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气井携液临界气流速计算新模型
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作者 罗程程 李楠 +2 位作者 刘永辉 曹光强 叶长青 《西南石油大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第4期146-154,共9页
准确预测气井积液时机并提前采取合理排采措施可有效降低积液带来的风险。现有积液预测模型缺乏与气井积液特征对比分析,导致适应性较差。为此,开展了可视化物理模拟实验,分析了不同气流速下液膜流动规律,基于液膜流动特征,定义了新的... 准确预测气井积液时机并提前采取合理排采措施可有效降低积液带来的风险。现有积液预测模型缺乏与气井积液特征对比分析,导致适应性较差。为此,开展了可视化物理模拟实验,分析了不同气流速下液膜流动规律,基于液膜流动特征,定义了新的积液临界点;基于液膜层受力分析,建立了携液临界气流速机理模型。研究结果表明,液膜反转后,液体并不会在井底聚集,而是以液体波动形式向上带液,液膜反转越严重,波动越明显;液膜反转时井筒流动相对稳定,与气井积液时所表现的特征不符,导致其计算携液临界气量值偏大;将液膜层流层向上和向下流动流量相等定义为积液临界点能够更好地捕捉气井积液动态;新模型在不同影响参数条件下均与液膜模型呈现良好的对应关系,在公开发表文献中的实例井数据中预测精度最高。模型能够为气井积液判断提供参考。 展开更多
关键词 积液 Turner模型 液膜模型 可视化实验 携液临界气流速
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“出版”的词类问题与向心结构之争——一项基于双层词类范畴化理论的研究 被引量:34
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作者 王仁强 杨旭 《汉语学报》 CSSCI 北大核心 2017年第4期26-35,共10页
在汉语语法学界,词类多功能观取得普遍认同,但"这本书的出版"这个经典例证所引发的有关向心结构是非之争却此起彼伏。以双层词类范畴化理论为指导,基于国家语委语料库对"出版"进行使用模式调查,同时对汉语词类与句... 在汉语语法学界,词类多功能观取得普遍认同,但"这本书的出版"这个经典例证所引发的有关向心结构是非之争却此起彼伏。以双层词类范畴化理论为指导,基于国家语委语料库对"出版"进行使用模式调查,同时对汉语词类与句法成分之间的关系以及向心结构的理论地位进行探讨。研究发现,鉴于"出版"表指称的用法已有较高的个例频率和类型频率,概括词"出版"在现代汉语社群语言层面词库中兼属动词和名词,而非仅为动词;向心结构理论解释的是言语层面句法中的现象,"这本书的出版"整体是名词词组,其中的"出版"在言语层面句法中也是名词;所谓汉语"词类多功能观"之所以应该摒弃,是因为它存在偷换概念和以偏概全的逻辑错误。研究表明,兼顾的经典逻辑和模糊逻辑的双层词类范畴化理论有助于解决现代汉语等分析语的词类难题。 展开更多
关键词 汉语词类 兼类 “出版” 向心结构 双层词类范畴化理论 模糊逻辑
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自拟改良版枇杷清肺饮治疗青春期痤疮肺经风热证疗效及对血清T、IgA、IgG、IgM水平的影响 被引量:5
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作者 王婷婷 林霞 金李慧 《辽宁中医杂志》 CAS 2023年第6期164-167,共4页
