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Computational Simulation of Aptamer-target Binding Mechanisms
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作者 YANG Yuan-Yuan XU Fei WU Xiu-Xiu 《中国生物化学与分子生物学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第11期1550-1562,共13页
Aptamers are a type of single-chain oligonucleotide that can combine with a specific target.Due to their simple preparation,easy modification,stable structure and reusability,aptamers have been widely applied as bioch... Aptamers are a type of single-chain oligonucleotide that can combine with a specific target.Due to their simple preparation,easy modification,stable structure and reusability,aptamers have been widely applied as biochemical sensors for medicine,food safety and environmental monitoring.However,there is little research on aptamer-target binding mechanisms,which limits their application and development.Computational simulation has gained much attention for revealing aptamer-target binding mechanisms at the atomic level.This work summarizes the main simulation methods used in the mechanistic analysis of aptamer-target complexes,the characteristics of binding between aptamers and different targets(metal ions,small organic molecules,biomacromolecules,cells,bacteria and viruses),the types of aptamer-target interactions and the factors influencing their strength.It provides a reference for further use of simulations in understanding aptamer-target binding mechanisms. 展开更多
关键词 computational simulation APTAMER TARGET binding mechanism intermolecular forces
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Toward a Unified Mathematical and Computational Framework for Control and Mechanics
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作者 WANG Fei-Yue 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2006年第2期318-320,共3页
This is a brief review on the recent book: Duality System in Applied Mechanics and Optimal Control, by Zhong Wan-Xie, published by Kluwer Academic Publishers, 2004. The book represents a significant effort to re-estab... This is a brief review on the recent book: Duality System in Applied Mechanics and Optimal Control, by Zhong Wan-Xie, published by Kluwer Academic Publishers, 2004. The book represents a significant effort to re-establish the historic and deep tie between control and mechanics by striving to connect and integrate concepts, methods, and algorithms in mechanics and control so that a unified framework can be established for both analytical and computational purposes. Clearly, it has