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子宫内膜癌动物模型研究进展
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作者 李丹 王雅咪 +2 位作者 马希佳 程振洋 程芳 《世界中医药》 北大核心 2025年第10期1808-1814,共7页
子宫内膜癌(EC)是以阴道出血为主症的妇科常见恶性肿瘤,目前EC的发病机制尚未明确,治疗方案有限。理想的动物模型对于EC发病机制研究和新药开发至关重要。目前,EC动物模型的各类建模方法包括自发性EC动物模型、致癌物或雌激素诱导的EC... 子宫内膜癌(EC)是以阴道出血为主症的妇科常见恶性肿瘤,目前EC的发病机制尚未明确,治疗方案有限。理想的动物模型对于EC发病机制研究和新药开发至关重要。目前,EC动物模型的各类建模方法包括自发性EC动物模型、致癌物或雌激素诱导的EC动物模型、移植性EC动物模型、基因工程EC动物模型。自发性EC动物模型,用于Ⅰ型激素依赖型EC的相关研究,但因其随机性、成本高、肿瘤发生周期长,目前应用较少;用致癌物或雌激素诱导产生EC动物模型,多用于研究化疗药物对EC的影响及药物防治,但在分子水平上EC的表征较差;EC患者异位异种移植(PDX)动物模型,具有较高的分子和组织学稳定性,且保留了肿瘤的特征和行为,能够依据生物标志物预测患者的临床反应,可作为新药和靶向治疗验证的临床前模型;基因工程EC动物模型,主要用于研究与癌症发展相关的生物学机制,该模型高度模仿了EC患者常见的基因突变,有益于该类患者在临床治疗上的靶向选择。根据实验条件和目的选择合理的动物模型非常重要,期望将来有更完善地对EC病因、机制及治疗的相关研究,并能进一步促进EC动物模型建立的规范化。 展开更多
关键词 子宫内膜癌 动物模型 模型特征 自发性动物模型 致癌物诱导的动物模型 雌激素诱导的动物模型 移植性动物模型 基因工程动物模型
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多中心机器学习构建预测潜在器官捐献者的模型与决策曲线验证研究
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作者 王旭 李文秀 +5 位作者 王凤华 吴淑莉 贾栋 葛鑫 单志华 李峒作 《器官移植》 北大核心 2026年第1期106-115,共10页
目的评估在多中心环境下构建的不同机器学习模型对潜在器官捐献者的预测价值并验证其临床应用可行性。方法研究纳入国内5家三级甲等医院在2020年1月至2023年12月收治的2000例符合潜在器官捐献评估标准的住院患者,随机分为训练集和内部... 目的评估在多中心环境下构建的不同机器学习模型对潜在器官捐献者的预测价值并验证其临床应用可行性。方法研究纳入国内5家三级甲等医院在2020年1月至2023年12月收治的2000例符合潜在器官捐献评估标准的住院患者,随机分为训练集和内部验证集(7∶3),另纳入2024年1月至2025年4月在哈尔滨医科大学附属第一医院收治的300例同类患者作为外部验证集。比较3种模型的曲线下面积(AUC)、灵敏度、特异度、准确率、F1-score,并对潜在器官捐献者判定流程一致性进行检验。采用多因素logistic回归分析潜在器官捐献者的预测因素,利用决策曲线分析(DCA)验证各模型的资源效益,评估阈值区间与干预平衡点。结果各中心除年龄外其他基本特征差异均无统计学意义(均为P>0.05),各中心研究者潜在器官捐献者判定流程间一致性良好[均为95%可信区间(CI)下限>0]。内部验证集中,XGBoost模型的预测性能最佳(AUC=0.92,95%CI0.89~0.94)且校准最佳(P=0.441,Brier分数0.099);外部验证集中,XGBoost模型的预测性能最佳(AUC=0.91,95%CI 0.88~0.94),均优于logistic回归与随机森林。多因素logistic回归显示使用机械通气影响最大(比值比=2.06,95%CI 1.54~2.76,P<0.001)。DCA显示XGBoost模型在0.2~0.6阈值区间净获益最高,“全部干预”策略仅在极低阈值略占优势,推荐阈值区间兼顾≥50%PPV与≤50例/100例高危患者转介量,可平衡干预成本与临床受益。结论多中心环境下建立的XGBoost模型在预测潜在器官捐献者方面准确率与校准度均较理想,结合DCA可有效指导临床干预时机与资源分配,为脑死亡后器官捐献评估与管理提供新思路。 展开更多
