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Culture Shock for Learning Sojourners
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作者 庄姗姗 《海外英语》 2018年第16期200-201,共2页
When attempting to adapt to unfamiliar learning environments within new cultures,learning sojourners,represented by in-ternational students will face a challenging and dynamic process.Based on the understanding of lit... When attempting to adapt to unfamiliar learning environments within new cultures,learning sojourners,represented by in-ternational students will face a challenging and dynamic process.Based on the understanding of literature and previous research,the essay will concentrate on the most common issue that sojourners probably encounter,i.e.culture shock,which accounts for themost due to its universality. 展开更多
关键词 Culture shock learning Sojourners U-curve model
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基于机器学习的曲面薄壁件铣削系统动态特性识别方法研究
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作者 王小娟 宋清华 +3 位作者 房晓辉 李振洋 杜宜聪 马海峰 《航空制造技术》 北大核心 2025年第6期69-77,共9页
模态参数作为结构动态特性分析的重要内容之一,是薄壁件铣削过程颤振预测的关键。机器学习为传统的结构模态参数识别问题提供了一种新的范式。但复杂曲面薄壁件在特定环境下难以获取数据、数据采集量大并存在大量高维非线性映射关系等... 模态参数作为结构动态特性分析的重要内容之一,是薄壁件铣削过程颤振预测的关键。机器学习为传统的结构模态参数识别问题提供了一种新的范式。但复杂曲面薄壁件在特定环境下难以获取数据、数据采集量大并存在大量高维非线性映射关系等不确定性因素影响,因此提出了一种新的基于机器学习的曲面薄壁件铣削过程动态特性识别方法。首先,建立曲面薄壁件铣削系统状态空间模型,将连续系统离散化,推导出广义铣削系统离散化的随机状态空间方程。其次,基于随机子空间理论获得曲面薄壁件铣削过程模态参数,然后,利用滑动窗口技术进行数据降维,提取信号特征,通过模态参数识别神经网络构建输入特征与模态参数之间的函数关系,实现曲面薄壁件模态参数的识别。最后,以S形标准件为案例,采用本文方法和解析法获得了标准样件的铣削动力学参数,并验证了所提方法的准确性。 展开更多
关键词 曲面薄壁件 铣削 机器学习-随机子空间 模态参数 状态模型
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基于改进Zero−DCE模型的矿井低照度图像增强方法
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作者 王轶玮 李晓宇 +1 位作者 翁智 白凤山 《工矿自动化》 北大核心 2025年第2期57-64,99,共9页
