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便携式拉曼光谱仪结合CGAN-Multi-CNN模型的矿物精确识别方法研究
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作者 向艳芳 石红 +1 位作者 张家臣 蔡耀仪 《分析测试学报》 北大核心 2025年第6期1075-1085,共11页
野外环境下天然未知矿物的快速识别受限于不同光谱设备分辨率差异、样本量不足导致的模型泛化能力弱以及高维复杂光谱特征的提取能力有限这三个难题。为了解决上述难题,该文设计并实现了一种多尺度卷积神经网络结合光谱样本生成的拉曼... 野外环境下天然未知矿物的快速识别受限于不同光谱设备分辨率差异、样本量不足导致的模型泛化能力弱以及高维复杂光谱特征的提取能力有限这三个难题。为了解决上述难题,该文设计并实现了一种多尺度卷积神经网络结合光谱样本生成的拉曼光谱分类模型,并联立便携式拉曼光谱仪实现了野外未知矿物的快速识别。首先,三次样条曲线拟合算法被用于实现不同设备所采集光谱的维数匹配,从而消除不同光谱设备之间采样分辨率的差异。其次,全球矿物光谱库包含1648类矿物的5668个光谱样本被送入生成对抗网络进行训练并产生15000个扩增样本,从而缓解了数据稀缺性对模型分类性能的制约。此外,一种新的多尺度深度卷积网络被用于同步提取拉曼光谱的宽峰与窄峰特征,从而增强复杂光谱的表征能力。实验中将所提出的模型与k-近邻(k-NN)、支持向量机(SVM)和随机森林(RF)等几类经典机器学习模型对未知矿物的识别性能进行对比。结果表明,所提出的多尺度卷积神经网络结合光谱样本生成的分类模型对未知矿物拉曼光谱的判别准确率远超其他传统机器学习模型,其top-1和top-3的准确率值分别为93.26%和98.94%。使用所提出的模型结合便携式拉曼光谱系统对50类未知天然矿石样本进行了识别,其准确率达到100%,单个样本的识别时间仅为1~2 min,体现了该方法快速、精确和无需取样制样的优势。 展开更多
关键词 拉曼光谱 矿物识别 重采样方法 多尺度卷积网络 条件生成对抗网络(CGAN)样本生成
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The noise analysis and multi-physical field coupling study of high-precision SERF atomic gyroscopes
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作者 Jiaxin Liu Xusheng Lei +3 位作者 Yu Yuan Yizhe Zhou Haoying Pang Zhihong Wu 《Defence Technology(防务技术)》 2025年第8期213-224,共12页
The spin-exchange relaxation-free atomic gyroscope,with its exceptionally high theoretical precision,demonstrates immense potential to become the next-generation strategic-grade gyroscope.However,due to technological ... The spin-exchange relaxation-free atomic gyroscope,with its exceptionally high theoretical precision,demonstrates immense potential to become the next-generation strategic-grade gyroscope.However,due to technological noise,there is still a significant gap between its actual precision and theoretical precision.This study identifies the key factor limiting the precision of the SERF gyroscope as coupling noise.By optimizing the detection loop structure,a distinction between the dual-axis signals'response to optical and magnetic fields was achieved-where the optical errors responded similarly,while the response to magnetic noise was opposite.Based on the differences in the optical-magnetic response of the dual-axis signals,empirical mode decomposition was used to decompose the dual-axis gyroscope signals into multiple intrinsic mode functions,and Allan deviation analysis was