基于计划行为理论的大学生低碳消费行为研究——以某林业院校为例

1

作者 王秋阳 何平 +1 位作者 朱颖萱 张梦娜 《中国林业经济》 2024年第5期45-52,共8页

高校是实现“双碳”目标的主力军,研究大学生在日常生活中的低碳消费行为对实现高校碳中和具有重要意义。在计划行为理论的基础上,结合知信行模式,构建影响大学生低碳消费行为的实证模型。以某林业高校为例,对该校大学生进行相关问卷调... 高校是实现“双碳”目标的主力军,研究大学生在日常生活中的低碳消费行为对实现高校碳中和具有重要意义。在计划行为理论的基础上,结合知信行模式,构建影响大学生低碳消费行为的实证模型。以某林业高校为例,对该校大学生进行相关问卷调查,运用结构方程模型,探究影响大学生低碳消费行为的影响因素,并通过层级回归方法,探讨低碳科普教育的调节作用。研究结果表明:(1)环境认知对低碳消费行为产生了间接影响,通过大学生的行为态度、主观规范、知觉行为控制;(2)主观规范、大学生的行为态度、知觉行为控制正向影响其低碳消费行为;(3)在低碳消费意愿对低碳消费行为的影响过程中,低碳科普教育具有正向调节作用。 展开更多

关键词 低碳消费行为 低碳校园 计划行为理论 低碳科普教育 结构方程模型

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基于无人机和深度学习技术的智能湖泊边界监测方法分析

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作者 井振 《集成电路应用》 2024年第10期426-427,共2页

阐述基于湖泊边界的智能化监测,设计了一种通过无人机进行遥感图像数据采集和传输,融合卷积神经网络和Transformer的深度学习模型进行边界监测,利用边界细节捕捉模块提升边界监测精度。

关键词 数据采集 遥感图像识别 深度学习模型 边界监测

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油浸式电力变压器在线监测与智能预警系统设计

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作者 李泽波 周国平 《集成电路应用》 2024年第5期416-418,共3页

阐述针对油浸式电力变压器的在线监测与智能预警系统设计方案。系统集成温度传感器、溶解气体分析仪(DGA)和负载电流监测装置,能够实时监控变压器8项关键性能指标,包括数据采集、数据挖掘、参数预测、故障预警。在检测到异常时,系统能... 阐述针对油浸式电力变压器的在线监测与智能预警系统设计方案。系统集成温度传感器、溶解气体分析仪(DGA)和负载电流监测装置,能够实时监控变压器8项关键性能指标,包括数据采集、数据挖掘、参数预测、故障预警。在检测到异常时,系统能自动识别故障模式和趋势,并发出预警。 展开更多

关键词 油浸式电力变压器 在线监测 智能预警系统 实时数据分析

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基于创新科研能力培养的“数字电子技术”课程教学改革策略探索

4

作者 花敏 何晶晶 +2 位作者 李春 卞博锐 隽月 《教师》 2024年第23期84-86,共3页

新一轮科技革命和产业变革要求高校培养的人才不仅要具有一定的专业基础知识,还要具备创新、科研等综合能力。课堂教学作为本科人才培养的主要阵地,应该改变传统“照本宣科”式的教学方法,注重学生创新科研能力的培养。文章基于“数字... 新一轮科技革命和产业变革要求高校培养的人才不仅要具有一定的专业基础知识,还要具备创新、科研等综合能力。课堂教学作为本科人才培养的主要阵地,应该改变传统“照本宣科”式的教学方法,注重学生创新科研能力的培养。文章基于“数字电子技术”这门课程探索了如何通过课程教学改革培养学生的创新能力和科研思维,包括引入该课程发展前沿优化教学内容、改革教学方法、增加设计性和综合性的实验实训以及引导学生结合课程教学内容申报科研训练项目等。文章通过对“数字电子技术”课程进行以上这些教学改革探索,以期为培养学生创新科研能力的本科教学提供参考。 展开更多

