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Algorithm for complex network diameter based on distance matrix 被引量:5
1
作者 CHEN Bin ZHU Weixing LIU Ying 《Journal of Systems Engineering and Electronics》 SCIE EI CSCD 2018年第2期336-342,共7页
The network diameter is an important characteristic parameter of a complex network. Calculation for a large-scale complex network’s diameter has been an important subject in the study of complex networks. If the netw... The network diameter is an important characteristic parameter of a complex network. Calculation for a large-scale complex network’s diameter has been an important subject in the study of complex networks. If the network diameter is calculated directly, the problem mainly exists in efficiency for searching and counting the shortest paths. If the network diameter is calculated indirectly by studying the statistical function about the relationship between the network diameter and parameters affecting the diameter, the problems not only exist in the efficiency of statistic, but also exist in the function which may be not applicable to all kinds of networks. An algorithm for the complex network diameter based on the k order distance matrix is proposed with a matrix multiplication approach, and a mathematical proof for the algorithm correctness is given as well. Furthermore, some relevant propositions and deductions for reducing the complexity of this algorithm are put forward. With a good theoretical basis and a simple calculation process, this algorithm can be used to calculate the diameter of a large-scale complex network with small-world effect more accurately and efficiently. Two cases about the advanced research projects agency(ARPA) network model and the Chinese airline network model are adopted to verify the effect of this algorithm. 展开更多
