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基于GIS技术的鲁西铜石金矿聚集区综合信息成矿预测模型 被引量:3
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作者 司荣军 毛广钰 +3 位作者 向中林 甘延景 杜显彪 刘邦君 《地质与勘探》 CAS CSCD 北大核心 2014年第5期910-920,共11页
鲁西铜石地区是20世纪末期新发现的金矿聚集区,地质工作程度较高。为指导成矿预测和找矿勘探,运用GIS信息技术建立了铜石地区综合信息成矿预测模型:构造控矿因子为NNW、NE、NW和EW向线型构造异常的Buffer半径1.2km;岩浆岩控矿因子为岩... 鲁西铜石地区是20世纪末期新发现的金矿聚集区,地质工作程度较高。为指导成矿预测和找矿勘探,运用GIS信息技术建立了铜石地区综合信息成矿预测模型:构造控矿因子为NNW、NE、NW和EW向线型构造异常的Buffer半径1.2km;岩浆岩控矿因子为岩体的外边界以1~3km为半径范围;较强的磁力梯度带,低异常对隐伏岩体、构造的识别有指示作用;相对重力低异常,反映了铜石杂岩体的分布范围,相对重力高和条带状的低缓异常则主要反映了寒武纪地层和泰山岩群山草峪组;金元素的地球化学异常指标是寻找金矿床的最直接信息,Ag、Fe、Cu、Zn、Pb、As、Te等多种元素异常以及组合异常也可作为其重要的指示标志。 展开更多
关键词 GIS 鲁西 铜石 金矿 综合信息成矿预测模型
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多工况条件下跨座式单轨列车齿轮箱故障振动信号趋势预测方法
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作者 赵玲 巫刚 +2 位作者 吴杭俊 张娜 谭晋 《西安交通大学学报》 北大核心 2025年第11期198-208,共11页
针对低频调制干扰、非线性耦合谐波及工况依赖性特征导致跨座式单轨列车齿轮箱振动信号趋势预测精度低的问题,提出一种融合双向门控循环单元(BiGRU)与时序信息预测模型(Informer)的振动信号趋势预测模型。该模型利用BiGRU的门控机制抑... 针对低频调制干扰、非线性耦合谐波及工况依赖性特征导致跨座式单轨列车齿轮箱振动信号趋势预测精度低的问题,提出一种融合双向门控循环单元(BiGRU)与时序信息预测模型(Informer)的振动信号趋势预测模型。该模型利用BiGRU的门控机制抑制低频干扰,通过双向结构提取非线性耦合谐波特征,并借助自适应学习机制增强对不同运行工况的适应性;通过将Informer编码器中的多头注意力机制与空洞因果卷积结合扩大模型感受野,有效捕获时间序列的长期依赖特征,实现齿轮箱振动信号趋势预测。通过实验台采集的跨座式单轨列车齿轮箱故障数据集对模型进行了验证,在不同预测步长下,所提模型的平均绝对误差R_(MAE)、均方误差R_(MSE)以及均方根误差R_(RMSE)分别为0.2648、0.1160和0.3391,均低于自相关Transformer模型(Autoformer)、Informer和分解线性模型(Dlinear);在正常工况、装配误差、内圈故障及疲劳磨损这4种工况条件下的预测精度稳定,绝对误差在0.21~0.35范围内。研究结果表明,所提模型在长短时间序列下的趋势预测精度均高于其他对比模型,多工况条件下的实验结果验证了所提模型的适应性和鲁棒性。 展开更多
关键词 单轨列车 趋势预测 双向门控循环单元 时序信息预测模型 空洞因果卷积
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基于主动学习的图像分类技术:现状与未来 被引量:6
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作者 刘颖 庞羽良 +2 位作者 张伟东 李大湘 许志杰 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第10期2960-2984,共25页
图像分类作为计算机视觉领域中的重要研究方向之一,应用领域非常广泛.基于深度学习的图像分类技术取得的成功,依赖大量的已标注数据,然而数据的标注成本往往是昂贵的.主动学习作为一种机器学习方法,旨在以尽可能少的高质量标注数据达到... 图像分类作为计算机视觉领域中的重要研究方向之一,应用领域非常广泛.基于深度学习的图像分类技术取得的成功,依赖大量的已标注数据,然而数据的标注成本往往是昂贵的.主动学习作为一种机器学习方法,旨在以尽可能少的高质量标注数据达到期望的模型性能,缓解监督学习任务中存在的标注成本高、标注信息难以大量获取的问题.主动学习图像分类算法根据样本选择策略,从未标记样本数据集合中选择出信息量丰富,对分类模型训练贡献更高的样本进行标注,以更新已标注训练数据池,如此循环直至满足给定的停止条件或模型标注预算耗尽.本文对近年来提出的主动学习图像分类算法进行了详细综述,并根据所用样本数据处理及模型优化方案,将现有算法分为三类:基于数据增强的算法,包括利用图像增广来扩充训练数据,或者根据图像特征插值后的差异性来选择高质量的训练数据;基于数据分布信息的算法,根据数据分布的特点来优化样本选择策略;优化模型预测的算法,包括优化获取和利用深度模型预测信息的方法、基于生成对抗网络和强化学习来优化预测模型的结构,以及基于Transformer结构提升模型预测性能,以确保模型预测结果的可靠性.此外,本文还对各类主动学习图像分类算法下的重要学术工作进行了实验对比,并对各算法在不同规模数据集上的性能和适应性进行了分析.另外,本文探讨了主动学习图像分类技术所面临的挑战,并指出了未来研究的方向. 展开更多
关键词 图像分类 主动学习 数据增强 数据分布 模型预测信息 模型结构优化
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A strip thickness prediction method of hot rolling based on D_S information reconstruction 被引量:1
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作者 孙丽杰 邵诚 张利 《Journal of Central South University》 SCIE EI CAS CSCD 2015年第6期2192-2200,共9页