目的探讨自拟改良版枇杷清肺饮治疗青春期痤疮(AV)肺经风热证的疗效以及对血清睾酮(T)、免疫球蛋白-A(IgA)、免疫球蛋白-G(IgG)、免疫球蛋白-M(IgM)水平的影响。方法纳入2019年1月—2022年6月在医院就诊的青春期AV肺经风热证患者共计82... 目的探讨自拟改良版枇杷清肺饮治疗青春期痤疮(AV)肺经风热证的疗效以及对血清睾酮(T)、免疫球蛋白-A(IgA)、免疫球蛋白-G(IgG)、免疫球蛋白-M(IgM)水平的影响。方法纳入2019年1月—2022年6月在医院就诊的青春期AV肺经风热证患者共计82例,根据随机数字表法分入对照组与观察组(每组41例)。对照组患者进行盐酸多西环素胶囊治疗;观察组在对照组的基础上给予自拟改良版枇杷清肺饮内服。两组连续治疗6周。比较两组皮损AV综合分级系统(GAGS)评分、皮肤生理功能指标、临床疗效以及血清T、IgA、IgG、IgM水平。结果治疗后,两组皮损GAGS评分显著减少,且观察组减少更明显(P<0.01);治疗后,两组患者皮肤表皮含水量明显增加及经皮水分丢失量(TEWL)、皮肤油脂含量明显降低,且观察组上述指标改善程度更明显(P<0.01);观察组(92.68%,38/41)的总有效率显著高于对照组(73.17%,30/41)(P<0.05);治疗后,两组患者血清T、IgA、IgG、IgM水平明显降低,且观察组下降更明显(P<0.01)。结论在常规治疗措施基础上,自拟改良版枇杷清肺饮治疗青春期痤疮肺经风热证的疗效更优,有利于皮损和皮肤生理功能的改善,且能改善性激素与免疫功能水平。 展开更多
关键词 痤疮 改良枇杷清肺饮 肺经风热证 睾酮 免疫球蛋白
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深度残差收缩网络的多特征锅炉炉管声波信号故障识别 被引量:2
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作者 杨正理 吴馥云 陈海霞 《智能系统学报》 CSCD 北大核心 2023年第5期1108-1116,共9页
为了提高锅炉炉管声波信号故障识别的学习效果和识别精度,采用特征向量并行和拼接两种融合方式构成特征层,以及平均得分和最大值得分两种融合方式构建决策层等不同信息融合机制,提出基于深度残差收缩网络的多特征锅炉炉管声波信号故障... 为了提高锅炉炉管声波信号故障识别的学习效果和识别精度,采用特征向量并行和拼接两种融合方式构成特征层,以及平均得分和最大值得分两种融合方式构建决策层等不同信息融合机制,提出基于深度残差收缩网络的多特征锅炉炉管声波信号故障识别方法。首先,考虑锅炉炉管上各声波传感器的差异性,分别计算声波信号谱特征一阶和二阶差分构建三通道特征集作为二维网络的输入特征向量;然后,在卷积神经网络和双向长短时记忆网络基础上引入注意力机制构建基线模型,并采用深度残差收缩网络对二维网络的通道权重进行优化分配,提高模型的故障识别精度。大量实验结果表明:采用特征向量并行融合方式构成特征层的信息融合机制是一种更有效的策略;本文模型的识别精度得到较大程度提高,与基线模型相比较,未加权平均召回率提高了4.32%。 展开更多
关键词 深度学习 故障识别 深度残差收缩网络 双向长短时记忆网络 注意力机制 卷积神经网络 锅炉炉管 声波信号
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面向模糊C均值算法的MAME聚类有效性指标 被引量:1
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作者 唐益明 陈仁好 李冰 《智能系统学报》 CSCD 北大核心 2023年第5期945-956,共12页
聚类有效性指标可用来评估聚类结果的有效性,并且帮助判别聚类的类别数。现有的面向模糊C均值算法的聚类有效性指标存在对于类内紧致性的刻画不太到位、对于类间分离性的度量刻画不够准确的问题。为此,基于类内紧致性和类间分离性两个... 聚类有效性指标可用来评估聚类结果的有效性,并且帮助判别聚类的类别数。现有的面向模糊C均值算法的聚类有效性指标存在对于类内紧致性的刻画不太到位、对于类间分离性的度量刻画不够准确的问题。为此,基于类内紧致性和类间分离性两个角度着手设计,提出了一种新的模糊聚类有效性指标——考虑最大值和均值的指标(maximum-mean,MAME)。首先,考虑了整个数据集的综合特征,计算分别分为K类和1类的情况的比值,提出了一种新的模糊紧致性度量表达式。其次,引入最大聚类中心距离和平均聚类中心距离,提出了一种新的分离性度量方法。最后,从模糊紧致性度量表达式、分离性度量方法出发,提出了MAME指标。面向5个UCI数据集和6个人工数据集,和9个聚类有效性指标(包括CH、DB、NPC、PE、FSI、XBI、NPE、WLI和I指标)一起进行了对比实验,验证了所提指标的准确性、稳定性,说明了MAME指标的鲁棒性较好。 展开更多
关键词 聚类 模糊聚类 模糊C均值 聚类有效性指标 内部指标 外部指标 紧致性 分离性
