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Neural Network Predictive Control of Variable-pitch Wind Turbines Based on Small-world Optimization Algorithm 被引量:8
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作者 WANG Shuangxin LI Zhaoxia LIU Hairui 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2012年第30期I0015-I0015,17,共1页
通过将混沌映射用于产生初始节点集和进行算子构造,提出一种新的基于实数编码的混沌小世界优化算法。采用4种算法对多例复杂函数的优化问题进行仿真试验,表明所提算法具有能够有效避免陷入局部极小值、快速搜索到最优值的能力。将上述... 通过将混沌映射用于产生初始节点集和进行算子构造,提出一种新的基于实数编码的混沌小世界优化算法。采用4种算法对多例复杂函数的优化问题进行仿真试验,表明所提算法具有能够有效避免陷入局部极小值、快速搜索到最优值的能力。将上述方法应用于变桨距风电机组启动并网时的转速控制,提出一种基于混沌小世界优化算法的神经网络预测控制策略,其预测模型由基于现场数据的神经网络模型建立。仿真与实际测试结果表明,该系统可以根据风速扰动提前预测电机的转速变化,使控制器超前动作,保证系统输出跟踪参考轨迹的方向稳步改变,确保风电机组平稳并网。 展开更多
关键词 优化算法 小世界 风力发电机组 预测控制 神经网络 变桨距 实时编码 混沌映射
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Impact of small-world topologies on broadcasting for wireless sensor networks 被引量:2
2
作者 Jiang Nan Yang Shuqun +1 位作者 Zhou Liang Ding Qiulin 《Journal of Systems Engineering and Electronics》 SCIE EI CSCD 2009年第1期192-196,共5页
Broadcasting is an important operation and been widely used in wireless sensor networks (WSNs). These networks are power constrained as nodes operate with limited battery power. Wireless sensor networks are spatial ... Broadcasting is an important operation and been widely used in wireless sensor networks (WSNs). These networks are power constrained as nodes operate with limited battery power. Wireless sensor networks are spatial graphs that have much more clustered and much high path-length characteristics. After considering energy- efficient broadcasting in such networks, by combining the small-world characteristic of WSNs and the properties of ant algorithm to quickly identify an optimal path, small-world power-aware broadcast algorithm is introduced and evaluated. Given different densities of network, simulation results show that our algorithm significantly improves life of networks and also reduces communication distances and power consumption. 展开更多