煤矿井下监控图像中存在噪声,清晰度低,且颜色和纹理信息缺失,采用基于机器学习的图像增强方法时还面临低照度−正常照度图像配对数据集采集困难的问题。提出一种改进零参考深度曲线估计(Zero−DCE)模型,并将其应用于矿井低照度图像增强... 煤矿井下监控图像中存在噪声,清晰度低,且颜色和纹理信息缺失,采用基于机器学习的图像增强方法时还面临低照度−正常照度图像配对数据集采集困难的问题。提出一种改进零参考深度曲线估计(Zero−DCE)模型,并将其应用于矿井低照度图像增强。使用Leaky ReLU激活函数替换Zero−DCE模型中的ReLU激活函数,以加快模型收敛速度,提升低照度图像特征学习效率;在Zero−DCE模型浅层与深层网络之间的跳跃连接处引入卷积块注意力模块(CBAM),以提高模型对图像关键特征的表达能力;在浅层网络中引入非对称卷积块(ACB),以优化模型对局部图像特征的学习能力和细节特征的表现能力;在深层网络中采用串联卷积核(CCK),以降低模型参数量和计算量,缩短模型训练时间。采用LOL公共数据集和矿井自建数据集进行实验验证,结果表明:改进Zero−DCE模型的均方误差(MSE)、峰值信噪比(PSNR)、结构相似性(SSIM)、自然图像质量评估器(NIQE)和视觉信息保真度(VIF)整体上优于典型图像增强模型,在自建数据集上的MSE和NIQE较Zero−DCE模型分别降低16.25%和2.93%,PSNR,SSIM和VIF分别提高2.87%,1.87%和17.64%;图像增强视觉效果较好,可在提高图像亮度的同时有效保留细节纹理信息,降噪效果明显;对单幅图像的推理时间为0.138 s,可实现图像实时增强。 展开更多
关键词 矿井低照度图像 图像增强 零参考深度曲线估计网络 Zero−DCE模型 无监督学习
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基于自动生成样本的优化Deeplabv3+网络速度建模方法
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作者 刘超 周怀来 +1 位作者 刘兴业 王元君 《石油物探》 CSCD 北大核心 2024年第5期953-967,共15页
建立精确的速度模型对地震成像和解释十分重要,深度学习方法为建立精确的速度模型提供了新的途径,然而,目前可用于速度建模网络训练的样本非常有限。为此,提出了一种利用随机曲线模拟地下速度模型,自动生成大量样本用于深度学习训练的... 建立精确的速度模型对地震成像和解释十分重要,深度学习方法为建立精确的速度模型提供了新的途径,然而,目前可用于速度建模网络训练的样本非常有限。为此,提出了一种利用随机曲线模拟地下速度模型,自动生成大量样本用于深度学习训练的方法。该方法通过生成一组随机数,插值形成随机序列,利用三角函数将随机序列生成随机曲线来模拟地下界面,生成层状速度模型,在此基础上,通过添加断裂、速度异常体和地层倾角来模拟更复杂的速度模型;在速度预测网络构建方面,选取Deeplabv3+网络作为速度预测网络。通过增加卷积层的方法,优化了Deeplabv3+网络上采样后直接输出导致边界模糊的问题。将上述方法应用于模型数据和实际数据,测试了该方法在含噪声、不同子波频率和部分数据缺失情况下的稳定性。结果表明,该方法能够有效地应对噪声、不同子波频率和部分数据缺失的影响,具有可靠的泛化性和鲁棒性。 展开更多
关键词 速度建模 随机曲线模拟 自动生成样本 深度学习 纵波速度
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煤炭智能干选机在胜利一号露天矿的应用可行性分析
5
作者 张海涛 石广洋 +7 位作者 李伟 肖兵 李勇 李洪波 张树河 刘素华 尚毅 李永生 《煤炭工程》 北大核心 2024年第S1期27-33,共7页
常规选矸方法煤炭回收率低、容易造成环境污染等问题,智能干选是当下解决这一问题的方案之一。介绍了智能干选机的基本原理,结合案例及生产效果调研,分析了智能干选的优缺点,并与重介、跳汰等洗选工艺进行对比。针对智能干选机在胜利一... 常规选矸方法煤炭回收率低、容易造成环境污染等问题,智能干选是当下解决这一问题的方案之一。介绍了智能干选机的基本原理,结合案例及生产效果调研,分析了智能干选的优缺点,并与重介、跳汰等洗选工艺进行对比。针对智能干选机在胜利一号露天矿的应用条件,结合深度学习的分类算法,对胜利一号露天矿的煤与矸石矿样进行训练,分析了煤炭智能干选机在胜利一号露天矿应用的可行性。Loss曲线和召回率曲线显示模型收敛,基于此分类模型使用智能干选机,原煤初始燃烧值提升200 kcal/kg,具有应用可行性。 展开更多
