期刊文献+
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
共找到1,765篇文章
< 1 2 … 89 >
每页显示 20 50 100
已选择0条
导出题录 引用分析
参考文献
引证文献
 统计分析
检索结果
已选文献
显示方式：
粮食生产环节减损的现实挑战与长效机制研究 被引量：2
1
作者 曾福生 欧雪辉 《中州学刊》 北大核心 2025年第3期24-30,共7页
粮食安全是“国之大者”。在粮食全链条节约减损背景下,做好粮食生产环节减损是巩固粮食安全的重要步骤。从生产环节损耗情况来看,我国水稻、小麦、玉米三大主粮作物均存在不同程度的损耗,其中水稻在育秧和播种环节的损耗大于小麦和玉米... 粮食安全是“国之大者”。在粮食全链条节约减损背景下,做好粮食生产环节减损是巩固粮食安全的重要步骤。从生产环节损耗情况来看,我国水稻、小麦、玉米三大主粮作物均存在不同程度的损耗,其中水稻在育秧和播种环节的损耗大于小麦和玉米,在收获环节小麦的损耗最高。当前,促进粮食生产环节减损面临着耕地和水资源约束的资源挑战、小农生产和农业劳动力老龄化的经营挑战、农业科技支撑不强的技术挑战,以及防灾减灾能力薄弱的风险挑战。为此,应遵循政府主导、科技支撑和农户参与的治理思路,从财政投入、技术创新、部门协作、监督考核等多方面协同发力,构建起粮食生产环节减损的长效机制,为端牢中国饭碗提供可持续支撑。 展开更多
关键词 粮食安全 全链条减损 风险挑战 长效机制
在线阅读 下载PDF
多因素土壤墒情预测模型DA-LSTM-soil构建 被引量：1
2
作者 车银超 郑光 +3 位作者 熊淑萍 张明天 马新明 席磊 《河南农业大学学报》 北大核心 2025年第4期698-710,共13页
【目的】针对土壤墒情预测时特征因素复杂、预测精度不佳的问题,构建多因素土壤墒情预测模型DA-LSTM-soil,提高土壤墒情预测精度。【方法】以包含10个特征的气象和土壤时序数据作为输入,采用LSTM网络为基本单元,构建Encoder-Decoder网... 【目的】针对土壤墒情预测时特征因素复杂、预测精度不佳的问题,构建多因素土壤墒情预测模型DA-LSTM-soil,提高土壤墒情预测精度。【方法】以包含10个特征的气象和土壤时序数据作为输入,采用LSTM网络为基本单元,构建Encoder-Decoder网络结构,分别引入特征和时间两个注意力模块。利用河南省许昌市2020—2021年冬小麦生长过程中物联网监测站的气象、土壤数据集,对DA-LSTM-soil模型进行训练和测试。同时,利用DA-LSTM-soil模型对河南省4个不同土壤类型的小麦种植区的数据集进行预测。【结果】对比试验表明,相较于LSTM、CNN-LSTM、CNN-LSTM-attention、LSTM-attention等深度学习模型,DA-LSTM-soil模型在S_(RME)、S_(ME)、A_(ME)、R^(2)评价指标更优,分别达到0.1764、0.0311、0.0466、0.9938。消融试验显示,时间注意力对模型性能的提升高于特征注意力。对时间步的试验显示,用过往3000 min的数据进行预测时,模型性能最佳;模型精度随着预测时长的增加有所下降,然而在5000 min内,决定系数R2仍保持在0.7以上。【结论】利用注意力机制,DA-LSTMsoil模型在Encoder前计算不同气象和土壤因素对墒情影响的权重,在Decoder前计算数据的时序对墒情预测的权重,双阶段注意力机制在特征提取和权重分配方面的作用显著,使模型具有更好的预测性能和泛化能力,可以为田块尺度麦田土壤墒情预测提供技术依据。 展开更多
关键词 麦田 土壤墒情预测 时序数据 长短期记忆网络 注意力机制
在线阅读 下载PDF
基于SSA-LSTM-Attention的日光温室环境预测模型 被引量：1
3
作者 孟繁佳 许瑞峰 +3 位作者 赵维娟 宋文臻 高艺璇 李莉 《农业工程学报》 北大核心 2025年第11期256-263,共8页
