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SETD5介导AKT1磷酸化调控结肠癌细胞的迁移和5-FU敏感性 被引量:1
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作者 黄开禹 史建国 程勇 《中国肿瘤生物治疗杂志》 CAS CSCD 北大核心 2024年第6期586-591,共6页
目的:探讨含SET结构域蛋白5(SETD5)对结肠癌细胞增殖、迁移和对5-氟尿嘧啶(5-FU)药物敏感性的影响及机制。方法:常规培养结肠癌细胞,用Lipofectamine 2000将siSETD5-NC、si-SETD5-1~3质粒转染至HT-29细胞中,将其分为对照组(未处理)、si-... 目的:探讨含SET结构域蛋白5(SETD5)对结肠癌细胞增殖、迁移和对5-氟尿嘧啶(5-FU)药物敏感性的影响及机制。方法:常规培养结肠癌细胞,用Lipofectamine 2000将siSETD5-NC、si-SETD5-1~3质粒转染至HT-29细胞中,将其分为对照组(未处理)、si-SETD5-NC组、si-SETD5组和si-SETD5+SC79组,si-SETD5+SC79组HT-29细胞转染质粒的同时用10µmol/L SC79处理。qPCR法检测NCM460、HT-29和LoVo细胞中SETD5 mRNA表达,流式细胞术、细胞划痕法、WB法和CCK-8法分别检测各组HT-29细胞的凋亡情况、迁移能力、相关蛋白的表达,以及对5-FU的敏感性。结果:SETD5 mRNA在HT-29、LoVo细胞中均呈高表达(均P<0.01)。在HT-29细胞中成功地敲减了SETD5 mRNA(P<0.01)。敲减SETD5 mRNA可明显抑制HT-29细胞的增殖活性(P<0.01)、迁移能力(P<0.01)、相关蛋白(SETD5、p-PI3K、p-AKT1、p-mTOR蛋白)的表达(均P<0.01)、促进细胞凋亡(P<0.01),且提高其对5-FU的敏感性(P<0.01),这些作用均可被AKT激活剂SC79部分阻挡(P<0.05或P<0.01)。结论:SETD5在HT-29、LoVo细胞中高表达,SETD5通过PI3K/AKT1通路促进结肠癌HT-29细胞的增殖、迁移,且降低其对5-FU的敏感性,SETD5是结肠癌临床诊断、治疗的潜在靶点。 展开更多
关键词 结肠癌 含有set结构域蛋白5 蛋白激酶B磷酸化 增殖 迁移 5-氟尿嘧啶 耐药
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基于U^(2)-Net的高精度多套层位追踪方法及应用
2
作者 张世成 许辉群 +2 位作者 杨平 孙颖 杨梦琼 《石油地球物理勘探》 EI CSCD 北大核心 2024年第5期925-937,共13页
层位追踪是地震资料解释中一项基础且重要的工作,常规智能层位追踪方法的精度难以满足实际生产需求。为此,提出了一种基于U^(2)-Net的高精度多套层位追踪方法。首先,设计一种充填标签的制作方法,遍历地震数据每个像素点,判断当前像素点... 层位追踪是地震资料解释中一项基础且重要的工作,常规智能层位追踪方法的精度难以满足实际生产需求。为此,提出了一种基于U^(2)-Net的高精度多套层位追踪方法。首先,设计一种充填标签的制作方法,遍历地震数据每个像素点,判断当前像素点所在位置并为其划分一个层位区域;对于穿过断层的层位,则自动搜寻相邻层位,实现非全区层位、断层等复杂条件下的地震反射层位及不整合面的充填标签的制作;然后,利用充填标签,采用U^(2)-Net网络模型对F3数据体和M工区地震资料进行训练。与U-Net+PPM网络模型相比,U^(2)-Net网络模型的预测精度更高,稳定性更好,泛化性更强,训练时间更短,且预测复杂地区的地震反射层位的准确率和平均交并比都大于95%。该方法可以较好地适应低信噪比地震资料的层位追踪。 展开更多
关键词 U^(2)-net 语义分割 层位标签 多套层位追踪 不整合面
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基于特征选择的CP-nets结构学习 被引量:1
3
作者 刘素 刘惊雷 《南京大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2019年第1期14-28,共15页
作为描述多属性之间定性条件偏好的一种图模型,条件偏好网(Conditional Preference networks,CP-nets)的结构学习问题在CP-nets的研究中起着重要的作用.不同于传统的CP-nets学习方法,提出基于信息论和特征选择的方法来研究偏好数据库上... 作为描述多属性之间定性条件偏好的一种图模型,条件偏好网(Conditional Preference networks,CP-nets)的结构学习问题在CP-nets的研究中起着重要的作用.不同于传统的CP-nets学习方法,提出基于信息论和特征选择的方法来研究偏好数据库上的CP-nets的结构学习问题.首先建立了偏好数据库上的互信息和条件互信息的求解方法,并将互信息看作一个属性和它的可行父亲之间的相关性,条件互信息看作可行父亲集中属性之间的冗余性,从而构造出极大相关极小冗余(Maximal Relevance Minimal Redundancy,mRMR)的目标函数,同时指出,一个属性的父亲集是由属性之间冗余度小,但对孩子属性的偏好却影响极大的属性子集组成的.随后基于特征选择中的mRMR方法来实现CP-nets的结构学习,并设计相应的算法来完成从偏好数据中学习CP-nets的结构.最后在电影推荐数据集上验证了算法的有效性.研究结果表明,基于mRMR的特征选择方法可有效获取变量之间的因果关系,从而求取出每个属性的父亲集合,进而获得CP-nets的结构. 展开更多