applied to analyze the noise characteristics of the intrinsic mode functions over various periods.This study successfully reveals that optical errors caused by thermal-optical coupling and long-period magnetic noise induced by thermal-magnetic coupling are the dominant factors limiting the long-term stability of the SERF gyroscope.Based on these analyses,the study concludes that to achieve strategic-grade precision for the SERF gyroscope,it is essential to effectively address the noise issues caused by multi-physical field couplings. 展开更多
关键词 SERF gyroscope Empirical mode decomposition Allan deviation Noise feature recognition multi physics field coupling
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Multi-objective optimization of grinding process parameters for improving gear machining precision
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作者 YOU Tong-fei HAN Jiang +4 位作者 TIAN Xiao-qing TANG Jian-ping LU Yi-guo LI Guang-hui XIA Lian 《Journal of Central South University》 2025年第2期538-551,共14页
The gears of new energy vehicles are required to withstand higher rotational speeds and greater loads,which puts forward higher precision essentials for gear manufacturing.However,machining process parameters can caus... The gears of new energy vehicles are required to withstand higher rotational speeds and greater loads,which puts forward higher precision essentials for gear manufacturing.However,machining process parameters can cause changes in cutting force/heat,resulting in affecting gear machining precision.Therefore,this paper studies the effect of different process parameters on gear machining precision.A multi-objective optimization model is established for the relationship between process parameters and tooth surface deviations,tooth profile deviations,and tooth lead deviations through the cutting speed,feed rate,and cutting depth of the worm wheel gear grinding machine.The response surface method(RSM)is used for experimental design,and the corresponding experimental results and optimal process parameters are obtained.Subsequently,gray relational analysis-principal component analysis(GRA-PCA),particle swarm optimization(PSO),and genetic algorithm-particle swarm optimization(GA-PSO)methods are used to analyze the experimental results and obtain different optimal process parameters.The results show that optimal process parameters obtained by the GRA-PCA,PSO,and GA-PSO methods improve the gear machining precision.Moreover,the gear machining precision obtained by GA-PSO is superior to other methods. 展开更多