建立准确的温室环境预测模型有助于精准调控温室环境促进作物的生长发育,针对温室小气候具有时序性、非线性和强耦合等特点,该研究提出了一种基于SSA-LSTM-Attention(sparrow search algorithm-long short-term memoryattention mechani... 建立准确的温室环境预测模型有助于精准调控温室环境促进作物的生长发育,针对温室小气候具有时序性、非线性和强耦合等特点,该研究提出了一种基于SSA-LSTM-Attention(sparrow search algorithm-long short-term memoryattention mechanism)的日光温室环境预测模型。首先,通过温室物联网数据采集系统获取温室内外环境数据;其次,使用皮尔逊相关性分析法筛选出强相关性因子;最后,构建环境特征时间序列矩阵输入模型进行温室环境预测。对日光温室的室内温度、室内湿度、光照强度和土壤湿度4种环境因子的预测,SSA-LSTM-Attention模型的平均拟合指数达到了97.9%。相较于反向传播神经网络(back propagation neural network,BP)、门控循环单元(gate recurrent unit,GRU)、长短期记忆神经网络(long short term memory,LSTM)和LSTM-Attention(long short-term memory-attention mechanism)模型,分别提高8.1、4.1、3.5、3.0个百分点;平均绝对百分比误差为2.6%,分别降低6.5、3.2、2.8、2.5个百分点。试验结果表明,通过利用SSA自动优化LSTM-Attention模型的超参数,提高了模型预测精度,为日光温室环境超前调控提供了有效的数据支持。 展开更多
关键词 日光温室 麻雀搜索算法 长短期记忆网络 注意力机制 环境预测模型
在线阅读 下载PDF
多尺度特征提取的Transformer短期风电功率预测 被引量：5
4
作者 徐武 范鑫豪 +1 位作者 沈智方 刘洋 《太阳能学报》 北大核心 2025年第2期640-648,共9页
针对短期风电功率预测特征提取尺度单一问题,设计一种基于多尺度特征提取的Transformer短期风电功率预测模型(MTPNet)。首先,在Transformer构架的基础上,利用维数不变嵌入,设计多尺度特征提取网络挖掘风电功率序列本身时序特征,保证了... 针对短期风电功率预测特征提取尺度单一问题,设计一种基于多尺度特征提取的Transformer短期风电功率预测模型(MTPNet)。首先,在Transformer构架的基础上,利用维数不变嵌入,设计多尺度特征提取网络挖掘风电功率序列本身时序特征,保证了特征提取时维数不被破坏;其次,利用融合自注意力机制的长短期记忆网络挖掘气象条件与功率之间的全局依赖关系;最后,融合风电功率序列本身时序特征和气象条件依赖关系,实现短期风电功率预测。实例仿真结果表明,MTPNet模型预测精度得到提升;消融实验证明了模型各模块的可靠性和有效性,具有一定的实用价值。 展开更多
关键词 风电功率预测 TRANSFORMER 注意力机制 特征提取 长短期记忆网络 维数不变嵌入层
在线阅读 下载PDF
基于多空间维度联合方法改进的BiLSTM出水氨氮预测方法 被引量：3
5
作者 王雷 张煜 +3 位作者 赵艺琨 刘明勇 刘子航 李杰 《中国农村水利水电》 北大核心 2025年第2期17-24,共8页
出水氨氮作为衡量污水处理厂水质处理工艺的重要指标之一,准确预测污水处理厂出水水质中的氨氮含量对于及时调整处理工艺,保障水环境安全有着重要的作用。提出了一种基于联合多空间维度(Multi-spatial Dimensional Cooperative Attenti... 出水氨氮作为衡量污水处理厂水质处理工艺的重要指标之一,准确预测污水处理厂出水水质中的氨氮含量对于及时调整处理工艺,保障水环境安全有着重要的作用。提出了一种基于联合多空间维度(Multi-spatial Dimensional Cooperative Attention)改进的双向长短期记忆网络(Bi-directional Long Short-Term Memory,BiLSTM)的水质预测模型,首先通过皮尔逊(Pearson)系数法筛选出与出水氨氮相关性较强的总氮、污泥沉降比和温度3个指标作为模型输入,联合3个维度的强相关信息对未来6 h的出水氨氮进行预测。