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Ellipsoidal bounding set-membership identification approach for robust fault diagnosis with application to mobile robots 被引量:7
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作者 Bo Zhou Kun Qian +1 位作者 Xudong Ma Xianzhong Dai 《Journal of Systems Engineering and Electronics》 SCIE EI CSCD 2017年第5期986-995,共10页
A robust fault diagnosis approach is developed by incorporating a set-membership identification (SMI) method. A class of systems with linear models in the form of fault related parameters is investigated, with model u... A robust fault diagnosis approach is developed by incorporating a set-membership identification (SMI) method. A class of systems with linear models in the form of fault related parameters is investigated, with model uncertainties and parameter variations taken into account explicitly and treated as bounded errors. An ellipsoid bounding set-membership identification algorithm is proposed to propagate bounded uncertainties rigorously and the guaranteed feasible set of faults parameters enveloping true parameter values is given. Faults arised from abrupt parameter variations can be detected and isolated on-line by consistency check between predicted and observed parameter sets obtained in the identification procedure. The proposed approach provides the improved robustness with its ability to distinguish real faults from model uncertainties, which comes with the inherent guaranteed robustness of the set-membership framework. Efforts are also made in this work to balance between conservativeness and computation complexity of the overall algorithm. Simulation results for the mobile robot with several slipping faults scenarios demonstrate the correctness of the proposed approach for faults detection and isolation (FDI). 展开更多
关键词 set-membership identification fault diagnosis fault detection and isolation (FDI) bounded error mobile robot
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基于σ-预算的主动配电网两阶段区间状态估计方法
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作者 陈中 倪纯奕 +3 位作者 蔡榕 潘俊迪 赵奇 罗玉春 《电力自动化设备》 北大核心 2025年第1期9-15,50,共8页