关键词 complex network network diameter distance matrix
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不同构型铝基复合材料的摩擦磨损性能
2
作者 滕杰 邹文广 +4 位作者 张艳 梁哲宇 蒋福林 傅定发 杨光剑 《湖南大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第4期177-185,共9页
采用喷雾造粒与放电等离子烧结法,成功制备了具有双重网络结构的纳米SiC颗粒/晶须混杂增强8009Al/6061Al复合材料(aluminum matrix composite with dual network structure,AMC-DNC),并同时制备SiC增强相在8009Al/6061Al基体中均匀分布... 采用喷雾造粒与放电等离子烧结法,成功制备了具有双重网络结构的纳米SiC颗粒/晶须混杂增强8009Al/6061Al复合材料(aluminum matrix composite with dual network structure,AMC-DNC),并同时制备SiC增强相在8009Al/6061Al基体中均匀分布的复合材料(aluminum matrix composites with uniform structure,AMC-US).本研究对两种复合材料的微观组织和摩擦磨损性能进行了深入探讨.测定了AMC-DNC和AMC-US在不同载荷和转速下的摩擦系数与磨损率,并结合扫描电子显微镜观察磨损形貌,深入分析了双重网络结构对复合材料磨损机制的影响.实验结果表明,放电等离子烧结法制备的AMC-DNC和AMC-US的致密度分别高达98.1%和99.2%.在低载荷、低转速条件下,AMC-DNC的主要磨损机制为磨粒磨损,其中颗粒的脱离导致氧化膜破裂,进而造成材料表面损伤.而在较高载荷和较高转速条件下,磨损机制转变为剥层磨损.在相同的摩擦磨损实验条件下,AMC-DNC展现出优于AMC-US的摩擦磨损性能,表明双重网络构型的设计在提升复合材料耐磨性能方面有显著作用. 展开更多
关键词 铝基复合材料 双重网络结构 放电等离子烧结 摩擦磨损
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基于模糊网络层次分析和群决策的测试性指标分配方法
3
作者 张超 房颖涛 +2 位作者 董志杰 何世烈 周振威 《系统工程与电子技术》 北大核心 2025年第8期2570-2580,共11页
合理分配测试性指标是当前装备论证过程中的一项重要工作内容。针对按故障率分配等经典方法存在的计算方式单一等问题,提出一种基于模糊网络层次分析和群决策的测试性指标分配方法。首先,构建测试性指标影响因素权重评价体系,采用三角... 合理分配测试性指标是当前装备论证过程中的一项重要工作内容。针对按故障率分配等经典方法存在的计算方式单一等问题,提出一种基于模糊网络层次分析和群决策的测试性指标分配方法。首先,构建测试性指标影响因素权重评价体系,采用三角模糊数矩阵进行评分,运用网络层次分析法进行计算,利用群决策思想避免权重冲突。其次,引入S型函数,改进测试性指标分配函数,克服线性分配的局限性。最后,在机载系统上进行测试性指标分配应用验证。结果表明,该方法不仅有效结合客观计算与主观分析的优势,而且还综合考虑各项因素,是一种更为有效的测试性指标分配方法。 展开更多
关键词 测试性指标分配 三角模糊判断矩阵 网络层次分析法 群决策 S型函数优化
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面向有向图的特征提取与表征学习研究
4
作者 谭郁松 张钰森 蹇松雷 《计算机工程与应用》 北大核心 2025年第3期234-241,共8页