关键词 CP-nets结构学习 极大相关极小冗余 可行父亲集 偏好数据库上的互信息 特征选择
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基于U-net的水位线检测 被引量:18
4
作者 程淑红 赵考鹏 +1 位作者 张仕军 张典范 《计量学报》 CSCD 北大核心 2019年第3期361-366,共6页
提出一种基于U-net水位线自动分割的新方法,并通过多种场景进行验证。首先标记出原始图像中的水和背景并对其灰度化;然后利用处理后的图像和原始图像制作出数据集,把数据集作为输入利用U-net对图像进行分割;最后将所有分割出来的图像进... 提出一种基于U-net水位线自动分割的新方法,并通过多种场景进行验证。首先标记出原始图像中的水和背景并对其灰度化;然后利用处理后的图像和原始图像制作出数据集,把数据集作为输入利用U-net对图像进行分割;最后将所有分割出来的图像进行边缘提取得到水位线。实验结果表明:U-net水位自动分割可以精确地标记出水位线,同时解决了在水位测量过程中图像背景所带来的影响,分割效果明显优于其它分割方法,识别率达到96%以上。 展开更多
关键词 计量学 水位检测 数据集 U-net 分割 边界提取
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基于融合U-Net和水平集的肝脏CT图像分割 被引量:6
5
作者 张宇豪 徐磊 白一清 《电子测量技术》 北大核心 2021年第9期116-121,共6页
为了弥补U-Net模型和水平集方法分割肝脏CT图片的不足之处,提出了一种将两者进行融合的分割算法。该算法在训练阶段使用U-Net模型作为先验网络对肝脏进行分割,然后将其输出的分割结果作为先验特征图送入到水平集方法中进一步分割;通过... 为了弥补U-Net模型和水平集方法分割肝脏CT图片的不足之处,提出了一种将两者进行融合的分割算法。该算法在训练阶段使用U-Net模型作为先验网络对肝脏进行分割,然后将其输出的分割结果作为先验特征图送入到水平集方法中进一步分割;通过计算两次分割结果的差异,反向传播误差,更新网络参数,最终得到一个完整的分割算法模型。通过在公开数据集3Dircadb上进行实验对比,所提出分割算法的灵敏性和Dice系数的平均值分别可以达到94.85%和95.18%,面积重叠误差和相对面积误差的平均值仅有9.97%和7.69%。与其他常见的分割算法相比,该算法获得了更好的分割结果。 展开更多
关键词 U-net 水平集方法 先验网络 先验特征图
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S-rough sets and knowledge separation 被引量:104
6
作者 Shi Kaiquan 1,21. School of Mathematics and System Sciences, Liaocheng University, Liaocheng 252059, P. R. China 2. School of Mathematics and System Sciences, Shandong University, Jinan 250100, P. R. China 《Journal of Systems Engineering and Electronics》 SCIE EI CSCD 2005年第2期403-410,共8页
The conceptions of the knowledge screen generated by S-rough sets are given: f- screen and - screen , and then puts forward - filter theorem, - filter theorem of knowledge. At last, the applications of knowledge separ... The conceptions of the knowledge screen generated by S-rough sets are given: f- screen and - screen , and then puts forward - filter theorem, - filter theorem of knowledge. At last, the applications of knowledge separation are given according to - screen and - screen. 展开更多
关键词 S- rough sets f- screen - screen f-filter theorem - filter theorem knowledge separation.
