哈爾濱理工大學(xué)學(xué)報(bào)

2024年06期

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《哈爾濱理工大學(xué)學(xué)報(bào)》是由哈爾濱理工大學(xué)主辦的自然科學(xué)類綜合性學(xué)術(shù)刊物,其前身是《哈爾濱科學(xué)技術(shù)大學(xué)學(xué)報(bào)》。該刊立足本校... 展開

類型

雙月刊

類別

教育教學(xué)

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基于自注意力的時(shí)頻特征融合軸承故障診斷方法 摘要：針對故障診斷中單一時(shí)、頻域信號蘊(yùn)含特征不全面，導(dǎo)致傳統(tǒng)故障診斷模型泛化能力不強(qiáng)的問題，提出一種基于自注意力的時(shí)頻特征融合軸承故障診斷方法。該方法首先將原始信號和相應(yīng)頻譜作為雙通道輸入，時(shí)頻交叉注意力能夠通過時(shí)域發(fā)現(xiàn)頻域的隱性特征，通...
探究文丘里管型孔板參數(shù)變化對空化效果影響 摘要：為了研究文丘里管型孔板參數(shù)變化對空化效果影響，以理論建模描述空化機(jī)理及模擬條件，入口壓力和孔截面積為變量參數(shù)進(jìn)行單因素?cái)?shù)值模擬，氣含率為空化效果表征，研究結(jié)果表明：空化集中發(fā)生在文丘里管段擴(kuò)散段處，且隨著入口壓力增加，文丘里管型孔板...

融合偽標(biāo)簽生成與數(shù)據(jù)增強(qiáng)的多標(biāo)簽文本分類 摘要：針對多標(biāo)簽文本分類算法忽視噪聲標(biāo)簽和缺乏真?zhèn)谓M合激勵(lì)導(dǎo)致模型魯棒性不強(qiáng)、分類效果不佳的問題，提出了適用于短文本數(shù)據(jù)集的融合級聯(lián)BiLSTM和膠囊網(wǎng)絡(luò)的噪聲多標(biāo)簽文本分類算法（cascaded BiLSTM-capsule netwo...
知識增強(qiáng)的審計(jì)新聞生成式摘要模型 摘要：針對現(xiàn)有摘要生成模型對審計(jì)新聞理解不充分且易丟失關(guān)鍵信息的問題，提出一種知識增強(qiáng)與生成式摘要模型相結(jié)合的摘要生成模型（text rank and bart with knowledge enhancement model， TRB-...
面向不平衡數(shù)據(jù)分類的DPC-SMOTE過采樣算法 摘要：針對不平衡數(shù)據(jù)集中存在的噪聲以及類內(nèi)類間不平衡問題，提出了基于密度峰值聚類過采樣算法。首先對多數(shù)類樣本進(jìn)行預(yù)處理，篩選噪聲樣本并刪除；其次，對所有少數(shù)類樣本采用密度峰值聚類，剔除噪聲點(diǎn)；再次，根據(jù)聚類后每個(gè)簇不同的稀疏度分配采樣權(quán)重...
基于注意力哈希融合對比損失的鳥鳴聲識別 摘要：針對自然環(huán)境中采集的鳥鳴聲數(shù)據(jù)存在的長度不對齊性、冗余性、噪聲、類內(nèi)差異大的問題，提出一種由基于多級注意力的兩階段哈希算法和由融合對比損失輕量級分類器構(gòu)成的自動(dòng)化鳥鳴聲識別模型。哈希算法一階段解決冗余性和噪聲的問題，首先將對數(shù)梅爾頻...
SE-CMT語義信息補(bǔ)充的特征提取模型 摘要：在圖像分類中，有益的語義信息補(bǔ)充可以高效捕捉關(guān)鍵區(qū)域，提高分類性能。為了獲得有益的圖像語義信息，提出了一種SE-CMT（SE-Networks CNN Meet Transformer）模型。該模型依據(jù)簡單的CNN特征提取理論，輸入...
面向用戶密度的啞元位置生成算法 摘要：隨著互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，基于位置的服務(wù)成為人們生活中不可或缺的一部分。然而，用戶位置安全問題也備受關(guān)注。為解決這一問題，提出了一種面向用戶密度的位置隱私保護(hù)算法。利用周圍用戶的分布密度確定合適的匿名區(qū)域，并將區(qū)域劃分為多個(gè)匿名子區(qū)域。并結(jié)...
基于多閾值帶環(huán)路模糊Petri網(wǎng)模型的醫(yī)療診斷 摘要：針對環(huán)路判斷常出現(xiàn)在醫(yī)療診斷過程中這一情況，提出了一種適用于“初診-確診”的循證醫(yī)療診斷流程的多閾值帶環(huán)路模糊Petri網(wǎng)（multi-threshold fuzzy petri net with loop， MTFPNL）模型。M...
基于GRU的數(shù)據(jù)中心溫度預(yù)測 摘要：隨著數(shù)據(jù)中心規(guī)模的不斷擴(kuò)大，電力的消耗也急劇增加，降低數(shù)據(jù)中心的能耗變得越來越重要，因此預(yù)測機(jī)房實(shí)時(shí)的溫度變化，提前調(diào)整制冷系統(tǒng)控制策略，對減少數(shù)據(jù)中心的總能耗、提高能源效率具有重要意義。針對此問題提出了一種基于門控循環(huán)單元（GRU...
冷軋軋制力的DBO-DELM預(yù)測方法 摘要：針對傳統(tǒng)軋制力預(yù)測模型存在的假設(shè)多、計(jì)算誤差大、泛化性能差的問題，提出一種利用蜣螂優(yōu)化算法（DBO）優(yōu)化深度極限學(xué)習(xí)機(jī)（DELM）的冷連軋軋制力預(yù)測模型（DBO-DELM）。基于Bland-Ford-Hill軋制力模型分析，針對冷連...