关键词 small world ant colony algorithm BROADCASTING wireless sensor networks.
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基于改进ACGAN算法的带钢小样本数据增强方法 被引量:1
3
作者 师红宇 王嘉鑫 李怡 《计算机集成制造系统》 北大核心 2025年第1期211-218,共8页
为了解决带钢小样本数据集在深度学习中出现的模式崩溃、图像模糊和错判等问题,提出一种改进的ACGAN数据增强方法。首先,模型中引入带梯度惩罚项的Wasserstein距离作为损失函数,解决了模式崩溃和训练不稳定问题;其次,生成器网络中改进... 为了解决带钢小样本数据集在深度学习中出现的模式崩溃、图像模糊和错判等问题,提出一种改进的ACGAN数据增强方法。首先,模型中引入带梯度惩罚项的Wasserstein距离作为损失函数,解决了模式崩溃和训练不稳定问题;其次,生成器网络中改进标签反卷积网络,使标签信息更好地贯穿整个生成网络,并在其末端设计了去噪结构,提高了生成图像质量;接着,判别器网络中引入级联融合思想,增强了网络判别能力;最后,将改进前后的模型在NEU带钢表面缺陷数据集和MNIST数据集上进行对比实验,结果表明:所提模型生成各类样本图像的清晰度、准确性明显提高,并且客观指标FID的平均值在NEU带钢表面缺陷数据集上下降了15.8%,在MNIST数据集下降了73%,为带钢小样本数据集的扩充提供了一种新方法。 展开更多
关键词 图像生成 生成对抗网络 数据增强 小样本
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基于VAE-WGAN的矿井提升机主轴承小样本故障诊断方法
4
作者 江帆 宋泓炎 +2 位作者 沈熙 朱真才 程舒曼 《煤炭科学技术》 北大核心 2025年第S1期468-482,共15页
作为提升机的关键组件,主轴承在长时间高速重载服役过程中,其性能会发生退化并导致故障产生,故开展提升机主轴承故障诊断对保障矿井提升机安全高效运行具有重要意义。然而,矿井提升机运行状态监测的数据中正常服役与故障状态的比重严重... 作为提升机的关键组件,主轴承在长时间高速重载服役过程中,其性能会发生退化并导致故障产生,故开展提升机主轴承故障诊断对保障矿井提升机安全高效运行具有重要意义。然而,矿井提升机运行状态监测的数据中正常服役与故障状态的比重严重失调,呈现出正常样本多、故障样本少、标签样本不足等特点,导致矿井提升机主轴承故障模型训练效果不理想、诊断准确度低。针对小样本下矿井提升机主轴承故障诊断准确率低的问题,通过融合变分自编码器和Wasserstein生成对抗网络,构建基于VAE-WGAN的矿井提升机主轴承样本增广模型,进而提出基于CBAM-MoblieNetV2的故障诊断方法,实现小样本数据下的矿井提升机主轴承故障诊断。在算法层面上,引入Wasserstein距离度量,解决生成对抗网络训练梯度消失问题。在数据层面上,使用凯斯西储大学数据集对VAE-WGAN进行测试,并通过量化指标评价VAE-WGAN生成能力的方式优选超参数,再用矿井提升机模拟实验台轴承数据集训练VAE-WGAN,实现小样本数据集增广扩容。为了提升故障诊断模型的特征提取能力和故障诊断准确率,在轻量化卷积神经网络MobileNetV2的基础上,将卷积块注意力机制CBAM融合到MobileNetV2深层特征映射,搭建注意力机制卷积分类网络CBAMMobileNetV2,通过融合跨通道信息和空间信息实现更多地关注故障特征。最后与WGAN_GP、DCGAN,VAE以及WGAN等传统生成模型进行了对比分析,VAE-WGAN+CBAM-MobileNetV2在4种小样本比例数据集上的准确率均高于其他4种方法,证明了所提样本增广和故障诊断方法在不同小样本比例故障数据集上的故障诊断准确率更高,能够满足小样本下的故障诊断要求。 展开更多