关键词 多中心机器学习 潜在器官捐献者 预测模型 决策曲线分析 极端梯度提升树 器官捐献评估 LOGISTIC回归模型 随机森林模型
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供水管线失效事件预测模型精度研究
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作者 侯本伟 周宝进 吴珊 《哈尔滨工业大学学报》 北大核心 2026年第2期12-21,共10页
构建城市供水管线失效事件预测模型,可用于评估管线的失效可能性,是供水管网更新改造的重要依据。供水管线失效模型的建模方法包括分类和回归两类,现有失效模型研究往往采用其中1种方法进行案例分析,缺乏两种建模方法适用性和精度的比... 构建城市供水管线失效事件预测模型,可用于评估管线的失效可能性,是供水管网更新改造的重要依据。供水管线失效模型的建模方法包括分类和回归两类,现有失效模型研究往往采用其中1种方法进行案例分析,缺乏两种建模方法适用性和精度的比较。为此,基于某实例管网数据,采用随机森林(RF)、误差反向传播神经网络(BPNN)和支持向量机(SVM)3种机器学习算法,建立供水管线失效分类模型和回归模型。采用一致性指数(C-index)对比分类与回归模型的准确性,并使用分类指标与回归指标分别分析建模数据集划分方式与构成比例对供水管线失效模型的影响。结果表明:RF构建的失效模型均表现出最好的性能,分类模型的C-index比回归模型相应结果高5.4%~32.8%;与按照年份划分建模数据集的方式相比,随机划分建模数据集能够提升两类模型的预测精度;建模数据集构成比例对两类模型预测精度的影响存在差异,当未失效管线数据占比增大时,分类模型预测管线失效事件的准确度降低,而回归模型预测管线失效时间的误差减小。在实际构建供水管线失效模型时,需要根据对象数据集的特征,合理选择建模方法,并关注数据集的划分方式和构成比例对模型结果的影响。 展开更多
关键词 供水管线 漏损事件 失效模型 分类模型 回归模型
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基于双模型融合的视觉前端导航算法
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作者 伍雅嘉 张俊然 +2 位作者 杨康 罗昌宇 蒋舒颖 《计算机工程与设计》 北大核心 2026年第1期1-9,共9页
针对视觉惯性导航系统中的视觉前端算法在复杂环境下存在特征提取与匹配不稳定、动态特征干扰,提出了一种融合双模型的视觉前端算法。该方法利用YOLOPoint解决动态特征干扰,并提取稳定特征点。利用LightGlue融合特征点位置信息解决不稳... 针对视觉惯性导航系统中的视觉前端算法在复杂环境下存在特征提取与匹配不稳定、动态特征干扰,提出了一种融合双模型的视觉前端算法。该方法利用YOLOPoint解决动态特征干扰,并提取稳定特征点。利用LightGlue融合特征点位置信息解决不稳定的特征匹配。实验结果表明,该方法在复杂环境中的稳定性与精度得到显著提升。在EUROC、VIODE和自建动态数据集评估时,APE(RMSE)为0.072 m、0.190 m和0.191 m,较VINS-Momo提升了29%、88%和46%。 展开更多
关键词 视觉惯性导航 模型 动态特征 YOLOPoint模型 SuperPoint模型 特征提取 LightGlue模型 特征匹配
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系统辨识(4):辅助模型辨识思想与方法 被引量:41
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作者 丁锋 《南京信息工程大学学报(自然科学版)》 CAS 2011年第4期289-318,共30页
辅助模型辨识思想、多新息辨识理论、递阶辨识原理、耦合辨识概念是该文作者提出的研究辨识问题的原创性新方法,已经被用在很多辨识问题的研究中,形成了不同的辨识方法族,可以用于解决许多线性或非线性模型的自适应信号处理、自适应参... 辅助模型辨识思想、多新息辨识理论、递阶辨识原理、耦合辨识概念是该文作者提出的研究辨识问题的原创性新方法,已经被用在很多辨识问题的研究中,形成了不同的辨识方法族,可以用于解决许多线性或非线性模型的自适应信号处理、自适应参数估计、自适应滤波和预测、自适应控制等问题.由于客观事物具有双重属性:一些特征变量是可观测的;一些是不可测的.如果表征系统特征的观测变量都是可测的,就容易建立描述其运动规律的数学模型.客观事物的不可测属性给建立系统数学模型带来特别的困难.在这种情况下,如何利用系统的可测信息,实现对系统未知变量的估算,来建立系统的数学模型,是辨识领域极具挑战性的研究课题.辅助模型辨识思想就是在这样的背景下发展起来的.该文介绍辅助模型辨识思想和一些基于辅助模型的辨识方法. 展开更多