图数据是一种用于描述不同实体之间关联关系的重要数据形式。有向图作为一种特殊形式,不仅能描述实体关联,还能明确关系的方向,提供了更精细和详实的描述。因此,有向图的特征提取和表征学习对于深入理解复杂系统具有至关重要的意义。然... 图数据是一种用于描述不同实体之间关联关系的重要数据形式。有向图作为一种特殊形式,不仅能描述实体关联,还能明确关系的方向,提供了更精细和详实的描述。因此,有向图的特征提取和表征学习对于深入理解复杂系统具有至关重要的意义。然而,现有方法在有效提取有向图的方向信息方面仍然存在挑战,主要依赖于节点的局部信息进行特征提取,难以充分利用有向边蕴含的方向信息。为解决这一问题,提出了一种名为变分有向图自编码器(variational directed graph autoencoder,VDGAE)的无监督表示学习方法。VDGAE通过关联矩阵来建模节点与边之间的关联关系,通过计算节点与边之间的亲和力,来重构输入有向图,从而实现无监督表征学习。基于此,VDGAE能够同时为输入有向图学习节点与边的表征,充分捕获有向图的结构信息和方向信息并嵌入至节点与边的表征向量中,使得有向图能够被更准确地表征。实验结果表明,相较于11个基准方法,VDGAE在5个数据集上节点分类任务均优于基准方法,提升了11.96%的预测精度,充分验证了其有效性。 展开更多
关键词 有向图 表征学习 关联矩阵 图神经网络 变分自编码器
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基于系统动力学的装配式建筑项目进度分析与系统实现
5
作者 李昊翔 侯公羽 +3 位作者 陈钦煌 王丹丹 邵耀华 陶志刚 《浙江大学学报(工学版)》 北大核心 2025年第6期1265-1276,1292,共13页
为了便于装配式建筑项目的进度分析与管理,提出基于系统动力学的进度分析方法.根据装配式建造的特点,改进装配式建筑项目的双代号网络计划,并引入基于结构矩阵求解双代号网络计划的改进算法(SM-A1).通过确定系统变量、构建因果关系回路... 为了便于装配式建筑项目的进度分析与管理,提出基于系统动力学的进度分析方法.根据装配式建造的特点,改进装配式建筑项目的双代号网络计划,并引入基于结构矩阵求解双代号网络计划的改进算法(SM-A1).通过确定系统变量、构建因果关系回路图和混合图、确定变量间的数学关系等过程,建立适用于装配式建筑项目的单项作业进度模拟系统动力学模型(S-SD),并验证S-SD的有效性与可靠性.将SM-A1与S-SD相结合,构建装配式建筑项目进度分析系统(PCPSAS)框架,设计系统的数据格式、核心模块及界面,生成可执行程序,并通过实例验证PCPSAS的有效性.结果表明,PCPSAS可快速准确地计算装配式建筑项目的双代号网络计划的时间参数和识别关键工作,且能有效地分析不同纠偏策略对项目进度和成本的影响. 展开更多
关键词 装配式建筑项目 结构矩阵 双代号网络 系统动力学 纠偏策略
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基于神经网络的碎磨流程数学建模方法研究
6
作者 姜志宏 刘秋萍 《金属矿山》 北大核心 2025年第6期188-194,共7页
在选矿工艺中,碎磨流程是关键的物料准备阶段。针对传统碎磨流程数学模型建模方法中未考虑设备本征参数问题,在破碎阶段采用技术成熟的矩阵模型,同时利用神经网络的多特征融合能力,对磨矿流程中的设备结构特征和给料粒级分布进行处理,... 在选矿工艺中,碎磨流程是关键的物料准备阶段。针对传统碎磨流程数学模型建模方法中未考虑设备本征参数问题,在破碎阶段采用技术成熟的矩阵模型,同时利用神经网络的多特征融合能力,对磨矿流程中的设备结构特征和给料粒级分布进行处理,建立神经网络-矩阵混合模型(Back Propagation-Matrix Model,BP-MM)。以碎磨制样短流程为例,基于破碎实验数据构建颚式破碎机、对辊破碎机的矩阵模型,利用神经网络方法构建融合磨盘间隙参数的盘式碎磨机BP神经网络模型,搭建碎磨制样短流程的BP-MM混合模型。以平均绝对误差、均方根误差和决定系数为评价指标,将BP-MM混合模型的预测结果与JKSimmet仿真结果进行对比。结果表明,BP-MM混合模型预测误差控制在3%以内,当磨盘间隙为0.1 mm时,碎磨制样短流程磨矿产品粒度≤0.15 mm。BP-MM混合模型建模方法可处理多特征与多参数融合的输入数据,有效提高建模精度和预测性能,为碎磨流程控制优化提供新思路。 展开更多
关键词 碎磨流程 矩阵模型 神经网络 粒度分布
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基于缺失数据插补和改进集成策略的电力系统暂态稳定评估
7