关键词 生成对抗网络 小样本 矿井提升机 主轴承 故障诊断
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脑小血管病淡漠的神经网络机制
5
作者 李华 马尚佳 +4 位作者 高德旺 吕佳瑜 于文龙 郭霞 吴丽娥 《中国卒中杂志》 北大核心 2025年第7期911-916,共6页
淡漠是脑小血管病(cerebral small vessel disease,CSVD)常见的神经精神症状,临床常表现为目标导向行为减少、认知活动降低及情感表达减少等。CSVD患者淡漠的出现可能与神经网络功能障碍有关,且与认知功能损害存在密切联系。本文旨在对C... 淡漠是脑小血管病(cerebral small vessel disease,CSVD)常见的神经精神症状,临床常表现为目标导向行为减少、认知活动降低及情感表达减少等。CSVD患者淡漠的出现可能与神经网络功能障碍有关,且与认知功能损害存在密切联系。本文旨在对CSVD患者淡漠的神经网络机制进行综述。 展开更多
关键词 脑小血管病 淡漠 神经网络 机制
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基于卷积神经网络的农作物病害检测研究综述
6
作者 乔世成 党珊珊 +3 位作者 何海祝 关强 王郝日钦 路扬 《山西农业大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第2期113-127,共15页
我国是农业大国,拥有广大的农作物种植面积和丰富的农业资源。然而,近年来,农作物病害问题日益严重。农作物病害不仅直接影响产量和质量,还会造成农民的经济损失,威胁粮食安全和生态环境,对我国农业可持续发展构成了巨大威胁。因此,对... 我国是农业大国,拥有广大的农作物种植面积和丰富的农业资源。然而,近年来,农作物病害问题日益严重。农作物病害不仅直接影响产量和质量,还会造成农民的经济损失,威胁粮食安全和生态环境,对我国农业可持续发展构成了巨大威胁。因此,对农作物病害的精准检测是提高我国农业发展的关键因素。随着深度学习的不断发展,无损检测技术已得到广泛应用,利用卷积神经网络进行农作物病害的精准检测成为近年来研究的热点。卷积神经网络具有较好的图像检测与识别能力,能够适应多种病害类型,实现高效、准确的大规模检测,被广泛应用于农作物病害的精准检测中。本文首先介绍了卷积神经网络结构;然后探讨了几种典型的检测农作物病害的卷积神经网络模型;其次分析了其它神经网络研究情况并进行总结;重点讨论了目前基于小样本学习、小目标检测、网络轻量化改进的卷积神经网络热点研究问题;之后对未来农作物病害检测所面临的挑战和展望进行了总结,如针对数据集标注困难、模型缺乏泛化能力、小样本小目标数据集识别精度较低等问题,提出了建立更高质量的农作物病害数据集、优化小样本小目标数据集下的网络模型结构以及对农作物病害无损检测进行实时监测与预警等研究展望,以期为不断推进农业技术创新和应用、为我国农作物病害的精准检测研究提供参考依据。 展开更多
关键词 卷积神经网络 小样本 小目标 轻量化
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基于改进胶囊网络的糖尿病性视网膜病变识别研究
7
作者 朱周华 田成源 +2 位作者 侯智杰 周怡纳 王斌 《实用医学杂志》 北大核心 2025年第7期968-975,共8页
目的针对实际场景下小样本糖尿病性视网膜病变识别模型重要特征不易表达,真、假特征系数分布过于平稳的问题,提出了一种基于改进胶囊网络的小样本糖尿病性视网膜病变识别方法。方法首先采取删除图像不必要边界信息并使用基于Haar基函数... 目的针对实际场景下小样本糖尿病性视网膜病变识别模型重要特征不易表达,真、假特征系数分布过于平稳的问题,提出了一种基于改进胶囊网络的小样本糖尿病性视网膜病变识别方法。方法首先采取删除图像不必要边界信息并使用基于Haar基函数的离散小波变换来处理图像的方法,来提高图像的特征表达能力,凸显重要病灶特征;其次,对胶囊网络的卷积层进行改进,采用多分支结构提取视网膜图像的多尺度特征,并添加卷积块注意力模块(convolutional block attention module,CBAM),封装并送入胶囊层中;最后,在动态路由中用sigmoid函数替代softmax函数,增强了模型的鲁棒性。结果所改进网络模型在节选并处理后的Kaggle公开数据集中测试准确率为98.62%。结论改进胶囊网络在小样本糖尿病性视网膜病变识别的任务中所取得的精确度高于当前其他先进算法。 展开更多
