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Semi-analytical weight function method for center-cracked circular disk subjected to diametral compression
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作者 CHEN Feng, SUN Zong qi, XU Ji cheng (The Key Laboratory of Nonferrous Metal Materials Science and Engineering, Central South University, Changsha 410083, China) 《Journal of Central South University of Technology》 2001年第2期99-104,共6页
Büeckner Rice weight function method was used to analyse mixed mode fracture of center cracked circular disk subjected to uniaxial compression. Based on Wu Carlsson procedure semi analytical modes Ⅰ and Ⅱ weigh... Büeckner Rice weight function method was used to analyse mixed mode fracture of center cracked circular disk subjected to uniaxial compression. Based on Wu Carlsson procedure semi analytical modes Ⅰ and Ⅱ weight functions were derived from corresponding reference displacement fields and stress intensity factors calculated by finite element method. Normalized mode Ⅰ and mode Ⅱ stress intensity factors, f Ⅰ, f Ⅱ , were derived from the obtained semi analytical weight functions. The results were then fitted into polynomials, the precision is within 0.5%. It is interesting to note that when the inclined angle θ of a crack is less than 15°, the f Ⅰvalues are positive. when θ =15°, the f Ⅰ values are positive for the crack length a varying from 0.1 to 0.7, but when a =0.8, the f Ⅰ takes the negative value -0.51. When θ >15°, all the f Ⅰ values become negative, which denotes that the compression shear mode is achieved at crack tips. These results are very useful in the investigation of mixed mode fracture of brittle materials. 展开更多
关键词 weight function stress intensity factor compression center cracked circular disk
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Construction mechanism of whitenization weight function and its application in grey clustering evaluation 被引量:7
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作者 XIE Naiming SU Bentao CHEN Nanlei 《Journal of Systems Engineering and Electronics》 SCIE EI CSCD 2019年第1期121-131,共11页
The clustering evaluation can be used to scientifically classify the objects to be evaluated according to the information aggregation of various evaluation rules. In grey weighted clustering evaluation, the index clus... The clustering evaluation can be used to scientifically classify the objects to be evaluated according to the information aggregation of various evaluation rules. In grey weighted clustering evaluation, the index clustering rule relies on the construction of the whitenization weight function, while the existing construction method of the linear function lacks the construction mechanism analysis and validity explanation. A normative construction principle is put forward by analyzing the construction mechanism of the function. Through proving the normative principle of the function,the basic modal function(BMF) is proposed and characterized by different function forms. Then, a new type of the whitenization weight function and its grey clustering evaluation model algorithm are given by studying the mechanism and nature of the construction of different forms of the function. Finally, the comparative study for self-innovation capability of defense science and technology industry(DSTI) is taken as an example. The results show that the different construction ways of the function have an effect on the clustering result. The proposed construction mechanism can better explain the index clustering rules and evaluation effectiveness,which will perfect the theoretical system of grey clustering evaluation and be applied to practice effectively. 展开更多
关键词 whitenization weight function GREY system THEORY GREY CLUSTERING evaluation.