demonstrated that the duality system method can be used as a mathematical and systematic foundation to deal with many important concepts and problems in both mechanics and control. This book is not only very useful for research and applications, but also extremely helpful for multidisciplinary curriculum development when students from one field are trying to learning and applying concepts and methods from the other field. 展开更多
关键词 对偶系统 Hamiltor-Jacobi方程 计算力学 优化控制
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STUDIES ON MECHANICS PROBLEM OF DYNAMIC WALKING OF ANTHROPOMORPHIC BIPED ROBOTS 被引量:1
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作者 Tan Guanzheng Yang Hongzhi(Robottes Research Centre, Central South University of Technology, Changsha, 410083, China) 《Journal of Central South University》 SCIE EI CAS 1995年第2期59-65,共7页
This paper deals with the mechanics problem of dynamic walking of anthropomorphic biped robots. Through analysing the mechanics system of this kind of robots in detail, the motion constraint equations are established,... This paper deals with the mechanics problem of dynamic walking of anthropomorphic biped robots. Through analysing the mechanics system of this kind of robots in detail, the motion constraint equations are established, three mechanics laws describing the r 展开更多
关键词 anthropomorphic BIPED robot DYNAMIC WALKING mechanics system mechanics LAWS measuring and computing
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A novel formulation of material nonlinear analysis in structural mechanics
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作者 Himanshu Gaur Anupam Srivastav 《Defence Technology(防务技术)》 SCIE EI CAS CSCD 2021年第1期36-49,共14页
This article demonstrates a novel approach for material nonlinear analysis.This analysis procedure eliminates tedious and lengthy step by step incremental and then iterative procedure adopted classically and gives dir... This article demonstrates a novel approach for material nonlinear analysis.This analysis procedure eliminates tedious and lengthy step by step incremental and then iterative procedure adopted classically and gives direct results in the linear as well as in nonlinear range of the material behavior.Use of elastic moduli is eliminated.Instead,stress and strain functions are used as the material input in the analysis procedure.These stress and strain functions are directly derived from the stress-strain behavior of the material by the method of curve fitting.This way,the whole stress-strain diagram is utilized in the analysis which