关键词 worm wheel gear grinding machine gear machining precision machining process parameters multi objective optimization
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Erratum to:Evolution of microstructure and mechanical properties in multi-layer 316 L-TiC composite fabricated by selective laser melting additive manufacturing
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作者 Sasan YAZDANI Suleyman TEKELI +2 位作者 Hossein RABIEIFAR Ufuk TAŞCI Elina AKBARZADEH 《Journal of Central South University》 2025年第2期691-691,共1页
Because of an unfortunate mistake during the production of this article,the Acknowledgements have been omitted.The Acknowledgements are added as follows:Sasan YAZDANI would like to thank the Scientific and Technologic... Because of an unfortunate mistake during the production of this article,the Acknowledgements have been omitted.The Acknowledgements are added as follows:Sasan YAZDANI would like to thank the Scientific and Technological Research Council of Turkey(TÜB˙ITAK)for receiving financial support for this work through the 2221 Fellowship Program for Visiting Scientists and Scientists on Sabbatical Leave(Grant ID:E 21514107-115.02-228864).Sasan YAZDANI also expresses his gratitude to Sahand University of Technology for granting him sabbatical leave to facilitate the completion of this research. 展开更多
关键词 additive manufacturing microstructure mechanical properties fellowship program multi layer L TIC composite selective laser melting
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基于COMSOL Multiphysics软件的某地铁配电柜温湿度控制策略 被引量:1
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作者 邓雷 崔光磊 《城市轨道交通研究》 北大核心 2025年第4期71-77,共7页
[目的]运行在长江流域高温高湿环境中的配电柜,易受自然环境的影响发生内部凝露现象,引发设备受潮及故障。为避免凝露引发的配电柜故障,有必要分析凝露现象产生的机理,研究配电柜的温湿度控制策略。[方法]基于凝露引发的配电柜故障,分... [目的]运行在长江流域高温高湿环境中的配电柜,易受自然环境的影响发生内部凝露现象,引发设备受潮及故障。为避免凝露引发的配电柜故障,有必要分析凝露现象产生的机理,研究配电柜的温湿度控制策略。[方法]基于凝露引发的配电柜故障,分析了凝露现象产生的机理及主要影响因素。以中部某城市地铁配电间内配电柜为例,利用COMSOL Multiphysics仿真软件构建配电柜全尺寸多物理场耦合仿真模型。基于环境测控的历史数据进行仿真,分析配电柜内温度及湿度变化对柜内凝露现象的影响。基于2022年数据,统计自然状态下各月的凝露概率,结合仿真计算结果提出配电柜温湿度控制策略,并通过仿真计算对控制效果进行分析。[结果及结论]凝露现象同相对湿度和露点温度密切相关。6月和7月的凝露概率最高,入夜后凌晨至清晨最易发生凝露。提高配电间空调设置温度并降低环境相对湿度,可显著降低配电柜发生凝露的概率。具体控制策略为:在夏季空调制冷时,配电间内空调温度设置不宜低于26℃:在配电间增设除湿机,将环境相对湿度降低至75%及以下。经仿真结果验证,温湿度控制策略具有良好的防凝露效果。 展开更多