关键词 智能干选 深度学习 分类模型 Loss曲线 召回率曲线
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基于深度学习的复合材料开孔板拉伸失效行为预测
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作者 崔翼扬 陈普会 《南京航空航天大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第3期468-477,共10页
为研究复合材料开孔板在拉伸载荷下的失效行为,基于开孔板的拉伸试验建立了高精度的有限元仿真模型,并批量生成了拉伸载荷-位移曲线的数据集。提出了一种双长短时记忆(Long short-term memory,LSTM)神经网络模型用于预测载荷-位移曲线,... 为研究复合材料开孔板在拉伸载荷下的失效行为,基于开孔板的拉伸试验建立了高精度的有限元仿真模型,并批量生成了拉伸载荷-位移曲线的数据集。提出了一种双长短时记忆(Long short-term memory,LSTM)神经网络模型用于预测载荷-位移曲线,其中第1个LSTM模型进行输入特征的提取,第2个LSTM模型直接给出载荷-位移曲线的预测。结果表明:这一模型能够高效、准确地预测开孔板的拉伸载荷-位移曲线,在测试集上的决定系数R2可以达到0.9755,关键特征如初始刚度E0的预测误差仅为1.85%,极限载荷Fmax的预测误差仅为2.16%。 展开更多
关键词 复合材料开孔板 失效行为预测 载荷-位移曲线 深度学习 长短时记忆模型
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基于机器学习的气藏相对渗透率曲线确定方法 被引量:1
7
作者 周道勇 汪小平 +2 位作者 张娜 李芙慧 莫海帅 《天然气勘探与开发》 2024年第4期89-98,共10页
相对渗透率曲线是研究多相渗流的基础,在计算气井产量、分析气井产水规律等方面具有重要意义。由于常规的相对渗透率曲线一般通过岩心实验获取,耗时较长,成本高。为此,结合经验公式、油气藏数值模拟与机器学习的方法,提出一种采用生产... 相对渗透率曲线是研究多相渗流的基础,在计算气井产量、分析气井产水规律等方面具有重要意义。由于常规的相对渗透率曲线一般通过岩心实验获取,耗时较长,成本高。为此,结合经验公式、油气藏数值模拟与机器学习的方法,提出一种采用生产动态数据计算气水相对渗透率曲线的方法。以四川盆地某气藏的一研究区块为例,通过气藏数值模拟计算的产气量、产水量、地层压力组成的样本集作为模型的输入,Brooks-Corey模型的参数作为模型输出,对比SCG、BR、LM神经网络学习算法,优选LM算法建立训练模型,进一步讨论了样本集的大小对预测结果的影响,并提出了相应的优化策略。研究结果表明:(1)由于不同的隐含层设置对神经网络的训练效果不同,当训练算法为LM、网络隐含层数为2层、节点数分别为41、32时对相渗曲线预测效果最好;(2)样本数的大小对网络训练速度和模型预测效果有重要影响,适当减少样本数可以改善模型预测效果,但同时也会增加网络训练误差;减少输入变量时间段,会增加网络训练误差,降低预测模型最终预测效果。实际应用表明,预测相渗曲线与岩心相渗曲线之间差异较小,并且产水量与压力拟合精度较高,因此该方法可以快速、准确地计算气水相对渗透率曲线,为气田开发生产提供有力的支持和指导。 展开更多
关键词 相对渗透率曲线 机器学习 人工神经网络 数值模拟 Brooks-Corey模型
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基于学习曲线方法的残疾人生产线工作绩效提升研究 被引量:2
8
作者 苏海涛 方涛 胡金枝 《工业工程》 2017年第3期23-27,共5页