关键词 糖尿病性视网膜病变识别 多尺度 小样本 胶囊网络 CBAM
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小样本下基于DWT和2D-CNN的齿轮故障诊断方法 被引量:1
8
作者 宋庭新 黄继承 +2 位作者 刘尚奇 杜敏 李子平 《计算机集成制造系统》 北大核心 2025年第6期2206-2214,共9页
针对齿轮设备运维过程中故障信号较少的情况,提出一种将离散小波变换(DWT)与二维卷积神经网络(2D-CNN)相结合的故障识别方法。该方法通过将少量信号经卷积神经网络得到的分类标签与信号的小波能量进行权值分配,实现对齿轮的故障识别。... 针对齿轮设备运维过程中故障信号较少的情况,提出一种将离散小波变换(DWT)与二维卷积神经网络(2D-CNN)相结合的故障识别方法。该方法通过将少量信号经卷积神经网络得到的分类标签与信号的小波能量进行权值分配,实现对齿轮的故障识别。为了充分获取小样本中的信息来训练神经网络,利用离散小波分解、图像变换和Markov变迁场方法对样本信号进行增量和转换。通过验证齿轮箱数据集得到96%的训练准确率和87.5%的分类准确率,同时通过消融实验和对比实验证明,该方法可以有效克服小样本数据中的噪声干扰,使数据得到增强,在齿轮故障识别中具有很好的现实意义。 展开更多
关键词 故障诊断 小样本 二维卷积神经网络 小波变换
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基于GAN目标数据增强的海面小目标检测
9
作者 尹翔 李婉华 《现代雷达》 北大核心 2025年第4期20-28,共9页
由于海面存在大量背景杂波,以及目标的多样性,海面小目标检测一直是一个具有挑战性的问题。近年来,基于深度学习的海面小目标检测逐渐流行,具有较好的性能。然而,这类方法严重依赖于训练样本的数量和质量,通常情况下,目标样本数量远少... 由于海面存在大量背景杂波,以及目标的多样性,海面小目标检测一直是一个具有挑战性的问题。近年来,基于深度学习的海面小目标检测逐渐流行,具有较好的性能。然而,这类方法严重依赖于训练样本的数量和质量,通常情况下,目标样本数量远少于海杂波样本数量,这会给训练带来困难同时降低检测性能。基于此,文中提出了一种基于目标数据增强的海面小目标检测方法。通过对目标的时频特征进行分析,基于生成对抗网络(GAN)生成相似的特征分布样本,从而扩展目标数据集,缩小目标样本和海杂波样本之间的数量差距,使更多的目标信息被用于检测器的训练过程中,以提高检测器性能。在IPIX数据集上的实验结果表明该方法可以获得更好的检测性能,及所提出的检测器可以实现虚警率的控制。 展开更多
关键词 数据增强 生成对抗网络 卷积神经网络 小目标检测 可控虚警
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基于轻量化YOLOv8的换向器槽内异物检测
10
作者 李慧敏 宋旭宁 《机床与液压》 北大核心 2025年第15期151-157,共7页
在电机自动化生产流水线中,换向器经过车削等工艺后,铜屑等异物掉入其绝缘槽内,从而影响电机性能。换向器槽内异物特征不明显,且异物微小难以发现。针对这一问题,提出一种基于改进的轻量化YOLOv8换向器槽内异物检测算法。设计合理照明... 在电机自动化生产流水线中,换向器经过车削等工艺后,铜屑等异物掉入其绝缘槽内,从而影响电机性能。换向器槽内异物特征不明显,且异物微小难以发现。针对这一问题,提出一种基于改进的轻量化YOLOv8换向器槽内异物检测算法。设计合理照明系统采集绝缘槽内特征明显的图像,引入轻量化网络ShuffleNetV2替代YOLOv8网络中的主干结构,并对原网络中的C2f模块进行通道剪枝,减少模型的复杂程度。在模型的骨干网络中引入ELA注意力机制,增强小目标特征的提取能力,弥补轻量化带来的精度损失,提高模型检测性能。最后,将原网络中的CIoU损失函数替换为EIoU,使得正负样本分配更加合理,提高回归预测的准确性,进一步提升网络的检测精度。实验结果表明:相比于原始YOLOv8模型,改进的轻量化YOLOv8算法检测精度提高了1.1%,参数量、浮点计算量分别降低了0.35 MB、1.6 GB。该方法能够在树莓派等嵌入式设备下实现高精度检测,符合自动化实时检测的速度和精度需求。 展开更多