作者 李欣 吴凌霄 +3 位作者 李新宇 赵伟杰 李阳 郭攀锋 《电力系统及其自动化学报》 北大核心 2025年第8期38-48,共11页
针对电气运行数据在量测和传输过程中可能出现缺失,导致电力系统暂态稳定评估模型性能下降的问题,提出一种基于缺失数据插补和改进集成策略的暂态稳定评估方法。首先,通过图循环插补网络对电力系统的拓扑结构进行显式建模,学习特征间潜... 针对电气运行数据在量测和传输过程中可能出现缺失,导致电力系统暂态稳定评估模型性能下降的问题,提出一种基于缺失数据插补和改进集成策略的暂态稳定评估方法。首先,通过图循环插补网络对电力系统的拓扑结构进行显式建模,学习特征间潜在的时空联系,构建缺失数据插补模型,并基于插补效果生成像素点可信度矩阵和特征值可信度矩阵;其次,利用改进的堆叠方法和闭式连续时间神经网络构建集成评估模型,同时将可信度矩阵融合到该评估模型的训练和应用中;最后,引入时间自适应评估方法以缓解插补模型和评估模型同时应用导致的计算压力。新英格兰39节点电力系统算例结果表明,所提方法具有较强的鲁棒性,能够在多种数据缺失的情况下保持较高评估水准。 展开更多
关键词 缺失数据 暂态稳定评估 图循环插补网络 可信度矩阵
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基于非负矩阵分解的EEG-TCNet运动想象分类
8
作者 张学军 石宝明 《数据采集与处理》 北大核心 2025年第5期1361-1370,共10页
针对深度学习进行脑电信号(Electroencephalogram,EEG)的运动想象分类时,未利用通道特征研究通道之间相关性,以及没有充分发掘频率、时间和空间信息等问题,提出了一种基于非负矩阵分解(Nonnegative matrix factorization,NMF)的时间卷... 针对深度学习进行脑电信号(Electroencephalogram,EEG)的运动想象分类时,未利用通道特征研究通道之间相关性,以及没有充分发掘频率、时间和空间信息等问题,提出了一种基于非负矩阵分解(Nonnegative matrix factorization,NMF)的时间卷积网络(Temporal convolutional network,TCN)与紧凑型卷积神经网络EEGNet相结合的分类方法,记为NTEEGNet,以相对少量的参数来提高运动想象分类的性能。模型的NMF能更好地提取通道特征,且充分地利用了频率、时间和空间等信息;同时,在TCN的作用下,网络的感受野呈指数级增加,从而能在较少的参数下具有更强的特征提取能力。在BCI Competition Ⅳ 2a数据集上的实验结果表明,NTEEGNet的分类准确率达到83.99%,在EEG-TCNet的基础上提升了6.64%。 展开更多
关键词 运动想象 深度学习 卷积神经网络 非负矩阵分解 时间卷积网络
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强化学习和矩阵补全引导的多目标试卷生成
9
作者 邢长征 梁浚锋 +2 位作者 金海波 徐佳玉 乌海荣 《计算机应用》 北大核心 2025年第1期48-58,共11页
针对现有的试卷生成技术存在过多关注生成试卷的难易程度,而忽略了其他相关目标,例如质量、分数分布和技能覆盖范围的问题,提出一种强化学习和矩阵补全引导的多目标试卷生成方法,以优化试卷生成领域的特定目标。首先,运用深度知识追踪... 针对现有的试卷生成技术存在过多关注生成试卷的难易程度,而忽略了其他相关目标,例如质量、分数分布和技能覆盖范围的问题,提出一种强化学习和矩阵补全引导的多目标试卷生成方法,以优化试卷生成领域的特定目标。首先,运用深度知识追踪方法对学生之间的交互信息和响应日志进行建模以获取学生群体的技能熟练程度;其次,运用矩阵分解和矩阵补全方法对学生未做的习题进行得分预测;最后,基于多目标试卷生成策略,为提升Q网络的更新效率,设计一个Exam Q-Network函数逼近器以自动地选择合适的问题集来更新试卷组成。实验结果表明,相较于DEGA(Diseased-Enhanced Genetic Algorithm)、SSA-GA(Sparrow Search Algorithm-Genetic Algorithm)等模型,在试卷难度、合理性、准确性这3个指标上验证了所提模型在解决试卷生成场景的多重困境方面上效果显著。 展开更多