为履行社会责任和避免向残疾人支付就业保障金,许多企业雇佣了大量残疾员工。鉴于业内激烈的竞争,员工的工作效率成为了企业发展的命脉。为了提高残疾员工的工作绩效,本文引入了一个可以区分残疾员工和正常员工的工作绩效特殊因素,并根... 为履行社会责任和避免向残疾人支付就业保障金,许多企业雇佣了大量残疾员工。鉴于业内激烈的竞争,员工的工作效率成为了企业发展的命脉。为了提高残疾员工的工作绩效,本文引入了一个可以区分残疾员工和正常员工的工作绩效特殊因素,并根据累计生产、累计差异和生产时间之间的规律,基于双因素学习曲线模型,建立了一个针对残疾人的学习曲线模型,并用F集团的实际数据来检验该模型,发现该模型更准确,更具有可行性,提出了提高残疾员工工作绩效的具体解决方案,也为相同类型的企业决策人提供一些参考。 展开更多
关键词 工作绩效 双因素学习曲线模型 特殊因素 残疾人学习曲线模型
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基于Agent模型的CCS商业运行机制研究 被引量:1
9
作者 梁大鹏 李锬 腾超 《中国矿业》 北大核心 2009年第9期104-107,共4页
缺乏清晰合理的运营模式,成为制约CCS在中国推广的极大障碍。本文设计了CCS的商业化推广模型,并针对系统中电站、CO2运输者、CO2使用者和存储地的经济特性构建了Agent模型。对该模型运用Matlab软件进行了系统仿真。结果说明,在制度逐渐... 缺乏清晰合理的运营模式,成为制约CCS在中国推广的极大障碍。本文设计了CCS的商业化推广模型,并针对系统中电站、CO2运输者、CO2使用者和存储地的经济特性构建了Agent模型。对该模型运用Matlab软件进行了系统仿真。结果说明,在制度逐渐完善的过程中,CCS能够按照商业运行规则建立独立的产业系统。在系统初期,政府资金的介入对CCS的推广至关重要,随着市场化程度的提高,公众投资逐步进入该产业。而电力企业的采集系数和政府补助,则成为保持该系统稳定性的关键因素。 展开更多
关键词 CCS AGENT模型 学习曲线 系统仿真
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Workshop教学模式在提高骨科规培医师关节置换手术技术的应用初探 被引量:7
10
作者 黎牧帆 樊立宏 +4 位作者 袁凯 刘瑞宇 梁佳林 柏传毅 党晓谦 《医学教育研究与实践》 2018年第3期525-528,共4页
目的探讨workshop教学模式在提高骨科规范化培训医师关节置换手术技术的效果。方法以人工股骨头置换手术为教学内容,各随机选取30名规范化培训医师接受workshop教学模式和传统观摩手术教学,分别作为观察组和对照组,培训效果评价采用规... 目的探讨workshop教学模式在提高骨科规范化培训医师关节置换手术技术的效果。方法以人工股骨头置换手术为教学内容,各随机选取30名规范化培训医师接受workshop教学模式和传统观摩手术教学,分别作为观察组和对照组,培训效果评价采用规范化培训医师问卷反馈的评估模式。结果接受workshop教学模式规范化培训医师组对操作能力提高的评分和实用性评价显著高于接受传统观摩手术教学规范化培训医师组(P<0.05)。结论相较于传统观摩手术教学,workshop教学模式能显著提高规范化培训医师关节置换手术操作能力,培养规范化培训医师的手术思维,缩短其手术技能的学习曲线。 展开更多
关键词 住院医师规范化培训 Workshop教学 手术技能 学习曲线
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基于随机IDA和机器学习的盾构隧道地震易损性分析 被引量:4
11
作者 刘鹏 丁祖德 +2 位作者 资昊 陈誉升 刘正初 《铁道科学与工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第12期4848-4860,共13页