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基于水平集方法和U-Net网络的地震初至拾取技术 被引量:2
7
作者 李阳 何登科 《矿业科学学报》 CSCD 2022年第4期437-445,共9页
针对使用U-Net网络拾取地震初至存在的拾取结果不连续等问题,提出了一种融合水平集方法的U-Net网络结构模型。首先基于U-Net网络提取地震图像特征图,逐像素计算损失,然后应用水平集方法对特征图计算水平集损失,最后将两者的加权和作为... 针对使用U-Net网络拾取地震初至存在的拾取结果不连续等问题,提出了一种融合水平集方法的U-Net网络结构模型。首先基于U-Net网络提取地震图像特征图,逐像素计算损失,然后应用水平集方法对特征图计算水平集损失,最后将两者的加权和作为最终的损失函数。改进后的网络模型采用水平集方法保证了地震道之间初至的连续性,同时保留了U-Net网络“端到端”精细化分类的能力;采用Focal Loss损失函数缓解地震数据样本类别不均衡问题;在训练过程采用混合模拟数据和实际数据的方法克服训练集数据不足问题。经正演模拟和实际地震资料测试结果表明,该网络模型不仅精确度较高,而且较好地适应在低信噪比环境下地震信号的初至拾取。 展开更多
关键词 初至拾取 水平集 语义分割 U-net网络
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miR-17-5p通过靶向SETD2调控骨髓增生异常综合征SKM-1细胞的增殖与凋亡 被引量:2
8
作者 张永晓 李英华 《中国肿瘤生物治疗杂志》 CAS CSCD 北大核心 2022年第1期30-36,共7页
目的:探讨miR-17-5p和含SET结构域蛋白2(SETD2)对骨髓增生异常综合征(MDS)SKM-1细胞增殖与凋亡的影响及其作用机制。方法:收集2019年3月至2021年5月衡水市人民医院就诊的35例MDS患者的骨髓标本(MDS组)、35例健康体检者的骨髓标本(对照... 目的:探讨miR-17-5p和含SET结构域蛋白2(SETD2)对骨髓增生异常综合征(MDS)SKM-1细胞增殖与凋亡的影响及其作用机制。方法:收集2019年3月至2021年5月衡水市人民医院就诊的35例MDS患者的骨髓标本(MDS组)、35例健康体检者的骨髓标本(对照组),以及MDS细胞系SKM-1。用qPCR法检测MDS骨髓和SKM-1细胞中miR-17-5p、SETD2 mRNA的表达水平。双荧光素酶报告基因实验验证miR-17-5p与SETD2的靶向关系。利用脂质体转染技术,分别将si-miR-NC、si-miR-17-5p、miR-NC、miR-17-5p mimic、pcDNA、pcDNA-SETD2、si-miR-17-5p+si-NC、si-miR-17-5p+si-SETD2等转染至SKM-1细胞,CCK-8法、流式细胞术检测细胞的增殖和凋亡水平,WB法检测细胞中SETD2、C-caspase-3、C-caspase-9的表达。结果:与对照组相比,MDS组骨髓中miR-17-5p表达水平显著升高、SETD2的mRNA和蛋白表达水平均显著降低(均P<0.01)。与si-miR-NC组相比,si-miR-17-5p组SKM-1细胞增殖能力显著降低、凋亡率显著升高,细胞中C-caspase-3和C-caspase-9表达显著升高(均P<0.01)。miR-17-5p明显抑制野生型SETD2细胞的荧光素酶活性(P<0.01),并负向调控SETD2的表达。过表达SETD2可显著抑制SKM-1细胞的增殖并促进细胞凋亡,同时干扰SETD2表达则可部分逆转干扰miR-17-5p对SKM-1细胞的增殖抑制和凋亡促进作用。结论:MDS骨髓中miR-17-5p呈高表达,干扰miR-17-5p可抑制SKM-1细胞增殖并促进细胞凋亡,其机制与miR-17-5p靶向负调控SETD2的表达有关。 展开更多
关键词 骨髓增生异常综合征 SKM-1细胞 miR-17-5p set结构域蛋白2 增殖 凋亡
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基于U1-net网络的放疗脑肿瘤靶区分割
9
作者 张本健 林辉 +2 位作者 郭栋 王桂林 胡敏 《合肥工业大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2023年第8期1070-1078,共9页