关键词 地铁 配电柜 多物理场 温湿度 凝露
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基于MultiCNN-GRU-ITA的动车组牵引电机温度预测模型 被引量:1
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作者 王运明 李明阳 +1 位作者 陈梦华 常振臣 《铁道科学与工程学报》 北大核心 2025年第5期2367-2379,共13页
牵引电机温度预测在动车组牵引电机状态评估和日常维护中具有重要作用。针对现有时序预测模型提取牵引电机时序数据的特征不充分,导致模型预测精度不高的问题,提出一种基于MultiCNN-GRU-ITA的动车组牵引电机温度预测模型,通过更深层次... 牵引电机温度预测在动车组牵引电机状态评估和日常维护中具有重要作用。针对现有时序预测模型提取牵引电机时序数据的特征不充分,导致模型预测精度不高的问题,提出一种基于MultiCNN-GRU-ITA的动车组牵引电机温度预测模型,通过更深层次地提取数据的时空特征来预测牵引电机的温度。该模型提出了多通道卷积神经网络(multi-channel convolutional neural networks, MultiCNN)的空间特征提取模块,多尺度地获取牵引电机数据的空间特征,增强特征的表征能力;设计了GRU(gated recurrent unit, GRU)堆叠的时间特征提取模块,采用门控循环单元捕捉数据的长期依赖关系,提取牵引电机数据的时间特征,更准确地预测温度的动态变化;引入改进的时序注意力机制模块(improved temporal attention,ITA),聚焦时空特征中的关键信息,进一步提升模型对重要特征的识别能力。利用动车组实际运行数据制作了数据集,并在多种预测场景下进行了实验测试。实验结果表明,在预测输出步长为5、10、15、20 min的4种场景下,MultiCNN-GRUITA模型在MAE和MSE方面均表现出明显的优势,相比于LSTM、GRU、SVR、ARIMA模型,MAE和MSE指标降低了41.03%和65.32%以上;在不同预测步长下,MultiCNN-GRU-ITA模型的温度预测曲线与实际值具有很高的拟合度,该模型能有效捕捉牵引电机的温度变化趋势,可为构建高精确性的牵引电机故障预测与健康评估系统提供模型支撑。 展开更多
关键词 牵引电机 温度预测 多通道卷积神经网络 门控循环单元 注意力机制
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基于Multi-Head Attention机制优化的Bi-LSTM模型河道汇流模拟
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作者 程帅 张娟 +2 位作者 李晓琳 杨默远 沈建明 《水文》 北大核心 2025年第2期80-87,共8页
为有效提取河道径流时间序列信息特征,提高河道汇流过程模拟预测的非线性拟合能力,构建一种融合双向长短期记忆网络(Bi-LSTM)、多头注意力机制(Multi-Head Attention)、前馈神经网络(FFNN)的河道汇流预测模型(MABLFN)。为验证MABLFN模... 为有效提取河道径流时间序列信息特征,提高河道汇流过程模拟预测的非线性拟合能力,构建一种融合双向长短期记忆网络(Bi-LSTM)、多头注意力机制(Multi-Head Attention)、前馈神经网络(FFNN)的河道汇流预测模型(MABLFN)。为验证MABLFN模型有效性,以永定河山峡段典型站点实测数据开展实例验证,并将预测结果与单一的LSTM、Bi-LSTM模型和具有物理机制的MIKE11模型预测结果进行对比分析,评估模型不同预报时长径流过程预测性能。结果表明:MABLFN模型能够较好地预测河道径流,MABLFN模型相比于LSTM模型、Bi-LSTM模型和MIKE11模型的RMSE降低了1%~52%,NSE提高了8%~9%;在计算效率方面MABLFN模型相比于LSTM模型、Bi-LSTM模型计算耗时由0.26 s增加至1.2 s,相比于MIKE11模型(360 s)计算耗时明显降低。 展开更多
关键词 河道汇流演算 双向长短期记忆网络 多头注意力机制 深度学习
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基于Multi-Agent的无人机集群体系自主作战系统设计 被引量:4
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作者 张堃 华帅 +1 位作者 袁斌林 杜睿怡 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2024年第4期1273-1286,共14页
针对无人集群自主作战体系设计中的关键问题,提出基于Multi-Agent的无人集群自主作战系统设计方法。建立无人集群各节点的Agent模型及其推演规则;对于仿真系统模块化和通用化的需求,设计系统互操作式接口和无人集群自主作战的交互关系;... 针对无人集群自主作战体系设计中的关键问题,提出基于Multi-Agent的无人集群自主作战系统设计方法。建立无人集群各节点的Agent模型及其推演规则;对于仿真系统模块化和通用化的需求,设计系统互操作式接口和无人集群自主作战的交互关系;开展无人集群系统仿真推演验证。仿真结果表明,所提设计方案不仅能够有效开展并完成自主作战网络生成-集群演化-效能评估的全过程动态演示验证,而且能够通过重复随机试验进一步评估无人集群的协同作战效能,最后总结了集群协同作战的策略和经验。 展开更多