在隧道地震易损性分析中,涉及地震动、结构、岩土参数的随机性和不确定性。当考虑多种参数不确定性时,基于数值法建立结构地震易损性曲线需要进行大量工况的随机地震响应计算,面临很高的计算成本。为兼顾隧道地震易损性结果的客观性和... 在隧道地震易损性分析中,涉及地震动、结构、岩土参数的随机性和不确定性。当考虑多种参数不确定性时,基于数值法建立结构地震易损性曲线需要进行大量工况的随机地震响应计算,面临很高的计算成本。为兼顾隧道地震易损性结果的客观性和计算的高效性,基于Python语言编写自动随机IDA脚本程序,实现隧道随机地震响应的自动分析和后处理功能。在此基础上,结合10种机器学习算法和地震易损性分析理论,提出了基于随机IDA和机器学习的盾构隧道地震易损性分析框架。以某盾构隧道为例,在建立确定性动力响应计算模型基础上,采用拉丁超立方抽样方法并结合自动随机IDA程序,完成了隧道随机增量动力分析并形成机器学习算法的数据集。通过特征选择、数据集划分、预处理及参数调优,建立了预测结构地震损伤的10种机器学习算法模型,对比分析了不同机器学习算法的预测性能,进一步讨论了土层随机参数对结构易损性的敏感性。结果表明:各机器学习算法模型在数据集上均表现出较好的预测性能,其中BPNN模型的综合预测性能最好。基于机器学习模型预测建立的隧道易损性曲线,与数值法结果总体一致,说明采用机器学习算法预测隧道地震易损性是有效的,特别是BPNN算法模型,与数值法非常接近,体现较高的可靠性。对样本数量敏感性小的机器学习算法,如BPNN算法模型在易损性预测中具有很好的适用性和应用潜力。从土体物理力学参数对盾构隧道地震易损性影响的敏感性程度而言,由大至小依次为弹性模量、泊松比、密度、阻尼、摩擦角和黏聚力。 展开更多
关键词 盾构隧道 地震响应模型 地震易损性曲线 随机IDA方法 机器学习算法
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基于操作性学习与概念性学习的复合质量提升模型 被引量:1
12
作者 满艺 蒋炜 卢利伟 《上海管理科学》 2017年第3期88-92,共5页
对包含了操作性学习及概念性学习的复合质量学习过程进行数学建模,使用数学模型诠释了质量学习的作用机理,将概念性学习的因素加入了学习曲线,并通过企业实证数据拟合,证实了该模型的有效性。由数学分析可知,操作性学习与概念性学习皆... 对包含了操作性学习及概念性学习的复合质量学习过程进行数学建模,使用数学模型诠释了质量学习的作用机理,将概念性学习的因素加入了学习曲线,并通过企业实证数据拟合,证实了该模型的有效性。由数学分析可知,操作性学习与概念性学习皆可带来厂商平均生产成本的下降,并有边际递减效应。对于总成本的作用机制,则有所不同。同时,通过数值算例模拟了不同知识水平的厂商的成本情况。 展开更多
关键词 质量管理 质量提升 质量学习 学习曲线 学习模型
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基于机器学习算法的水驱储层相渗曲线仿真预测 被引量:8
13
作者 李春雷 曹小朋 +5 位作者 张林凤 姜兴兴 刘建涛 靳彩霞 王峰 杨河山 《油气地质与采收率》 CAS CSCD 北大核心 2022年第6期138-142,共5页
相渗曲线是油气田开发研究中的一项重要基础资料。采用常规室内实验法获得相渗曲线费用昂贵且耗时,测试样品少,难以代表整个油藏的特征;经验公式法估算获得的结果精度低且误差大。为了实时、准确获得水驱储层相渗曲线,采用机器学习算法... 相渗曲线是油气田开发研究中的一项重要基础资料。采用常规室内实验法获得相渗曲线费用昂贵且耗时,测试样品少,难以代表整个油藏的特征;经验公式法估算获得的结果精度低且误差大。为了实时、准确获得水驱储层相渗曲线,采用机器学习算法进行仿真预测。通过测井参数敏感性分析,融合相渗曲线数据,构建水驱储层相渗曲线仿真样本集。在此基础上,优选机器学习算法进行地质因素约束优化以及曲线端点约束优化,实现相渗曲线智能可视化生成。研究结果表明:该方法能实现每口井每个层段的相渗曲线预测,预测精度大于90%,能准确反映油藏渗流特征和储层渗透率变化规律,具有较高的实际应用价值和良好的推广应用前景。 展开更多
关键词 机器学习 水驱储层 相渗曲线 预测模型 仿真 样本集
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语音预测的LMS方法及性能分析
14
作者 郑珠锋 尹明 《现代电子技术》 2007年第17期4-5,13,共3页