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Improved theory of generalized meteo-ballistic weighting factor functions and their use 被引量:1
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作者 Vladimir CECH Jiri JEVICKY 《Defence Technology(防务技术)》 SCIE EI CAS CSCD 2016年第3期242-254,共13页
It follows from the analysis of artillery fire errors that approximately two-thirds of the inaccuracy of indirect artillery fire is caused by inaccuracies in the determination of the meteo parameters included in fire ... It follows from the analysis of artillery fire errors that approximately two-thirds of the inaccuracy of indirect artillery fire is caused by inaccuracies in the determination of the meteo parameters included in fire error budget model.Trajectories calculated under non-standard conditions are considered to be perturbed.The tools utilized for the analysis of perturbed trajectories are weighting factor functions(WFFs)which are a special kind of sensitivity functions.WFFs are used for calculation of meteo ballistic elements B(ballistic wind w B,densityρB,virtual temperatureτB,pressure p B)as well.We have found that the existing theory of WFF calculation has several significant shortcomings.The aim of the article is to present a new,improved theory of generalized WFFs that eliminates the deficiencies found.Using this theory will improve methods for designing firing tables,fire control systems algorithms,and meteo message generation algorithms. 展开更多
关键词 EXTERIOR BALLISTIC Non-standard projectile trajectory Perturbation Meteoconditions Sensitivity function (Generalized) weighting (factor) function(curve) (Generalized) EFFECT function Norm EFFECT
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Generalized weighted functional proportional mean combining forecasting model and its method of parameter estimation
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作者 万玉成 盛昭潮 《Journal of Systems Engineering and Electronics》 SCIE EI CSCD 2004年第1期7-11,18,共6页
A new kind of combining forecasting model based on the generalized weighted functional proportional mean is proposed and the parameter estimation method of its weighting coefficients by means of the algorithm of quadr... A new kind of combining forecasting model based on the generalized weighted functional proportional mean is proposed and the parameter