关键词 数字电子技术 创新能力 科研思维 课程教学

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SSFYOLO:一种面向复杂森林场景的树干检测算法

5

作者 杨灿 范习健 张九于 《北京林业大学学报》 北大核心 2025年第2期132-142,共11页

【目的】因为在复杂环境下树干目标尺寸差距大且易受遮挡,所以树干检测容易出现漏检、错检等问题。为有效解决这个问题,提出一种基于单阶段目标检测框架的树干检测算法SSFYOLO。【方法】首先,设计了空间感知网络模块SAM。SAM模块能够高... 【目的】因为在复杂环境下树干目标尺寸差距大且易受遮挡,所以树干检测容易出现漏检、错检等问题。为有效解决这个问题,提出一种基于单阶段目标检测框架的树干检测算法SSFYOLO。【方法】首先,设计了空间感知网络模块SAM。SAM模块能够高效处理多尺度和多分辨率的特征信息,在保证计算效能的同时,实现对各类特征的充分整合与精确提取,提高目标检测的准确性和效率。其次,设计多尺度特征增强自适应网FastScaleNet,用于替代YOLO模型中的C2f结构。FastScaleNet通过更为精细的多尺度特征融合与优化,并且利用跳跃连接和特征融合策略,有效保留不同层次的特征信息,增强模型对不同尺度目标的表达能力,提升模型的稳健性和广泛适用性。最后,引入加权IoU(WIoU)机制,实现对小目标损失权重的动态优化。WIoU机制根据目标尺寸的不同,动态调整损失权重,使模型在面对小尺寸目标时,能够灵活调整参数,从而灵活适应不同尺寸目标的检测需求,进一步提高小目标检测的准确性和鲁棒性。【结果】对复杂场景下树干数据集进行检测实验,与主流检测算法YOLOv8相比,SSFYOLO算法在缩小参数量的同时,具有更好的检测精度,其参数量减少了20%,平均精度均值(mAP)和召回率分别提升了1.6和0.7个百分点。【结论】本研究设计了面向复杂森林场景的树干检测算法SSFYOLO。SSFYOLO算法在复杂环境树干检测中表现出色,具有广阔的应用前景。 展开更多

关键词 目标检测 深度学习 深度卷积神经网络 特征提取 计算机视觉 树干检测 复杂场景

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新工科背景下“科研基本方法概论”课程教学改革策略探究

6

作者 杨雨 《教师》 2025年第4期122-124,共3页

在新工科教育理念的推动下,地方高校亟须对本科生“科研基本方法概论”课程进行教学改革,以适应快速发展的科技环境与产业需求。文章从革新课程内容、教学方法多元化、构建跨学科知识体系、提升学生参与度以及优化考核方式五个方面,提... 在新工科教育理念的推动下,地方高校亟须对本科生“科研基本方法概论”课程进行教学改革,以适应快速发展的科技环境与产业需求。文章从革新课程内容、教学方法多元化、构建跨学科知识体系、提升学生参与度以及优化考核方式五个方面,提出了针对性策略,通过引入物联网、人工智能等前沿科技,采用混合式教学与翻转课堂模式,结合项目驱动的考核方法和跨学科协作学习,培养学生的科研素养、创新能力及解决实际问题的综合能力。教学改革不仅可以优化学生的学习体验,还能够提高其在科研实践中的主动性和参与度,助力学生在未来职业发展中具备更强的竞争力和科研素质。 展开更多

关键词 新工科 科研基本方法概论 教学改革

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基于增强特征提取的森林遥感图像行人小目标检测网络 被引量：1

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作者 李春燕 王超 +2 位作者 金星 符利勇 业巧林 《林业工程学报》 CSCD 北大核心 2024年第4期130-139,共10页

林业作业人员常常由于复杂地貌而面对坠落、森林火灾等威胁,卷积神经网络结合无人机巡查的方法已经成为主流防范、搜救措施,但遥感图片中的行人小目标有特征少、定位精度要求高以及极易受背景信息干扰的特点。为了能够使森林遥感图片行... 林业作业人员常常由于复杂地貌而面对坠落、森林火灾等威胁,卷积神经网络结合无人机巡查的方法已经成为主流防范、搜救措施,但遥感图片中的行人小目标有特征少、定位精度要求高以及极易受背景信息干扰的特点。为了能够使森林遥感图片行人小目标检测的精度达到预期,在YOLOv4方法的基础上针对上述特点设计了增强特征提取的目标检测网络(EFEN),通过构建感受野增强模块(RFBA)并结合CBAM注意力机制,在充分利用遥感图片中的丰富上下文信息之余,对相关信息进行动态选择,增强特征的表示能力;基于高斯分布思想,将归一化Wasserstein距离与CIOU结合,提出了一种新的损失函数(GKCLOSS),降低了小目标检测任务中对位置偏差的敏感性;引入一种自适应分割训练检测策略,平衡正负样本,提高目标检测的准确性,进一步提高了检测精度。以河北省张家口市崇礼区采集的无人机行人图像为研究对象,实验表明,EFEN框架在小目标检测方面优于现有的深度学习网络,在与SSD、YOLOv5、YOLOv7等算法比较中平均查准率(mAP)均有所提升,在上述数据集上,mAP高达39.10%,证明了此方法对行人小目标数据的有效性。 展开更多