传统的语音处理技术忽视了语音中可能存在的非线性结构,因而限制了处理能力的进一步提高,通过语音预测模型的基于最小均方误差的自适应预测分析,讨论了数据集平均对LMS算法瞬态特征的影响和步长对均方误差的影响。通过LMS滤波器的过渡... 传统的语音处理技术忽视了语音中可能存在的非线性结构,因而限制了处理能力的进一步提高,通过语音预测模型的基于最小均方误差的自适应预测分析,讨论了数据集平均对LMS算法瞬态特征的影响和步长对均方误差的影响。通过LMS滤波器的过渡特性及其学习曲线的实验仿真,证实了小步长理论的结果与实验结果之间的紧密一致。 展开更多
关键词 语音建摸 LMS 小步长理论 学习曲线
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离体猪食管模型同步临床病例在食管内镜黏膜下剥离术学习曲线中的作用探讨 被引量:3
15
作者 刘世育 李振涛 +5 位作者 吴传楠 张海涵 高之峰 刘霞 王庄梅 陈光侠 《中国内镜杂志》 2022年第9期24-30,共7页
目的探讨间断应用离体猪食管模型同步临床病例在食管内镜黏膜下剥离术(ESD)学习曲线中的作用。方法记录该科于2017年1月-2019年12月行离体猪食管ESD及在此期间连续行食管ESD的早期食管癌患者的资料。采用单因素方差分析、非参数秩和检... 目的探讨间断应用离体猪食管模型同步临床病例在食管内镜黏膜下剥离术(ESD)学习曲线中的作用。方法记录该科于2017年1月-2019年12月行离体猪食管ESD及在此期间连续行食管ESD的早期食管癌患者的资料。采用单因素方差分析、非参数秩和检验和χ^(2)检验进行统计学分析。结果共纳入36例次离体猪食管ESD。第1年(2017年)的剥离熟练度明显较第2和3年(2018年和2019年)低(17.2、5.6和5.8 min/cm2,P<0.05);第1年(2017年)的肌层损伤明显较第2和3年(2018年和2019年)多(中位数为2.0、0.0和0.0次/例,P<0.05)。共实施了25例临床患者食管ESD,第1年(2017年)的剥离熟练度明显较第2和3年(2018年和2019年)低(39.3、16.6和12.7 min/cm2,P<0.05)。整块切除率为100.0%,R0切除率为96.0%,治愈性切除率为92.0%,只有早期1例较大病变发生了穿孔,总的穿孔率为4.0%,无迟发性出血发生。结论内镜医生独立掌握食管ESD技术至少需要16例ESD(8例离体猪食管+8例临床患者)积累。对于初学者,每个月至少2例食管ESD可能是技术不至于生疏的一个合理载量。 展开更多
关键词 离体猪食管模型 早期食管癌 内镜黏膜下剥离术 学习曲线
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一种基于在轨深度学习的压缩率确定方法
16
作者 张舒啸 施琦 +1 位作者 陈雯 余金培 《上海航天(中英文)》 CSCD 2023年第1期117-122,共6页
如何对遥感图像中的重要目标进行精确的识别分类,是卫星遥感领域的一个难点和重要的研究方向。深度学习能较好解决识别分类的问题,但其学习模型有大量参数需要确定,会消耗大量计算和存储资源,不利于在轨实现。模型压缩是降低资源需求的... 如何对遥感图像中的重要目标进行精确的识别分类,是卫星遥感领域的一个难点和重要的研究方向。深度学习能较好解决识别分类的问题,但其学习模型有大量参数需要确定,会消耗大量计算和存储资源,不利于在轨实现。模型压缩是降低资源需求的有效方法,但会导致分类准确率降低。剪枝是模型压缩的主要方法之一,目前剪枝技术大多研究的是在降低计算量的情况下如何减少准确率损失,如何确定压缩率是有待研究的问题。本文提出了一种通过函数拟合准确率与压缩率关系的方法,可以据此确定相应的压缩率,并对不同的压缩方法进行比较。仿真结果表明:该方法的函数模型可以在不同场景下用较少的点拟合出准确率与压缩率关系曲线,且均方根误差最大为1.09,平均值为0.51,拟合效果较好,可据此针对不同的应用条件与需求确定相应的模型压缩率。 展开更多
关键词 深度学习 模型压缩 网络剪枝 压缩率 曲线拟合
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