关键词 辅助模型 递推辨识 参数估计 FIR模型 CAR模型 CARMA模型 CARAR模型 CARARMA模型 输出误差模型 OEMA模型 OEAR模型 辅助模型辨识 多新息辨识 递阶辨识 耦合辨识
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安全通用人工智能大模型的内涵与理论框架
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作者 廖慧敏 闫政睿 +2 位作者 王秉 王渊洁 任才清 《灾害学》 北大核心 2026年第1期40-45,共6页
通用人工智能已成为科技领域的研究焦点,为人工智能时代日益复杂的安全问题提供了新解决思路。基于普通安全学与通用人工智能理论,该文分析安全通用人工智能大模型内涵,初步构建并解析其理论框架。结果表明,该模型是适用于多类安全场景... 通用人工智能已成为科技领域的研究焦点,为人工智能时代日益复杂的安全问题提供了新解决思路。基于普通安全学与通用人工智能理论,该文分析安全通用人工智能大模型内涵,初步构建并解析其理论框架。结果表明,该模型是适用于多类安全场景、融合跨领域安全知识、服务于多安全任务的通用人工智能大模型,具备通用性、多元性、灵活性、记忆性、经济性、私密性、兼容性和可信性等属性,其功能路径包括安全数据收集与预处理、安全态势感知、风险识别评估、决策生成与优化、执行与反馈。其理论框架由环境层、技术层、交互层与核心层构成,以期为人工智能大模型技术在安全领域的研究与实践提供思路和方法参考。 展开更多
关键词 安全 通用人工智能 人工智能大模型 安全通用人工智能大模型
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基于“BPNN+NSGA-II”模型的简支梁优化算法研究
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作者 柏华军 潘昊阳 +1 位作者 肖祥 秦寰宇 《铁道标准设计》 北大核心 2026年第1期63-70,共8页
针对传统有限元法进行结构优化存在效率低的问题,通过对比不同代理模型和仿生优化算法特点,构建结构优化数学模型,研究BPNN神经网络和NSGA-II算法的架构原理及训练流程,并对比验证NSGA-II算法高效性和基于拉丁超立方设计(LHS)的采样方... 针对传统有限元法进行结构优化存在效率低的问题,通过对比不同代理模型和仿生优化算法特点,构建结构优化数学模型,研究BPNN神经网络和NSGA-II算法的架构原理及训练流程,并对比验证NSGA-II算法高效性和基于拉丁超立方设计(LHS)的采样方法优势,提出基于“BPNN+NSGA-II”模型的结构高效优化算法。其优化原理是基于有限元法构建的样本集对BPNN模型进行训练形成代理模型,使用NSGA-II算法对BPNN代理模型进行优化求解,形成“BPNN+NSGA-II”模型的高效优化算法。以某简支梁结构为例进行优化试验,结果表明:BPNN代理模型预测值与有限元模型计算值相比误差在2%以内,代理模型可靠性高;同时代理模型显著减少NSGA-II算法对有限元模型调用次数,提高优化效率。经优化的简支梁方案,承载能力安全系数接近规范限值,设计方案为近似最优方案。 展开更多
关键词 代理模型 优化算法 BPNN模型 NSGA-II算法 简支梁 拉丁超立方设计 蒙特卡罗采样
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考虑参数不确定性的地下水数值模型误差补偿校正方法
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作者 胡立堂 甘霖 +3 位作者 孙建冲 刘宏博 田蕾 沈琦 《地学前缘》 北大核心 2026年第1期432-443,共12页