结果表明,MDCA-BiLSTM模型在融合残差序列后对出水氨氮的预测准确率R2为0.979,并在太平污水处理厂和文昌污水处理厂两个站点收集到的数据集上总氮、总磷和溶解氧的均方根误差分别为0.002、0.003、0.001和0.004、0.003、0.002;预测精度分别为0.959、0.947、0.971和0.962、0.951、0.983;与BiLSTM相比,均方根误差分别降低了0.007、0.007、0.007和0.017、0.006、0.005;预测精度分别提高了0.176、0.183、0.258和0.098、0.109、0.11。同时,该模型在面对未来6、12和24 h的预测步长时,仍能够达到0.956、0.933和0.917的预测精度,说明改进后的模型在预测准确性和鲁棒性方面表现出显著优势。该方法能够有效提高污水处理厂出水氨氮的及其他指标的预测准确性,可作为水资源循环和管理决策的一种有效参考手段,具有较强的实际应用价值。 展开更多
关键词 水质参数 时序预测 时序卷积网络 双向长短期记忆循环神经网络 注意力机制
在线阅读 下载PDF
基于信号序列优化的蜂群状态精准识别机器听觉模型 被引量：1
6
作者 叶大鹏 陈林杰 +4 位作者 张林通 张雯清 魏增辉 黄少康 瞿芳芳 《福建农林大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第2期268-278,共11页
【目的】通过基于信号序列优化机器听觉模型的研究,为蜂群健康与活动状态的监测提供依据。【方法】在蜂箱内设置音频传感器,以非侵入性和无干扰性的方式持续记录6类蜂群音频,针对传统的音频分类方法中未考虑时序信息和分类准确度不高等... 【目的】通过基于信号序列优化机器听觉模型的研究,为蜂群健康与活动状态的监测提供依据。【方法】在蜂箱内设置音频传感器,以非侵入性和无干扰性的方式持续记录6类蜂群音频,针对传统的音频分类方法中未考虑时序信息和分类准确度不高等问题,提出一种基于双向长短期记忆(bidirectional long short-term memory, BiLSTM)网络优化的多分类模型。基于梅尔频率倒谱系数提取音频特征,并构建以BiLSTM为基准的蜂群状态分类模型;引入卷积神经网络(convolutional neural network, CNN)和自注意力机制(self-attention mechanism, SA)对BiLSTM的输入和输出进行优化;构建优化的CNN-BiLSTM-SA模型用于6类蜂群状态的精准识别。【结果】与CNN和BiLSTM模型相比,CNN-BiLSTM-SA模型的分类准确率最高,训练集和验证集准确率均大于0.990 0,测试集准确率为0.988 6,交叉验证平均准确率为0.981 5。【结论】CNN-BiLSTM-SA模型为蜂箱内蜂群状态精准识别提供了有效技术支持,有助于未来智能养蜂和音频传感监控的发展。 展开更多
关键词 蜂群状态 机器听觉 双向长短期记忆 卷积神经网络 自注意力机制
在线阅读 下载PDF
持续巩固拓展脱贫攻坚成果:健全帮扶项目资产长效管理机制 被引量：1
7
作者 任金政 李睿 《中国农业大学学报(社会科学版)》 北大核心 2025年第2期21-35,共15页
帮扶项目资产长效管理是持续巩固拓展脱贫攻坚成果的制度性基础。本文从经济效益、公共效应与善治效能视角,构建帮扶项目资产长效管理机制的理论框架,深入剖析实施帮扶项目资产长效管理的现实基础、突出问题与实现路径。研究发现:一是... 帮扶项目资产长效管理是持续巩固拓展脱贫攻坚成果的制度性基础。本文从经济效益、公共效应与善治效能视角,构建帮扶项目资产长效管理机制的理论框架,深入剖析实施帮扶项目资产长效管理的现实基础、突出问题与实现路径。研究发现:一是脱贫攻坚取得历史性重大成效,帮扶项目资产规模巨大,具有较强的公共效应和经济效益;二是帮扶项目资产管理存在资产闲置、利用效率不高、资产损失或灭失等现实问题;三是帮扶项目资产长效管理需要采用全链条、全要素、多主体的管理机制,实现资产管理中的风险与收益适配、公共与效率兼顾、博弈与协同平衡,从而达成帮扶项目资产的长效管理,持续巩固拓展脱贫攻坚成果,促进乡村全面振兴。 展开更多