关键词 换向器 微小异物检测 轻量化网络 YOLOv8
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基于改进YOLOv5的密集行人检测算法 被引量:3
11
作者 胡倩 皮建勇 +2 位作者 胡伟超 黄昆 王娟敏 《计算机工程》 北大核心 2025年第3期216-228,共13页
针对现有的行人检测方法对于密集行人或小目标行人检测精度低的问题,提出一种基于YOLOv5的综合改进算法模型YOLOv5_Conv-SPD_DAFPN。首先,针对小目标或密集行人的特征信息易丢失这一问题,在骨干网络中引入Conv-SPD网络模块替代原有的跨... 针对现有的行人检测方法对于密集行人或小目标行人检测精度低的问题,提出一种基于YOLOv5的综合改进算法模型YOLOv5_Conv-SPD_DAFPN。首先,针对小目标或密集行人的特征信息易丢失这一问题,在骨干网络中引入Conv-SPD网络模块替代原有的跨步卷积,有效缓解特征信息丢失的问题;其次,针对非相邻特征图不直接融合从而引起特征融合率较低的问题,提出新的双层渐进金字塔网络(DAFPN),提高行人检测的准确性和精度;最后,基于EIoU_Loss和CIoU_Loss引入EfficiCIoU_Loss定位损失函数,以调整和提高帧回归率,促进网络模型更快收敛。模型在CrowdHuman和WiderPerson行人数据集上相比于原YOLOv5模型,mAP@0.5、mAP@0.5∶0.95分别提升了3.9、5.3百分点和2.1、2.1百分点;引入EfficiCIoU_Loss后,模型收敛速度分别提升了11%、33%。这些改进使得基于YOLOv5的密集行人检测在特征信息保留、多尺度融合和损失函数优化等方面都取得了显著进展,提高了其在实际应用中的性能和效率。 展开更多
关键词 密集行人检测 小目标行人检测 Conv-SPD网络 双层渐进特征金字塔网络 EfficiCIoU_Loss损失函数
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改进GAN数据增强的小样本管道漏磁缺陷识别
12
作者 温江涛 闫鹏 +1 位作者 周家鑫 孙洁娣 《电子测量与仪器学报》 北大核心 2025年第6期142-153,共12页
针对复杂管道漏磁缺陷识别研究中,因实际漏磁缺陷样本数量少、差异大导致的智能识别模型在实际应用中性能不佳的问题,提出了一种基于改进生成对抗网络的数据增强方法。首先,该方法研究了多类别混合估计的方法为生成器提供原始信号的先... 针对复杂管道漏磁缺陷识别研究中,因实际漏磁缺陷样本数量少、差异大导致的智能识别模型在实际应用中性能不佳的问题,提出了一种基于改进生成对抗网络的数据增强方法。首先,该方法研究了多类别混合估计的方法为生成器提供原始信号的先验信息,改进生成器的随机噪声输入,同时在生成器网络中引入多头注意力机制以捕获全局关键特征,提高生成样本质量;然后,研究了基于变分自编码重构误差的样本筛选方法,从生成样本中选取质量更高的样本,用来改善识别模型的训练效率;最后,将筛选出的生成样本及原始样本组合构成缺陷样本数据集,实现了数据增强。为验证数据增强效果,实验中采用常用的分类方法对扩充后的漏磁缺陷信号进行分类识别,实验结果表明,改进的方法在样本量较小的情况下平均识别准确率可达93%,相比其他类似方法具有更好的性能。 展开更多
关键词 管道漏磁检测 小样本 生成对抗网络 多头注意力 多类别混合估计 样本筛选
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基于动态自适应通道注意力特征融合的小目标检测 被引量:1
13
作者 吴迪 赵品懿 +2 位作者 甘升隆 沈学军 万琴 《电子科技大学学报》 北大核心 2025年第2期221-232,共12页