模型结构和参数取值的不确定性是制约地下水模型仿真精度和实现高精度管理应用的关键因素。针对这一问题,本文提出了一种基于观测井观测数据的地下水水头模拟误差补偿校正方法。该方法首先对观测井的模拟水位进行误差校正,再利用反距离... 模型结构和参数取值的不确定性是制约地下水模型仿真精度和实现高精度管理应用的关键因素。针对这一问题,本文提出了一种基于观测井观测数据的地下水水头模拟误差补偿校正方法。该方法首先对观测井的模拟水位进行误差校正,再利用反距离插值技术估计误差的空间分布,最后将误差补偿应用于模型中其他网格点,实现整体模拟精度的提升。研究基于自主研发的地下水流数值模拟软件,设计了三种真实非均质介质、定流量和变流量抽注水、不同开采井和观测井数量组合的多种模拟情景,系统评估了均质水文地质模型误差补偿校正方法对水头模拟的效果。结果表明,误差补偿校正后的观测井水头模拟精度显著提高,且精度提升程度与渗透系数的平均值成反比、与其方差成正比。在多井抽水注水及强非均质变流量条件下,均方根误差由1.5 m降至0.25 m。通过对多种校正点数量情景的比较分析发现,所提出的方法在校正点位置的模拟效果显著提升,但对空间范围内地下水水头的整体模拟效果提升较为有限。研究方法可提升已识别地下水数值模型的模拟精度,具有较好的推广应用价值。 展开更多
关键词 地下水数值模型 非均质 误差校正补偿 参数不确定性 模型仿真性
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基于云模型的企业数据资产质量评价模型
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作者 尤建新 程敏倩 徐涛 《同济大学学报(自然科学版)》 北大核心 2026年第2期314-322,共9页
结合云模型与最优最劣法(best worst method,BWM)、逼近理想解距离法(TOPSIS)提出一个综合考虑定性与定量指标的数据资产质量评价模型。首先,构建数据资产的质量评价指标体系,并基于云模型的黄金分割法将单个自然语言评价等级值转化为... 结合云模型与最优最劣法(best worst method,BWM)、逼近理想解距离法(TOPSIS)提出一个综合考虑定性与定量指标的数据资产质量评价模型。首先,构建数据资产的质量评价指标体系,并基于云模型的黄金分割法将单个自然语言评价等级值转化为云模型;其次,分别对定性和定量指标计算评价群决策值,并结合基于BWM获取的指标权重计算得到云-TOPSIS决策矩阵;再次,基于TOPSIS对评价方案进行质量排序;最后,将所构建模型应用于阿里云公开数据集的质量评价,验证模型的可行性与有效性。 展开更多
关键词 数据资产 质量评价 模型 逼近理想解距离法(TOPSIS) 综合评价模型
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基于SCOPE模型的毛竹林冠层净辐射模拟方法优化
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作者 余心远 范渭亮 《西北林学院学报》 北大核心 2026年第1期141-152,162,共13页
针对SCOPE(soil canopy observation of photosynthesis and energy fluxes)模型模拟冠层净辐射(0.4~2.5μm短波净辐射+2.5~50μm长波净辐射)时假设叶片空间随机分布的问题,开发考虑叶片空间聚集的冠层净辐射模拟新模型。将SCOPE模型的... 针对SCOPE(soil canopy observation of photosynthesis and energy fluxes)模型模拟冠层净辐射(0.4~2.5μm短波净辐射+2.5~50μm长波净辐射)时假设叶片空间随机分布的问题,开发考虑叶片空间聚集的冠层净辐射模拟新模型。将SCOPE模型的短波净辐射模块和长波净辐射模块分别用考虑叶片空间聚集的GOST2模型和UFR97模型替换,形成新的冠层净辐射模拟模型NRC(modeling canopy net radiation considering spatial clumping index of leaves);通过浙江省安吉县1个毛竹(Phyllostachys edulis)林样地(1~4年生异龄林,4500株/hm^(2))2023年整年的观测数据验证,对比SCOPE模型和NRC模型对冠层净辐射的模拟结果。SCOPE模型和NRC模型对冠层净辐射的模拟结果都与观测值有强相关性,决定系数(R^(2))分别为0.97和0.99,均方根误差(RMSE)分别为47.24和13.31 W/m^(2)。SCOPE模型模拟得到的短波净辐射(R_(notot))存在低估(R^(2)=0.96,平均偏差MBE=-14.17 W/m^(2)),长波净辐射(R nttot)存在高估(R^(2)=0.46;MBE=50.27 W/m^(2)),而NRC模型分别成功模拟了R_(notot)(R^(2)=0.99,MBE=1.44 W/m^(2))和R nttot(R^(2)=0.71;MBE=1.34 W/m^(2))。NRC模型具备模拟叶片空间聚集条件下冠层净辐射的潜力。 展开更多