关键词 脱贫攻坚 产业帮扶 帮扶项目资产 长效管理机制
在线阅读 下载PDF
基于BiLSTM-AM-ResNet组合模型的山西焦煤价格预测 被引量：1
8
作者 樊园杰 睢祎平 张磊 《中国煤炭》 北大核心 2025年第3期42-51,共10页
煤炭作为我国重要的基础能源,其价格的波动会直接影响国民经济发展与能源市场稳定,因此对煤炭价格进行预测具有重要意义。针对我国煤炭价格受政策与供求关系影响大、多呈现非线性的变化趋势,且目前存在的煤价预测方法存在滞后性大等问题... 煤炭作为我国重要的基础能源,其价格的波动会直接影响国民经济发展与能源市场稳定,因此对煤炭价格进行预测具有重要意义。针对我国煤炭价格受政策与供求关系影响大、多呈现非线性的变化趋势,且目前存在的煤价预测方法存在滞后性大等问题,以山西焦煤价格为研究对象,分析影响煤炭价格的多种因素,并利用先进的人工智能机器学习算法来解决煤价预测问题。综合双向长短期记忆网络、注意力机制和残差神经网络的优势,构建双向长短期残差神经网络(BiLSTM-AM-ResNet)进行山西焦煤价格预测实验。采集2012-2023年的山西焦煤价格周度数据作为实验数据,对其进行空缺值处理和归一化处理,绘制相关系数热图并确定模型输入特征类型,进而简化模型并提高预测准确率与预测速度。通过模型预测实验得出,经BiLSTM-AM-ResNet模型预测的山西焦煤价格与实际煤价的发展趋势有着较高的线性拟合性,且预测结果与真实煤价在数值上非常接近,预测准确率达到了95.08%。 展开更多
关键词 焦煤价格预测 长短期记忆网络 注意力机制 残差神经网络 相关性分析
在线阅读 下载PDF
基于双向长短时记忆网络和自注意力机制的心音分类 被引量：1
9
作者 卢官明 李齐健 +4 位作者 卢峻禾 戚继荣 赵宇航 王洋 魏金生 《数据采集与处理》 北大核心 2025年第2期456-468,共13页
心音听诊是早期筛查心脏病的有效诊断方法。为了提高异常心音检测性能,提出了一种基于双向长短时记忆(Bi⁃directional long short⁃term memory,Bi⁃LSTM)网络和自注意力机制(Self⁃attention mechanism,SA)的心音分类算法。对心音信号进... 心音听诊是早期筛查心脏病的有效诊断方法。为了提高异常心音检测性能,提出了一种基于双向长短时记忆(Bi⁃directional long short⁃term memory,Bi⁃LSTM)网络和自注意力机制(Self⁃attention mechanism,SA)的心音分类算法。对心音信号进行分帧处理,提取每帧心音信号的梅尔频率倒谱系数(Mel⁃frequency cepstral coefficients,MFCC)特征;将MFCC特征序列输入Bi⁃LSTM网络,利用Bi⁃LSTM网络提取心音信号的时域上下文特征;通过自注意力机制动态调整Bi⁃LSTM网络各时间步输出特征的权重,得到有利于分类的更具鉴别性的心音特征;通过Softmax分类器实现正常/异常心音的分类。在PhysioNet/CinC Challenge 2016心音数据集上对所提出的算法使用10折交叉验证法进行了评估,得到0.9425的灵敏度、0.9437的特异度、0.8367的精度、0.8865的F1得分和0.9434的准确率,优于对比的典型算法。实验结果表明,该算法在无需进行心音分段的基础上就能有效实现异常心音检测,具有潜在的临床应用前景。 展开更多
关键词 心音分类 梅尔频率倒谱系数 双向长短时记忆网络 自注意力机制
在线阅读 下载PDF
基于多尺度特征融合和时空注意力LSTM的台风云图预测研究
10
作者 程勇 钱坤 +5 位作者 王军 渠海峰 李伟 杨玲 韩晓东 刘敏 《海洋预报》 北大核心 2025年第2期89-98,共10页