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论生态环境损害赔偿司法确认制度的构建 被引量:6
6
作者 王灿发 王政 《北京理工大学学报(社会科学版)》 CSSCI 北大核心 2023年第5期83-94,共12页
现有制度体系下,生态环境损害赔偿磋商协议的执行保障依靠民事司法确认制度。生态环境利益的公益属性与民事权益的私益属性形成强烈反差,民事司法确认制度建构以私益为基础,难以满足生态环境利益救济的需要,基于现实需求,生态环境损害... 现有制度体系下,生态环境损害赔偿磋商协议的执行保障依靠民事司法确认制度。生态环境利益的公益属性与民事权益的私益属性形成强烈反差,民事司法确认制度建构以私益为基础,难以满足生态环境利益救济的需要,基于现实需求,生态环境损害赔偿司法确认制度亟待建立。在制度构建过程中,要明确生态环境损害赔偿司法确认制度与民事司法确认制度的差异,把握住生态环境利益的公益属性,将更好地实现受损生态环境利益的救济作为根本追求,以专业性为依托,从申请方式、管辖法院等五个维度完成制度核心的构建,进而保证受损生态环境利益救济的质量与效率。 展开更多
关键词 生态环境损害赔偿 司法确认 生态环境公益 制度构建
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融合聚类和小生境搜索的多模态多目标优化算法 被引量:1
7
作者 顾清华 唐慧 +1 位作者 李学现 江松 《智能系统学报》 CSCD 北大核心 2023年第5期1127-1141,共15页
针对多模态多目标优化中种群多样性难以维持和所得等价Pareto最优解数量不足问题,提出一种融合聚类和小生境搜索的多模态多目标优化算法(multimodal multi-objective optimization algorithm with clustering and niching searching,CSS... 针对多模态多目标优化中种群多样性难以维持和所得等价Pareto最优解数量不足问题,提出一种融合聚类和小生境搜索的多模态多目标优化算法(multimodal multi-objective optimization algorithm with clustering and niching searching,CSSMPIO)。首先利用基于聚类的特殊拥挤距离非支配排序方法(clustering-based special crowding distance,CSCD)初始化种群;引入自适应物种形成策略生成稳定的小生境,在不同的小生境子空间并行搜索和保持等价Pareto最优解;采用特殊拥挤距离非支配排序策略实现个体选优、精英学习策略避免过早收敛。通过在14个多模态多目标函数上进行测试,并与7种新提出的多模态多目标优化算法进行对比实验以及Wilcoxon秩和检验发现,CSSMPIO的总体性能优于对比算法。最后将算法用于基于地图的测试问题,进一步证明了算法的有效性。 展开更多
关键词 多模态多目标优化 鸽群优化算法 聚类策略 小生境搜索 非支配排序 精英学习策略 多样性 地图测试应用
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简论马尔库塞关于当代西方社会革命力量的观点 被引量:2
8
作者 柏元海 《暨南学报(哲学社会科学版)》 CSSCI 北大核心 2005年第5期24-28,共5页
马尔库塞通过对西方发达工业社会的工人阶级、青年学生、知识分子和一些亚阶级的分析,认为工人阶级由于被资本主义社会同化不再是当代资本主义社会革命的主力,而把革命的希望寄托在青年学生、知识分子和一些亚阶级身上。马尔库塞对当代... 马尔库塞通过对西方发达工业社会的工人阶级、青年学生、知识分子和一些亚阶级的分析,认为工人阶级由于被资本主义社会同化不再是当代资本主义社会革命的主力,而把革命的希望寄托在青年学生、知识分子和一些亚阶级身上。马尔库塞对当代资本主义社会的矛盾和革命力量的分析有失于偏颇和片面,但他的观点在一定程度上反映了发达工业社会革命的现实境况,有助于我们对现代社会革命的全面和深入认识。 展开更多
关键词 革命力量 工人阶级 青年学生 同化 亚阶级
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基于强化学习的水下高速航行体纵向运动控制研究 被引量:1