针对新型电力系统背景下主动配电网存在的实时量测数据少、量测不确定性强等问题,提出一种基于σ-预算的主动配电网两阶段区间状态估计方法。在第一阶段,构建混合整数线性规划模型,采用伪量测数据替代辨识出的量测不良数据,提高区间状... 针对新型电力系统背景下主动配电网存在的实时量测数据少、量测不确定性强等问题,提出一种基于σ-预算的主动配电网两阶段区间状态估计方法。在第一阶段,构建混合整数线性规划模型,采用伪量测数据替代辨识出的量测不良数据,提高区间状态估计算法的鲁棒性;在第二阶段,基于广义方和根误差合成理论建立基于σ-预算的量测不确定性集,作为区间状态估计模型的输入可行域,以克服区间估计算法高保守性的问题;结合稀疏矩阵构建区间状态估计线性优化迭代模型,从而更加高效地求解状态变量的区间上下界。通过修改的IEEE 33节点系统、IEEE 118节点系统和江苏某市26节点配电网仿真验证了所提方法的有效性。 展开更多
关键词 主动配电网 区间状态估计 不良数据辨识 不确定性集 σ-预算 误差合成
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兔抗小鼠含SET结构域(赖氨酸甲基转移酶)8(Setd8)多克隆抗体制备和应用 被引量:8
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作者 马海涛 郭佳倩 +4 位作者 夏静 牛长敏 申雪沂 孙红亚 郑英 《细胞与分子免疫学杂志》 CAS CSCD 北大核心 2017年第2期246-251,共6页
目的在大肠杆菌表达小鼠含SET结构域(赖氨酸甲基转移酶)8(Setd8)蛋白并制备兔抗Setd8多克隆抗体。方法将p GADT7-Setd8质粒和p ET-30a载体分别双酶切后连接、转化和鉴定,构建p ET-30a-Setd8原核表达质粒。将p ET-30a-Setd8质粒转化到E.c... 目的在大肠杆菌表达小鼠含SET结构域(赖氨酸甲基转移酶)8(Setd8)蛋白并制备兔抗Setd8多克隆抗体。方法将p GADT7-Setd8质粒和p ET-30a载体分别双酶切后连接、转化和鉴定,构建p ET-30a-Setd8原核表达质粒。将p ET-30a-Setd8质粒转化到E.coli BL21中,用异丙基-β-D-硫代吡喃半乳糖苷(IPTG)诱导蛋白表达,通过镍亲和层析柱进行蛋白纯化。应用纯化的Setd8蛋白免疫新西兰大白兔,获得Setd8多克隆抗体。利用ELISA、Western blot法及免疫组织化学染色法对所得多克隆抗体进行效价测定及特异性鉴定。结果应用限制性内切酶双酶切后电泳及序列测定法,成功构建的p ET-30a-Setd8重组质粒在大肠杆菌中IPTG诱导下能够高效表达重组Setd8蛋白。免疫获得的多克隆抗体经ELISA检测其抗体效价为1∶1 000 000,Western blot法结果显示制备的多克隆抗体能特异性识别细胞和组织中的Setd8蛋白,免疫组织化学染色法显示多克隆抗体识别的Setd8主要表达于成年小鼠睾丸组织中的精原细胞。结论成功获得较高纯度Setd8蛋白,制备的Setd8多克隆抗体具有较高反应性和特异性。 展开更多
关键词 setd8 多克隆抗体 鉴定
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水稻耐低氮种质资源筛选与评价
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作者 周慧颖 胡佳晓 +5 位作者 余丽琴 刘进 勒思 孟冰欣 涂夯 黎毛毛 《江西农业大学学报》 北大核心 2025年第2期291-301,共11页
【目的】氮素是影响水稻生长发育、产量与品质形成的重要营养元素,提高品种的耐低氮能力有助于促进农业生产绿色高效发展,鉴定和筛选耐低氮水稻种质是培育耐低氮水稻品种的关键途径。【方法】以来自南方稻区的3000份水稻种质为试验材料,... 【目的】氮素是影响水稻生长发育、产量与品质形成的重要营养元素,提高品种的耐低氮能力有助于促进农业生产绿色高效发展,鉴定和筛选耐低氮水稻种质是培育耐低氮水稻品种的关键途径。【方法】以来自南方稻区的3000份水稻种质为试验材料,2017—2018年以成熟期单株生物产量与稻谷产量为评价指标,进行耐低氮水稻种质初步鉴定,结合田间表现,初步筛选出624份较耐低氮的种质。2019年,测定初筛种质的穗部和产量相关性状,对其进行耐低氮精准鉴定,进一步筛选出综合性状优良、耐低氮的优异水稻种质153份。在此基础上,2020年以江西省水稻区试对照品种天优华占为对照,调查株高、单株有效穗数、穗长、每穗总粒数、每穗实粒数、千粒质量、着粒密度和理论产量,在低氮胁迫环境下对153份耐低氮水稻种质进行鉴定评价。【结果】不同施氮处理间的株高、单株有效穗数、穗长、每穗总粒数和理论产量存在显著差异,每穗实粒数、千粒质量和着粒密度差异不显著;不同氮素处理下,理论产量与单株有效穗数、穗长、每穗总粒数等呈显著或极显著正相关,与株高、千粒质量无显著相关关系,表明低氮胁迫环境对单株有效穗数、穗长、每穗总粒数、结实率和理论产量影响较大,因此以单株有效穗数、穗长、每穗总粒数和理论产量为评价指标,采用聚类分析和隶属函数法,对153份优异种质的耐低氮性进行综合鉴定评价,2种分析方法鉴定评价种质的耐低氮特性重合率达86%。【结论】采用2种分析方法共筛选出30份强耐低氮种质,其综合评价结果可能更为可靠。筛选的强耐低氮种质将在水稻耐低氮性分子遗传机制研究以及耐低氮、绿色高效新品种培育中具有重要的利用价值。 展开更多