现有深度学习方法在预测台风时没有考虑其特征内化损失问题,难以全面捕捉台风结构变化。为此,本文提出一种基于多尺度特征融合的时空注意力长短期记忆网络(MSTA-LSTM)方法。引入特征增强模块加强台风特征信息,通过跳跃连接缓解编解码过... 现有深度学习方法在预测台风时没有考虑其特征内化损失问题,难以全面捕捉台风结构变化。为此,本文提出一种基于多尺度特征融合的时空注意力长短期记忆网络(MSTA-LSTM)方法。引入特征增强模块加强台风特征信息,通过跳跃连接缓解编解码过程中的台风细节特征损失,同时在时空长短期记忆网络(ST-LSTM)单元中利用卷积块注意力模块优化信息传递,最后通过反卷积调整不同尺度的解码输出,融合后输出结果。使用“葵花8号”卫星获取的东亚—东南亚太平洋沿岸地区的台风云图数据集开展验证和消融实验,该数据集包含16个台风过程的训练集和3个台风过程的测试集。与其他网络相比,MSTA-LSTM网络的均方根误差、峰值信噪比和结构相似性指数指标分别为42.76、16.38和0.4817,有效提高了台风云图预测的准确性。 展开更多
关键词 时间序列预测 多尺度特征 时空长短期记忆网络 注意力机制
在线阅读 下载PDF
长期注水储层的剩余油动用规律及渗流特征
11
作者 余传谋 田巍 +1 位作者 陈道远 张威 《断块油气田》 北大核心 2025年第6期1004-1010,共7页
针对长期注水储层存在的剩余油动用机制和渗流特征认识不清的问题,文中开展了基于核磁共振和微观可视化手段等多种方法融合的剩余油动用机制研究及岩心尺度的渗流规律研究。结果表明:1)中高渗储层更适合开展长期注水开发,动用中大孔道... 针对长期注水储层存在的剩余油动用机制和渗流特征认识不清的问题,文中开展了基于核磁共振和微观可视化手段等多种方法融合的剩余油动用机制研究及岩心尺度的渗流规律研究。结果表明:1)中高渗储层更适合开展长期注水开发,动用中大孔道中的原油,可动用孔喉界限基本不变,剩余油饱和度降低11.56百分点,采收率达76%以上。2)注水过程中以优势通道为主线向两翼扩展,低渗岩心优势通道较少,水驱前缘推进不均匀,长期水驱后剩余油局部成片,不规则富集;高渗岩心存在多条优势通道,长期注水驱替均匀,剩余油主要赋存在弱波及区,驱油效率高。3)常规水驱阶段主要动用簇状、膜状、角隅状和多孔状剩余油,长期注水阶段主要动用簇状、膜状剩余油。这2个阶段的剩余油饱和度在高渗储层分别减少5.77,3.77百分点,在低渗储层分别减少3.33,1.26百分点。剩余油动用因素主要有水力冲蚀作用、微观压力扰动、润湿性变化3种类型。4)长期注水开发后,储层油水渗流能力均有所增加,束缚水饱和度和残余油饱和度均降低,两相区跨度变宽,相渗曲线和等渗点右移;油相渗流曲线初始段交叉且越来越平缓,存在相渗突变点,水相渗流能力增幅明显。研究成果可为长期水驱开发提供技术支撑。 展开更多
关键词 长期注水 剩余油赋存状态 水驱前缘 动用机制
在线阅读 下载PDF
碳酸盐岩气藏注CO_(2)混合体系提高天然气采收率与气窜控制机理
12
作者 曹成 陈星宇 +7 位作者 张烈辉 周守为 赵玉龙 文绍牧 李清平 张德平 胡勇 申彪 《天然气工业》 北大核心 2025年第9期92-103,共12页
注CO_(2)提高气藏采收率(CO_(2)-EGR)是实现天然气增产与封存CO_(2)的重要技术,但CO_(2)的重要气源为烟气、尾气等,常含有N_(2)等杂质气体,采用分离提纯的CO_(2)开展CO_(2)-EGR将大幅度增加生产成本。为了明确CO_(2)混合体系提高碳酸盐... 注CO_(2)提高气藏采收率(CO_(2)-EGR)是实现天然气增产与封存CO_(2)的重要技术,但CO_(2)的重要气源为烟气、尾气等,常含有N_(2)等杂质气体,采用分离提纯的CO_(2)开展CO_(2)-EGR将大幅度增加生产成本。为了明确CO_(2)混合体系提高碳酸盐岩气藏采收率机理,开展了CO_(2)混合体系长岩心驱替实验以及CO_(2)防窜实验,研究了不同注气速率、注气时机与注气组分对提高天然气采收率效果的影响规律,明确了CO_(2)-EGR的主控因素,并分析了防窜效果对提高天然气采收率的影响规律。