农业强国,推进农业农村现代化。随着城镇化和人口老龄化的加快,农村劳动力短缺的问题日益突出,导致人工... 农业是人类一切生产活动与社会活动的基础和根本,也是支撑我国国民经济建设和发展的重要支柱。党的二十大报告指出,我国要加快建设农业强国,推进农业农村现代化。随着城镇化和人口老龄化的加快,农村劳动力短缺的问题日益突出,导致人工作业成本不断攀升。在农业生产中,农业机器人的应用在提高农业生产效率、降低生产成本、实现农业农村现代化中起到了重要作用。同时,作为农业强国的重要推动力,农业机器人的发展会在一定程度上影响国家农业政策的制定。 展开更多
关键词 农业生产效率 劳动力短缺 农业机器人 农业农村现代化 国家农业政策 农业强国 城镇化 人口老龄化
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基于改进PointPillars的激光点云三维目标检测
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作者 王家琦 吴叶兰 +1 位作者 郝凤桐 张峻景 《信息技术与信息化》 2024年第2期58-61,共4页
针对复杂场景下三维目标检测算法对小目标物体识别精度不高、容易出现错检漏检问题,提出一种基于改进PointPillars的三维目标检测算法,利用锥形点云获取物体的边界信息,抑制环境噪声造成的干扰;设计一种空间自注意力模块,捕获点云支柱... 针对复杂场景下三维目标检测算法对小目标物体识别精度不高、容易出现错检漏检问题,提出一种基于改进PointPillars的三维目标检测算法,利用锥形点云获取物体的边界信息,抑制环境噪声造成的干扰;设计一种空间自注意力模块,捕获点云支柱间的全局上下文信息和空间信息,扩大点云特征感知范围,提升小目标物体识别在复杂场景下的鲁棒性;改进主干网络的下采样模块,采用ConvNeXt v2模块增强网络的特征提取能力。在KITTI数据集上的测试结果表明,相比PointPillars原始网络,改进算法在汽车、行人、骑行者类别上的平均检测精度分别提升了3.73%、5.89%、5.7%,证明了所提出方法的有效性。 展开更多
关键词 三维目标检测 PointPillars 注意力机制 点云支柱 ConvNeXt v2
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基于颜色空间的彩色图像颜色评价
18
作者 张欣 乔继红 +3 位作者 张慧妍 张雁 张鑫 许继平 《液晶与显示》 CAS CSCD 北大核心 2023年第11期1490-1502,共13页
基于手机成像质量颜色评价的必要性,提出一种融合相机主观场景成像色彩和白平衡的自动评测方法(CIQA),以充分提取彩色图像相关特征并模拟人眼视觉感知特性来评价图像颜色。首先使用尺度不变特征变换(Scale-invariant feature transform,... 基于手机成像质量颜色评价的必要性,提出一种融合相机主观场景成像色彩和白平衡的自动评测方法(CIQA),以充分提取彩色图像相关特征并模拟人眼视觉感知特性来评价图像颜色。首先使用尺度不变特征变换(Scale-invariant feature transform,SIFT)与透射变换相结合的方法,标识主观图像中ColorChecker标准二十四色卡对应的位置;而后构建离差率最小二乘法模型,并采用专家赋权法和熵权法计算色彩还原和白平衡指标权重分配比例;最后,通过多指标权重值对TOPSIS(Technique for Order Preference by Similarity to an Ideal Solution)进行改进,确定各方案与典型正负理想方案的接近程度,实现对智能手机成像质量颜色的优劣排序。对真实场景采集的图片进行实验,并与现有的两种决策方法进行对比验证。结果表明,所提方法能提高评价效率、节省人力,并可以获得与人眼主观判断一致性较好的评价结果。 展开更多
关键词 目标识别 指标 离差率最小二乘法 颜色 智能手机
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食品包装材料中总氟含量间接检测技术研究进展
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作者 王艺翰 冯涛 +4 位作者 王冰 曹博为 王晶 李字义 黄志刚 《食品与机械》 2025年第3期212-220,共9页
综述了近年来各类氟含量检测方法的技术特点,重点从检测原理、技术特点以及应用现状3个维度,综合描述了国内外关于食品包装材料中总氟含量间接检测技术,按照样品前处理和氟含量测定两个环节,梳理了现有的检测方法,并对其技术参数和应用... 综述了近年来各类氟含量检测方法的技术特点,重点从检测原理、技术特点以及应用现状3个维度,综合描述了国内外关于食品包装材料中总氟含量间接检测技术,按照样品前处理和氟含量测定两个环节,梳理了现有的检测方法,并对其技术参数和应用场景进行了对比,分析和评估了氟含量检测技术的准确度、精确度、稳定性、检测时间和成本效益等关键参数,对该技术的进一步改进和优化提出了建议。 展开更多
关键词 食品包装材料 总氟含量 氟危害 预处理方法 检测技术
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