動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)協(xié)同定位方法研究 摘要：協(xié)同定位技術(shù)可以通過多個(gè)節(jié)點(diǎn)之間的時(shí)空協(xié)同來提高系統(tǒng)及節(jié)點(diǎn)的整體定位精度，在固有導(dǎo)航定位設(shè)施無法覆蓋的區(qū)域有著廣闊的應(yīng)用需求，但在實(shí)際應(yīng)用過程中，系統(tǒng)中的節(jié)點(diǎn)始終處于運(yùn)動(dòng)狀態(tài)，常常會(huì)面臨場景切換問題，可能出現(xiàn)錨節(jié)點(diǎn)與普通節(jié)點(diǎn)角色變化...
無人機(jī)UWB/IMU緊組合導(dǎo)航定位算法研究 摘要：導(dǎo)航定位技術(shù)是無人機(jī)穩(wěn)定執(zhí)行任務(wù)的核心技術(shù)，為滿足無人機(jī)在室內(nèi)導(dǎo)航定位的需求，對慣性導(dǎo)航系統(tǒng)（inertial navigation system， INS）和超寬帶（uiltra wide band，UWB）緊組合導(dǎo)航算法進(jìn)行研究...

電力領(lǐng)域自然語言理解模型的輕量化研究 摘要：針對電力領(lǐng)域指標(biāo)問答的應(yīng)用需求問題，研究能夠平衡性能、計(jì)算資源消耗與推理時(shí)間的自然語言理解模型。提出了在知識蒸餾的輕量化過程中融入提前停止機(jī)制的方法，利用教師模型訓(xùn)練學(xué)生模型時(shí)，在每層編碼加入“耐心早退”機(jī)制，使得不同復(fù)雜度的樣本使...
基于壓縮感知和貪婪算法的配網(wǎng)現(xiàn)場作業(yè)數(shù)據(jù)壓縮重構(gòu)方法 摘要：隨著配電網(wǎng)的快速發(fā)展，配網(wǎng)作業(yè)人身安全智能監(jiān)護(hù)愈發(fā)成為配網(wǎng)生產(chǎn)經(jīng)營一線的迫切需求。為解決配網(wǎng)現(xiàn)場違章行為智能預(yù)警系統(tǒng)的數(shù)據(jù)傳輸問題，提出一種基于壓縮感知和貪婪算法的配網(wǎng)現(xiàn)場作業(yè)數(shù)據(jù)壓縮重構(gòu)方法。首先，分析了配網(wǎng)現(xiàn)場作業(yè)場景下數(shù)據(jù)的多...