研究结果表明:①CO_(2)提高天然气采收率效果随着注气速率的增加先升高后降低,当注气速率超过0.05 mL/min时,驱替作用导致CO_(2)快速突破,提高天然气采收率效果反而降低;②当注气时机提前时,CO_(2)提高天然气采收率效果升高,但气藏最终采收率逐渐下降;③不同组分天然气提高采收率效果依次为:纯CO_(2)、CO_(2)-N_(2)混合体系、纯N_(2)、CO_(2)-N_(2)-O_(2)混合体系,其中纯CO_(2)提高天然气采收率效果最好,达10.04%,混合体系中CO_(2)含量较低时,其物性与CH_(4)更为接近,导致突破时机提前,提高天然气采收率效果下降;④突破时机与CH_(4)采气速率对CO_(2)提高天然气采收率具有重要影响,通过加入防窜剂延缓了突破时机并提高了CH_(4)采气速率;⑤加入SDS(十二烷基硫酸钠)与SDS+TMPDA(N,N,N',N-四甲基-1,3-丙二胺)提高天然气采收率效果分别上升至11.99%与13.24%。结论认为,该实验明确了不同气体组分与注气参数对CO_(2)提高天然气采收率的影响规律及其影响机制,为CO_(2)混合体系提高碳酸盐岩气藏采收率提供了理论依据和重要参考。 展开更多
关键词 碳酸盐岩气藏 CO_(2)-EGR 混合体系 长岩心驱替 提高采收率 防窜控制 机理
在线阅读 下载PDF
乡村振兴视域下农民素质提升策略研究 被引量：1
13
作者 涂小丽 《安徽农业科学》 2025年第5期272-274,279,共4页
高素质农民是推动农业农村现代化、实现乡村全面振兴的关键要素。在深入分析农村人力资源现状与地方现代农业发展人才需求之间差距的基础上,借鉴国内外先进的农民教育模式和理念,结合泰州农业现代化发展的实际需求,提出“聚力引才、聚... 高素质农民是推动农业农村现代化、实现乡村全面振兴的关键要素。在深入分析农村人力资源现状与地方现代农业发展人才需求之间差距的基础上,借鉴国内外先进的农民教育模式和理念,结合泰州农业现代化发展的实际需求,提出“聚力引才、聚焦育才、聚能用才、聚势留才”,全面提升农民的科技文化素质,为乡村振兴战略提供人才支撑,促进乡村经济的高质量发展。 展开更多
关键词 乡村振兴 农民素质 多措并举 长效运行机制
在线阅读 下载PDF
基于多粒度统计特征的僵尸网络流量智能检测方法
14
作者 张海霞 黄克振 +3 位作者 连一峰 赵昌志 袁云静 彭媛媛 《计算机科学》 北大核心 2025年第11期373-381,共9页
随着信息技术的飞速发展,僵尸网络攻击已成为具有高危害程度的网络安全威胁,及时有效的僵尸网络检测和处置可以遏制攻击者利用僵尸网络发起其他衍生攻击。当前已有的僵尸网络检测方法存在因特征选取视角单一而易被攻击者绕过、误报率高... 随着信息技术的飞速发展,僵尸网络攻击已成为具有高危害程度的网络安全威胁,及时有效的僵尸网络检测和处置可以遏制攻击者利用僵尸网络发起其他衍生攻击。当前已有的僵尸网络检测方法存在因特征选取视角单一而易被攻击者绕过、误报率高等局限性。对此,提出一种基于多粒度统计特征的僵尸网络流量智能检测方法,该方法提取待检测网络流量的局部粗粒度统计特征和面向源IP的全局细粒度画像,进而利用具有多头注意力机制的长短期记忆网络挖掘良性网络流量与僵尸网络流量在两类统计特征方面存在的差异性,最终基于这些差异性识别僵尸网络流量。在CTU-13和ISCX僵尸网络数据集上进行了对比实验,该方法在准确率、精确率、召回率和F1分数均可达到99%以上。 展开更多
关键词 网络攻击 僵尸网络 统计特征 注意力机制 长短期记忆网络
在线阅读 下载PDF
基于Bi‑LSTM和时序注意力的异常心音检测 被引量：1
15
作者 卢官明 蔡亚宁 +3 位作者 卢峻禾 戚继荣 王洋 赵宇航 《南京邮电大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第1期12-20,共9页