关键词 multi-AGENT 无人集群 体系设计 协同作战
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联合物理层与MAC层的multi-TRP上行重叠传输处理机制
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作者 景小荣 熊杰 +1 位作者 孙健 陈前斌 《通信学报》 EI CSCD 北大核心 2024年第8期110-124,共15页
针对非理想回程下现有协议难以有效处理多传输接收节点(multi-TRP)场景中多定时提前(multi-TA)导致的严重上行链路(UL)重叠传输问题,联合改进物理层复用技术和介质访问控制(MAC)令牌桶技术,提出了一种新型的UL重叠传输处理机制。该新型... 针对非理想回程下现有协议难以有效处理多传输接收节点(multi-TRP)场景中多定时提前(multi-TA)导致的严重上行链路(UL)重叠传输问题,联合改进物理层复用技术和介质访问控制(MAC)令牌桶技术,提出了一种新型的UL重叠传输处理机制。该新型机制通过改进物理层重叠信道识别流程、复用要求及复用规则,将物理层复用信息与重叠信息反馈至MAC层,并对MAC层令牌桶技术进行优化。通过仿真实验对所提机制与现有协议机制进行对比,结果表明,在逻辑时隙不可重叠和可重叠2种情形下,物理上行控制信道(PUCCH)实际复用数量性能平均提升了57.58%和49.40%,物理上行共享信道(PUSCH)实际可用资源数量性能平均提升了12.09%和26.03%;优先级最高逻辑信道实际占用资源数量性能平均提升了33.33%和45.48%。 展开更多
关键词 多传输接收节点 上行链路 重叠传输 信道复用 令牌桶
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基于Multi-WHFPN与SimAM注意力机制的版面分割 被引量:1
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作者 杨陈慧 周小亮 +2 位作者 张恒 孙政 业宁 《电子测量技术》 北大核心 2024年第1期159-168,共10页
作为OCR的预处理工作,版面分割技术越来越受到学术界和工业界重视。针对版面分割中遇到的检测速度慢、目标区域边界不准确以及细小目标易遗漏等问题,提出了YOLOv7-MSY模型。此模型首先借鉴残差连接思想,提出了Multi-WHFPN网络结构。它... 作为OCR的预处理工作,版面分割技术越来越受到学术界和工业界重视。针对版面分割中遇到的检测速度慢、目标区域边界不准确以及细小目标易遗漏等问题,提出了YOLOv7-MSY模型。此模型首先借鉴残差连接思想,提出了Multi-WHFPN网络结构。它采用可训练的权重参数,突出特征融合过程中特征重要性,并添加了小目标检测头,从而提升对小目标的检测性能;其次,引入SimAM注意力机制,可以在不增加额外参数的基础上在3D维度评估特征权重,以增强重要特征,抑制无效特征;最后,使用YEIOU来代替原模型中的定位损失函数,提升了模型的收敛速度与回归精度。在江苏省档案馆提供的数据集上进行实验对比,YOLOv7-MSY对目标区域边界检测更加敏感,对细小目标的检测效果更好。YOLOv7-MSY的mAP@.5达到了0.871,相较于原YOLOv7模型提高了7.84%。该模型的版面分割的效果优于其他类型的版面分割算法,具有良好的泛化性能,并且版面分割速度处于较高水平。 展开更多
关键词 版面分割 YOLOv7-MSY multi-WHFPN SimAM注意力机制 YEIOU
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COMSOL Multiphysics在锂离子电池中的应用 被引量:2
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作者 李校磊 高健 +1 位作者 周伟东 李泓 《储能科学与技术》 CAS CSCD 北大核心 2024年第2期546-567,共22页
作为一种具有前景的能量存储系统,锂离子电池需要进一步提高能量密度、功率密度、可靠性和循环稳定性,以满足不断增长的大型能源存储、电动汽车和便携式电子设备需求。当前对锂离子电池的实验研究仍然面临多个挑战,这些挑战包括电解液... 作为一种具有前景的能量存储系统,锂离子电池需要进一步提高能量密度、功率密度、可靠性和循环稳定性,以满足不断增长的大型能源存储、电动汽车和便携式电子设备需求。当前对锂离子电池的实验研究仍然面临多个挑战,这些挑战包括电解液的导电性和安全性、高能量负极的沉积-剥离机制的优化、高能量正极的循环电压和容量维持、高电流条件下的界面极化和容量释放,以及在极端电流-温度-针刺条件下的热失控管理等问题。这些问题涉及到电-化-力-热等多个场的耦合作用,需要进行协同优化处理。COMSOL Multiphysics提供了一种可行的工具,通过求解多物理场耦合的连续方程,能够同时考虑载流子浓度、电流密度、电-化学势、温度、应力/应变和几何形态等综合信息的演化。本文概述了该工具在锂离子电池的电解液、负极和正极设计等方面的研究,并聚焦于多场耦合对电池性能的综合影响、多场耦合模拟方法以及理论模拟与实验表征的结合。最后,本文对理论与实验联合研究中的多场和多尺度问题进行了展望。 展开更多