关键词 叶片空间分布 冠层净辐射 毛竹林 SCOPE模型 GOST2模型 UFR97模型
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基于断裂点-场强模型的生态系统服务流研究——以平陆运河经济带为例
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作者 谢玲 黄玉航 +1 位作者 谭敏慧 陈展图 《广西师范大学学报(自然科学版)》 北大核心 2026年第1期215-226,共12页
生态系统服务流关系区域自然生态系统健康发展和人类福祉。生态系统服务供需视角下,平陆运河经济带生态系统服务流研究是摸清生态运河建设及经济带高质量发展的基底。本文利用当量因子估算生态系统服务潜在供给,基于人口密度、地均GDP,... 生态系统服务流关系区域自然生态系统健康发展和人类福祉。生态系统服务供需视角下,平陆运河经济带生态系统服务流研究是摸清生态运河建设及经济带高质量发展的基底。本文利用当量因子估算生态系统服务潜在供给,基于人口密度、地均GDP,构建生态系统服务需求指数,计算生态系统服务需求,以此确定平陆运河经济带2000、2010和2020年生态系统服务供需比,采用断裂点-场强模型量化生态系统服务流流量及生态系统服务流强度。研究结果表明:1)20年间,研究区生态系统服务供给价值变化不大(由2000年的2676亿元增长至2020年的2753亿元),处于空间稳定状态,价值量最低为2000年北海市海城区的2亿元,最高为2020年桂平市的225亿元。南宁市辖各区是生态系统服务需求较强的集聚区。2)研究期间生态系统服务需求持续增长,由2000年40665人·元/km^(2)提升至2020年的57682人·元/km^(2),生态系统服务需求在南宁、贵港和北海市辖各区形成3个高值集聚区,供需比大部分在-1以上。3)研究时段内平陆运河经济带的生态系统流动强度总体呈上升至稳定态势,生态系统服务流从2000年198.13亿元增加到2010年214亿元,2020年为211.6亿元,略有减少。贵港市的桂平市是重要的生态系统服务供给区,2000、2010和2020年桂平市输出的生态系统服务价值分别为205、216和225亿元,各地区的生态系统服务价值盈余/赤字的情况日益加剧。 展开更多
关键词 生态系统服务流 断裂点模型 场强模型 平陆运河经济带
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基于Transformer模型堤坝渗漏入口精准识别方法研究
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作者 梁越 赵硕 +4 位作者 喻金桃 许彬 张斌 龚胜勇 舒云林 《岩土工程学报》 北大核心 2026年第1期187-195,共9页
渗漏是堤坝工程面临的主要安全隐患,渗漏入口精确识别与定位对降低堤坝风险至关重要。通过堤坝渗漏入口示踪剂分布及其运移特征模拟数据,训练学习Transformer模型以确定最优参数条件并分析该条件下该模型的预测效果,进一步通过室内模型... 渗漏是堤坝工程面临的主要安全隐患,渗漏入口精确识别与定位对降低堤坝风险至关重要。通过堤坝渗漏入口示踪剂分布及其运移特征模拟数据,训练学习Transformer模型以确定最优参数条件并分析该条件下该模型的预测效果,进一步通过室内模型试验验证该模型的可靠性。研究表明:①当迭代次数达600次时,模型预测的流速最大值相对误差最小,且最大流速值坐标与真实渗漏入口坐标最为接近,预测效果最佳;在此条件下,当数据采集时长为50 s时,模型预测的流速最大值相对偏差最小,预测效果最优。②在最佳迭代次数和数据采集时长条件下,模型预测精度超过95%,渗漏入口大小和渗漏流量的预测值与真实值差异极小,且流速和位置预测相对误差均较低,其中位置预测相对误差低于5%。③将电导率试验采集数据转换为示踪剂浓度并输入至该模型进行流速分布预测,可知该模型能准确定位渗漏入口位置,且流速和渗漏入口坐标的预测平均相对误差均低于10%,进而验证了该模型在渗漏入口定位中的有效性与准确性。相关研究成果可为堤坝渗漏入口精确识别奠定理论基础和提供技术支撑。 展开更多