文章基于全卷积神经网络(fully convolutional network,FCN)的U-net网络,并通过对U-net网络的调整,构建适用于脑肿瘤图像分割的U1-net网络。U1-net网络由卷积层、最大池化层、反卷积层和激活函数4个部分组成。通过在公共数据集BRATS 201... 文章基于全卷积神经网络(fully convolutional network,FCN)的U-net网络,并通过对U-net网络的调整,构建适用于脑肿瘤图像分割的U1-net网络。U1-net网络由卷积层、最大池化层、反卷积层和激活函数4个部分组成。通过在公共数据集BRATS 2015上的实验验证了该网络的有效性。实验结果表明,该网络能适应脑肿瘤轮廓取得较好的分割效果,在脑肿瘤的完整肿瘤区、核心肿瘤区、增强肿瘤区的Dice相似系数(Dice similarity coefficient,DSC)分别为0.95、0.85、0.83。 展开更多
关键词 深度学习(DL) 全卷积神经网络(FCN) U1-net网络 BRATS 2015数据集 脑肿瘤分割
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Simulation Modeling by Fuzzy Nets
10
作者 Xingui, He 《Journal of Systems Engineering and Electronics》 SCIE EI CSCD 1993年第4期25-31,共7页
Fuzzy technology is a newly developed discipline based on fuzzy mathematics. In the recent years, it has been successfully applied into many areas, such as process control, diagnosis, evaluation, decision making and s... Fuzzy technology is a newly developed discipline based on fuzzy mathematics. In the recent years, it has been successfully applied into many areas, such as process control, diagnosis, evaluation, decision making and scheduling, especially in simulation where accurate mathematical models can not or very hard be established. In this paper, to meet the demands of fuzzy simulation, two fuzzy nets will first be presented, which are quite suitable for modeling the parallel or concurrent systems with fuzzy behavior. Then, a concept of active simulation will be introduced, in which the simulation model not only can show its fuzzy behavior, but also has a certain ability which can actively perform many very useful actions, such as automatic warning, realtime monitoring, simulation result checking, simulation model self-adapting, error recovery, simulating path tracing, system states inspecting and exception handling, by a unified approach while some specified events occur. The simulation model described by this powerful simulation modeling tool is concurrently driven by a network interpreter and an event monitor that all can be implemented by software or hardware. Besides, some interesting applications are given in the paper. 展开更多