异常心音检测是对心脏病进行初步诊断的一种有效而方便的方法。为提升异常心音的检测性能,提出了一种基于双向长短时记忆网络(Bi⁃directional Long Short⁃Term Memory,Bi⁃LSTM)和时序注意力的异常心音检测算法。首先对心音片段进行分帧... 异常心音检测是对心脏病进行初步诊断的一种有效而方便的方法。为提升异常心音的检测性能,提出了一种基于双向长短时记忆网络(Bi⁃directional Long Short⁃Term Memory,Bi⁃LSTM)和时序注意力的异常心音检测算法。首先对心音片段进行分帧处理,使用平均幅度差函数(Average Magnitude Difference Function,AMDF)和短时过零率(Short⁃Time Zero⁃Crossing Rate,STZCR)提取每帧心音信号的初始特征;然后将它们拼接后作为Bi⁃LSTM的输入,并引入时序注意力机制,挖掘特征的长期依赖关系,提取心音信号的上下文时域特征;最后通过Softmax分类器,实现正常/异常心音的分类。在PhysioNet/CinC Challenge 2016提供的心音公共数据集上对所提出的算法使用10折交叉验证法进行了评估,其准确度、灵敏度、特异性、精度和F1评分分别为0.9579、0.9364、0.9642、0.8838和0.9093,优于已有的其他算法。实验结果表明,该算法在无需进行心音分段的基础上就能有效实现异常心音检测,在心血管疾病的临床辅助诊断中具有潜在的应用前景。 展开更多
关键词 心音分类 平均幅度差函数 短时过零率 双向长短时记忆网络 时序注意力机制
在线阅读 下载PDF
水稻中胚轴伸长研究:种质挖掘、遗传机理与育种展望
16
作者 郭海滨 刘炜哲 +4 位作者 闭耀涛 王海瞳 缪文沁 时睿浛 刘向东 《遗传》 北大核心 2025年第7期742-755,共14页
水稻中胚轴伸长是影响旱直播水稻出苗和早期幼苗活力的重要因素,对直播研究具有重要的理论和实践意义。中胚轴伸长是一个复杂的过程,涉及遗传因素、植物激素和其他信号分子,以及环境因素等的调控。这些因素相互作用,共同决定了中胚轴的... 水稻中胚轴伸长是影响旱直播水稻出苗和早期幼苗活力的重要因素,对直播研究具有重要的理论和实践意义。中胚轴伸长是一个复杂的过程,涉及遗传因素、植物激素和其他信号分子,以及环境因素等的调控。这些因素相互作用,共同决定了中胚轴的伸长。本文系统总结了近年来国内外已发掘的长中胚轴水稻种质资源、已定位和克隆的中胚轴伸长基因/QTL,以及水稻中胚轴生长的遗传机理及影响因素等最新研究进展,最后,还对水稻长中胚轴种质的应用及其面对的挑战进行了分析和展望,以期为水稻遗传育种和生产应用提供依据。 展开更多
关键词 水稻 中胚轴伸长 长中胚轴种质 遗传机制 育种应用
在线阅读 下载PDF
长征文化遗产的空间旅游吸引力及路网可达性关联机制研究——以贵州省为例
17
作者 董宝玲 吴佳妮 王华 《湖南师范大学自然科学学报》 北大核心 2025年第1期10-18,共9页
长征文化遗产是一种区别于世界遗产、工业遗产的旅游资源,其作为具有我国特色的红色旅游资源在推进区域协调发展进程中发挥着重要作用。研究采用ArcGIS结合变异系数、旅游吸引力效用模型以及可达性研究方法等分析了中国贵州省长征文化... 长征文化遗产是一种区别于世界遗产、工业遗产的旅游资源,其作为具有我国特色的红色旅游资源在推进区域协调发展进程中发挥着重要作用。研究采用ArcGIS结合变异系数、旅游吸引力效用模型以及可达性研究方法等分析了中国贵州省长征文化遗产的空间分异、旅游吸引力效用及路网可达性动力机制。结果显示:(1)遵义市长征文化遗产居贵州省首位,贵州省长征会议遗址、红军烈士陵园、长征名人故居和红军战斗遗址四类遗产较为均匀地分布在各市州。(2)遵义与贵阳之间的红色旅游吸引力效用最大,铜仁与黔西南之间的红色旅游吸引力效用最小。(3)在可达性方面,四类长征文化遗产的可达性由贵阳向四周逐渐递减,其中贵阳、遵义南部可达性好,而黔西南西南部和铜仁东部可达性较差。(4)交通与旅游的融合程度会影响区域红色旅游的空间合作效率。 展开更多
关键词 长征文化遗产 红色旅游 空间均衡性 旅游吸引力效用 可达性 动力机制
在线阅读 下载PDF
考虑风速空间异质性的LSTM-AM雾天能见度预测模型
18
作者 王小建 林智婕 +4 位作者 马飞 苏彤 白元旦 郭庆元 黄凯 《气候与环境研究》 北大核心 2025年第4期439-449,共11页