naturally exposes the response of structure when loading is in nonlinear range of the material behavior.It is found that it is an excellent computational procedure adopted so far for material nonlinear analysis which gives very accurate results,easy to adopt and simple in calculations.The method eliminates all types of linearity assumptions in basic derivations of equations and hence,eliminates all types of possibility of errors in the analysis procedure as well.As it is required to know stress distribution in the structural body by proper modelling and structural idealization,the proposed analysis approach can be regarded as stress-based analysis procedure.Basic problems such as uniaxial problem,beam bending,and torsion problems are solved.It is found that approach is very suitable for solving the problems of fracture mechanics.Energy release rate for plate with center crack and double cantilever beam specimen is also evaluated.The approach solves the fracture problem with relative ease in strength of material style calculations.For all problems,results are compared with the classical displacement-based liner theory. 展开更多
关键词 computational methods Material nonlinear analysis Fracture mechanics Energy release rate etc
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基于通道自注意图卷积网络的运动想象脑电分类实验 被引量:1
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作者 孟明 张帅斌 +2 位作者 高云园 佘青山 范影乐 《实验技术与管理》 北大核心 2025年第2期73-80,共8页
该文将运动想象脑电分类任务设计成应用型教学实验。针对传统图卷积网络(graph convolutional neural networks,GCN)无法建模脑电通道间动态关系问题,提出一种融合通道注意机制的多层图卷积网络模型(channel self-attention multilayer ... 该文将运动想象脑电分类任务设计成应用型教学实验。针对传统图卷积网络(graph convolutional neural networks,GCN)无法建模脑电通道间动态关系问题,提出一种融合通道注意机制的多层图卷积网络模型(channel self-attention multilayer GCN,CAMGCN)。首先,CAMGCN计算脑电信号各个通道间的皮尔逊相关系数进行图建模,并通过通道位置编码模块学习通道间关系。然后将得到的时域和频域特征分量通过通道自注意图嵌入模块进行图嵌入,得到图数据。最后通过多级GCN模块提取并融合多层次拓扑信息,得出分类结果。CAMGCN深化了模型在自适应学习通道间动态关系的能力,并在结构方面提高了自注意机制与图数据的适配性。该模型在BCI Competition-Ⅳ2a数据集上的准确率达到83.8%,能够有效实现对运动想象任务的分类。该实验有助于增进学生对于深度学习和脑机接口的理解,培养创新思维,提高科研素质。 展开更多
关键词 脑机接口 脑电图 图卷积网络 注意力机制
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基于对比学习和标签挖掘的点云分割算法 被引量:1
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作者 黄华 卜一凡 +1 位作者 许宏丽 王晓荣 《计算机研究与发展》 北大核心 2025年第1期132-143,共12页
基于深度学习的点云分割算法通过设计复杂的特征提取模块,可以对高维空间点云进行有效的分割.但由于缺乏对边界点集的特征挖掘,使得其对边界分割的精度欠佳.已有将对比学习思想用于点云分割以解决边界区域分割性能不足问题的研究中,忽... 基于深度学习的点云分割算法通过设计复杂的特征提取模块,可以对高维空间点云进行有效的分割.但由于缺乏对边界点集的特征挖掘,使得其对边界分割的精度欠佳.已有将对比学习思想用于点云分割以解决边界区域分割性能不足问题的研究中,忽略了点云无序和稀疏特性,特征提取不够准确.对此,设计了基于对比学习和标签挖掘的点云分割模型CL2M(contrastive learning label mining),通过自注意力机制学习不同位置处点云更为精准的特征,并引入对比学习方法,提高了点云边界处的分割精度.在对比边界学习过程中通过深入挖掘语义空间中的标签并设计了基于标签分布的对比边界学习模块,使得高维空间点云标签分布包含更多的语义信息.CL2M充分利用标签的分布规律计算分布间的距离,可准确划分正负样本,减少了常规硬划分带来的累计错误.在2个公开数据集上进行的实验结果表明,CL2M在多个评价指标上优于既有的点云分割模型,验证了模型的有效性. 展开更多