关键词 多目标试卷生成 深度知识追踪 Q网络 矩阵分解 矩阵补全
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基于图卷积网络的室内Wi-Fi指纹定位算法
10
作者 康晓非 梁琪悦 李雨玫 《计算机工程与设计》 北大核心 2025年第8期2157-2162,共6页
针对传统室内定位算法未考虑指纹数据非欧几里德特征的问题,提出一种基于图卷积网络(graph convolutional neural network,GCN)双层特征提取的Wi-Fi指纹室内定位算法(DuGCNLoc)。该算法在接入点(access point,AP)层面通过设计邻接矩阵... 针对传统室内定位算法未考虑指纹数据非欧几里德特征的问题,提出一种基于图卷积网络(graph convolutional neural network,GCN)双层特征提取的Wi-Fi指纹室内定位算法(DuGCNLoc)。该算法在接入点(access point,AP)层面通过设计邻接矩阵建立图结构;在参考点(reference point,RP)层面,使用K近邻(K-nearest neighbor,KNN)选取邻近节点构建子图,并通过GCN分别对图结构特征提取,位置预测由全连接层(fully connected layer,FC)完成。实验结果表明,所提算法在自建数据集和公共数据集上的定位性能均优于传统算法,实现了平均定位误差为0.85 m的精度。 展开更多
关键词 室内定位 位置指纹 图结构 邻接矩阵 图卷积网络 最近邻算法 接收信号强度
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基于扩散残差图神经网络的XSS检测模型
11
作者 郭晓军 丁福豪 韩一鑫 《计算机工程与设计》 北大核心 2025年第10期2888-2894,共7页
针对现有基于图神经网络的跨站脚本攻击检测方法未聚合多跳领域信息而导致的对整个图结构全局信息理解的限制,且堆叠多层图神经网络会引发过度平滑导致的模型退化的问题,提出了一种基于扩散残差图神经网络的跨站脚本攻击检测模型DGR4XS... 针对现有基于图神经网络的跨站脚本攻击检测方法未聚合多跳领域信息而导致的对整个图结构全局信息理解的限制,且堆叠多层图神经网络会引发过度平滑导致的模型退化的问题,提出了一种基于扩散残差图神经网络的跨站脚本攻击检测模型DGR4XSS。该模型通过引入图拉普拉斯矩阵和度矩阵作为质量矩阵对图的特征矩阵实施特征扩散以聚合多跳领域信息,并在自定义扩散残差模块DGR内部和其隐含层之间引入残差网络缓解过度平滑造成的模型退化的问题。实验结果表明,该模型在多层堆叠下具有良好的性能表现,在测试集上的准确率达到99.89%,在验证集的准确率达到99.86%。 展开更多
关键词 图神经网络 跨站脚本攻击 过度平滑 图拉普拉斯矩阵 特征矩阵 特征扩散 残差网络
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结合注意力机制和Gabor滤波器的人脸伪造检测
12
作者 罗维薇 岳田田 雷琴 《湖南大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第4期27-33,共7页
针对假人脸和真实人脸纹理的显著差异,提出了一种基于纹理特征的人脸伪造检测模型.首先,以ResNet18为主干网络,结合通道注意力机制和残差网络解决网络退化的问题,并建立通道之间的联系以提取深层特征;其次,运用自相关矩阵来量化图像块... 针对假人脸和真实人脸纹理的显著差异,提出了一种基于纹理特征的人脸伪造检测模型.首先,以ResNet18为主干网络,结合通道注意力机制和残差网络解决网络退化的问题,并建立通道之间的联系以提取深层特征;其次,运用自相关矩阵来量化图像块之间的相关性,捕捉图像中不同尺度的特征以获取全局统计特征;最后,通过在自相关模块的每个池化层后引入Gabor滤波器,提取图像的局部纹理特征,全面描述图像内容,并采用Softmax函数对输入图像进行层次化分类.实验结果表明,对于不同的图像增强方法编辑的假图像,该方法有效提升了检测准确率. 展开更多