关键词 堤坝 渗漏入口 Transformer模型 精准识别 室内模型试验
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融合机制模型与LightGBM残差补偿的大行程数控铣床加工误差预测方法
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作者 任重义 耿文博 《机床与液压》 北大核心 2026年第1期62-69,共8页
针对大行程数控铣床加工过程中运动链复杂及多种误差源耦合作用下传统机制模型预测精度不足的问题,提出一种融合机制模型与LightGBM残差补偿的大行程数控铣床加工误差预测方法。对大行程数控铣床的多源误差产生机制展开研究,建立几何运... 针对大行程数控铣床加工过程中运动链复杂及多种误差源耦合作用下传统机制模型预测精度不足的问题,提出一种融合机制模型与LightGBM残差补偿的大行程数控铣床加工误差预测方法。对大行程数控铣床的多源误差产生机制展开研究,建立几何运动误差、拼接误差、热变形误差模型。基于机床运动链结合多体系统理论与齐次坐标变换,建立大行程数控铣床多源误差综合模型,作为误差预测基础模型。针对机制模型预测存在的残差,通过引入集成学习策略,构建基于LightGBM的残差补偿模型用于补偿残差。结果表明:相较于传统机制模型,所提出的融合模型的平均绝对误差(MAE)和均方根误差(RMSE)分别降低29.9%、36%;在与机制模型结合决策树、随机森林及支持向量机等方法的对比中,该融合模型在MAE、RMSE和决定系数(R^(2))上均表现最优,同时训练效率大幅提升,训练时间较对比方法分别减少52%、61%、63%。该融合方法有效结合了机制模型的物理解释性与LightGBM处理非线性关系的高效性,能够更精确地捕捉复杂误差波动,为大行程数控铣床实现高精度加工与实时误差补偿提供了可靠的技术途径。 展开更多
关键词 大行程数控铣床 多源误差分析 机制模型 集成学习 融合模型
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智能车路径跟踪模型预测控制研究
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作者 黄开启 刘准 刘小荣 《机械设计与制造》 北大核心 2026年第1期6-10,共5页
针对智能车辆在不同工况下路径跟踪精度低的问题,基于三自由度车辆动力学模型,提出一种利用遗传算法优化模型预测控制(Model Predictive Control,MPC)权重系数的方法,以横向侧偏距离和横摆角为跟踪目标设计了遗传算法的适应度函数来获... 针对智能车辆在不同工况下路径跟踪精度低的问题,基于三自由度车辆动力学模型,提出一种利用遗传算法优化模型预测控制(Model Predictive Control,MPC)权重系数的方法,以横向侧偏距离和横摆角为跟踪目标设计了遗传算法的适应度函数来获得轨迹跟踪性能较好的控制器,并研究了遗传算法的参数对最佳适应度值的影响,选择了较为理想的参数。通过Carsim/Simlink平台联合仿真,结果表明:经过遗传算法优化权重系数后的控制策略,提升了车辆的轨迹跟踪精度,并且改善了稳定性;在路面附着系数为0.4,正弦曲线行驶工况下,最大偏差降低了50.16%;在路面附着系数为0.85,双移线行驶工况下,最大偏差降低了50.0%。 展开更多
关键词 模型预测控制 动力学模型 遗传算法 适应度函数 轨迹跟踪
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基于融合科技接受模型的老年助行器设计
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作者 刘卓 李思妍 《机械设计》 北大核心 2026年第1期234-240,共7页