针对现有方法在雾天能见度预测时对风速空间异质性考虑不足导致预测准确性和稳定性不高的问题,构建了考虑风速空间异质性的长短期记忆神经网络—注意力机制(LSTM-AM)雾天能见度预测模型。利用半变异函数对风速不同空间位置的变化特征进... 针对现有方法在雾天能见度预测时对风速空间异质性考虑不足导致预测准确性和稳定性不高的问题,构建了考虑风速空间异质性的长短期记忆神经网络—注意力机制(LSTM-AM)雾天能见度预测模型。利用半变异函数对风速不同空间位置的变化特征进行量化,融合邻近点空间分布及风速差异信息,采用风向夹角和变异值对风速空间异质性特征进行加权,实现对风速空间异质性的有效提取;利用AM机制能加强对关键信息关注的优势对LSTM方法进行改进,以有效捕捉和反映关键时刻气象因子对雾天能见度的影响,增强模型对重要时序信息关注的能力和模型预测的准确性,实现风速空间异质性下对雾天能见度的预测。研究结果表明,本文模型相关系数提升10%~20%,均方根误差下降25%~40%,平均绝对误差下降26.3%~39.1%,具有较高的雾天能见度预测精度。 展开更多
关键词 空间异质性 半变异函数 长短期记忆神经网络 注意力机制 雾天能见度
在线阅读 下载PDF
融合时空注意力机制的多尺度卷积车辆轨迹预测 被引量：1
19
作者 闫建红 刘芝妍 王震 《计算机工程》 北大核心 2025年第8期406-414,共9页
车辆轨迹预测是自动驾驶的重要环节,提升车辆轨迹预测的可靠性和准确性对自动驾驶安全性有很大帮助。道路上车辆行驶受交通环境影响,考虑相邻车辆运动和相对空间位置等交通环境因素,在长短期记忆(LSTM)神经网络编码器-解码器模型基础上... 车辆轨迹预测是自动驾驶的重要环节,提升车辆轨迹预测的可靠性和准确性对自动驾驶安全性有很大帮助。道路上车辆行驶受交通环境影响,考虑相邻车辆运动和相对空间位置等交通环境因素,在长短期记忆(LSTM)神经网络编码器-解码器模型基础上引入时空注意力机制,通过时间注意力层关注目标车辆和相邻车辆的历史轨迹,空间注意力层关注车辆的相对空间位置。为了增强特征提取程度和实现更全面的特征融合,使用多尺度卷积社交池增大感受野,融合多尺度特征,并提出基于LSTM编码器-解码器架构融合多尺度卷积社交池和时空注意力机制的车辆轨迹预测模型MCS-STA-LSTM。通过学习车辆运动相互依赖关系,以达到获得目标车辆未来轨迹基于机动类别的多模态预测分布的目的。在公开数据集NGSIM上进行训练、验证和测试,实验结果表明,相较于其他轨迹预测模型,该方法在3 s内的均方根误差平均降低了9.35%,5 s内均方根误差平均降低了5.53%,提高了轨迹预测准确性,在中短期预测上更具有优势。 展开更多
关键词 多尺度卷积社交池化 轨迹预测 长短期记忆神经网络 时空注意力机制 多尺度特征融合
在线阅读 下载PDF
面向复杂战场环境下的长期目标跟踪方法
20
作者 张雷 何舒文 +2 位作者 段晶晶 马增琛 张建伟 《火力与指挥控制》 北大核心 2025年第9期45-53,共9页
针对未来智能化武器装备面向复杂战场环境下的作战需求,设计了一种鲁棒的长期目标跟踪方法。面对高对抗性、高不确定性、高动态性和强实时性的战场环境,以孪生网络跟踪器为基准跟踪框架,建立目标跟踪正确性判断机制,融合双向特征金字塔... 针对未来智能化武器装备面向复杂战场环境下的作战需求,设计了一种鲁棒的长期目标跟踪方法。面对高对抗性、高不确定性、高动态性和强实时性的战场环境,以孪生网络跟踪器为基准跟踪框架,建立目标跟踪正确性判断机制,融合双向特征金字塔框架与重检测机制,构建目标跟踪方法架构,从而实现复杂环境下的长期目标跟踪。实验结果表明,提出的方法相对于基准跟踪方法的平均距离精度提高了6.9%,从而确保作战任务高效、可靠地完成。 展开更多
关键词 复杂战场环境 长期目标跟踪 孪生网络跟踪器 双向特征金字塔 重检测机制
在线阅读 下载PDF
已选择0条
导出题录 引用分析
参考文献
引证文献
 统计分析
检索结果
已选文献
上一页 1 2 … 89 下一页 到第 页
关于我们 | 版权声明 | 联系我们 | 帮助中心| 意见反馈
主办单位：上海市教育委员会
技术支持：重庆维普资讯有限公司
渝公网安备 50019002500403号
使用帮助 返回顶部