关键词 计算机视觉 点云分割 对比学习 自注意力机制 边界挖掘
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DSACNet:改进YOLOX的雾天条件下道路缺陷检测 被引量:1
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作者 陈里里 蒋晓红 +1 位作者 张杰 丁怡文 《重庆交通大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第2期53-60,共8页
针对在雾天条件下道路图像质量被破坏,使得检测困难的问题,提出了改进YOLOX的检测算法DSACNet。DSACNet采用YOLOX作为检测模块,设计了一个类似编码-解码(encoder-decoder)的重构模块,利用特征重构模块与检测网络共享重构网络产生的干净... 针对在雾天条件下道路图像质量被破坏,使得检测困难的问题,提出了改进YOLOX的检测算法DSACNet。DSACNet采用YOLOX作为检测模块,设计了一个类似编码-解码(encoder-decoder)的重构模块,利用特征重构模块与检测网络共享重构网络产生的干净特征,使检测网络能够更好地学习到雾天图像中的隐藏特征,从而帮助DSACNet提高在恶劣天气条件下的检测能力;引入了自注意力机制、自校准卷积来提高特征提取能力,加入focal loss解决目标检测任务中正负样本之间的不平衡问题。结果表明:提出的DSACNet采用端对端的训练方式能够同时执行雾天图像恢复和目标检测,并采用联合优化的策略将二者进行联合,让目标检测网络能够获得恢复网络探索的隐藏特征,更利于雾天情况下的道路缺陷检测;相较于原始模型YOLOX,平均精度均值达到93.5%,提高了14%,并且优于其他主流的目标检测算法,满足了道路表面缺陷检测对精度的要求。 展开更多
关键词 道路工程 计算机技术 道路缺陷检测 自注意机制
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计算力学中的机器学习应用
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作者 聂小华 杨馨怡 +1 位作者 张国凡 常亮 《科学技术与工程》 北大核心 2025年第13期5273-5284,共12页
机器学习技术是当前的研究热点,以其强学习力、高通用性广泛应用于各类预测、识别、分类任务中。探讨了机器学习在计算结构力学中的应用,重点分析了其在材料性能预测、结构损伤分析、传统方法改进、本构方程建立和微分方程求解中的作用... 机器学习技术是当前的研究热点,以其强学习力、高通用性广泛应用于各类预测、识别、分类任务中。探讨了机器学习在计算结构力学中的应用,重点分析了其在材料性能预测、结构损伤分析、传统方法改进、本构方程建立和微分方程求解中的作用。通过文献综述总结了机器学习算法如神经网络、支持向量机和随机森林在提高计算效率和设计流程优化方面的优势。研究指出,机器学习与经典计算方法的结合为工程问题求解提供了新途径。未来研究将聚焦于算法优化、模型改进和跨学科技术融合。 展开更多
关键词 机器学习 计算结构力学 材料性能 结构损伤
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基于Res2Net注意力机制网络智能检测CT肺动脉成像急性肺动脉栓塞
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作者 李曼 蒋德攀 +5 位作者 王麦林 李艳若 张晗宇 王颖 张岚 黄婷婷 《中国医学影像学杂志》 北大核心 2025年第4期356-361,369,共7页
目的基于Res2Net注意力机制网络实现CT肺动脉成像急性肺动脉栓塞(APE)的智能检测。资料与方法回顾性收集2015年2月—2023年5月河南中医药大学第一附属医院疑似APE行CT肺动脉成像并确诊为APE的患者。按照7∶2∶1将数据随机分为训练集、... 目的基于Res2Net注意力机制网络实现CT肺动脉成像急性肺动脉栓塞(APE)的智能检测。资料与方法回顾性收集2015年2月—2023年5月河南中医药大学第一附属医院疑似APE行CT肺动脉成像并确诊为APE的患者。按照7∶2∶1将数据随机分为训练集、验证集和测试集。基于Res2Net网络框架,结合多孔空间金字塔池化和注意力机制模块训练模型,对模型进行五折交叉内部验证;在测试集上采用受试者工作特征曲线下面积、敏感度、特异度评估模型的诊断效能;同时采用戴斯相似系数、精确率、交集比并集(IOU)评估模型的分割效能并绘制相应曲线。比较该模型与经典的U-Net模型及CE-Net模型的效能。结果最终纳入303例APE患者,训练集212例,验证集61例,测试集30例。模型的曲线下面积为0.95,敏感度为0.90,特异度为1.00;戴斯相似系数为0.86,精确率为0.90,Pos-IOU为0.78,Neg-IOU为1.00。参数曲线图及雷达图显示Res2Net注意力机制网络多项参数均优于U-Net及CE-Net模型。分割对比的可视化结果显示Res2Net注意力机制网络对肺动脉栓子的分割精准度更高。结论Res2Net注意力机制网络模型对APE具有良好的检测性能。 展开更多
关键词 肺栓塞 CT肺动脉成像 体层摄影术 螺旋计算机 深度学习 Res2Net 注意力机制