关键词 人脸伪造检测 残差网络 注意力机制 自相关矩阵 GABOR滤波器
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压缩行存储格式与解耦方法结合的掺氢天然气管网瞬态仿真算法 被引量:1
13
作者 李玉星 陈若飞 +7 位作者 朱建鲁 仇柏林 吕浩 陈凤 张双蕾 杨浩 陈俊文 何佳薪 《天然气工业》 北大核心 2025年第5期188-200,共13页
随着纯氢与掺氢天然气管网的快速发展,传统的数值求解算法面临数值稳定性及求解效率的挑战,迫切需要研究高效、稳定的数值求解新方法,以优化掺氢天然气管网设计,提高管网运营效率。为此,在研究了掺氢对天然气管网瞬态仿真过程中矩阵条... 随着纯氢与掺氢天然气管网的快速发展,传统的数值求解算法面临数值稳定性及求解效率的挑战,迫切需要研究高效、稳定的数值求解新方法,以优化掺氢天然气管网设计,提高管网运营效率。为此,在研究了掺氢对天然气管网瞬态仿真过程中矩阵条件数的影响基础上,提出了将压缩行存储格式(CSR)与水热力解耦策略相结合的数值求解算法,并评估了其在瞬态输氢管网仿真中的适应性。研究结果表明:①天然气管网掺氢会导致瞬态仿真中矩阵的条件数增加数十至数百倍,影响解的稳定性;②相较于传统的二维矩阵算法,基于CSR的数值求解算法能至少提升10倍计算效率,且随着矩阵规模的增大,提升效果呈指数级增长;③在管网仿真中推荐优先使用稀疏LU分解法,当结果不稳定时,再考虑使用稀疏QR分解作为备用方案;④解耦策略下,求解矩阵的条件数显著降低,算法的稳定性提高,仿真求解性能至少为耦合的10倍,在基于CSR的算法中,也有50%以上的性能提升。结论认为,该研究成果可以为提高纯氢与掺氢天然气管网瞬态仿真效率提供有益的参考,具有重要的理论意义和实际应用价值。 展开更多
关键词 掺氢天然气 瞬态 管网仿真 数值求解 稀疏矩阵 CSR 解耦 仿真效率
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SSGCN-混合式图卷积网络:用于三维CAD模型的加工特征识别
14
作者 王洪申 王尚旭 强会英 《机械科学与技术》 北大核心 2025年第1期30-39,共10页
为解决CAD/CAPP/CAM集成过程中,三维CAD模型加工特征识别问题,提出了一种混合式图卷积网络(Hybrid spectral domain and spatial domain graph convolution networks, SSGCN)的特征识别算法。以三维模型的面为节点,边为节点间的连接关系... 为解决CAD/CAPP/CAM集成过程中,三维CAD模型加工特征识别问题,提出了一种混合式图卷积网络(Hybrid spectral domain and spatial domain graph convolution networks, SSGCN)的特征识别算法。以三维模型的面为节点,边为节点间的连接关系,构建图数据结构。提取面的几何属性信息,自定义编码构建节点属性矩阵,作为网络的输入。提取图结构的邻接矩阵、度矩阵等构建混合式图卷积网络。通过Python-OCC相关算法以及布尔运算,设计了一种批量生成带有面标签的加工特征模型数据集算法。使用带有面标签的加工特征模型数据集对网络进行训练,对加工特征模型进行测试,得到很好的识别效果。 展开更多
关键词 CAD模型 图卷积网络 加工特征识别 邻接矩阵
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基于矩阵画像和Louvain社区发现算法的关键核心技术识别研究
15
作者 万校基 赖静 +2 位作者 牟莹禧 朱志国 张丽萍 《情报学报》 北大核心 2025年第7期903-914,共12页
