-
题名一个偏微分方程反问题数值求解的方法
- 1
-
-
作者
王玉学
薛欢庆
王爱民
-
机构
大庆石油学院数学系
大庆高等专科学校初等教育系
大庆一中外国语学校
-
出处
《大庆石油学院学报》
CAS
北大核心
2003年第2期125-126,共2页
-
基金
黑龙江省自然科学基金项目 (A0 1-0 4)
-
文摘
利用傅氏变换将一个三维偏微分方程反问题从时间 -空间域变换到频率 -空间域 ,使得该问题的差分格式求解维数减少 .构造了一个隐式差分格式 ,利用傅氏反变换将该问题的解变回到时间 -空间坐标系 .该方法减少了常规方法中对时间离散所产生的误差 ,同时提高了计算的效率 .
-
关键词
偏微分方程
反问题
频率一空间域
傅式变换
-
Keywords
inverse problem
inverse probleum
fequence-space domain
Fourier Transformation
-
分类号
O177
[理学—基础数学]
-
-
题名基于改进卷积神经网络的红枣缺陷识别
被引量：7
- 2
-
-
作者
张忠志
薛欢庆
范广玲
-
机构
吉利学院
大庆师范学院
东北石油大学
-
出处
《食品与机械》
北大核心
2021年第8期158-162,192,共6页
-
基金
黑龙江省教育科学规划“十四五”规划重点课题(编号:JJB1421006)。
-
文摘
目的:建立一种基于改进的卷积神经网络的红枣缺陷自动识别方法。方法:采用双分支卷积神经网络结构,分支1结合迁移学习策略进行预训练,分支2基于轻量级网络融合特征图提取红枣图像中的特征信息。通过对比实验验证了该方法的优越性。结果:与改进前相比,改进后的缺陷识别方法优化了卷积神经网络的结构,检测准确率进一步提高,从96.02%提高到99.50%。结论:该方法提高了网络学习速度和收敛速度,具有较好的分类识别效果。
-
关键词
红枣缺陷
卷积神经网络
自动识别
迁移学习策略
轻量级网络
-
Keywords
jujube defect
convolutional neural network
automatic identification
transfer learning strategy
lightweight network
-
分类号
TP183
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
S665.1
[农业科学—果树学]
-