关键词 水稻 耐低氮 农艺性状 聚类分析 隶属函数法 鉴定评价
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一种雷达辐射源个体开集识别的方法
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作者 陆剑雄 陈旗 +1 位作者 赵瑞轩 满欣 《兵器装备工程学报》 北大核心 2025年第4期285-292,共8页
在对雷达辐射源信号非合作接收处理时,经常会遇到一些未知信号。为解决未知雷达辐射源个体识别的问题,提出了一种雷达辐射源个体开集识别方法,将GANomaly和残差神经网络(ResNet-50)相结合,构建了一种用于开集识别的深度学习网络模型。... 在对雷达辐射源信号非合作接收处理时,经常会遇到一些未知信号。为解决未知雷达辐射源个体识别的问题,提出了一种雷达辐射源个体开集识别方法,将GANomaly和残差神经网络(ResNet-50)相结合,构建了一种用于开集识别的深度学习网络模型。该方法通过对雷达辐射源信号进行短时傅里叶变换(STFT)分析时频特征,将二维时频图谱作为网络模型输入,利用GANomaly网络自动对图谱进行图像特征重构,依据重构差异的大小,筛选出已知信号和未知信号,使用ResNet-50对识别的已知信号进行个体识别,完成完整的个体开集识别。实验结果表明,该深度学习网络模型对雷达辐射源个体的开集识别准确率达到了97.47%,有效解决了雷达辐射源个体开集识别问题。 展开更多
关键词 雷达辐射源个体 开集识别 短时傅里叶变换 GANomaly 残差神经网络
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基于多结构数据驱动的车轮扁疤定量识别方法
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作者 钱新宇 谢清林 +1 位作者 陶功权 温泽峰 《浙江大学学报(工学版)》 北大核心 2025年第4期688-697,共10页
为了快速、准确检测车轮扁疤,提出以不同结构数据为驱动载体的车轮扁疤定量识别方法.将合成的扁疤车轮数据作为车轮不圆激励输入地铁车辆−轨道刚柔耦合动力学模型,获取不同工况下的轴箱振动响应.对轴箱振动响应进行数据规整,制成不同结... 为了快速、准确检测车轮扁疤,提出以不同结构数据为驱动载体的车轮扁疤定量识别方法.将合成的扁疤车轮数据作为车轮不圆激励输入地铁车辆−轨道刚柔耦合动力学模型,获取不同工况下的轴箱振动响应.对轴箱振动响应进行数据规整,制成不同结构形式的样本集,将它与速度信号融合输入多输入卷积神经网络(MCNN)模型进行训练,探究MCNN模型在不同数据结构输入下的性能差异.结果表明:相较于设置的其他输入数据结构,输入数据结构为时域、频域和时频域组合的MCNN模型识别性能最佳,平均绝对百分比误差与拟合度(R2)分别为1.947%和0.9978,耗时相对较低,单个样本为0.1579 ms.经典模型对比实验、速度信息消融实验和实测数据迁移学习实验的结果表明,输入数据结构为时域、频域和时频域组合的MCNN模型具有工程应用价值. 展开更多
关键词 车轮扁疤 定量识别 多结构数据样本集 多输入卷积神经网络 轴箱振动加速度
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基于DPK-means与隶属因子的低压配电台区拓扑识别方法
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作者 梁婧超 魏斌 +1 位作者 孟润泉 谭非同 《电网与清洁能源》 北大核心 2025年第6期73-82,共10页
针对低压配电台区内拓扑结构不清晰,台区内层级关系不明确的问题,提出了一种基于密度峰值K均值聚类算法(density peak K-means,DPK-means)与隶属因子的低压配电台区全层级网络拓扑识别方法。采用Z-Score标准化方法对特征的差异进行放大... 针对低压配电台区内拓扑结构不清晰,台区内层级关系不明确的问题,提出了一种基于密度峰值K均值聚类算法(density peak K-means,DPK-means)与隶属因子的低压配电台区全层级网络拓扑识别方法。采用Z-Score标准化方法对特征的差异进行放大;采用DPK-means对台区内用户的相位进行区分识别;提出一种基于电压曲线相似度的隶属因子计算方法,识别出台区内“分支箱—表箱—用户”的隶属关系,从而实现低压配电台区“配电变压器—分支箱—表箱—用户—相位”的全层级拓扑识别;在实际算例模型中分析验证了所提方法的有效性。 展开更多