针对现有关键核心技术识别方法较少考虑时间因素和较难解读识别结果等问题,本文提出一种基于矩阵画像(matrix profile,MP)和Louvain社区发现算法的关键核心技术识别方法。该方法基于IPC(international patent classification)小类权重... 针对现有关键核心技术识别方法较少考虑时间因素和较难解读识别结果等问题,本文提出一种基于矩阵画像(matrix profile,MP)和Louvain社区发现算法的关键核心技术识别方法。该方法基于IPC(international patent classification)小类权重和词频分析法识别目标领域热点技术主题,结合高频IPC小类时间序列和MP算法构建技术关联网络,借助Louvain算法和社会网络分析法识别目标领域初始关键核心技术主题。基于特征筛选关键核心技术主题,并通过对技术关联子网络、原始专利数据、相关政策文件和期刊文献的深层次解读来识别目标领域关键核心技术。通过对incoPat专利数据库中2014—2023年物流领域的授权专利进行数据处理和挖掘发现,本文方法能有效识别物流领域关键核心技术,不仅有助于推动行业技术突破和创新,亦可提升国家在全球产业链和价值链中的地位。 展开更多
关键词 关键核心技术 矩阵画像 社区发现算法 技术关联网络 结构洞
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基于交替最小化矩阵补全及滑动平均的配电网时空量测数据补齐方法 被引量:1
16
作者 蒋睿珈 余晓丹 +4 位作者 靳小龙 贾宏杰 亓富军 穆云飞 何博宇 《电力自动化设备》 北大核心 2025年第8期20-27,共8页
高比例分布式资源接入下新型配电网规模逐渐扩大,产生运行状态多变、量测数据缺失等问题。提出一种基于交替最小化结合滑动平均的矩阵补全方法,以对低量测条件下配电网潮流数据进行分析与补全。基于交替最小化法建立标准矩阵补全模型,... 高比例分布式资源接入下新型配电网规模逐渐扩大,产生运行状态多变、量测数据缺失等问题。提出一种基于交替最小化结合滑动平均的矩阵补全方法,以对低量测条件下配电网潮流数据进行分析与补全。基于交替最小化法建立标准矩阵补全模型,在模型中加入线性潮流约束并形成单个时间断面的完整矩阵补全模型;考虑时间尺度上数据缺失率较高的问题,进一步结合滑动平均法进行数据补全。在IEEE 33节点以及IEEE 118节点系统上进行算例测试,结果表明,所提方法在配电网多种量测数据均严重缺失时有较好的补全结果,无须训练预测模型,即时空量测数据补全效果不受历史量测数据规模及质量的影响,且所提方法简单易操作,执行效率较高。 展开更多
关键词 配电网 状态估计 矩阵补全 滑动平均 交替最小化 数据补全
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基于改进图卷积的多站点海浪高度预测方法
17
作者 卢鹏 王慧 +1 位作者 王振华 郑宗生 《海洋测绘》 北大核心 2025年第4期37-42,共6页
海浪高度的变化不仅随时间变化,还受周围海域的影响。针对现有方法仅关注单一站点的时序特征,缺乏对同一区域内不同站点间海浪高度的时空信息提取问题,提出一种改进图卷积的多站点海浪高度预测模型SD-STSGCN。首先采用基于密度的K-mean... 海浪高度的变化不仅随时间变化,还受周围海域的影响。针对现有方法仅关注单一站点的时序特征,缺乏对同一区域内不同站点间海浪高度的时空信息提取问题,提出一种改进图卷积的多站点海浪高度预测模型SD-STSGCN。首先采用基于密度的K-means聚类对站点分组;其次提出缩放距离因子构建邻接矩阵以动态调整权重;最后结合扩张卷积的时空同步图卷积模块捕捉时空特征,非线性映射输出各组站点未来时段的海浪高度预测结果。在覆盖多维度场景的44个站点上进行大区域实验,结果表明,相比于LSTM和TCN等模型,SD-STSGCN的预测效果最好,该方法有效挖掘了多站点时空相关性,为海浪高度预测提供了有效的补充方案。 展开更多
关键词 海浪高度预测 多站点预测 时空同步图卷积 时空相关性 邻接矩阵
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准连续网状增强TiAl基复合材料的设计与研究 被引量:1
18
作者 刘赵婷 李明骜 +2 位作者 肖树龙 陈玉勇 熊意义 《中国有色金属学报》 北大核心 2025年第5期1611-1625,共15页