为提升老年人对助行器的接受度与使用意愿,改进老年助行器设计,将融合型科技接受(unified theory of acceptance and use of technology,UTAUT)模型与健康信念(health belief model,HBM)模型相结合,提出假设并采用结构方程模型(structur... 为提升老年人对助行器的接受度与使用意愿,改进老年助行器设计,将融合型科技接受(unified theory of acceptance and use of technology,UTAUT)模型与健康信念(health belief model,HBM)模型相结合,提出假设并采用结构方程模型(structural equation model,SEM)对其进行验证,分析显著影响老年人使用助行器意愿的因素及其权重大小;采用德尔菲法对显著因素进行关联性分析,形成4个维度的设计策略,以指导设计应用。结果表明:25个研究假设成立;外部设计因素通过作用于技术属性与健康信念的方式影响老年人使用意愿;在专家评估与用户实证阶段均验证了设计的有效性,为助行器的改进设计提供参考。 展开更多
关键词 产品设计 老年助行器 整合型科技接受模型 健康信念模型 使用意愿
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五相永磁同步电动机无模型预测容错控制
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作者 周华伟 朱流川 +1 位作者 周振伍 颜黎浩 《江苏大学学报(自然科学版)》 北大核心 2026年第1期71-78,共8页
针对开路故障下运行时五相永磁同步电动机参数易发生摄动,严重影响模型预测电流控制性能的问题,提出一种新的无模型预测容错控制策略.在同步旋转坐标系中建立五相永磁同步电动机相开路故障情况下的模型,分析由参数摄动及未建模动态引起... 针对开路故障下运行时五相永磁同步电动机参数易发生摄动,严重影响模型预测电流控制性能的问题,提出一种新的无模型预测容错控制策略.在同步旋转坐标系中建立五相永磁同步电动机相开路故障情况下的模型,分析由参数摄动及未建模动态引起的总扰动.基于超局部模型,在基波和三次谐波平面中设计扩展状态观测器估计扰动,并将其补偿到基于无差拍控制得到的参考电压中.在MATLAB/Simulink中搭建基于五相PMSM的MF-PFTC模型,并与传统MPFTC进行性能对比仿真分析.建立五相PMSM试验平台,分别对传统MPFTC策略和所提出MF-PFTC策略进行相关试验.结果表明:所提出方法在正常和开路故障情况下均具备优良的稳态、动态和鲁棒性能,验证了所提出策略的有效性. 展开更多
关键词 永磁同步电动机 模型预测控制 容错控制 开路故障 参数失配 超局部模型 扩展状态观测器
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基于数据选择和异构训练的大模型训练优化算法
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作者 钟磊 陈志敏 +1 位作者 陈竹青 高翔 《计算机工程与设计》 北大核心 2026年第1期165-170,共6页
针对现有大模型训练优化算法只关注筛选训练数据或增大模型规模,仅从单一方面进行优化的问题,提出一种基于数据选择和异构训练的大模型训练优化算法。基于LDA模型对原始数据集和目标数据集进行建模,计算重要性得分并据此筛选出高质量的... 针对现有大模型训练优化算法只关注筛选训练数据或增大模型规模,仅从单一方面进行优化的问题,提出一种基于数据选择和异构训练的大模型训练优化算法。基于LDA模型对原始数据集和目标数据集进行建模,计算重要性得分并据此筛选出高质量的训练数据集;根据训练损失选择部分数据进行反向传播,并将模型训练中的参数更新阶段卸载到CPU中进行,对训练时间和模型规模进行优化,最终完成大模型的训练。实验结果表明,与DSIR和PyTorch相比,所提算法在牺牲少量EM值和F1值的情况下,将模型训练时间平均缩短了20.5%,模型大小增大将近两倍,验证了算法的有效性。 展开更多
关键词 大语言模型 模型训练优化 深度学习 数据选择 主题模型 异构训练 选择性反向传播
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自适应动态选择尺度的ViT后训练量化模型研究
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作者 裴颂文 彭宇昂 +2 位作者 刘方鑫 陈铭松 张波 《小型微型计算机系统》 北大核心 2026年第1期142-149,共8页