estimation method of its weighting coefficients by means of the algorithm of quadratic programming is given. This model has extensive representation. It is a new kind of aggregative method of group forecasting. By taking the suitable combining form of the forecasting models and seeking the optimal parameter, the optimal combining form can be obtained and the forecasting accuracy can be improved. The effectiveness of this model is demonstrated by an example. 展开更多
关键词 combining forecasting generalized weighted functional proportional mean parameter estimation quadratic programming
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结合有限集模型预测的改进下垂功率均分策略 被引量:1
5
作者 程勇 周江浩 杜光辉 《燕山大学学报》 北大核心 2025年第3期219-228,共10页
针对低压微电网中并联逆变器由于线路阻抗参数不匹配造成有功功率分配失衡,以及有限集模型预测控制多目标优化权重系数设计复杂问题,提出一种结合有限集模型预测的改进下垂控制策略。首先通过改进传统下垂控制,实现有功功率精确分配。... 针对低压微电网中并联逆变器由于线路阻抗参数不匹配造成有功功率分配失衡,以及有限集模型预测控制多目标优化权重系数设计复杂问题,提出一种结合有限集模型预测的改进下垂控制策略。首先通过改进传统下垂控制,实现有功功率精确分配。其次添加电压恢复机制补偿负载突变带来的电压降落。然后结合有限集模型预测控制,提高系统动态响应速度,并在成本函数中利用电压电流串行评估,消除权重系数配置。最后仿真和实验结果表明,所提策略能够实现有功功率精确分配,补偿了电压降落,实现了逆变器的稳定运行。 展开更多
关键词 并联逆变器 下垂控制 功率均分 模型预测控制 成本函数 权重系数
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类别不均衡的少样本工业产品表观缺陷检测
6
作者 王素琴 杜雨洁 +1 位作者 石敏 朱登明 《图学学报》 北大核心 2025年第3期568-577,共10页
通用的目标检测网络在缺陷样本数量较少、缺陷类别分布不均衡时,总体检测精度偏低,在缺陷样本稀少的尾部类别上检测精度更低。为此,提出了一种基于改进YOLOv8s的工业产品表观缺陷检测方法。通过在Neck网络使用幻影卷积(GSConv),降低网... 通用的目标检测网络在缺陷样本数量较少、缺陷类别分布不均衡时,总体检测精度偏低,在缺陷样本稀少的尾部类别上检测精度更低。为此,提出了一种基于改进YOLOv8s的工业产品表观缺陷检测方法。通过在Neck网络使用幻影卷积(GSConv),降低网络复杂度的同时增强网络非线性能力,以避免过拟合风险。利用聚合模块VoV-GSCSP进一步提取与融合不同层次特征,提升网络特征提取与融合能力。通过采用重加权损失函数以平衡不同类别样本的训练损失贡献,加大尾部类别样本的损失贡献占比,从而提高尾部类别缺陷的检测精度。相比基线模型,改进方法对针灸针表观缺陷检测精度mAP为93.3%,提高5.0%,样本最少的断针缺陷提升9.1%;药板表观缺陷检测精度mAP为91.4%,提高2.6%,样本最少的脏污缺陷提升3.2%。在样本较多且分布不均衡的钢材数据集上,整体缺陷检测精度mAP提高2.6%。实验表明,该改进方法在缺陷样本少且类别分布不均衡时,可有效提升工业产品表观缺陷总体检测精度,对样本稀少的尾部类别检测精度改善明显,泛化性良好。 展开更多
关键词 表观缺陷检测 少样本 类别不均衡 GSConv 重加权损失函数
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基于变权TOPSIS的城市轨道交通运营水平评价研究
7
作者 石振武 张成琳 王金茹 《铁道标准设计》 北大核心 2025年第11期56-63,123,共9页
为量化城市轨道交通运营发展水平的动态变化,选取基础指标、客流指标、运行指标、安全指标、服务指标、能耗指标和财务指标7个方面共38个指标构建城市轨道交通运营水平评价指标体系。利用熵值法并在此基础上引入变权思想下的惩罚型变权... 为量化城市轨道交通运营发展水平的动态变化,选取基础指标、客流指标、运行指标、安全指标、服务指标、能耗指标和财务指标7个方面共38个指标构建城市轨道交通运营水平评价指标体系。利用熵值法并在此基础上引入变权思想下的惩罚型变权函数确定指标权重,构建变权TOPSIS城市轨道交通运营评价模型。以中国城市轨道交通系统为例进行实证分析,研究变权前后在TOPSIS和综合指数评价4种方法下的运营发展水平。结果表明,中国城市轨道交通运营发展水平在2014—2023年间呈现向理想状态持续接近的趋势,在4种评价方法下,2014年评价结果最不理想,2023年评价结果最好,且在2021年呈现出一个小高峰;变权调整后的权重能更合理地体现其动态发展水平,精准识别制约各年份城市轨道交通运营发展的关键因素,如2015年平均旅行速度和牵引能耗占比、2016年计划兑现率均达到或超过100%的城市比例、2017年平均每人次公里牵引能耗、2018年平均每人次公里总电能耗、2020年除地铁以外其他制式占比、2021年正点率等;同时绿色城市轨道交通政策数量和突发公共卫生事件等不可抗力对运营发展水平产生较大影响,可以通过增加颁布绿色城市轨道交通政策数量、采取提升服务水平等措施实现客运量的稳步增长、降低能源消耗以及提升其对突发事件的应对能力,进一步推进城市轨道交通运营的可持续发展。 展开更多