关键词 Computer hardware Computer software Decision theory Fuzzy sets Mathematical models MONITORING Parallel processing systems Petri nets Process control Random processes SCHEDULING
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基于RandLA-Net的3D点云牙颌分割与身份识别
11
作者 钟侠骄 张绍兵 +4 位作者 郭静 王胜朝 成苗 何莲 赵铱民 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2023年第S01期269-275,共7页
针对PointNet局部特征聚合不充分、保存模型较大、识别精度有待提升等问题,在三维(3D)点云牙颌身份的识别任务中,采用RandLA-Net的编码结构作为主干网络;在分割任务中采用原始RandLA-Net作为主干网络。针对RandLA-Net特征聚合模块聚合... 针对PointNet局部特征聚合不充分、保存模型较大、识别精度有待提升等问题,在三维(3D)点云牙颌身份的识别任务中,采用RandLA-Net的编码结构作为主干网络;在分割任务中采用原始RandLA-Net作为主干网络。针对RandLA-Net特征聚合模块聚合单一的问题,在识别任务中采用基于偏移注意力(OA)的特征聚合模块,在分割任务中增添了基于点云的Transformer block模块,相较于RandLA-Net的原始网络,新的网络模块能够更好地聚合局部特征。为了达到大规模开集数据集的身份再识别目的,将分类的交叉熵损失函数替换成了三元组损失函数。针对训练牙颌样本数据较少的问题,采用生成虚拟正样本的方式极大地拓展了数据集。实验结果表明:在识别任务中,相较于原始的RandLA-Net主干网络,识别任务的top-1平均精度提升了3.13个百分点;在分割任务中网络平均精度相较于原始RandLA-Net提升了3.06个百分点,平均交并比(MIoU)提升了6.05个百分点。 展开更多
关键词 深度学习 RandLA-net 点云 自注意力 Transformer block 开集 三元损失
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气-液两相流界面迁移现象的数值模拟研究 被引量:7
12
作者 邓晟 李会雄 +1 位作者 赵建福 陈听宽 《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2004年第11期1123-1127,共5页
借助于LevelSet函数,建立了气-液两相的统一控制方程组,并在交错网格中进行离散.用两种格式,即Superbee TVD格式和5阶WENO格式求解LevelSet函数的输运方程,用SIMPLER算法的思想对主流场控制方程的求解方法进行改进.数值实验结果表明,在... 借助于LevelSet函数,建立了气-液两相的统一控制方程组,并在交错网格中进行离散.用两种格式,即Superbee TVD格式和5阶WENO格式求解LevelSet函数的输运方程,用SIMPLER算法的思想对主流场控制方程的求解方法进行改进.数值实验结果表明,在求解LevelSet的控制方程时,5阶WENO方法比Superbee TVD格式的结果更准确;用改进的数值算法可成功实现对密度比大于1000/1的气-液两相流界面迁移问题的数值模拟.对几种典型大密度比气-液两相流问题的计算结果与实际问题的物理规律完全一致,验证了该方法的有效性和可靠性. 展开更多
关键词 LEVEL set方法 -液两相流 数值模拟
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基于.NET的双重签名演示实验的设计与实现 被引量:7
13
作者 杨艳 周靖 王鲁 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2007年第11期141-143,150,共4页
双重签名是SET协议中对数字签名的新应用,解决了电子商务交易中消费者、商家及银行三方的安全通信问题。文章分析了SET协议中双重签名的工作原理,给出了一个双重签名演示实验的设计方案,并利用Microsoft.NET框架中提供的加密模型,使用C... 双重签名是SET协议中对数字签名的新应用,解决了电子商务交易中消费者、商家及银行三方的安全通信问题。文章分析了SET协议中双重签名的工作原理,给出了一个双重签名演示实验的设计方案,并利用Microsoft.NET框架中提供的加密模型,使用C#语言实现了双重签名的生成及商家和银行的验证过程。 展开更多
