潘建斌
- 作品数：30 被引量：412H指数：9
- 供职机构：河南农业大学理学院更多>>
- 发文基金：国家烟草专卖局基金国家自然科学基金河南省科技攻关计划更多>>
- 相关领域：农业科学电子电信自动化与计算机技术文化科学更多>>
- 慕课背景下电子信息类专业课程教学改革探索与研究被引量：8
- 2020年
- 慕课作为一种全新的教学方式正在高校中兴起,论文在分析电子信息类专业课程特点的基础上,对慕课教学方式的优势和弊端进行了评述,重点从构建合理的线上线下混合教学模式,优化课程设置,革新教学内容,建立多元化的评价机制和建设高水平的教师团队等几方面来探讨在慕课背景下电子信息类专业课程的教学改革,以期为提高教学效果和实现创新型人才培养目标提供支撑。
- 吴莉莉滕红丽邢玉清李宝方潘建斌
- 关键词：教学改革
- 基于小波变换的昆虫刺吸电位(EPG)信号去噪研究被引量：8
- 2017年
- 昆虫刺吸电位(EPG)信号为研究刺吸式昆虫取食和传毒机理提供了有力的依据,然而EPG信号在采集过程中易受各种噪声的干扰,可利用小波变换将其去除。本文采用小波阈值去噪法,通过实验对比选择不同的小波基函数及阈值,以均方根误差和信噪比为评价指标,确定了coif4小波6层分解,在Stein无偏风险估计准则下,改进阈值量化为最佳去噪方案;实验结果表明,该小波阈值去噪方法可以有效地去除不同干扰。本文研究的基于小波变换的EPG信号去噪为后续分析识别提供了保证。
- 吴莉莉贾树恒邢玉清卢少华潘建斌闫凤鸣
- 关键词：小波变换阈值去噪
- 风送弥雾机施加静电场喷雾技术的研究被引量：9
- 1995年
- 在风送弥雾机喷头上附加静电发生装置进行了实验，结果表明在电场作用下其雾滴针对目标具有趋向性。其飘移减少，在作物上的吸附性、均匀性相对提高；减少了农药的损失及对环境的污染。
- 余泳昌史国栋赵朝会潘建斌
- 关键词：喷雾器静电喷雾均匀性
- 基于极限学习机的蚜虫刺吸电位波形的分类识别被引量：2
- 2019年
- 刺吸电位(Electrical Penetration Graph,EPG)仪是研究蚜虫取食行为、传毒机制等的有力工具,然而EPG波形的分类识别一直是靠人工进行,迫切需要波形自动识别来提高分析效率。采用了小波变换、希尔伯特-黄变换和极限学习机等算法对蚜虫EPG信号中7种波形的特征提取和分类识别进行了研究。实验中对不同特征向量的决策树分类性能进行了对比,发现分形盒维数、Hurst指数、HHT前2层谱质心、第2~3层低频小波能量组成的6维特征向量识别效果最好,平均识别率可达91.61%。采用该特征向量进入极限学习机时可以获得更好的分类性能,平均识别率为93.57%,相比前期研究提高了2.14%。实验结果表明本文提出的基于极限学习机的EPG波形分类识别方法具有较高的识别性能,为研发EPG波形自动识别分析系统奠定了理论基础。
- 吴莉莉邢玉清林爱英郑宝周潘建斌闫凤鸣
- 关键词：极限学习机小波变换特征提取
- 光存储技术发展的回顾与展望被引量：2
- 2006年
- 陈志伟潘建斌
- 关键词：光存储技术光盘存储技术信息记录
- 几种新型半导体数字移动存储卡
- 2005年
- 陈志伟潘建斌贾芳
- 关键词：IC技术传动机构可靠性耗电量
- 电子信息类专业考试方式探索
- 2005年
- 传统考试方式已经不能适应电子信息类专业的发展要求,本文提出了新的考试方式以及与其相适应的成绩评判方法,可以促进学生的学习积极性,提高教学效果。
- 贾树恒豆根生潘建斌
- 关键词：电子信息学科专业考试
- 热泵型烟叶自控密集烤房的应用研究被引量：76
- 2006年
- 对热泵型烟叶自控密集烤房与普通烤房的性能及其所烤烟叶的品质进行了对比试验。结果表明,热泵型烟叶自控密集烤房性能较好,平面温差和垂直温差较小,风速适宜,通风排湿顺畅,烤房的能耗及用工减少;所烤烟叶颜色加深且色度均匀,平衡含水率和填充值适宜,出丝率高,化学成分间比例协调,香气质好,香气量足;说明热泵型烟叶自控密集烤房较普通烤房显著提高了烟叶的烘烤质量。
- 潘建斌王卫峰宋朝鹏李伟宫长荣
- 关键词：烟叶热泵烘烤质量
- WSD02-2型多点温湿度监测仪的设计与应用被引量：7
- 2003年
- 为了准确监测烘烤设备内的温湿度 ,采用单片机和新型数字式温度传感器 ,研制了WSD0 2 - 2型多点温湿度监测仪。该仪器测温范围为 - 5 5℃～ +12 5℃ ,精度达 0 .1℃ ,可同时监测烘烤设备内 10个点的温湿度 ,准确性和稳定性高 ,且信号传输距离远 ,能够满足烟叶烘烤过程对温湿度监测的需要。
- 潘建斌董志坚宫长荣
- 关键词：烟叶单片机数字式温度传感器烘烤设备
- 基于非周期随机共振的粮食早期霉变识别研究被引量：6
- 2011年
- 随机共振向人们展示了噪声在非线性系统中的积极作用,在深入分析非周期随机共振FHN模型的基础上,提出了一种基于最大互相关系数的方法来进行电子鼻信号的分类识别。实验中8只传感器构成的电子鼻阵列采集了燕麦不同程度的早期霉变数据,对这些数据利用主成分分析法降维处理后,通过非周期随机共振系统,发现不同霉变程度的燕麦,其最大互相关系数不同,而且对每个类别该系数几乎是常数,因此能准确地用来代表不同的类别。实验结果表明基于非周期随机共振的最大互相关系数法准确可行,为电子鼻信号的分类识别提供了一种新的思路和方法。
- 吴莉莉惠国华林爱英郑宝周潘建斌
- 关键词：电子鼻主成分分析