后训练量化方法无需重新训练神经网络,且对数据集的依赖性小,是一种轻量且实用的模型压缩技术.然而,现有的量化范式未能有效地拟合post-Softmax激活的分布特性,并且在重新参数化post-LayerNorm激活后,精度不可避免地出现下降.因此,本文... 后训练量化方法无需重新训练神经网络,且对数据集的依赖性小,是一种轻量且实用的模型压缩技术.然而,现有的量化范式未能有效地拟合post-Softmax激活的分布特性,并且在重新参数化post-LayerNorm激活后,精度不可避免地出现下降.因此,本文提出了一种自适应动态选择量化尺度的变换器后训练量化框架DAQ-ViT.DAQ-ViT首先提出了一种基于偏度度量的缩放因子分布选择器,解决了post-LayerNorm激活存在显著的通道间变化所导致的精度下降问题.其次,针对post-Softmax和post-GELU激活分布特性,提出了满足分布特性的Sigmoid量化器.此外,提出了感知分布检测器,自适应感知激活值分布情况,从而动态选择Sigmoid量化和log2量化.实验结果表明,在没有输出重建的情况下与PTQ4ViT相比,DAQ-ViT进行4比特量化时,在DeiT-Tiny和DeiT-Small上的精度分别提高了20%和35%. 展开更多
关键词 模型压缩 模型量化 后训练量化 图像分类 视觉变换器
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基于光响应模型与机器学习的番茄光合速率预测
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作者 王柯如 任妮 +3 位作者 毛晓娟 刘杨 李远 金晶 《中国农机化学报》 北大核心 2026年第1期223-230,共8页
构建温室作物光合速率预测模型对理解作物光合作用受环境因素的影响机制,优化作物生长条件,提高设施农业的智能化水平具有重要意义。为实现温室番茄光合速率的精准预测,开展不同温度、光量子通量密度嵌套试验,基于温度修正的直角双曲线... 构建温室作物光合速率预测模型对理解作物光合作用受环境因素的影响机制,优化作物生长条件,提高设施农业的智能化水平具有重要意义。为实现温室番茄光合速率的精准预测,开展不同温度、光量子通量密度嵌套试验,基于温度修正的直角双曲线模型、非直角双曲线模型、指数模型、直角双曲线修正模型、鲸鱼优化支持向量机回归算法和深度森林模型分别建立光合速率预测模型,并对比分析6个模型的预测效果。结果表明,机器学习算法预测精度优于光响应模型,其中鲸鱼优化支持向量机回归算法效果最佳,RMSE、MAE和R^(2)分别为1.9717、1.3943、0.8658μmol/(m^(2)·s);光响应模型中,温度修正直角双曲线模型预测精度最佳,RMSE、MAE和R^(2)分别为2.5934、1.8750、0.7635μmol/(m^(2)·s)。研究表明,机器学习可以实现番茄光合速率精准预测,从而解析光合速率最优下对应的光温最佳参数值,可为设施光温优化调控提供支撑。 展开更多
关键词 番茄 光合速率 机理模型 数据模型 机器学习
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基于改进经验热模型的锂电池温度估计
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作者 杨驹丰 胡仔龙 +4 位作者 夏伟 马迷娜 吴旭 庄圣伦 栗欢欢 《电源技术》 北大核心 2026年第1期94-99,共6页
准确监测电池温度对于电池的寿命和安全性至关重要。然而,受限于现有传感器技术和测试手段,获取电池包中各单体电池的温度难度较大。提出了一种基于改进经验热模型的锂离子电池温度在线估计方法。该方法采用基于集总质量模型简化而来的... 准确监测电池温度对于电池的寿命和安全性至关重要。然而,受限于现有传感器技术和测试手段,获取电池包中各单体电池的温度难度较大。提出了一种基于改进经验热模型的锂离子电池温度在线估计方法。该方法采用基于集总质量模型简化而来的经验模型,无需通过复杂实验获取电池的热模型参数,具有模型结构简单和计算效率高等优点。同时,利用粒子群优化算法对不同电池荷电状态区间内的模型参数进行分段辨识,提高了模型的可解释性和适应性。结果表明,该方法对于两种锂离子电池数据集在不同的工况和环境温度下均有较高的估计精度,温度估计均方根误差均在0.67℃以内。 展开更多
关键词 锂离子电池 温度估计 集总质量模型 经验模型
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