To improve prediction accuracy of strip thickness in hot rolling, a kind of Dempster/Shafer(D_S) information reconstitution prediction method(DSIRPM) was presented. DSIRPM basically consisted of three steps to impleme... To improve prediction accuracy of strip thickness in hot rolling, a kind of Dempster/Shafer(D_S) information reconstitution prediction method(DSIRPM) was presented. DSIRPM basically consisted of three steps to implement the prediction of strip thickness. Firstly, iba Analyzer was employed to analyze the periodicity of hot rolling and find three sensitive parameters to strip thickness, which were used to undertake polynomial curve fitting prediction based on least square respectively, and preliminary prediction results were obtained. Then, D_S evidence theory was used to reconstruct the prediction results under different parameters, in which basic probability assignment(BPA) was the key and the proposed contribution rate calculated using grey relational degree was regarded as BPA, which realizes BPA selection objectively. Finally, from this distribution, future strip thickness trend was inferred. Experimental results clearly show the improved prediction accuracy and stability compared with other prediction models, such as GM(1,1) and the weighted average prediction model. 展开更多
关键词 grey relational degree GM(1 1) model Dempster/Shafer (D_S) method least square method thickness prediction
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Real-time routing control design for traffic networks with multi-route choices
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作者 罗莉华 葛颖恩 +1 位作者 陈继红 张方伟 《Journal of Central South University》 SCIE EI CAS CSCD 2016年第7期1807-1816,共10页
This work considers those road networks in which there are multi-route choices for bifurcation-destination(or origin-destination) pairs, and designs a real-time variable message sign(VMS)-based routing control strateg... This work considers those road networks in which there are multi-route choices for bifurcation-destination(or origin-destination) pairs, and designs a real-time variable message sign(VMS)-based routing control strategy in the model predictive control(MPC) framework. The VMS route recommendation provided by the traffic management authority is directly considered as the control variable, and the routing control model is established, in which a multi-dimensional control vector is introduced to describe the influence of route recommendations on flow distribution. In the MPC framework, a system optimum routing strategy with the constraints regarding drivers' acceptability with recommended routes is designed, which can not only meet the traffic management authority's control requirement but also improve drivers' satisfaction with the route guidance system. The simulation carried out shows that the proposed routing control can effectively mitigate traffic congestion, reduces followers' time delay, and improves drivers' satisfaction with routing control in road networks. 展开更多
关键词 real-time VMS-based routing control multi-route choices model predictive control (MPC) system optimum drivers'acceptability
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