关键词 城市轨道交通 熵值法 惩罚型变权函数 TOPSIS 运营水平
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基于文化景观基因的传统聚落健康评价
8
作者 胡最 肖爱华 刘沛林 《地理与地理信息科学》 北大核心 2025年第2期88-96,共9页
针对当前缺乏从文化因子传承角度分析和评判传统聚落景观的健康状态(保存特征)现象,该文借鉴健康评价的思路,结合景观基因理论提出传统聚落健康评价的概念和指标体系,通过熵权法确定指标权重,并将权重值输入SPSSAU中,利用AHP进行一致性... 针对当前缺乏从文化因子传承角度分析和评判传统聚落景观的健康状态(保存特征)现象,该文借鉴健康评价的思路,结合景观基因理论提出传统聚落健康评价的概念和指标体系,通过熵权法确定指标权重,并将权重值输入SPSSAU中,利用AHP进行一致性检验,采用多目标线性加权函数法对湘南地区传统聚落进行总体健康评价。结果表明:湘南地区的37个传统聚落中,Ⅲ级(较差)、Ⅱ级(一般)、Ⅰ级(良好)健康聚落分别有7个、16个、14个,自然环境、旅游开发、建筑历史和管理机制是影响传统聚落健康的四大因素,传统聚落健康评价结果与实地调研结果相吻合,所构建的传统聚落健康评价指标体系可为开展全国传统聚落连片保护和科学利用提供参考。 展开更多
关键词 传统聚落 健康评价 景观基因 AHP 熵权法 多目标线性加权函数法
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基于马氏距离的密度加权最小二乘孪生支持向量机
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作者 吕莉 贺智鹏 +3 位作者 张法滢 张莹莹 康平 李院民 《江西师范大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第1期37-48,共12页
最小二乘孪生支持向量机基于欧氏距离判断样本相似性并搭建模型的方法未考虑样本不同维度的方差差异对决策超平面位置的影响,导致模型处理此类样本精度不高且对噪声样本敏感.鉴于此,该文提出一种基于马氏距离的密度加权最小二乘孪生支... 最小二乘孪生支持向量机基于欧氏距离判断样本相似性并搭建模型的方法未考虑样本不同维度的方差差异对决策超平面位置的影响,导致模型处理此类样本精度不高且对噪声样本敏感.鉴于此,该文提出一种基于马氏距离的密度加权最小二乘孪生支持向量机.该算法利用马氏距离替换欧氏距离构造密度加权策略,充分考虑点与分布的关系,给予噪声数据较低的权重,降低算法对噪声的敏感性;同时结合马氏距离核函数计算样本内协方差矩阵,消除样本特征值之间方差的差异,更准确地体现样本间的相关性,从而优化决策超平面.实验采用人工数据集和UCI数据集,实验结果表明:该算法比同类型分类算法具有更高的分类精确度和泛化能力,能够有效区分在样本中的噪声数据并赋予合适的权重值,提升分类器的鲁棒性. 展开更多
关键词 支持向量机 马氏距离 核函数 密度加权 最小二乘损失函数
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基于分段评价遗传算法的移动机器人路径规划
10
作者 谢嘉 孙帅浩 +3 位作者 李永国 梁锦涛 金昌兵 陈学飞 《传感技术学报》 北大核心 2025年第6期1064-1071,共8页
针对传统遗传算法在处理路径规划问题时存在适应性差、收敛速度慢和易早熟等问题,提出一种基于分段评价路径的改进遗传算法。设计一种动态权重适应度函数,在线调节参数并考虑坡度因素,来增强算法对复杂环境的适应能力;提出一种新的交叉... 针对传统遗传算法在处理路径规划问题时存在适应性差、收敛速度慢和易早熟等问题,提出一种基于分段评价路径的改进遗传算法。设计一种动态权重适应度函数,在线调节参数并考虑坡度因素,来增强算法对复杂环境的适应能力;提出一种新的交叉变异方式,分段评价个体后进行有选择性的交叉和变异,提升算法的寻优能力,加快收敛速度;采用模糊控制在线调节交叉变异概率,避免算法早熟;引入删除算子剔除冗余节点,提高最优解的平滑性;在20×20和30×30地图环境上进行仿真实验,结果表明所提算法具有更强的适应能力,改进型交叉变异能更快地搜索到更优路径,在线调节交叉变异概率很好地避免了算法早熟,最终解在路径长度、收敛速度及平滑度上均有提升。 展开更多
关键词 路径规划 分段评价路径 改进遗传算法 动态权重适应度函数 选择性交叉变异 模糊控制
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基于优化权重的YOLOv7密集行人检测算法 被引量:1