关键词 遥感图像 行人小目标 增强特征提取 感受野增强模块 GKCLOSS损失函数

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基于ARIMA-PSO-LSTM的太阳能预测 被引量：1

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作者 沈露露 黄晋浩 +1 位作者 花敏 周雯 《无线电通信技术》 北大核心 2024年第4期771-778,共8页

太阳能是新兴的可再生能源之一,可将其转化为电能以供无线传感器网络(Wireless Sensor Networks, WSN)使用,对太阳能进行预测可以有效地利用能量,从而达到节省能源、维持网络持续稳定运行的目的。提出了一种新的组合预测模型来预测太阳... 太阳能是新兴的可再生能源之一,可将其转化为电能以供无线传感器网络(Wireless Sensor Networks, WSN)使用,对太阳能进行预测可以有效地利用能量,从而达到节省能源、维持网络持续稳定运行的目的。提出了一种新的组合预测模型来预测太阳能辐照强度,其中改进的粒子群优化(Particle Swarm Optimization, PSO)算法被引入寻找长短期记忆(Long Short Term Memory, LSTM)神经网络模型的最优参数。选取自回归差分移动平均(Auto-Regressive Integrated Moving Average, ARIMA)模型来预测太阳辐照数据中的线性分量;采用PSO算法来优化LSTM神经网络模型的超参数,有助于提高模型预测的精度和鲁棒性;采用优化的LSTM神经网络模型来预测数据中的非线性分量;最后将两个模型的预测结果进行叠加。实验结果表明,新的组合模型比ARIMA、LSTM等模型,具有更高的预测精度。 展开更多

关键词 自回归差分移动平均模型 长短期记忆神经网络模型 粒子群优化算法 能量预测算法

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IRS辅助MIMO广播系统的最大最小安全速率研究

9

作者 黄晋浩 沈露露 +1 位作者 花敏 周雯 《无线电工程》 2024年第12期2858-2864,共7页

智能反射表面(Intelligent Reflecting Surface, IRS)能够生成反射波束,动态调整信道环境,且具有低成本、低功耗和易部署等特点,在通信领域受到广泛关注,被认为是下一代移动通信系统的关键技术之一。针对IRS辅助的多用户多输入多输出(Mu... 智能反射表面(Intelligent Reflecting Surface, IRS)能够生成反射波束,动态调整信道环境,且具有低成本、低功耗和易部署等特点,在通信领域受到广泛关注,被认为是下一代移动通信系统的关键技术之一。针对IRS辅助的多用户多输入多输出(Multiple Input Multiple Output, MIMO)系统,在已知统计信道状态信息(Channel State Information, CSI)的情况下,基于用户公平性考虑,优化IRS相位以最大化用户中的最差安全速率。考虑了混合链路和存在窃听者的情况,给出了最大可达安全速率(Achievable Security Data Rate, ASDR)的表达式,将相应优化问题予以归纳,提出了粒子群算法(Particle Swarm Optimization, PSO)解决问题。仿真展示了提出算法的性能,与若干基线方法做了对比,并给出了实际IRS设计所需的最小量化比特数。结果表明,提出的算法优于基线对比方法,可以有效地提升IRS-MIMO的系统性能。 展开更多

关键词 智能反射面 信道状态信息 粒子群算法 多输入多输出

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同步辐射光源束流控制系统的设计

10

作者 鲁文翰 周国平 《集成电路应用》 2024年第5期40-41,共2页

阐述针对束流监测系统需要对束线位置进行精确测量和控制,设计一种通用数字信号处理系统。通过采用Xilinx的ZYNQ-7045芯片,使数字电路兼具FPGA并行处理能力和ARM灵活计算能力。

关键词 数字信号处理电路 束流监测系统 同步辐射光源 ZYNQ-7000

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基于STM32的电缆终端接头温度监测系统设计

11

作者 刘谱辉 周逸鹏 周国平 《集成电路应用》 2024年第12期10-12,共3页

阐述一种基于STM32的电缆终端接头温度监测系统,采用热敏电阻为测温器件,对组成系统的测温节点和网关进行软硬件设计,实现对电力电缆终端接头多节点测温和远程无线监测,系统测温误差在2%内。该系统有一定工程价值并为后续电缆温度预测... 阐述一种基于STM32的电缆终端接头温度监测系统,采用热敏电阻为测温器件,对组成系统的测温节点和网关进行软硬件设计,实现对电力电缆终端接头多节点测温和远程无线监测,系统测温误差在2%内。该系统有一定工程价值并为后续电缆温度预测研究奠定软硬件基础。 展开更多

关键词 STM32 电缆终端接头 热敏电阻 无线监测

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基于Transformer结构的时间序列预测模型用电量预测分析