9
作者 白涛 董勤浩 +1 位作者 冯梓昆 李雪华 《智能系统学报》 CSCD 北大核心 2023年第5期902-916,共15页
水下高速航行体由于空泡特性导致其数学模型存在强非线性和强不确定性,经典控制方法如线性二次型调节控制(linear quadratic regulator, LQR)、切换控制等很难实现有效控制。针对水下高速航行体模型难以准确解耦或线性化处理;经典控制... 水下高速航行体由于空泡特性导致其数学模型存在强非线性和强不确定性,经典控制方法如线性二次型调节控制(linear quadratic regulator, LQR)、切换控制等很难实现有效控制。针对水下高速航行体模型难以准确解耦或线性化处理;经典控制方法难以充分考虑水下环境复杂多变性以及在应对扰动时控制器可能会出现过饱和现象的问题,采用智能控制中的强化学习算法,使用在不基于准确模型的条件下与环境不断探索与交互得到控制策略的策略,完成了深度确定性策略梯度(deep deterministic policy gradient,DDPG)智能体控制器的设计。实验结果证明,设计的控制器能够保证水下高速航行体纵向运动的稳定控制,在执行器不超过饱和范围内能够应对扰动并完成下潜控制任务,具有较强的鲁棒性和更好的适应性。 展开更多
关键词 智能控制 强化学习 深度确定性策略梯度算法 水下高速航行体 非线性系统 纵向稳定控制 执行器饱和 下潜
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考虑滑面材质的碎屑流试验堆积特征分析
10
作者 何玉琼 董文杰 +2 位作者 唐磊 孙荣 张家明 《辽宁工程技术大学学报(自然科学版)》 北大核心 2023年第6期686-692,共7页
为分析高速远程滑坡运动与堆积特征,在室内设置物理试验模型,设计级配、坡角、碎屑流质量、滑面材质4种因素,分析各因素对碎屑流堆积特征的影响。研究结果表明:坡角减小、滑面更粗糙使部分颗粒堆积或滞留于坡面,颗粒堆积特征与颗粒完全... 为分析高速远程滑坡运动与堆积特征,在室内设置物理试验模型,设计级配、坡角、碎屑流质量、滑面材质4种因素,分析各因素对碎屑流堆积特征的影响。研究结果表明:坡角减小、滑面更粗糙使部分颗粒堆积或滞留于坡面,颗粒堆积特征与颗粒完全堆积于坡底时相比存在差异;滑面材质与冲程等堆积特征基本呈负相关,坡角与堆积特征基本呈正相关,二者对堆积特征影响最大;碎屑流质量与堆积特征基本呈负相关,对颗粒堆积特征分布影响较小;级配与颗粒堆积特征无明显相关性。 展开更多
关键词 高速远程滑坡 碎屑流 模型试验 滑面材质 堆积形态
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基于AUV垂直面运动控制的状态增减多模型切换 被引量:2
11
作者 周焕银 李一平 +1 位作者 刘开周 封锡盛 《哈尔滨工程大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第8期1309-1315,共7页
自主水下机器人(autonomous underwater vehicle,AUV)系统垂直面运动具有强耦合性、非线性等特点导致AUV系统垂直面难以精确控制,且其纵倾角需控制在某一阈值内,以保证系统安全。根据以上控制要求与AUV垂直面运动模型特点,提出将其解耦... 自主水下机器人(autonomous underwater vehicle,AUV)系统垂直面运动具有强耦合性、非线性等特点导致AUV系统垂直面难以精确控制,且其纵倾角需控制在某一阈值内,以保证系统安全。根据以上控制要求与AUV垂直面运动模型特点,提出将其解耦为深度控制子模型与纵倾角控制子模型,构建AUV系统垂直面运动控制模型集,根据模型集所含两子模型特点,提出了状态变量增减的多模型切换的概念。基于切换系统稳定判据——共同Lyapunov函数法,提出了变加权多模型切换策略,实现了切换过程的稳定性,避免了切换过程的抖动问题。多次湖泊试验证明,加权多模型切换策略避免了由于期望深度变化而造成的执行机构饱和、深度和纵倾角超调量过大等问题,且改善了AUV系统深度运动的静动态控制品质。 展开更多
关键词 自主水下机器人 加权多模型切换控制 共同LYAPUNOV函数 垂直面控制模型 纵倾角控制模型 切换系统