针对小目标检测中卷积操作导致检测特征缺失和不同尺度语义隔阂的问题,提出一种基于动态自适应通道注意力特征融合的小目标检测方法。1)提出一种多尺度三角动态颈(Tri-Neck)网络结构,用于融合多尺度特征语义隔阂及弥补小目标特征缺失的... 针对小目标检测中卷积操作导致检测特征缺失和不同尺度语义隔阂的问题,提出一种基于动态自适应通道注意力特征融合的小目标检测方法。1)提出一种多尺度三角动态颈(Tri-Neck)网络结构,用于融合多尺度特征语义隔阂及弥补小目标特征缺失的问题。2)提出一种分组批量动态自适应通道注意力模块,增强弱语义小目标特征同时抑制无用信息,且在动态自适应通道注意力模块中设计新的激活函数和交并比损失函数,提升通道注意力表征能力。3)采用ResNet50作为骨干网络依次连接特征金字塔网络和Tri-Neck网络。实验结果表明,该方法在Pascal Voc 2007、Pascal Voc 2012上比YOLOv8算法mAP分别提升5.3%和6.2%,在MS COCO 2017数据集上AP和AP_S分别提升1.6%和2%,在SODA-D数据集上比YOLOv8算法AP提升0.9%。 展开更多
关键词 小目标检测 多尺度融合特征 特征金字塔 动态通道注意力 交并比损失函数
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基于差动电流积分相关性的直流配电网单极接地故障保护方法 被引量:1
14
作者 贾思强 崔双喜 《智慧电力》 北大核心 2025年第1期107-114,共8页
针对小电流接地的直流配电网在发生高阻接地故障时故障辨识困难,以及电流差动保护易受分布电容暂态电流干扰的问题,提出一种基于差动电流积分相关性的直流配电网单极接地故障保护方法。研究通过分析直流配电网在发生故障后的故障电流特... 针对小电流接地的直流配电网在发生高阻接地故障时故障辨识困难,以及电流差动保护易受分布电容暂态电流干扰的问题,提出一种基于差动电流积分相关性的直流配电网单极接地故障保护方法。研究通过分析直流配电网在发生故障后的故障电流特征,验证了分布电容暂态电流为故障电流的主要成分。利用发生区内外故障时差动电流的极性差异并引入Pearson相关性系数,根据正负差动电流积分与其积分绝对值的相关性构造故障线路识别判据。仿真分析表明,所提方法可快速识别故障线路,具有一定的耐受噪声和同步误差的能力,且在高阻接地情况下依旧能准确识别故障线路。 展开更多
关键词 直流配电网 小电流接地 高阻接地故障 差动电流 Pearson相关性
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MHVTs:多尺度混合视觉自注意力模型
15
作者 高丽丽 应文豪 +2 位作者 钟珊 胡文军 吴晓宇 《计算机工程与设计》 北大核心 2025年第5期1395-1402,共8页
为提高ViT模型在小型数据集上从零开始训练的性能,提出一种多尺度混合ViT模型(MHVT),由多尺度扩张局部聚集模块(MDLA)和多尺度先下采样再上采样模块(MPUA)组成。MDLA利用不同膨胀率的深度可分卷积在不同通道上提取不同尺度的局部特征。M... 为提高ViT模型在小型数据集上从零开始训练的性能,提出一种多尺度混合ViT模型(MHVT),由多尺度扩张局部聚集模块(MDLA)和多尺度先下采样再上采样模块(MPUA)组成。MDLA利用不同膨胀率的深度可分卷积在不同通道上提取不同尺度的局部特征。MPUA在自注意力计算前,在不同的通道上对查询、键和值进行不同粒度的池化处理,保持计算效率的同时捕获多尺度的全局特征。在各种小尺寸数据集上的大量实验验证了MHVT在精度和速度方面均获得了更好的权衡。 展开更多
关键词 视觉自注意力模型 局部相关性 多尺度特征交互 卷积神经网络 小型数据集 自注意力模型 卷积神经网络
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中药联合化疗治疗中晚期非小细胞肺癌的系统评价和中药有效成分筛选及其机制研究 被引量:3
16
作者 唐乾 先正平 +5 位作者 唐钰 曹洪玉 王立皓 佟昊聪 杜亚男 郑学仿 《南京师大学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第2期47-61,共15页