关键词 COMSOL multiphysics 锂离子电池 多场耦合 模拟计算
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融合加权不一致性的多视图聚类 被引量:2
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作者 滕少华 盛文涛 +2 位作者 滕璐瑶 张巍 曾莹 《小型微型计算机系统》 北大核心 2025年第2期381-388,共8页
图学习是一种广泛应用于多视图聚类的技术,它可以从多视图中学习出统一的相似图.现有的图学习方法大多只能发掘多视图的一致性,忽视了不一致的信息,这使得它们可能在学习过程中丢失视图独有的信息.为了解决这个问题,本文提出了一种融合... 图学习是一种广泛应用于多视图聚类的技术,它可以从多视图中学习出统一的相似图.现有的图学习方法大多只能发掘多视图的一致性,忽视了不一致的信息,这使得它们可能在学习过程中丢失视图独有的信息.为了解决这个问题,本文提出了一种融合一致性和不一致性,面向图的多视图低秩聚类框架.该方法首先将多视图分解为一致性和不一致性两个部分,然后利用自适应加权融合多视图的一致性图,并在此过程中防止权重出现平凡解;进而,提出了一种新颖的低秩融合策略,用一个统一的目标函数融合多视图一致性和不一致性,并通过谱聚类获得结果.本文还设计并实现了一种迭代优化方法来求解目标函数.最后,7个多视图数据集的对比实验验证了该方法的有效性. 展开更多
关键词 多视图聚类 融合多视图一致性和不一致性 多视图不一致性 低秩表示
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多目标联合优化的车联网动态资源分配算法 被引量:3
13
作者 宋晓勤 张文静 +2 位作者 雷磊 宋铁成 赵丽屏 《东南大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第1期266-274,共9页
为了解决车联网(IoV)信道高动态不确定性及多用户干扰所导致的通信传输性能下降问题,提出了一种基于多智能体增强型双深度Q网络(EDDQN)的多目标联合优化资源分配算法。首先,考虑车辆运动和信道时变特性,建立多用户干扰下频谱共享和功率... 为了解决车联网(IoV)信道高动态不确定性及多用户干扰所导致的通信传输性能下降问题,提出了一种基于多智能体增强型双深度Q网络(EDDQN)的多目标联合优化资源分配算法。首先,考虑车辆运动和信道时变特性,建立多用户干扰下频谱共享和功率控制联合优化的资源分配决策模型,在满足时延和可靠性等约束下,最小化网络时延和能耗加权和(成本);然后,将模型转换为马尔可夫决策过程(MDP),利用双深度Q网络(DDQN),并引入优先经验回放和多步学习,通过集中式训练和分布式执行,优化车间(V2V)链路的频谱共享和功率分配策略。结果表明,所提算法具有良好的收敛性,在不同负载下相较对比算法成本减少8%以上,负载传输成功率提升19%以上,有效提高了通信传输性能。 展开更多
关键词 车联网 多用户干扰 多目标联合优化 深度强化学习
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多智能体协同研究进展综述:博弈和控制交叉视角 被引量:4
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作者 秦家虎 马麒超 +4 位作者 李曼 张聪 付维明 刘轻尘 郑卫新 《自动化学报》 北大核心 2025年第3期489-509,共21页
多智能体协同应用广泛,并被列为新一代人工智能(Artificial intelligence,AI)基础理论亟待突破的重要内容之一,对其开展研究具有鲜明的科学价值和工程意义.随着人工智能技术的进步,传统的单一控制视角下的多智能体协同已无法满足执行大... 多智能体协同应用广泛,并被列为新一代人工智能(Artificial intelligence,AI)基础理论亟待突破的重要内容之一,对其开展研究具有鲜明的科学价值和工程意义.随着人工智能技术的进步,传统的单一控制视角下的多智能体协同已无法满足执行大规模复杂任务的需求,融合博弈与控制的多智能体协同应运而生.在这一框架下,多智能体协同具有更高的灵活性、适应性和扩展性,为多智能体系统的发展带来更多可能性.鉴于此,首先从协同角度入手,回顾多智能体协同控制与估计领域的进展.接着,围绕博弈与控制的融合,介绍博弈框架的基本概念,重点讨论在微分博弈下多智能体协同问题的建模与分析,并简要总结如何应用强化学习算法求解博弈均衡.选取多机器人导航和电动汽车充电调度这两个典型的多智能体协同场景,介绍博弈与控制融合的思想如何用于解决相关领域的难点问题.最后,对博弈与控制融合框架下的多智能体协同进行总结和展望. 展开更多
关键词 多智能体系统 协同控制 博弈优化 多移动机器人导航 电动汽车充电调度
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基于进化多任务的稀疏大规模多目标优化 被引量:1
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作者 梁正平 王侃 +2 位作者 周倩 王继刚 朱泽轩 《计算机学报》 北大核心 2025年第2期358-380,共23页