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优化分类的弱目标孪生网络跟踪研究
12
作者 姜文涛 张大鹏 《智能系统学报》 CSCD 北大核心 2023年第5期984-993,共10页
针对传统孪生网络算法对模糊、低分辨率等弱目标跟踪效果不佳的问题,提出了优化分类预测的孪生网络算法。首先通过引入可变形卷积模块,提高骨干网络特征提取能力,其次在分类分支中引入位置信息,提升算法对于目标的识别能力,最后使用轻... 针对传统孪生网络算法对模糊、低分辨率等弱目标跟踪效果不佳的问题,提出了优化分类预测的孪生网络算法。首先通过引入可变形卷积模块,提高骨干网络特征提取能力,其次在分类分支中引入位置信息,提升算法对于目标的识别能力,最后使用轻量级的卷积神经网络进行分类预测和边界预测任务,在规避多尺度测试的同时,进一步利用了图像的语义信息,使跟踪结果具有较高的可信度。在OTB2015、VOT2018公共数据集上进行的大量实验表明,本文算法综合表现优于主流同类算法,对模糊、形变、快速运动等多种复杂场景具有较好的适应性。 展开更多
关键词 计算机视觉 目标跟踪 弱目标 可变形卷积 先验空间分数 定位质量评分 特征提取 卷积神经网络 孪生网络
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数据流形边界及其分布条件的增量式降维算法 被引量:2
13
作者 赵光华 杨焘 付冬梅 《智能系统学报》 CSCD 北大核心 2023年第5期975-983,共9页
为了解决增量流形学习中的噪声干扰,以及对不同分布状态下的新数据进行流形降维问题,本文提出一种数据流形边界及其分布条件的增量式降维算法(incremental dimensionality reduction algorithm based on data manifold boundaries and d... 为了解决增量流形学习中的噪声干扰,以及对不同分布状态下的新数据进行流形降维问题,本文提出一种数据流形边界及其分布条件的增量式降维算法(incremental dimensionality reduction algorithm based on data manifold boundaries and distribution state,IDR-DMBDS)。该算法首先分析噪声概率分布同时对数据降噪,确定降噪数据的流形形态为主流形,并在主流形上表征出噪声的分布形式,以此获得近似的原数据流形边界,然后基于流形边界判别新数据的分布状态,最后将分布于原流形形态之上以及之外的新数据分别映射至低维空间。实验表明,该算法能够有效实现基于流形的增量式高维含噪数据的低维特征挖掘。 展开更多
关键词 增量式学习 流形降维 噪声 流形边界 概率分布 投影 离群点检测 分类
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基于自注意力机制与卷积ONLSTM网络的软测量算法 被引量:4
14
作者 李祥宇 隋璘 熊伟丽 《智能系统学报》 CSCD 北大核心 2023年第5期957-965,共9页
针对实际工业过程的非线性和动态性特点,并考虑过程变量中存在的冗余信息,提出一种带自注意力机制的卷积有序神经元长短时记忆网络(ordered neurons long short-term memory,ONLSTM)多层时序预测模型。首先利用卷积神经网络降低局部特... 针对实际工业过程的非线性和动态性特点,并考虑过程变量中存在的冗余信息,提出一种带自注意力机制的卷积有序神经元长短时记忆网络(ordered neurons long short-term memory,ONLSTM)多层时序预测模型。首先利用卷积神经网络降低局部特征维度,对输入变量进行局部特征提取,并通过构建层级重要性指标对长短时记忆网络(long short-term memory,LSTM)隐藏层神经元进行特定排序,以辨识层级结构信息,提高网络模型的重要信息判断能力;其次将自注意力机制引入ONLSTM网络,根据各输入变量之间内部相关性,自适应地为其分配不同的注意力权重,以提高模型预测性能;最后将模型应用于青霉素发酵过程的产物浓度预测,并与其他先进网络模型进行对比,验证了模型的有效性。 展开更多
关键词 自注意力机制 有序神经元长短时记忆网络 软测量 青霉素发酵 特征提取 卷积 冗余信息 深度学习