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作者 曹洁 牛瑜 梁浩鹏 《液晶与显示》 北大核心 2025年第3期505-515,共11页
针对自然复杂场景中行人拥挤和相互遮挡,导致检测精度不佳的问题,提出了一种基于优化权重的YOLOv7密集行人检测算法。首先,针对遮挡行人特征提取问题,利用跨空间高效多尺度注意力机制(Efficient Multi-Scale Attention Module with Cros... 针对自然复杂场景中行人拥挤和相互遮挡,导致检测精度不佳的问题,提出了一种基于优化权重的YOLOv7密集行人检测算法。首先,针对遮挡行人特征提取问题,利用跨空间高效多尺度注意力机制(Efficient Multi-Scale Attention Module with Cross-Spatial Learning,EMA)重新分配主干网络的权重,并跨维度学习不同通道特征之间的相关性,以增强模型对行人目标可见区域的关注。其次,针对检测模型复杂性较高的问题,设计了高效轻量化连接模块(Efficient Lightweight Connection Module,ELCM),旨在提升模型表达能力的同时加快训练速度。最后,构建了聚焦边界框损失函数Focal-SIoU loss,该损失函数注重抑制低质量样本,同时添加角度损失提高模型的检测精度。实验结果表明,所提算法在行人检测数据集Wider-Person与Crowd Human数据集上的均值平均精度分别达到83.7%和82.6%,相比其他先进的算法,在密集拥挤人群检测任务中有显著检测优势。 展开更多
关键词 密集行人检测 优化权重 聚焦边界框损失函数 YOLOv7
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基于MR体素内不相干运动弥散加权成像评价中医药治疗腰椎退行性病变的研究
12
作者 陈馨 莫云海 周礼平 《中华中医药学刊》 北大核心 2025年第2期58-61,共4页
目的分析基于磁共振(Magnetic Resonance,MR)体素内不相干运动弥散加权成像(IVIM-DWI)评价中医药治疗腰椎退行性病变的效果。方法纳入2021年6月—2023年6月四川省中西医结合医院收治的腰椎退行性病变患者84例为研究对象,随机数字表法分... 目的分析基于磁共振(Magnetic Resonance,MR)体素内不相干运动弥散加权成像(IVIM-DWI)评价中医药治疗腰椎退行性病变的效果。方法纳入2021年6月—2023年6月四川省中西医结合医院收治的腰椎退行性病变患者84例为研究对象,随机数字表法分为两组,42例对照组采用常规方式治疗,42例观察组采用独活寄生汤联合中医手法治疗,对比两组治疗效果、腰椎功能变化情况、疼痛评分、直腿抬高角度、IVIM-DWID定量参数等。结果观察组治疗总有效率为95.24%(40/42),比对照组(73.81%,31/42)高,且治疗后观察组JOA评分、直腿抬高角度高于对照组,功能障碍指数评分(ODI)、视觉模拟评分法(VAS)评分低于对照组(P<0.05);治疗后观察组表观弥散系数(ADC)、慢速弥散系数(D)值高于对照组,组间比较差异显著(P<0.05)。结论中医药治疗腰椎退行性病变效果明确,能有效减轻患者下腰痛或下肢放射痛等症状,改善腰椎活动度,促进腰椎功能的恢复,通过IVIM-DWI能有效评估患者腰椎退行性病变程度,为治疗提供参考依据。 展开更多
关键词 中医药治疗 腰椎退行性病 MR体素内不相干运动弥散加权成像 腰椎功能
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基于自适应卷积和加权损失的浪高预测模型
13
作者 郑宗生 赵泽骋 +1 位作者 张月维 王绪龙 《海洋测绘》 北大核心 2025年第2期47-51,共5页
有效波高(significant wave heights,SWH)是海浪运动的重要参数,准确的波高预测对于海上安全有重要意义。针对当前深度学习方法难以有效提取波浪场的多尺度特征,以及深度学习数据集中的浪高样本等级分布不平衡问题,提出一种区域浪高预... 有效波高(significant wave heights,SWH)是海浪运动的重要参数,准确的波高预测对于海上安全有重要意义。针对当前深度学习方法难以有效提取波浪场的多尺度特征,以及深度学习数据集中的浪高样本等级分布不平衡问题,提出一种区域浪高预测模型AC-LSTM(adaptive convlution LSTM)。该方法使用自适应卷积(Adaptive Convlution)提取波浪场的局部和全局特征,选择性地融合多尺度特征;使用考虑浪高等级的加权损失函数,缓解浪高数据中的类别不平衡问题。提出的模型在南海再分析数据集上进行实验,模型12 h的MAE、RMSE分别为0.152 m、0.223 m,表现优于流行的时空预测模型,可以有效进行区域浪高预测。 展开更多
关键词 有效波高预测 循环神经网络 自适应卷积 加权损失函数 多尺度
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扩散模型期望最大化的离线强化学习方法
14
作者 刘全 颜洁 乌兰 《软件学报》 北大核心 2025年第10期4695-4709,共15页