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作者 赵垣锟 胡春华 《集成电路应用》 2024年第11期52-54,共3页

阐述基于数据分析,利用深度学习捕获时空特征进行电量分析与预测。设计用于时间序列预测的时空特征Transformer网络,将潜在的时空特性映射到模型中,利用窗口回看机制提取长期依赖关系。在公开数据集上对方法进行评估验证,实验表明,此模... 阐述基于数据分析,利用深度学习捕获时空特征进行电量分析与预测。设计用于时间序列预测的时空特征Transformer网络,将潜在的时空特性映射到模型中,利用窗口回看机制提取长期依赖关系。在公开数据集上对方法进行评估验证,实验表明,此模型在电量预测任务中展现出先进的性能。 展开更多

关键词 Transformer神经网络 时空特性 用电预测

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星闪技术物理层信号研究

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作者 花敏 吴玉寒 张一晋 《移动通信》 2025年第5期113-120,共8页

星闪技术是星闪联盟提出的新一代无线短距通信技术,旨在具备低时延、高可靠性、低功耗的特点,满足车载等场景下的短距离无线通信需求。然而,目前尚未有对星闪技术进行具体介绍的文献。为使该技术能够被更多的了解,基于星闪联盟目前公开... 星闪技术是星闪联盟提出的新一代无线短距通信技术,旨在具备低时延、高可靠性、低功耗的特点,满足车载等场景下的短距离无线通信需求。然而,目前尚未有对星闪技术进行具体介绍的文献。为使该技术能够被更多的了解,基于星闪联盟目前公开的标准、专利、以及相关研究报告,对星闪技术物理层进行研究。首先介绍了星闪技术目前的研究进展。之后,重点阐述了星闪技术物理层帧结构及物理层相关信号,包括同步信号、广播信号、随机接入信号和数据信号。在此基础上,对星闪技术的随机接入过程进行分析,为后续研究提供参考。 展开更多

关键词 星闪技术 无线短距离通信 帧结构 物理层信号

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基于级联循环网络的林木生长参数预测 被引量：4

14

作者 黄成威 齐磊 +3 位作者 多杰才仁 张怀清 薛联凤 云挺 《北京林业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2023年第8期94-108,共15页

【目的】树木的生长参数在林木性状评估、森林碳汇计量和优化森林经营策略等方面具有重要的意义。从激光雷达数据中精准提取林木生长参数并对树木未来生长参数进行预测,以期为林业数字化发展提供技术支持。【方法】本研究提出了一种基... 【目的】树木的生长参数在林木性状评估、森林碳汇计量和优化森林经营策略等方面具有重要的意义。从激光雷达数据中精准提取林木生长参数并对树木未来生长参数进行预测,以期为林业数字化发展提供技术支持。【方法】本研究提出了一种基于人工智能的林木生长参数提取与预测方法,该方法以南京林业大学中的樱花、银杏、鹅掌楸、水杉4个树种为实验对象。首先,采用机载激光雷达获取4个树种样地的点云数据,并通过单株分割算法提取单棵树木点云。其次,基于圆拟合及高斯滤波的方法自动的从2016、2018、2020年的单棵树点云中提取胸径、树高、冠宽等生长参数,并辅以样地调查数据(2015、2017、2019、2021、2022年),构建不同树种的单棵树生长参数时间序列作为深度学习网络的训练样本集。最后,构造由两层门控循环单元(GRU)的林木生长参数预测深度学习网络,并引入注意力模块以弥补传统循环神经网络捕获长期依赖关系的不足。该网络以2015-2021年单株树木生长参数时间序列作为输入,依托训练数据及随机梯度下降算法使网络参数逼近真实树木生长情况,并用以预测2022年单棵树木的生长参数。【结果】深度学习网络在树高预测上表现最好,决定系数R^(2)均不低于0.83,均方根误差(E_(RMS))均小于0.50 m,在4种树中银杏树的预测结果最优(R^(2)=0.95,E_(RMS)=0.31 m)。在胸径、冠宽等参数的预测上,深度预测网络仍有着良好的表现,R^(2)均不低于0.81,胸径E_(RMS)小于2.50 cm,冠宽E_(RMS)小于0.32 m。在与线性回归和LSTM网络等林木参数预测方法的比较中,本模型预测效果良好(R^(2)≥0.86),误差较小。【结论】级联循环神经网络可有效地预测未来树木的生长情况,提高林木生长参数的预测精度,同时GRU和注意力机制的引入在林木参数的时序预测中有一定的鲁棒性,为森林的智能管理与可视化分析提供了新的思路。 展开更多

关键词 激光点云(LiDAR) 深度学习 智慧林业 林木生长参数预测 级联循环网络

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