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基于WAAP-YOLO的玉米伴生杂草检测模型
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作者 孟志永 贾雅微 +4 位作者 张秀清 倪永婧 张明 武琪 吴晨曦 《河北科技大学学报》 北大核心 2025年第4期386-394,共9页
为解决玉米伴生杂草存在样本形态各异、密集遮挡、背景复杂、尺度不一等问题,提出了目标检测模型WAAP-YOLO。首先,改进主干部分,将部分卷积替换为小波池化卷积,有效避免了混叠伪影现象;其次,引入聚合注意力机制构建C2f-AA模块,提升了模... 为解决玉米伴生杂草存在样本形态各异、密集遮挡、背景复杂、尺度不一等问题,提出了目标检测模型WAAP-YOLO。首先,改进主干部分,将部分卷积替换为小波池化卷积,有效避免了混叠伪影现象;其次,引入聚合注意力机制构建C2f-AA模块,提升了模型在复杂背景下对杂草特征的提取能力;最后,以ASF-P2-Net替换原始neck网络,通过尺度序列融合模块引入P2检测头,降低模型复杂度,显著提升小目标检测效果。结果表明,WAAP-YOLO检测算法的mAP@0.5指标、mAP@0.5∶0.95指标、F1、参数量分别为97.2%、85.8%、94.0%、2.1×10^(6),优于YOLOv5s、YOLOv8n、YOLOv10n等常见目标检测模型。所提模型可显著提升玉米田间杂草的精准识别能力,可为促进种植业的智能化和可持续发展提供参考。 展开更多
关键词 计算机神经网络 杂草识别 小波池化 注意力机制 多尺度融合
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基于CFD-DPM双向耦合模型的水稻导苗机构设计与仿真
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作者 葛宜元 郭宁宁 +2 位作者 齐庆龙 孟庆祥 高洪才 《农机化研究》 北大核心 2025年第12期250-257,共8页
为增加水稻钵体的抛出速度,提高落秧率,针对水稻钵体被机载水稻抛秧装置顶出脱盘后的运动状态,进行导苗机构的设计。通过建立计算流体力学(CFD)的离散相模型(DPM),对钵体颗粒的运动轨迹进行追踪研究,并对导苗机构内腔的流速和压力分布... 为增加水稻钵体的抛出速度,提高落秧率,针对水稻钵体被机载水稻抛秧装置顶出脱盘后的运动状态,进行导苗机构的设计。通过建立计算流体力学(CFD)的离散相模型(DPM),对钵体颗粒的运动轨迹进行追踪研究,并对导苗机构内腔的流速和压力分布进行分析,得出气相的分布特点和原因。选取导苗机构入口速度、折弯角度和管长作为试验因素,以抛出速度为指标,进行仿真试验和响应面分析,模拟钵体颗粒在流场内的耦合情况进行抛秧管末端处颗粒抛出速度的数据分布监测,得出影响抛出速度的因素主次关系为折弯角度>入口风速>管长,最优参数组合为入口风速25 m/s、折弯角度6°、管长612 mm,此时钵体颗粒的抛出速度为19.8 m/s。通过对带苗钵体在导苗机构的运动情况进行实际验证,测得10组试验平均抛出速度为17.3 m/s,与仿真试验误差为12%左右,证明仿真试验的最优参数组合可行,满足设计要求。研究成果可为机载水稻抛秧装置的研究提供设计依据和理论参考。 展开更多
关键词 水稻 导苗机构 计算流体力学 离散相模型
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多尺度残差与全局注意力结合的低剂量CT去噪
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作者 孙亚楠 陈平 潘晋孝 《应用光学》 北大核心 2025年第2期292-299,共8页
针对目前低剂量CT(low dose computed tomography,LDCT)图像去噪方法由于缺乏对空间特征和去噪任务之间的内在联系,导致重建图像的纹理细节丢失和过于平滑的问题,提出了一种结合多尺度密集残差和全局注意力的图像去噪网络。通过引入多... 针对目前低剂量CT(low dose computed tomography,LDCT)图像去噪方法由于缺乏对空间特征和去噪任务之间的内在联系,导致重建图像的纹理细节丢失和过于平滑的问题,提出了一种结合多尺度密集残差和全局注意力的图像去噪网络。通过引入多尺度密集残差块来提取图像的多尺度特征信息,并通过全局注意力机制(global attention mechanism,GAM)来关注模型不同通道间的跨维信息,同时加入跳跃连接进一步扩大全局交互特征的范围,最后使用多尺度特征损失函数增强图像纹理细节,避免图像过于平滑的问题。经过实验验证,本文所提出的算法在峰值信噪比(PSNR)和结构相似度(SSIM)这两项指标上分别达到了35.1838 dB、0.9605,在去除噪声的同时很好地保留了图像细节信息,优于其他算法。 展开更多
关键词 低剂量CT 图像去噪 多尺度密集残差 全局注意力机制
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DeepSeek辅助计算结构力学研究的可行性分析及探索
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作者 阎军 刘洪沅 +4 位作者 王骏杰 蒋官儒 严梓睿 聂英豪 阎琨 《计算力学学报》 北大核心 2025年第2期189-195,共7页