关键词 低压配电台区 拓扑识别 密度峰值K均值聚类算法(density peak K-means DPK-means) 隶属因子
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结合邻域粗糙集与优化SVM的多信息融合焊接缺陷识别
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作者 冯志强 曾宪平 +4 位作者 方乃文 赵代娣 黎泉 罗玖田 黎欣 《焊接学报》 北大核心 2025年第5期50-60,共11页
针对多传感器信息融合焊接过程产生的“大数据”,将邻域粗糙集(neighborhood rough set,NRS)与优化支持向量机(support vector machine,SVM)相结合,提出一种多信息融合焊接缺陷识别方法,以特征重要性为启发信息构造基于NRS的快速约简算... 针对多传感器信息融合焊接过程产生的“大数据”,将邻域粗糙集(neighborhood rough set,NRS)与优化支持向量机(support vector machine,SVM)相结合,提出一种多信息融合焊接缺陷识别方法,以特征重要性为启发信息构造基于NRS的快速约简算法,利用野狗优化算法(dingo optimization algorithm,DOA)选取SVM的关键参数,通过试验获取熔池图像、焊接电流和振动信号等焊接信息,采用特征融合与NRS约简生成精简的数据集,载入DOA-SVM进行优化训练后建立焊接缺陷识别模型,设计多组试验对该方法进行对比验证.结果表明,模型对6种焊缝质量类别识别准确率为98.03%,且训练和预测时间短、泛化能力强,能满足焊接质量在线检测的要求. 展开更多
关键词 邻域粗糙集 焊接缺陷识别 支持向量机 多信息融合 野狗优化算法
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基于CEEMDAN-CPO-VMD的RV减速器故障诊断模型
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作者 郭曼 徐建 蔺梦雄 《机电工程》 北大核心 2025年第8期1490-1501,共12页
针对强背景噪声下旋转矢量(RV)减速器故障诊断困难的问题,提出了一种自适应噪声完备集合经验模态分解(CEEMDAN)结合冠豪猪算法(CPO)优化变分模态分解(VMD)的RV减速器故障诊断方法。首先,利用自适应噪声完备集合经验模态分解对含噪声目... 针对强背景噪声下旋转矢量(RV)减速器故障诊断困难的问题,提出了一种自适应噪声完备集合经验模态分解(CEEMDAN)结合冠豪猪算法(CPO)优化变分模态分解(VMD)的RV减速器故障诊断方法。首先,利用自适应噪声完备集合经验模态分解对含噪声目标信号进行了降噪分解,得到了一系列固有模态分量(IMF),再根据峭度值原则,选取了目标模态分量;然后,以包络熵为适应性函数,利用CPO算法对变分模态分解中的分解参数K值和α值进行了寻优计算,得到了最后的[K,α]组合,并对VMD进行了最优参数设置;最后,分解后得到一系列本征模态函数分量,对分解后的目标分量进行了重构,再对重构后的目标分量进行包络谱分析并进行了故障诊断,为了验证CEEMDAN-CPO-VMD方法的优越性,进行了实验对比分析。研究结果表明:经CPO重构后的信号信噪比为9.38,均方根误差为0.036,计算时间为36.59 s;利用CEEMDAN-CPO-VMD方法有效地提取了RV减速器的故障特征;对比验证该方法的可行性,使用频谱包络分析得到的结果,有较多的边频干扰,不能有效地定位故障点;同时,对比麻雀搜索算法(SSA)优化的VMD,经SSA算法重构后的信号信噪比为8.57,均方根误差为0.042,计算时间为50.24 s,相比于SSA算法,CPO算法的信噪比结果提高了0.78 dB,均方根误差降低了0.006,迭代时间减少了13.65 s,有了更好的收敛性,验证了CEEMDAN-CPO-VMD法有更好的诊断效果。该研究成果可为强噪声干扰下的RV减速器故障诊断提供参考。 展开更多
关键词 旋转矢量减速器 变速器 自适应噪声完备集合经验模态分解 冠豪猪优化算法 变分模态分解 包络熵 故障分类识别方法
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基于改进冠豪猪优化算法的负荷建模参数辨识方法
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作者 邢超 奚鑫泽 李胜男 《高压电器》 北大核心 2025年第5期208-217,共10页