关键词 set 双重签名 .net框架 C#
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Ms.Net插件技术在继电保护整定计算软件中的应用研究 被引量:7
14
作者 卓越 吕飞鹏 +2 位作者 黄斌 易雷 胡鹏飞 《继电器》 CSCD 北大核心 2005年第21期21-24,44,共5页
针对当前继电保护整定计算软件存在的不足,论述M s.Net组件技术相对于传统组件技术的优势,提出了利用M s.Net组件技术开发插件的方案,给出了基于M s.Net插件技术的整定计算软件体系架构,并详细介绍了用C#语言设计开发继电保护整定计算... 针对当前继电保护整定计算软件存在的不足,论述M s.Net组件技术相对于传统组件技术的优势,提出了利用M s.Net组件技术开发插件的方案,给出了基于M s.Net插件技术的整定计算软件体系架构,并详细介绍了用C#语言设计开发继电保护整定计算软件插件的要点以及代码发现、插件动态加载的方法,最后阐述了M s.Net插件的安全性问题。 展开更多
关键词 继电保护 整定计算 Ms.net 插件技术
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基于BP网络算法优化粗糙-Petri网的电网故障诊断 被引量:9
15
作者 高正中 龚群英 +2 位作者 刘隆吉 李世光 赵丽娜 《中国电力》 CSCD 北大核心 2016年第8期12-16,30,共6页
为了使电网故障诊断的过程更简洁、快速和直观,提出了一种基于BP网络算法优化粗糙-Petri网的电网故障诊断方法。首先用粗糙集理论对电网的故障征兆数据进行处理,从冗余的故障信息中约简出最小决策表;然后基于得到的最小决策表提取诊断... 为了使电网故障诊断的过程更简洁、快速和直观,提出了一种基于BP网络算法优化粗糙-Petri网的电网故障诊断方法。首先用粗糙集理论对电网的故障征兆数据进行处理,从冗余的故障信息中约简出最小决策表;然后基于得到的最小决策表提取诊断规则并建立最优的Petri网模型,利用Petri网处理并行推理的能力来实现高效的电网故障诊断。其中引入神经网络中的BP算法对电网故障诊断Petri网模型的权值参数进行网络优化训练。电网实例分析结果表明该模型能准确找到故障区域,具有较好的快速性、自适应性和一定的容错性。 展开更多
关键词 电网 PETRI网 粗糙集 属性约简 BP网络 故障诊断
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基于改进R-FCN的车辆目标检测方法 被引量:6
16
作者 胡辉 曾琛 《计算机工程与设计》 北大核心 2020年第4期1164-1168,共5页
针对传统方法对实际环境中车辆检测精度不高的问题,提出基于深度学习中R-FCN模型进行车辆检测的方法。基于全卷积网络,结合多尺度训练使模型能够学习到不同尺寸车辆的抽象特征,在训练过程中引入可变形网络提高模型对目标变换的自适应能... 针对传统方法对实际环境中车辆检测精度不高的问题,提出基于深度学习中R-FCN模型进行车辆检测的方法。基于全卷积网络,结合多尺度训练使模型能够学习到不同尺寸车辆的抽象特征,在训练过程中引入可变形网络提高模型对目标变换的自适应能力,使用软化非极大值抑制的方法减少复杂环境中目标的漏检率。利用Udacity数据集进行训练和测试,实验结果表明,提出方法与R-FCN模型相比,检测的平均准确度提高了4.3%,对实际场景下的车辆有着良好的检测效果,网络具有一定的鲁棒性。 展开更多
关键词 车辆检测 全卷积网络 Udacity数据集 多尺度训练 可变形网络 软化非极大值抑制
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基于未确知集-贝叶斯网络的构件软件体系可靠性模型
17
作者 王涛 杨娟 +1 位作者 程海川 李博 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2009年第6期1715-1718,1721,共5页
将未确知集理论和贝叶斯网络应用于军事信息系统软件可靠性建模研究,采用其描述软构件失效特征,计算可靠性参数,并在此基础上构建了一个基于未确知集—贝叶斯网络的军事信息系统软件可靠性模型。该模型实现了对构件软件体系全过程的可... 将未确知集理论和贝叶斯网络应用于军事信息系统软件可靠性建模研究,采用其描述软构件失效特征,计算可靠性参数,并在此基础上构建了一个基于未确知集—贝叶斯网络的军事信息系统软件可靠性模型。该模型实现了对构件软件体系全过程的可靠性跟踪和监控。仿真试验验证了该模型的实用性和有效性。 展开更多