稀疏大规模多目标优化存在稀疏位置探测困难、搜索空间巨大等诸多挑战,现有为数不多的稀疏大规模多目标优化算法在稀疏位置的探测准确率和非零决策变量的优化程度方面尚存在较大提升空间.为进一步提升稀疏大规模多目标优化的性能,本文... 稀疏大规模多目标优化存在稀疏位置探测困难、搜索空间巨大等诸多挑战,现有为数不多的稀疏大规模多目标优化算法在稀疏位置的探测准确率和非零决策变量的优化程度方面尚存在较大提升空间.为进一步提升稀疏大规模多目标优化的性能,本文从辅助任务构建与优化、辅助任务重新初始化、知识迁移等三个方面,提出了基于进化多任务优化的稀疏大规模多目标优化算法(Evolutionary Multi-Task for Sparse Large-scale Multi-objective Op⁃timization,SLMO-EMT).其中,辅助任务构建与优化方面,基于主任务精英解的稀疏分布,采用两种不同的方式对决策变量的搜索空间进行限定,构建分别用于对稀疏位置和非零决策变量进行降维优化的两个辅助任务.辅助任务重新初始化方面,根据辅助任务在历史迭代中的知识迁移效果,对其搜索空间和当前种群进行更新,以使辅助任务可持续促进主任务的进化.知识迁移方面,首先基于轮询方式和各辅助任务的知识迁移概率,挑选用于知识迁移的辅助任务,再基于相似度挑选适合的知识受体,最后在子代生成过程中采用迁移知识引导的局部交叉,借助辅助任务的知识促进主任务的进化.为验证SLMO-EMT的性能,将其与8个先进的稀疏大规模多目标优化算法在1000-10000维的32个基准测试实例,以及8个应用测试实例上进行对比,实验结果表明SLMO-EMT对于稀疏大规模多目标优化问题的求解具有明显的竞争优势.SLMO-EMT的源代码已在Github上公开:https://github.com/CIA-SZU/WK. 展开更多
关键词 稀疏大规模多目标优化 进化多任务 辅助任务 知识迁移
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人工智能与教育深度融合的场景细化及落地实践——基于探索性多案例分析法 被引量:15
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作者 杨现民 曾佳尧 李新 《开放教育研究》 北大核心 2025年第1期82-92,共11页
作为推动全球新一轮科技革命和产业变革的重要引擎,人工智能教育应用的范围和影响力持续扩大,推进人工智能与教育深度融合场景落地对促进教育高质量发展具有重要意义。本研究采用探索性多案例分析法,选取国内外人工智能与教育深度融合... 作为推动全球新一轮科技革命和产业变革的重要引擎,人工智能教育应用的范围和影响力持续扩大,推进人工智能与教育深度融合场景落地对促进教育高质量发展具有重要意义。本研究采用探索性多案例分析法,选取国内外人工智能与教育深度融合的50个典型实践案例,从教育教学、学生发展、教师发展、教育评价、科学研究、教育环境、教育管理七个维度分析案例文本,总结归纳人工智能与教育深度融合的六大场景、15项业务及130多处融合点,凝练场景落地存在的能力、观念、条件、机制与风险五大现实障碍,据此提出转变观念、提升能力、多元供给、激发动力、强化协同和规避风险等推进策略,以期为推进我国人工智能与教育深度融合提供参考。 展开更多
关键词 人工智能与教育 多案例研究 场景落地
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Wi-Fi7多链路通感一体化的功率和信道联合智能分配算法 被引量:1
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作者 王靖 方旭明 《计算机应用》 北大核心 2025年第2期563-570,共8页
针对下一代Wi-Fi7设备中多链路传输时通信与感知一体化的功率和信道联合资源分配的问题,根据多链路设备(MLD)特殊的上下两层媒体接入控制层(MAC)结构,提出一种基于QMIX的联合功率控制与信道分配的多链路多智能体强化学习算法(JPCQMIX)... 针对下一代Wi-Fi7设备中多链路传输时通信与感知一体化的功率和信道联合资源分配的问题,根据多链路设备(MLD)特殊的上下两层媒体接入控制层(MAC)结构,提出一种基于QMIX的联合功率控制与信道分配的多链路多智能体强化学习算法(JPCQMIX)。该算法将MLD的每个下层MAC即每条链路作为一个智能体,并在上层MAC中设置混合网络用来处理所有下层MAC的局部值函数,以达到中心式训练的效果。训练完成后,每个下层MAC进入分布式执行模式,并独立地与它的局部环境进行交互,以进行功率控制和信道分配决策。仿真结果表明,相较于多智能体深度Q网络(MADQN)算法和传统启发式粒子群优化(PSO)算法,所提算法在通信吞吐量性能上分别提高了20.51%和29.10%;同时,所提算法在面对不同感知精度阈值和不同链路最低信干噪比(SINR)时,鲁棒性更好。可见,JPCQMIX能有效提升系统在满足感知精度条件下的通信吞吐量。 展开更多
关键词 Wi-Fi7 多链路 通信感知一体化 多智能体 深度强化学习
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三电平双向全桥多谐振DC-DC变换器研究 被引量:4
18
作者 张纯江 李旭明 +2 位作者 刘明 郭忠南 阚志忠 《电源学报》 北大核心 2025年第1期1-10,共10页