负荷建模在电力系统的运行和控制方面扮演着至关重要的角色,找到一种有效、可靠的负荷建模参数辨识优化方法具有重要的实际意义。文中基于测量的负荷建模方法提出一种基于佳点集的改进冠豪猪优化算法(ICPO)的负荷模型参数辨识策略。该... 负荷建模在电力系统的运行和控制方面扮演着至关重要的角色,找到一种有效、可靠的负荷建模参数辨识优化方法具有重要的实际意义。文中基于测量的负荷建模方法提出一种基于佳点集的改进冠豪猪优化算法(ICPO)的负荷模型参数辨识策略。该负荷模型参数辨识策略以PMU实测电压数据为输入,选取综合负荷模型,并通过佳点集优化初始化过程进行改进,以避免陷入局部最优值,通过冠豪猪优化算法(CPO)迭代优化目标函数,获得最优的综合负荷模型参数,从而使得模型能够更好的拟合功率曲线。通过对PMU实测建模参数辨识实例的分析,表明文中所提ICPO算法具有比改进差分进化算法(IDE)、粒子群算法(PSO)、灰狼算法(GWO)和CPO算法更好的性能。 展开更多
关键词 电力系统 冠豪猪算法 佳点集 参数辨识 负荷建模
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基于渐进式自训练开集域适应的辐射源个体识别
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作者 张涛涛 谢钧 乔平娟 《计算机科学》 北大核心 2025年第7期279-286,共8页
针对闭集场景中训练的辐射源个体识别模型部署在包含有新类别的辐射源个体环境条件中时会出现已知类识别性能下降以及新类识别错误的问题,提出了一种噪声变化场景下的基于开集域适应辐射源个体识别方法。利用最大最小阈值判别已知类和... 针对闭集场景中训练的辐射源个体识别模型部署在包含有新类别的辐射源个体环境条件中时会出现已知类识别性能下降以及新类识别错误的问题,提出了一种噪声变化场景下的基于开集域适应辐射源个体识别方法。利用最大最小阈值判别已知类和未知类并通过渐进式自训练的方法训练一个目标分类器用于测试场景。目标分类器的一个未知分类要同时拟合多个未知类的特征分布,可能会导致学习到的已知未知特征分布的边界混淆。基于此,提出了一个多中心损失用于增加目标已知类和未知类内的紧凑性以及类间的可区分性,可提高目标分类器判别的准确性。同时,为了减少源域和目标域之间因为噪声造成的指纹特征偏移问题,使用了基于原型到原型的对比学习来学习域不变特征。在公开数据集上进行了6组实验,所提方法在其中5组中的HOS指标好于其他方法,甚至在10 dB-8 dB的任务中HOS达到了93.8%,实验结果验证了所提方法的有效性。 展开更多
关键词 辐射源个体识别 开集域适应 自训练 中心损失 对比学习
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一种面向非合作空间辐射源的自扩展识别方法
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作者 陈仕凯 冀金金 荆有波 《北京航空航天大学学报》 北大核心 2025年第2期644-654,共11页
关于辐射源射频指纹识别(RFFI)研究通常被视为一个典型的闭集分类问题,但在非合作空间中,辐射源都是事先未知的,所以闭集分类算法很难适用。针对这一问题,本文提出一种面向非合作空间辐射源专家模型自扩展的开集识别方法,可自扩展识别... 关于辐射源射频指纹识别(RFFI)研究通常被视为一个典型的闭集分类问题,但在非合作空间中,辐射源都是事先未知的,所以闭集分类算法很难适用。针对这一问题,本文提出一种面向非合作空间辐射源专家模型自扩展的开集识别方法,可自扩展识别非合作空间中的未知辐射源。首先利用开集方法对已知/未知辐射源样本进行识别,通过样本库构建形成若干独立辐射源识别专家模型;其次提出一种模型解耦式联邦策略,用于辐射源识别专家模型自扩展,使得专家模型能够在线持续学习(CL)空间中的辐射源样本,有效克服了传统辐射源识别模型设计中出现的无法自动学习识别新辐射源样本和易发生灾难性遗忘等问题;最后,采用样本均衡和交织技术提升专家模型对辐射源指纹特征的特异性,从而确保各专家模型快速收敛和保持对特定辐射源识别高泛化能力。实验表明:所提方法在5 dB信噪比(SNR)环境下对辐射源设备的分类准确率达到97.8%以上,27 dB信噪比环境下可达到100%的准确率。 展开更多
关键词 射频指纹识别 开集识别 模型解耦式联邦策略 专家模型自扩展 持续学习
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高强度盐胁迫下12个陆地棉品种萌发期的耐盐性综合评价
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作者 吴晓东 李海燕 +3 位作者 赵丹 韩晓军 高艳平 王子胜 《园艺与种苗》 2025年第5期80-84,共5页