关键词 军事信息系统 软件体系 构件 未确知集 贝叶斯网络
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L-拟序集中的层次收敛与完备性
18
作者 刘妮 《陕西师范大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2002年第3期10-13,共4页
研究了L 拟序集中的层次收敛与完备性 .在L 拟序集上引入了三种关系 ,并讨论了它们之间的关系及性质 ;定义了Cauchy网及层次Cauchy网 ,从而把Cauchy列与层次Cauchy列的概念推广到了网的水平 .证明了序列的层次极限的等价刻画对网的层极... 研究了L 拟序集中的层次收敛与完备性 .在L 拟序集上引入了三种关系 ,并讨论了它们之间的关系及性质 ;定义了Cauchy网及层次Cauchy网 ,从而把Cauchy列与层次Cauchy列的概念推广到了网的水平 .证明了序列的层次极限的等价刻画对网的层极限仍适用 ,并给出了层次Cauchy网的层极限的一个重要性质 ,得到了偏序集和Frame作为L 展开更多
关键词 L-拟序集 层次收敛 完备性 层次Cauchy网 层极限 层次Cauchy列 偏序集
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基于RS-LSSVM的AUV耦合控制方法 被引量:1
19
作者 宋晓茹 宋保维 +1 位作者 雷志勇 梁庆卫 《西北工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第4期614-619,共6页
针对AUV不可避免的横滚运动引起的俯仰和偏航运动间的耦合效应,提出了基于RS-LSSVM的综合解耦控制方法。首先分析建立了AUV的俯仰-偏航模型,并构建了RS-LSSVM解耦控制模型,重点研究其解耦控制方法。以某型号的AUV为研究对象,着重对非零... 针对AUV不可避免的横滚运动引起的俯仰和偏航运动间的耦合效应,提出了基于RS-LSSVM的综合解耦控制方法。首先分析建立了AUV的俯仰-偏航模型,并构建了RS-LSSVM解耦控制模型,重点研究其解耦控制方法。以某型号的AUV为研究对象,着重对非零横滚角引起的俯仰与偏航间的耦合进行解耦控制仿真,其结果与标准PID解耦控制仿真结果对比表明,该方法有效地消除了俯仰和偏航运动的耦合,为AUV的解耦控制提供了一种新的方法。 展开更多
关键词 AUV 解耦控制 LSSVM RS
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非饱和花岗岩残积土水-气两相驱替过程数值模拟 被引量:9
20
作者 蔡沛辰 阙云 李显 《水文地质工程地质》 CAS CSCD 北大核心 2021年第6期54-63,共10页
水流在非饱和土体中的入渗过程实质上是水在下渗的过程中驱替空气的两相流问题。为揭示非饱和花岗岩残积土水-气两相驱替动态渗流机理,选取福州某地原状花岗岩残积土作为研究对象,基于工业CT扫描图像与Level Set方法,研究了原状土样两... 水流在非饱和土体中的入渗过程实质上是水在下渗的过程中驱替空气的两相流问题。为揭示非饱和花岗岩残积土水-气两相驱替动态渗流机理,选取福州某地原状花岗岩残积土作为研究对象,基于工业CT扫描图像与Level Set方法,研究了原状土样两相驱替的动态特征。结果表明:对于细观尺度水-气两相驱替模拟,Level Set法能很好地捕捉两种不混溶流体间的界面位置;水-气两相驱替过程存在大孔隙优先流特征,且“绕流”现象一般易于出现在孔隙成圆度较高处;两相渗流速度主要受孔道迂回度控制,笔直、较宽孔道,渗流速度相对较高,同时存在明显的“优势通道”,且随渗流时间增大以先急后缓的特征呈正相关变化,最大增速率为10.77%,最小仅1.90%;孔道横截面速度大小分布与孔隙结构有关,“回流”和“绕流”现象会使驱替速度骤降,降低幅度可达21.62%;驱替阻力最大出现在孔壁处,孔道越窄,阻力越大;驱替效率与驱替压差成正比关系,且初期加压增速效果显著,可达25.49%,后期仅为1.47%。该研究成果可丰富降雨型滑坡理论基础并预防灾害产生,具有重要的理论价值及工程意义。 展开更多
关键词 非饱和花岗岩 残积土 CT扫描切片 多孔介质 Level set -气两相驱替
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