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非小细胞肺癌中PNCK、EGFR表达与EGFR基因突变状态的相关性 被引量:2
15
作者 罗佳 杨承纲 《临床与实验病理学杂志》 CAS 北大核心 2023年第11期1345-1350,共6页
目的 探讨非小细胞肺癌(non-small cell lung cancer, NSCLC)中PNCK、EGFR表达及与EGFR基因突变状态的相关性。方法 采用免疫组化EnVision法检测PNCK、EGFR蛋白在肺浸润性癌(256例)、肺浸润癌前病变(42例)和癌旁组织(40例)中的表达。应... 目的 探讨非小细胞肺癌(non-small cell lung cancer, NSCLC)中PNCK、EGFR表达及与EGFR基因突变状态的相关性。方法 采用免疫组化EnVision法检测PNCK、EGFR蛋白在肺浸润性癌(256例)、肺浸润癌前病变(42例)和癌旁组织(40例)中的表达。应用NGS检测EGFR基因扩增、突变情况,分析PNCK、EGFR蛋白表达与NSCLC临床病理特征、EGFR基因扩增或突变的关系。利用GEPIA数据库分析肺腺癌、肺鳞状细胞癌中PNCK与EGFR基因表达的相关性。使用Kaplan-Meier Plotter数据库分析PNCK对肺癌患者预后的影响。结果 PNCK、EGFR在肺浸润性癌组中的表达(53.5%,137/256;47.7%,122/256)高于肺浸润癌前病变组(47.6%,20/42;31.0%,13/42)、癌旁组(22.5%,9/40;7.5%,3/40),三组间两两比较差异有统计学意义(P<0.05)。PNCK蛋白高表达与组织分化程度、TNM分期、淋巴结转移、远处转移相关(P<0.05);EGFR蛋白高表达与TNM分期、淋巴结转移、远处转移相关(P<0.05)。NSCLC组织中PNCK与EGFR蛋白表达呈负相关(r=-0.208,P<0.05)。EGFR蛋白在EGFR基因突变、扩增的NSCLC中表达高于野生型(P<0.05)。PNCK蛋白表达与EGFR基因突变和扩增均无相关性(P>0.05)。生物信息学数据库分析:肺腺癌、肺鳞状细胞癌中PNCK与EGFR基因表达均呈正相关(r=0.15,P<0.05;r=0.30,P<0.05),肺癌中PNCK高表达患者总生存率低(HR:1.28,95%CI:1.09~1.51,P=0.003 1)。结论 PNCK高表达与NSCLC发生、发展、不良预后有关,并与EGFR蛋白表达呈负相关,其有望成为肺癌EGFR突变患者的治疗靶点。 展开更多
关键词 肺肿瘤 非小细胞肺癌 PNCK EGFR 免疫组织化学
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面向异构分布式机器学习的动态自适应并行加速方法 被引量:3
16
作者 马翔 申国伟 +2 位作者 郭春 崔允贺 陈意 《智能系统学报》 CSCD 北大核心 2023年第5期1099-1107,共9页
分布式机器学习因其优越的并行能力成为人工智能领域复杂模型训练的常用技术。然而,GPU升级换代非常快,异构集群环境下的分布式机器学习成为数据中心、研究机构面临的新常态。异构节点之间训练速度的差异使得现有并行方法难以平衡同步... 分布式机器学习因其优越的并行能力成为人工智能领域复杂模型训练的常用技术。然而,GPU升级换代非常快,异构集群环境下的分布式机器学习成为数据中心、研究机构面临的新常态。异构节点之间训练速度的差异使得现有并行方法难以平衡同步等待和陈旧梯度的影响,从而显著降低模型整体训练效率。针对该问题,提出了一种基于节点状态的动态自适应并行方法(dynamic adaptive synchronous parallel,DASP),利用参数服务器动态管理节点训练时的状态信息并对节点的并行状态进行划分,通过节点状态信息自适应调整每个节点的并行状态,以减少快速节点对全局模型参数的同步等待时间与陈旧梯度的产生,从而加快收敛效率。在公开数据集上的实验结果表明,DASP比主流方法收敛时间减少了16.9%~82.1%,并且训练过程更加稳定。 展开更多
关键词 异构集群 机器学习 数据并行 分布式训练 参数服务器 落后者 陈旧梯度 大规模深度学习