[目的]筛选耐盐棉花种质,旨在为棉花耐盐种质鉴定和盐碱地区植棉研究提供理论依据。[方法]在150 mmol/L Na C1盐胁迫下对12个陆地棉品种的相对发芽率、胚根长、胚轴长和单株干重等指标进行测定,利用隶属函数值、主成分分析和聚类分析法... [目的]筛选耐盐棉花种质,旨在为棉花耐盐种质鉴定和盐碱地区植棉研究提供理论依据。[方法]在150 mmol/L Na C1盐胁迫下对12个陆地棉品种的相对发芽率、胚根长、胚轴长和单株干重等指标进行测定,利用隶属函数值、主成分分析和聚类分析法对陆地棉品种进行萌发期耐盐性综合评价。[结果]12个陆地棉品种盐胁迫下相对发芽率、胚根长、胚轴长和单株干重均受到抑制,不同耐性品种抑制程度差异显著;相对发芽率和胚根长、胚根胚轴干重、单株干重间呈正相关,单株干重和胚根胚轴干重间呈正相关,相对发芽率、物质转运率、胚根胚轴干重和胚根长可作为陆地棉萌发期耐盐性鉴定指标;主成分综合得分D值和隶属函均值FMV呈极显著正相关(R^(2)=0.977,P<0.01),且对陆地棉耐盐性评价是一致的;通过综合评价D值进行系统聚类分析,将12份陆地棉种质聚成5类,高抗盐材料有4份,抗盐材料有3份,耐盐材料有3份,不耐盐材料有1份,盐敏感材料有1份。[结论]中棉所49、辽棉25号、金垦1565、辽棉28号表现出较高的耐盐性,可作为耐盐性种质资源加以利用。 展开更多
关键词 棉花 耐盐鉴定 萌发期 主成分分析 隶属函数分析 综合评价
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用于玉米品种真实性鉴定的最优核心SNP位点集的研发 被引量:3
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作者 田红丽 杨扬 +8 位作者 范亚明 易红梅 王蕊 金石桥 晋芳 张云龙 刘亚维 王凤格 赵久然 《作物学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第5期1115-1123,共9页
品种真实性是种子质量监测的一个重要指标。为建立准确可靠、快速简便、高通量、低成本的玉米品种真实性鉴定技术,本文利用200个核心SNP位点构建的5816个玉米杂交品种,3274个自交系的指纹数据,基于遗传算法、品种识别率评估确定了一套... 品种真实性是种子质量监测的一个重要指标。为建立准确可靠、快速简便、高通量、低成本的玉米品种真实性鉴定技术,本文利用200个核心SNP位点构建的5816个玉米杂交品种,3274个自交系的指纹数据,基于遗传算法、品种识别率评估确定了一套高鉴别力的核心SNP位点集,包含96个SNP位点。这96个SNPs全部位于基因内区域,相对均匀分布在10对染色体上。采用上述杂交品种和自交系的指纹数据评估显示这96个位点具有较高多态性和品种区分能力,PIC、MAF、DP平均值分别为0.36、0.40、0.60和0.36、0.39、0.48,对杂交品种、自交系的品种识别率达到99.14%和99.24%。两两样品成对比较结果显示,99.99%的品种间差异位点数目≥3个,杂交品种和自交系中96.74%和95.67%的成对比较差异位点数目集中在30~65个和30~60个。基于221个主推杂交品种的40个SSR位点、96个SNP位点的基因型数据分析结果显示,这2组标记集的鉴定结果具有较高的一致性。综上所述,本研究报道了一套具有位点数量最少、区分能力最强,兼容多平台、适于自动化分型等优点的最优核心SNP集。期望位点集将在玉米品种真实性监测、种子质量控制中得到广泛应用,进而维护玉米种子市场秩序、保障育种者权利以及保护农民利益。 展开更多
关键词 玉米品种 真实性鉴定 SNP位点集 高鉴别力
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基于量子衍生涡流算法和T⁃S模糊推理模型的储层岩性识别 被引量:2
15
作者 赵娅 管玉 +1 位作者 李盼池 王伟 《石油地球物理勘探》 EI CSCD 北大核心 2024年第1期23-30,共8页
鉴于梯度下降法易陷入局部极值、普通群智能优化算法易早熟收敛,提出一种基于量子衍生涡流算法(Quantum Vortex Search Algorithm,QVSA)和T⁃S模糊推理模型的岩性识别方法,QVSA具有操作简单、收敛速度快、寻优能力强等优点,有助于T⁃S模... 鉴于梯度下降法易陷入局部极值、普通群智能优化算法易早熟收敛,提出一种基于量子衍生涡流算法(Quantum Vortex Search Algorithm,QVSA)和T⁃S模糊推理模型的岩性识别方法,QVSA具有操作简单、收敛速度快、寻优能力强等优点,有助于T⁃S模糊推理模型获得最优参数配置,从而实现储层岩性的准确识别。首先利用具有全局搜索能力的QVSA优化T⁃S模糊推理模型的各种参数;然后利用主成分分析方法降低获取的地震属性维度;再利用优化的T⁃S模糊推理模型识别储层岩性。实验结果表明,利用反映储层特征的8个地震属性识别储层岩性时,所提方法的识别正确率达到92%,比普通BP网络方法高5.1%,同时查准率、查全率、F1分数等指标也较BP网络方法提升明显。 展开更多
关键词 储层岩性识别 量子衍生涡流算法 T⁃S 模糊推理模型 模糊集 地震属性
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组织文化认同对铁路工程企业员工建言行为的影响研究 被引量:1