中药不论在直接抑制肿瘤生长,还是辅助西医治疗肿瘤方面都发挥着不容忽视的作用.本文经检索中国知网、万方、维普、Pubmed、Web of Science等数据库,纳入中药汤剂联合化疗治疗非小细胞肺癌(NSCLC)的随机对照试验,通过Meta、用药规律、... 中药不论在直接抑制肿瘤生长,还是辅助西医治疗肿瘤方面都发挥着不容忽视的作用.本文经检索中国知网、万方、维普、Pubmed、Web of Science等数据库,纳入中药汤剂联合化疗治疗非小细胞肺癌(NSCLC)的随机对照试验,通过Meta、用药规律、网络药理学和细胞实验等分析方法系统评价中药联合化疗治疗NSCLC的疗效、安全性及作用机制,最终纳入56篇文献进行统计分析,共4992例患者、57首处方、172味中药.结果显示,中药联合化疗治疗组的1年生存率、肝功能损伤、总有效率、胃肠道不良反应等方面均优于单纯化疗组.用药频次>20的有7味:药味以甘苦为主,药性以寒温为主,主要归为肺经和肝经.得到5个高频药物聚类,关联规则分析得到置信度最高的4条药物组合为:天花粉-麦冬、玉竹-麦冬、北沙参-玉竹-麦冬、白术-黄芪-党参.收集到核心中药成分潜在作用靶点与NSCLC交集靶点126个;PPI分析得到3个核心靶点:AKT1、EGFR、SRC;KEGG分析表明关键通路为PI3K-Akt信号通路;筛选得到3个关键成分:木犀草素、槲皮素、山柰酚;分子对接结果表明关键成分和核心靶点均能稳定结合.细胞实验结果表明,木犀草素可有效抑制A549细胞的增殖、活力和迁移,诱导其发生凋亡,并使其形态发生变化.本文结果表明,中药联合化疗治疗NSCLC可以提高其临床疗效、降低化疗的毒副作用;黄芪、麦冬、党参、北沙参等核心中药多种成分可通过多靶点、多途径协同治疗NSCLC;关键中药的核心成分木犀草素可抑制A549细胞的增殖、活力和迁移,并可诱导其发生凋亡. 展开更多
关键词 非小细胞肺癌 中药 Meta分析 用药规律 网络药理学 分子对接 生物学验证
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小样本下基于MTF与SSCAM-MSCNN的滚动轴承变工况故障诊断方法 被引量:1
17
作者 雷春丽 焦孟萱 +2 位作者 薛林林 张护强 史佳硕 《计算机集成制造系统》 北大核心 2025年第1期278-289,共12页
针对滚动轴承在不同工况条件下样本分布不同以及故障样本数量不足导致故障诊断精度低、泛化性能差的问题,提出一种小样本下基于MTF与SSCAM-MSCNN的滚动轴承变工况故障诊断方法。首先,运用马尔科夫转移场(MTF)将一维振动信号转化为具有... 针对滚动轴承在不同工况条件下样本分布不同以及故障样本数量不足导致故障诊断精度低、泛化性能差的问题,提出一种小样本下基于MTF与SSCAM-MSCNN的滚动轴承变工况故障诊断方法。首先,运用马尔科夫转移场(MTF)将一维振动信号转化为具有时间相关性的二维特征图。其次,提出条纹自校正注意力机制(SSCAM),它不仅可以加强模型在长距离方向上的特征提取能力,还能建立通道间依赖关系,可以对全局有效信息进行捕捉。然后,将SSCAM引入到多尺度神经网络(MSCNN)中,构建出SSCAM-MSCNN模型。最后,将MTF二维特征图输入到所提模型中进行训练,采用优化后的网络模型进行测试并输出分类结果。通过美国凯斯西储大学以及本实验室MFS滚动轴承数据集对所提方法进行验证,同时对后者进行加噪处理,与其他故障诊断模型进行对比。试验结果表明,所提方法在小样本、变工况条件下具有更高的识别精度、更强的泛化性能与抗噪性能。 展开更多
关键词 滚动轴承 马尔科夫转移场 卷积神经网络 条纹自校正注意力机制 小样本 故障诊断
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小样本下离心泵的孪生网络故障诊断方法
18
作者 李科 张来斌 +2 位作者 段礼祥 刘海鹏 张馨月 《科学技术与工程》 北大核心 2025年第11期4543-4550,共8页