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基于空时对抗变分自编码器的人群异常行为检测 被引量:3
17
作者 邢天祎 郭茂祖 +3 位作者 陈加栋 赵玲玲 陈琳鑫 田乐 《智能系统学报》 CSCD 北大核心 2023年第5期994-1004,共11页
基于视频的人群异常行为检测对提前发现安全风险、预防群体安全事故发生具有重要价值。针对人群异常行为事件的稀少性导致的无法直接充分学习异常样本的表示、异常事件检测精度低的问题,在变分自编码器基础上,提出一种基于预测的空时对... 基于视频的人群异常行为检测对提前发现安全风险、预防群体安全事故发生具有重要价值。针对人群异常行为事件的稀少性导致的无法直接充分学习异常样本的表示、异常事件检测精度低的问题,在变分自编码器基础上,提出一种基于预测的空时对抗变分自编码器(spatial-temporal adversarial variational autoencoder,STAVAE)视频异常检测模型,通过引入长短期记忆网络(long short-term memory,LSTM)和对抗网络模块,对正常样本视频序列的时间维度与空间维度进行联合特征表示与重构,减少了正常样本重建过程中的特征损失进而扩大了异常样本的预测损失,避免了对异常样本的依赖,实现了基于模型重构误差的人群逃散异常行为检测。在公开数据集UMN及采集视频数据集上进行对比实验,证明ST-AVAE模型在基于监控视频的人群异常逃散行为检测中均具有最优的检测精度和召回率,对抗网络模块显著提升了异常检测的性能。 展开更多
关键词 人群异常行为检测 变分自编码器 自编码器 长短期记忆网络 对抗网络 空时对抗变分自编码器 重构误差 异常逃散行为
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基于点集匹配的缺陷样本图像生成方法 被引量:2
18
作者 高海洋 张明川 +1 位作者 葛泉波 刘华平 《智能系统学报》 CSCD 北大核心 2023年第5期1030-1038,共9页
针对工业缺陷检测中存在的由产品次品率过低、产品迭代更新过快、缺陷种类难以覆盖全部以及缺陷样本高质量标注难度较高导致的小样本问题,使用基于点集匹配的缺陷样本图像生成方法来对缺陷数据进行扩充。将缺陷部位从多特征角度进行变换... 针对工业缺陷检测中存在的由产品次品率过低、产品迭代更新过快、缺陷种类难以覆盖全部以及缺陷样本高质量标注难度较高导致的小样本问题,使用基于点集匹配的缺陷样本图像生成方法来对缺陷数据进行扩充。将缺陷部位从多特征角度进行变换,使用单张样本进行扩充得到不同特征的缺陷图像,解决小样本条件下深度学习方法难以生成高质量缺陷图像的问题。通过图像评估与实验验证,该方法生成的图像具有更好的视觉效果,并且对缺陷与分割模型有着高效的提升。该方法可应用于样本较少的深度学习模型训练过程中,达到扩充样本提高训练效果的目的。 展开更多
关键词 工业 缺陷检测 小样本问题 点集匹配 样本扩充 缺陷样本生成 有效训练 循环生成对抗网络模型 矢量化变分自动编码器
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多尺度特征融合的双判别器残差生成对抗网络 被引量:1
19
作者 管凤旭 路斯棋 郑岩 《智能系统学报》 CSCD 北大核心 2023年第5期917-925,共9页
生成对抗网络(generative adversarial networks, GANs)作为一类基于深度学习的无监督生成模型,无需对数据分布进行建模便可以生成真实且质量较高的图像。标准的GANs往往训练困难,常出现梯度消失、梯度爆炸或者模式崩溃等问题,限制模型... 生成对抗网络(generative adversarial networks, GANs)作为一类基于深度学习的无监督生成模型,无需对数据分布进行建模便可以生成真实且质量较高的图像。标准的GANs往往训练困难,常出现梯度消失、梯度爆炸或者模式崩溃等问题,限制模型的性能。为解决模式崩溃问题,本文提出一种双判别器结构来提高模型生成图像的多样性。另外,本文改进了生成器模型和判别器模型,提出一种基于残差网络和多尺度特征融合的生成器和基于多尺度特征融合的判别器,在提高生成图像质量的前提下解决深层网络出现的梯度消失、梯度爆炸的问题。将其应用于MNIST、LSUN、CelebA数据集上,训练结果稳定且生成图像质量较高,取得了令人满意的FID和IS值。 展开更多