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作者 谢斌 王振宇 +1 位作者 许怡灵 崔利兵 《铁道科学与工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第5期2059-2071,共13页
为激发铁路工程企业员工建言行为的发生,研究以组织文化认同为切入点,在文献理论分析基础上,基于社会认同理论和自我决定理论,引入情感投入和感知组织支持作为组织文化认同和建言行为间关系的中介变量和调节变量,探究组织文化认同对铁... 为激发铁路工程企业员工建言行为的发生,研究以组织文化认同为切入点,在文献理论分析基础上,基于社会认同理论和自我决定理论,引入情感投入和感知组织支持作为组织文化认同和建言行为间关系的中介变量和调节变量,探究组织文化认同对铁路工程企业员工建言行为影响机理。使用组织文化认同和建言行为等成熟量表,以中国铁道建筑总公司、中国铁路工程总公司,中国交通建设集团有限公司企业员工为研究对象进行问卷调查;运用Mplus8.0和SPSS27.0等分析软件对收集数据进行验证性因子分析、相关性分析;在验证性因子分析和相关性分析的基础上,将建立的结构方程模型通过运用Mplus8.0进行路径假设检验;运用fsQCA3.0进行前因变量对建言行为模糊定性比较分析。结构方程模型检验结果表明,组织文化认同显著正向影响情感投入;情感投入正向影响建言行为;即情感投入在组织文化认同和建言行为影响关系中起中介作用;组织文化认同显著正向影响建言行为;感知组织支持显著正向调节情感投入对建言行为的影响。fsQCA分析结果表明,有5种组态可以发生建言行为,其中组织文化认同3个维度为核心存在条件,与结构方程模型检验结果相符合。以上结果丰富了建言行为边界机制和作用条件,基于“想做”和“能做”二元视角,揭示了组织工作氛围中,组织文化认同对员工产生“想建言”的心理动机产生重要影响,感知组织支持(“能建言”)正向促进了员工将建言的动机转化为实际的建言行为,为铁路工程企业管理者在实践中提供建议和启示。 展开更多
关键词 组织文化认同 建言行为 情感投入 感知组织支持 结构方程模型 模糊集定性比较分析
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野生稻单片段代换系苗期耐旱性评价及QTL鉴定 被引量:4
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作者 廖冰 黄秀艳 +2 位作者 陈科 傅雪琳 何平 《广东农业科学》 CAS 2024年第3期70-80,共11页
【目的】干旱是影响水稻生产力的主要非生物因素之一,筛选抗旱水稻可有效保障水稻产量。【方法】选取以南方野生稻和展颖野生稻为供体、‘华粳籼74’(HJX74)为受体构建的93份单片段代换系(Single-segment substitution lines,SSSLs)为... 【目的】干旱是影响水稻生产力的主要非生物因素之一,筛选抗旱水稻可有效保障水稻产量。【方法】选取以南方野生稻和展颖野生稻为供体、‘华粳籼74’(HJX74)为受体构建的93份单片段代换系(Single-segment substitution lines,SSSLs)为供试材料,以HJX74为对照,采用20%PEG-6000模拟干旱条件进行苗期耐旱性试验,以4个生长发育性状指标(相对苗高、相对苗干质量、相对根干质量、相对根长)作为评价指标,采用隶属函数法对SSSLs进行排序、筛选相关性状,并筛选与HJX74差异显著的SSSLs,进行QTL鉴定与加性效应分析,初步鉴定与苗期耐旱性状相关的QTL。【结果】4个生长发育性状指标与平均隶属函数值的相关性分析结果均为极显著正相关,可作为SSSLs苗期耐旱性鉴定和评价指标。隶属函数法分析结果显示,93份SSSLs平均隶属函数值范围为0.20~0.71,HJX74平均隶属函数值为0.54;有29个SSSLs的平均隶属函数值> HJX74的平均隶属函数值,其中,M124的隶属函数值最大,表明M124具有较强的耐旱性。通过单因素方差分析,从8个SSSLs(M78-1、M78-2、M124、M107、M151、M103、M130、M115)鉴定出7个相对苗高QTLs(qRSH1-1、qRSH1-2、qRSH2-1、qRSH3-1、qRSH3-2、qRSH5-1、qRSH6-1),分别分布在1、2、3、5、6号染色体,其加性效应为0.05~0.06,表型贡献率为6.97%~9.01%;从3个SSSLs(M79、M145、M148)中鉴定出3个相对根干质量QTLs(qRRDW10-1、qRRDW11-1、qRRDW11-2),分别分布在10、11号染色体,其加性效应为0.12~0.20,表型贡献率为12.51%~19.95%;从2个耐旱SSSLs(M80、X149)中鉴定出1个相对苗干质量QTL(qRSDW5-1),分布在5号染色体,加性效应为0.07,表型贡献率为10.5%。【结论】筛选出13份SSSLs携带苗期耐旱QTLs,为后续苗期耐旱QTLs精细定位与克隆研究奠定基础。 展开更多