实际工程中需要大量数据支撑的常规诊断方法难以有效进行小样本条件下的离心泵故障诊断,为此,将深度学习中的残差网络(residual network, ResNet)与膨胀卷积相结合,并拓展为孪生网络,构建膨胀残差孪生网络(dilated residual siamese net... 实际工程中需要大量数据支撑的常规诊断方法难以有效进行小样本条件下的离心泵故障诊断,为此,将深度学习中的残差网络(residual network, ResNet)与膨胀卷积相结合,并拓展为孪生网络,构建膨胀残差孪生网络(dilated residual siamese network, DRSN)。将膨胀残差网络作为孪生网络的特征提取模块,强化了模型的特征提取能力;构造正负样本对,从每个样本中提取更多的信息,更有效地利用有限的数据;两个子网络共享参数,减少自由参数的数量,降低样本不足时过拟合的风险。提出的网络模型缓解了训练样本不足的问题,提升了数据利用的效率,实现了小样本条件下的离心泵故障分类。研究结果表明:在样本最匮乏的情况下,该模型在离心泵试验数据集上的准确率仍能达到82.20%,相较其他模型,准确率至少提升了8.8个百分点。 展开更多
关键词 离心泵 故障诊断 小样本 残差网络 孪生网络
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农产品电商小企业BOP网络嵌入演化过程及网络赋能机制研究 被引量:1
19
作者 刘航 周建青 邓国胜 《南开管理评论》 北大核心 2025年第3期63-76,共14页
促进共同富裕,最艰巨最繁重的任务仍然在农村。通过匹配的商业模式将小农户纳入网络是激活小农户内生能力、助推小农户共同富裕的有效方案。本研究聚焦“农产品电商小企业如何将BOP生产者(指小农户)纳入网络结构”这一研究问题,通过走... 促进共同富裕,最艰巨最繁重的任务仍然在农村。通过匹配的商业模式将小农户纳入网络是激活小农户内生能力、助推小农户共同富裕的有效方案。本研究聚焦“农产品电商小企业如何将BOP生产者(指小农户)纳入网络结构”这一研究问题,通过走访调研25家农产品电商小企业,对42位中高层管理者、小农户及村干部进行深度访谈,获得了47.9万字的一手访谈资料。通过对访谈资料的扎根理论编码分析,归纳了小企业BOP网络嵌入动态演化过程及网络赋能机制。研究发现:农产品电商小企业的农村网络嵌入并非只是受农村结构要素被动影响的过程,还是一个主动创建、强化和巩固网络结构的动态演化过程。在不同阶段(网络搭建期、网络扩张期和网络成熟期),企业分别通过结构性锁定、结构性拓展、结构性剥离三重差异化机制,逐步将小农户纳入本地网络、跨区域网络及外部市场网络。这一过程中,企业逐步建立、强化并巩固在BOP人员与TOP资源、BOP产品与TOP市场之间的“桥接”作用,这是实现小农户网络赋能的关键机理。本文最终构建了农产品电商小企业BOP网络嵌入演化过程模型及BOP网络赋能模型,为以小企业为主体助推小农户共同富裕的实践提供了新启示。 展开更多
关键词 农产品电商 小企业 BOP生产者 网络嵌入 演化过程 网络赋能
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超密集Small Cell网络下TD-LTE同频干扰电源抑制方法研究 被引量:2
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作者 陈海燕 袁超伟 《现代电子技术》 北大核心 2017年第18期181-183,186,共4页
传统动态ICIC方法通过频率协调避免同一资源被调度,实现同频干扰的抑制,但是该方法在负载过高的环境下,不能完成有效抑制。针对描述的情况,融合同频干扰抑制以及数字同频干扰抑制,提出TD-LTE同时同频双工同频干扰电源抑制方法。其硬件... 传统动态ICIC方法通过频率协调避免同一资源被调度,实现同频干扰的抑制,但是该方法在负载过高的环境下,不能完成有效抑制。针对描述的情况,融合同频干扰抑制以及数字同频干扰抑制,提出TD-LTE同时同频双工同频干扰电源抑制方法。其硬件包括数字模块、同频模块以及同频干扰重建模块,对各模块的组成结构进行设计。给出了该方法的软件流程过程。实验检测结果表明,所提方法具有较高的同频干扰抑制性能,可增加小区边缘用户的吞吐量,增强频带利用率。 展开更多
关键词 超密集small Cell网络 TD-LTE同频干扰 电源 抑制
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