关键词 生成对抗网络 深度学习 无监督模型 模式崩溃 梯度爆炸 梯度消失 多尺度特征融合 训练稳定性
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Effect of electromagnetic and ultrasonic cast rolling on microstructure and properties of 1050 aluminum substrate for presensitized plate 被引量:1
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作者 石琛 毛大恒 扶宗礼 《Journal of Central South University》 SCIE EI CAS CSCD 2015年第2期422-429,共8页
The 1050 aluminum alloy strip was prepared by means of electromagnetic and ultrasonic cast rolling on the modified asymmetric twin roll caster, and then the aluminum substrate for presensitized plate was prepared thro... The 1050 aluminum alloy strip was prepared by means of electromagnetic and ultrasonic cast rolling on the modified asymmetric twin roll caster, and then the aluminum substrate for presensitized plate was prepared through cold rolling and annealing.The effects of electromagnetic and ultrasonic cast rolling on microstructure, mechanical properties, surface roughness and electrolytic corrosion properties of 1050 aluminum substrate were studied. The results show that electromagnetic and ultrasonic cast rolling can decrease the average crystallite size of aluminum substrate by 5 μm, increase the crystal boundaries with uniform distribution, and make the second-phase particles with smaller size distributed dispersively in the substrate, meanwhile, it can increase the tensile strength, elongation and micro-hardness by 4.58%, 9.85% and HV 2, respectively, reduce the surface roughness, make the surface appearance more even, electrolytic corrosion polarization curve of aluminum substrate more smooth and the surface corrosion pits with regular shape more dispersive. 展开更多
关键词 1050 aluminum alloy electromagnetic and ultrasonic cast rolling microstructure mechanical properties electrolytic corrosion property
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