计算结构力学是现代工程科学的核心支撑学科之一,但其专业门槛高、程序实现复杂的特点,导致研究者需投入大量时间进行前期知识储备与算法开发训练。大语言模型的语义解析、知识整合、代码生成与算法推导等能力,为破解上述问题提供了一... 计算结构力学是现代工程科学的核心支撑学科之一,但其专业门槛高、程序实现复杂的特点,导致研究者需投入大量时间进行前期知识储备与算法开发训练。大语言模型的语义解析、知识整合、代码生成与算法推导等能力,为破解上述问题提供了一种范式革新的技术路径。基于此,本文针对DeepSeek-R1大语言模型辅助计算结构力学研究的可行性与局限性开展了评估分析。首先以有限元聚类分析这一新兴计算结构力学方法为研究对象,测试了基于大语言模型完成其关键环节程序开发的可行性,分析了语义交互策略、专业术语完备等因素对Deepseek-R1输出有效性的影响,并对比了相同输入信息下不同大语言模型的性能。其次,本文基于若干典型计算结构力学问题测试了不同大语言模型输出结果的有效性。最后,本文基于数值实例经验,浅析了以DeepSeek为代表的新一代人工智能模型辅助计算结构力学研究的可行性与局限性。测试结果显示,DeepSeek-R1等大语言模型在降低计算结构力学研究门槛、提升算法开发效率方面展现出优势,但用于复杂问题时仍需理论基础和程序经验支撑。 展开更多
关键词 DeepSeek 计算结构力学 人工智能 点阵结构 有限元聚类分析
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基于多层感知机-注意力模型的功耗预测算法
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作者 敬超 全育涛 陈艳 《计算机应用》 北大核心 2025年第8期2646-2655,共10页
虽然异构计算系统的应用可以加快神经网络参数的处理,但系统功耗也随之剧增。良好的功耗预测方法是异构系统优化功耗和处理多类型工作负载的基础,基于此,通过改进多层感知机-注意力模型,提出一种面向CPU/GPU异构计算系统多类型工作负载... 虽然异构计算系统的应用可以加快神经网络参数的处理,但系统功耗也随之剧增。良好的功耗预测方法是异构系统优化功耗和处理多类型工作负载的基础,基于此,通过改进多层感知机-注意力模型,提出一种面向CPU/GPU异构计算系统多类型工作负载的功耗预测算法。首先,考虑服务器功耗与系统特征,建立一种基于特征的工作负载功耗模型;其次,针对现有的功耗预测算法不能解决系统特征与系统功耗之间的长程依赖的问题,提出一种改进的基于多层感知机-注意力模型的功耗预测算法Prophet,该算法改进多层感知机实现各个时刻的系统特征的提取,并使用注意力机制综合这些特征,从而有效解决系统特征与系统功耗之间的长程依赖问题;最后,在实际系统中开展相关实验,将所提算法分别与MLSTM_PM(Power consumption Model based on Multi-layer Long Short-Term Memory)和ENN_PM(Power consumption Model based on Elman Neural Network)等功耗预测算法对比。实验结果表明,Prophet具有较高的预测精准性,与MLSTM_PM算法相比,在工作负载blk、memtest和busspd上将平均相对误差(MRE)分别降低了1.22、1.01和0.93个百分点,并且具有较低的复杂度,表明了所提算法的有效性及可行性。 展开更多
关键词 异构计算系统 负载特征 多层感知机 注意力机制 功耗预测
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基于改进遗传算法的可信边缘计算任务卸载方法
15
作者 王亚丽 娄世豪 《郑州大学学报(理学版)》 北大核心 2025年第3期72-80,共9页
针对边缘服务器可信性无法保证的问题,提出一种基于改进遗传算法的可信边缘计算任务卸载方法。首先,为激励边缘服务器参与任务卸载竞争,采用一种声誉机制激励边缘服务器,并以已有声誉作为评估边缘服务器可信度的依据。其次,使用基于声... 针对边缘服务器可信性无法保证的问题,提出一种基于改进遗传算法的可信边缘计算任务卸载方法。首先,为激励边缘服务器参与任务卸载竞争,采用一种声誉机制激励边缘服务器,并以已有声誉作为评估边缘服务器可信度的依据。其次,使用基于声誉和分布式一致性协议的拜占庭共识机制来选举边缘服务器领导者。最后,边缘服务器领导者采用一种改进的遗传算法来决策边缘服务器的任务卸载行为,以选出满足用户时延和能耗需求约束的可信边缘服务器来执行终端设备的卸载任务。仿真实验结果表明,与基准测试方案相比,所提方法的成本降低5.46%~59.26%。 展开更多
关键词 边缘计算 共识机制 可信度 遗传算法 任务卸载
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用于雨线和雨滴去除的像素级核预测网络
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作者 李克文 姚贤哲 +1 位作者 蒋衡杰 刘文龙 《计算机工程与设计》 北大核心 2025年第1期182-189,共8页
针对现有的图像去雨算法通常需要设计先验知识和多阶段优化框架导致算法适应场景单一的问题,提出一种基于图像过滤统一去除雨线和雨滴的去雨核预测网络(RKPN)。有雨图像通过RKPN估计像素级去雨内核。采用空洞卷积提取多尺度特征,提出一... 针对现有的图像去雨算法通常需要设计先验知识和多阶段优化框架导致算法适应场景单一的问题,提出一种基于图像过滤统一去除雨线和雨滴的去雨核预测网络(RKPN)。有雨图像通过RKPN估计像素级去雨内核。采用空洞卷积提取多尺度特征,提出一个多分支特征聚合模块。通过数据增强构建一个雨线和雨滴混合数据集(RDRS),提升现实世界复杂场景中图像去雨算法的效果。对4个公开数据集和RDRS数据集的广泛实验结果表明,所提模型取得均高于MPRNet等主流网络的峰值信噪比和结构相似度。 展开更多
关键词 深度学习 图像去雨 核预测网络 计算机视觉 混合雨模式 图像过滤 注意力机制
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端到端机器学习代理模型构建及其在爆轰驱动问题中的应用