针对储能系统中通常直流母线侧电压等级较高而电池侧电压较低且电压变化范围宽的情况,提出1种三电平双向全桥多谐振DC-DC变换器拓扑,其高压侧采用三电平结构,可减小开关管的电压应力。谐振腔设计为带有辅助电感的LLCLC多谐振结构,使其... 针对储能系统中通常直流母线侧电压等级较高而电池侧电压较低且电压变化范围宽的情况,提出1种三电平双向全桥多谐振DC-DC变换器拓扑,其高压侧采用三电平结构,可减小开关管的电压应力。谐振腔设计为带有辅助电感的LLCLC多谐振结构,使其等效电路左右对称,可达成正、反向工作对等驱动控制,从而实现功率双向传输。采用改进的同步变频控制策略,使高、低压侧开关管正、反向工作时均可实现全范围零电压开通。与传统LLC谐振拓扑相比,所提拓扑能够在较窄的频率范围内实现更宽范围的电压增益。通过对谐振腔参数的优化设计可使变换器同时传输电流基波和3次谐波功率,在高频段提高能量的传输效率。最后搭建2 kW实验样机,实验结果验证了理论分析的正确性。 展开更多
关键词 三电平 双向直流变换器 多谐振 软开关 高增益
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LMUAV-YOLOv8:低空无人机视觉目标检测轻量化网络 被引量:6
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作者 董一兵 曾辉 侯少杰 《计算机工程与应用》 北大核心 2025年第3期94-110,共17页
针对低空无人机目标检测面临目标尺度变化大、小目标容易漏检和误检的挑战,发展了一种融合多尺度特征的目标检测轻量化网络(LMUAV-YOLOv8),通过开展消融和对比实验,验证了算法的有效性和先进性,并借助类激活图,对模型的决策过程进行了... 针对低空无人机目标检测面临目标尺度变化大、小目标容易漏检和误检的挑战,发展了一种融合多尺度特征的目标检测轻量化网络(LMUAV-YOLOv8),通过开展消融和对比实验,验证了算法的有效性和先进性,并借助类激活图,对模型的决策过程进行了解释。设计了一种轻量化的特征融合网络(UAV_RepGFPN),提出新的特征融合路径以及特征融合模块DBB_GELAN,降低参数量和计算量的同时,提高特征融合网络的性能。使用部分卷积(PConv)和三重注意力机制(Triplet Attention)构建特征提取模块(FTA_C2f),并引入ADown下采样模块,通过对输入特征图维度的重新排列和细粒度调整,以提升模型中深层网络对空间特征的捕捉能力,并进一步降低参数量和计算量。优化YOLOv9的可编程梯度信息(programmable gradient information,PGI)策略,设计基于上下文引导(Context_guided)的可逆架构,并额外生成三个辅助检测头,提出UAV_PGI可编程梯度方法,避免传统深度监督中多路径特征集成可能导致的语义信息损失。为了验证模型的有效性及泛化能力,在VisDrone 2019测试集上开展了对比实验,结果显示,与YOLOv8s相比,LMUAV-YOLOv8s的准确度、召回率、mAP@0.5和mAP@0.5:0.95等指标分别提升了4.2、3.9、5.1和3.0个百分点,同时参数量减少了63.9%,计算量仅增加0.4 GFLOPs,实现了检测性能与资源消耗的良好平衡。基于NVIDIA Jetson Xavier NX嵌入式平台的推理实验结果显示:与基线模型相比,该算法能够在满足实时检测要求的条件下,获得更高的检测精度,对于无人机实时目标检测场景具有较好的适用性。借助类激活图,对算法的决策过程进行了可视化分析,结果表明,该模型具备更优异的小尺度特征提取和高分辨率处理能力。 展开更多
关键词 小目标检测 多尺度 轻量化 YOLOv8 可编程梯度信息
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基于多模态的缺陷绝缘子图像的多标签分类 被引量:1
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作者 周景 王满意 田兆星 《高电压技术》 北大核心 2025年第2期642-651,共10页
对巡检图像中绝缘子缺陷准确分类是输电线路自动巡检领域中的关键技术之一。针对传统深度学习的分类方法对文本信息利用不够充分以及绝缘子图像分类标签较为单一的问题,该文首次提出了一种基于多模态的缺陷绝缘子图像的多标签分类方法... 对巡检图像中绝缘子缺陷准确分类是输电线路自动巡检领域中的关键技术之一。针对传统深度学习的分类方法对文本信息利用不够充分以及绝缘子图像分类标签较为单一的问题,该文首次提出了一种基于多模态的缺陷绝缘子图像的多标签分类方法。首先,采用一种多模态联合数据增强方法,实现了绝缘子图像和标签文本间跨模态的数据增强。然后,使用Vision Transformer网络提取图像的特征信息和BERT网络提取标签文本的特征信息,充分利用图像和标签文本的特征信息,从不同模态获取全面的信息,提高了网络的分类能力。最后,通过对比学习的方式将图像和文本的特征信息关联,增强网络分类的可靠性的同时,又为分类结果提供了良好的可解释性。实验结果表明,该方法的分类总体准确率达到93.87%,在同一数据集中对比其他模型,分类性能具有明显优势,为多模态技术在电网领域的应用提供了较好的基础。 展开更多
关键词 绝缘子图像 多标签分类 多模态 对比学习 数据增强
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