关键词 单片段代换系 干旱胁迫 PEG-6000 野生稻 隶属函数 QTL鉴定
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基于多参数辨识的永磁同步电机磁链预测控制 被引量:5
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作者 王祥松 杨淑英 +1 位作者 谢震 张兴 《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2024年第22期7084-7098,共15页
在永磁同步电机(PMSM)有限集模型预测磁链控制策略(FCS-MPFC)中,磁链给定值计算、实际值获取以及未来值预测都要用到电机参数。受工况和温度的影响,电机参数具有变化性,参数偏差将影响实际预测控制性能。为提高控制系统鲁棒性,需要对电... 在永磁同步电机(PMSM)有限集模型预测磁链控制策略(FCS-MPFC)中,磁链给定值计算、实际值获取以及未来值预测都要用到电机参数。受工况和温度的影响,电机参数具有变化性,参数偏差将影响实际预测控制性能。为提高控制系统鲁棒性,需要对电机d、q轴电感和永磁磁链进行在线辨识。鉴于此,该文提出了永磁同步电机多参数辨识方案,并基于此设计了FCS-MPFC策略。首先,依据电机稳态方程,设计了广义比例积分观测器(GPIO)对PMSM的q轴电感和永磁磁链进行辨识。其次,利用FCS-MPFC中电机定子电流变化较大的特征,提出了基于电流变化量的d轴电感辨识方法,克服了多参数辨识的欠秩问题。再次,依据FCS-MPFC策略下逆变器电压输出特性,优化设计了电流采样,有效避免了逆变器死区对辨识效果的影响。最后,针对磁链预测过程,设计了基于GPIO的磁链预测模型,进一步提高磁链预测的参数鲁棒性。该文的分析、设计以及性能提升均得到实验验证。 展开更多
关键词 有限集模型预测磁链控制 广义比例积分观测器 多参数辨识 参数鲁棒性
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制造过程关键质量影响因素识别与分析 被引量:1
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作者 栗仕强 臧阳阳 +1 位作者 梁昭磊 汪启华 《机械设计与制造》 北大核心 2024年第3期370-375,共6页
在产品制造过程中,关键质量影响因素的识别与分析是质量和工艺人员关注的焦点。目前关键质量影响因素的识别往往依赖于专家经验,而专家评价信息的模糊性和不确定性使得传统方法存在应用局限。因此对基于模糊集理论和VIKOR的产品制造过... 在产品制造过程中,关键质量影响因素的识别与分析是质量和工艺人员关注的焦点。目前关键质量影响因素的识别往往依赖于专家经验,而专家评价信息的模糊性和不确定性使得传统方法存在应用局限。因此对基于模糊集理论和VIKOR的产品制造过程质量影响因素识别与分析方法进行研究,将不确定性信息引入评价指标中,并通过对质量影响因素的重要性排序,实现了关键质量影响因素的识别与分析;最后在某航空产品焊接过程上进行了应用,验证了方法的有效性。 展开更多
关键词 制造过程 质量影响因素 模糊集理论 VIKOR 因素识别
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基于EfficientNet-WGANomaly的雷达辐射源个体开集识别
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作者 孙佳杰 崔良中 +1 位作者 吕晓 牛雅萌 《电光与控制》 CSCD 北大核心 2024年第11期34-40,共7页
现代战场电磁环境日趋复杂,辐射源种类繁多,传统闭集环境下雷达辐射源的识别方法应用于开集环境上识别精度较低、鲁棒性较差。为了有效解决辐射源个体开集识别问题,提高辐射源个体识别的精度,借鉴图像异常检测的思想,提出了基于Efficien... 现代战场电磁环境日趋复杂,辐射源种类繁多,传统闭集环境下雷达辐射源的识别方法应用于开集环境上识别精度较低、鲁棒性较差。为了有效解决辐射源个体开集识别问题,提高辐射源个体识别的精度,借鉴图像异常检测的思想,提出了基于EfficientNet-WGANomaly的雷达辐射源个体开集识别方法。采用短时傅里叶变换对雷达辐射源信号进行时频特征转换,将一维信号数据转换成二维时频图,利用EfficientNet-WGANomaly模型对二维时频图进行特征重构和图像重构,未知信号重构前后的特征及图像差异性较大,利用图像异常检测的差异性区分已知信号和未知信号,并对已知信号进行个体识别。仿真实验表明,提出的方法有效解决了雷达辐射源个体开集识别的问题。 展开更多
关键词 辐射源个体识别 开集识别 短时傅里叶变换 EfficientNet-WGANomaly
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