本文设计并结合低能球磨和放电等离子烧结技术成功制备了一种具有C元素强塑化基体单元的准连续网状增强TiAl基复合材料,并对其微观组织演化和高温力学性能进行了研究。结果表明:材料的烧结组织主要由TiAl基体单元及其界面层的准连续网... 本文设计并结合低能球磨和放电等离子烧结技术成功制备了一种具有C元素强塑化基体单元的准连续网状增强TiAl基复合材料,并对其微观组织演化和高温力学性能进行了研究。结果表明:材料的烧结组织主要由TiAl基体单元及其界面层的准连续网状增强结构组成,基体单元内部为γ相和(α_(2)+γ)层片团构成的双态组织,准连续网状增强结构中增强体主要为针状和颗粒状的TiB、Ti_(2)AlC和Ti_(3)AlC相;随着B_(4)C含量增加,准连续网状增强结构的厚度和连续性增加,基体单元的连通性降低;相同B_(4)C含量条件下,随着Ti Al合金粉末粒径减小,准连续网状增强结构的厚度和连续性减小,基体单元的连通性提高;同时,准连续网状增强结构能够将TiAl基复合材料900℃的高温极限抗拉强度(UTS)和伸长率显著提高至441.0 MPa和2.3%。 展开更多
关键词 TIAL基复合材料 准连续网状增强结构 放电等离子烧结 组织演化 力学性能
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一种基于频域内推理计算的长短期记忆神经网络硬件加速器设计
19
作者 靳松 陈诗琪 《计算机学报》 北大核心 2025年第8期1781-1794,共14页
长短期记忆神经网络(Long Short-Term Memory,LSTM)可以捕捉到序列数据间长距离的依赖关系,因此在时间序列预测、自然语言分析和语音识别等领域得到广泛应用。然而,LSTM网络独特的门控机制和状态更新过程导致其推理计算的复杂度较高,参... 长短期记忆神经网络(Long Short-Term Memory,LSTM)可以捕捉到序列数据间长距离的依赖关系,因此在时间序列预测、自然语言分析和语音识别等领域得到广泛应用。然而,LSTM网络独特的门控机制和状态更新过程导致其推理计算的复杂度较高,参数量较大,对其在资源受限的边缘设备上的部署形成挑战。本文提出一种基于频域内推理计算的长短期记忆神经网络硬件加速器设计。采用循环分块矩阵对网络的权重参数进行压缩存储,结合快速傅里叶变换(Fast Fourier Transform,FFT)和频域激活函数实现频域内网络推理计算,避免在处理不同时间样本时频繁的时域-频域切换开销。采用坐标旋转数字计算机算法(Coordinate Rotation Digital Computer,CORDIC)替换频域内的乘法运算和超函数计算,实现LSTM的低功耗硬件部署。提出的硬件加速器在PYNQ-Z2开发板上进行了原型实现。面向开源时间序列数据集的实验结果表明,加速器实现了63.6μs的网络平均推理延迟,功耗1.743 W,相比时域LSTM推理计算延迟降低了44.2%,功耗降低6.4%。同时,BRAM和FIFO的资源占用率仅为5%和2%,相比时域LSTM推理计算分别降低了83%和91.2%。 展开更多
关键词 长短期记忆神经网络 分块循环矩阵 坐标旋转数字计算机 频域推理计算 快速傅里叶变换
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胶囊网络综述
20
作者 朱晓娟 李卫军 +2 位作者 马馨瑜 熊章友 杨国梁 《计算机应用研究》 北大核心 2025年第10期2881-2892,共12页
胶囊网络通过其独特的网络结构和动态路由算法,有效克服了卷积神经网络对数据的依赖性以及识别物体位置、姿态和空间关系建模上的局限性,具有巨大的潜力和可塑性。为系统梳理胶囊网络这一架构的研究进展,围绕基础理论及优化方法、实验... 胶囊网络通过其独特的网络结构和动态路由算法,有效克服了卷积神经网络对数据的依赖性以及识别物体位置、姿态和空间关系建模上的局限性,具有巨大的潜力和可塑性。为系统梳理胶囊网络这一架构的研究进展,围绕基础理论及优化方法、实验对比和应用领域展开讨论。首先,介绍了向量胶囊网络和矩阵胶囊网络两种基本架构及核心算法,并分析了不同优化策略及其优缺点;其次,通过实验对比分析了胶囊网络及其改进模型的性能;此外,探讨了胶囊网络在目标检测、医疗、交通等多种领域的应用。最后展望了胶囊网络的未来研究方向和发展趋势。 展开更多
关键词 胶囊网络 卷积神经网络 姿态 向量胶囊网络 矩阵胶囊网络 优化策略
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