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作者 柏劲松 刘洋 +1 位作者 陈翰 钟敏 《爆炸与冲击》 北大核心 2025年第5期19-30,共12页
人工智能/机器学习方法能够发现数据中隐藏的物理规律,构建状态参数与动态结果之间端到端的代理模型,可高效解决强耦合、非线性、多物理等复杂工程问题。在高度非线性的爆炸与冲击动力学领域,选择了一个经典的爆轰驱动问题作为研究对象... 人工智能/机器学习方法能够发现数据中隐藏的物理规律,构建状态参数与动态结果之间端到端的代理模型,可高效解决强耦合、非线性、多物理等复杂工程问题。在高度非线性的爆炸与冲击动力学领域,选择了一个经典的爆轰驱动问题作为研究对象,以数值模拟结果作为机器学习代理模型的训练数据,将正向模拟与逆向设计有机结合起来,基于深度神经网络技术,构建了特征位置速度剖面、材料动态变形与工程因素之间端到端的代理模型,给出了代理模型的计算精确度,验证了代理模型从速度剖面反演工程因素的能力。结果表明:端到端代理模型具有较高的预测能力,其预测的速度剖面与工程因素估计的相对误差均小于1%,可用于高度非线性的爆炸与冲击动力学问题的快速设计、高精度预测和敏捷迭代。 展开更多
关键词 计算爆炸力学 爆轰驱动 人工智能 机器学习 端到端代理模型 深度神经网络
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面向复杂场景的变电设备锈蚀检测方法
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作者 赵振兵 席悦 +3 位作者 冯烁 赵文清 翟永杰 李冰 《智能系统学报》 北大核心 2025年第3期679-688,共10页
针对复杂场景下变电设备锈蚀检测中存在锈蚀形态差异大、尺度大小不一、特征显著性低等问题,提出了一种面向复杂场景的变电设备锈蚀检测方法。引入了频率通道注意力机制,通过更多的频率分量补充深层网络中的细节特征,优化模型对锈蚀特... 针对复杂场景下变电设备锈蚀检测中存在锈蚀形态差异大、尺度大小不一、特征显著性低等问题,提出了一种面向复杂场景的变电设备锈蚀检测方法。引入了频率通道注意力机制,通过更多的频率分量补充深层网络中的细节特征,优化模型对锈蚀特征的提取;在特征融合网络中使用多尺度特征增强模块重新构建C2f模块,使网络可以更好地捕获不同大小的锈蚀区域;引入附加检测头,缓解模型在特征融合过程中因卷积层下采样造成的锈蚀关键信息丢失的情况,从而提高变电设备锈蚀检测的精度。实验结果表明,改进以后的网络模型相较于原始的YOLOv8m模型,平均检测精度(mAP50)提升了5.1%,检测效果也优于其他主流目标检测模型,为变电设备锈蚀检测提供了新的参考方法。 展开更多
关键词 变电设备 不规则缺陷 锈蚀检测 YOLOv8 注意力机制 多尺度特征 检测头 复杂场景 电力视觉
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基于元强化学习的任务卸载优化策略
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作者 赵婵婵 杨星辰 +2 位作者 石宝 吕飞 刘利彬 《计算机科学》 北大核心 2025年第S1期824-831,共8页
随着边缘计算的蓬勃发展,任务卸载已成为提升系统性能和资源利用率的关键策略。现有的基于深度学习的卸载方法在实际应用中面临样本效率低及对新环境适应性差等问题。为此,提出了基于元强化学习的任务卸载方法(MRL-PPO),旨在有效解决边... 随着边缘计算的蓬勃发展,任务卸载已成为提升系统性能和资源利用率的关键策略。现有的基于深度学习的卸载方法在实际应用中面临样本效率低及对新环境适应性差等问题。为此,提出了基于元强化学习的任务卸载方法(MRL-PPO),旨在有效解决边缘计算中异构任务的高效卸载问题,最大限度地减少任务的延迟和能耗。设计了结合注意力机制的序列到序列(Seq2Seq)的网络,将卸载任务的应用程序建模为DAG,编码器对卸载的任务进行编码,解码器根据上下文向量输出不同的卸载决策,以解决任务序列维度不同导致的网络训练复杂问题,注意力机制使得模型能够动态关注卸载任务的关键特征,提高决策的精确性和效率。为了优化PPO算法在复杂环境中的性能,引入了内在奖励学习算法。实验结果表明,与现有方法相比,所提算法在不同任务下有更优异的性能,能够快速适应新的环境,并且有效降低任务处理过程中的延迟和能耗。 展开更多
关键词 边缘计算 元强化学习 任务卸载 Seq2Seq网络 注意力机制
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FA-YOLOv7:水面垃圾小目标检测算法
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作者 徐守坤 龚研 李宁 《计算机工程与设计》 北大核心 2025年第8期2328-2334,共7页
为解决水面垃圾检测中小目标比例高、易受光照及环境噪声影响的问题,提出一种基于YOLOv7的改进型检测算法FA-YOLOv7。构建一个上下文信息感知模块(GCFA),解决小目标环境语境信息缺失的难题;引进深度噪声抑制模块(DNSM),降低环境噪声对... 为解决水面垃圾检测中小目标比例高、易受光照及环境噪声影响的问题,提出一种基于YOLOv7的改进型检测算法FA-YOLOv7。构建一个上下文信息感知模块(GCFA),解决小目标环境语境信息缺失的难题;引进深度噪声抑制模块(DNSM),降低环境噪声对检测精度的影响;为增强模型训练的稳定性和提高收敛速度,采用联合回归损失函数。通过水面垃圾检测实际应用的测试,验证了该方案的准确性与有效性。 展开更多
关键词 计算机视觉 小目标检测 水面漂浮垃圾 自注意力机制 损失函数 噪声抑制 深度学习
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