在连续且密集奖励的任务中,离线强化学习取得了显著的效果.然而由于其训练过程不与环境交互,泛化能力降低,在离散且稀疏奖赏的环境下性能难以得到保证.扩散模型通过加噪结合样本数据邻域的信息,生成贴近样本数据分布的动作,强化智能体... 在连续且密集奖励的任务中,离线强化学习取得了显著的效果.然而由于其训练过程不与环境交互,泛化能力降低,在离散且稀疏奖赏的环境下性能难以得到保证.扩散模型通过加噪结合样本数据邻域的信息,生成贴近样本数据分布的动作,强化智能体的学习和泛化能力.针对以上问题,提出一种扩散模型期望最大化的离线强化学习方法(offline reinforcement learning with diffusion models and expectation maximization,DMEM).该方法通过极大似然对数期望最大化更新目标函数,使策略具有更强的泛化性.将扩散模型引入策略网络中,利用扩散的特征,增强策略学习数据样本的能力.同时从高维空间的角度看期望回归更新价值函数,引入一个惩戒项使价值函数评估更准确.将DMEM应用于一系列离散且稀疏奖励的任务中,实验表明,与其他经典的离线强化学习方法相比,DMEM性能上具有较大的优势. 展开更多
关键词 离线强化学习 扩散模型 优势函数加权 期望回归 期望最大化
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电力电子变换器MPC权重系数的ANN设计
15
作者 毕长飞 《机械设计与制造》 北大核心 2025年第9期221-224,共4页
针对电力电子变换器采用有限集模型预测控制(MPC)时,其成本函数中权重系数难以整定的问题,设计了一种基于人工神经网络(ANN)的新型MPC权重系数整定方案。基于仿真平台搭建了变换器电路仿真模型并代入不同权重系数进行测试以获取对应的... 针对电力电子变换器采用有限集模型预测控制(MPC)时,其成本函数中权重系数难以整定的问题,设计了一种基于人工神经网络(ANN)的新型MPC权重系数整定方案。基于仿真平台搭建了变换器电路仿真模型并代入不同权重系数进行测试以获取对应的如总谐波失真等关键性能指标,然后利用这些数据对ANN进行训练,使得ANN具备为任意权重系数组合快速准确估计性能指标的能力。从而,对于任意结合输出指标的用户自定义适应度函数,可快速准确地找到权重系数优化组合。利用不间断电源系统开展了对MPC权重系数设计的ANN方法的实验,实验结果为对于指定的示例性适应度函数,采用AAN设计权重系数后可产生预期的控制性能,并对负载变化具有一定的鲁棒性,同时与仿真模型的误差小于3%,与实测误差小于10%。实验结果验证了所设计的ANN方法整定电力电子变换器MPC权重系数的有效性。 展开更多
关键词 模型预测控制 电力电子变换器 成本函数 权重系数 人工神经网络
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永磁同步电机全速域无传感器复合控制策略研究
16
作者 李贵远 张静 +3 位作者 郭中阳 刘杰 刘勇 崔安迪 《重庆理工大学学报(自然科学)》 北大核心 2025年第4期200-208,共9页
为解决单一的永磁同步电机无传感器控制策略在特定转速区间控制效果不佳的问题,提出一种新的复合策略,以实现全速域高性能控制。在矢量控制电流控制器环节,使用神经网络PID控制器,当突加负载时,0.02 s即可恢复到原转速,提高系统的鲁棒性... 为解决单一的永磁同步电机无传感器控制策略在特定转速区间控制效果不佳的问题,提出一种新的复合策略,以实现全速域高性能控制。在矢量控制电流控制器环节,使用神经网络PID控制器,当突加负载时,0.02 s即可恢复到原转速,提高系统的鲁棒性;在零、低速段,采用改进方波高频信号注入法,避免使用滤波器,无需调节滤波系数,在转速上减少0.03 s的延时,进一步提高了控制精度;在中高速段,采用超螺旋滑模观测器,通过采用积分形式消除高频噪声,减小误差以及相位延迟,但使用固定的滑模参数会使估算精度容易受到参数干扰产生误差,降低控制精度比较低,对此提出了改进的粒子群优化算法(improved particle swarm optimization,IPSO)超螺旋滑模观测器,转速误差仅有0.1 r/min;最后,通过采用改进加权切换函数,仅有0.5 s的抖动时间,高效实现2种控制策略的切换。经过仿真验证,该复合控制策略使永磁同步电机在各速度区间均具有较高的估算精度和优良的动态响应性能。 展开更多
关键词 永磁同步电机 神经网络PID 方波高频信号注入法 粒子群优化算法 超螺旋滑模观测器 加权切换函数
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用于地壳运动速度场拟合分析的隶属度函数改进IGGⅢ抗差方法 被引量:1
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作者 简海方 石雨燕 +2 位作者 雷新强 李屹旭 张俊 《大地测量与地球动力学》 北大核心 2025年第5期545-550,共6页
为了解决传统硬阈值方法在处理异常测站时难以应对模糊边界的问题,提出一种新方法,将构造运动和观测误差引起的测站异常均视为粗差,并利用隶属度函数构建IGGⅢ等价权函数,以减小异常测站的影响。新方法引入模糊集理论,是一种基于标准化... 为了解决传统硬阈值方法在处理异常测站时难以应对模糊边界的问题,提出一种新方法,将构造运动和观测误差引起的测站异常均视为粗差,并利用隶属度函数构建IGGⅢ等价权函数,以减小异常测站的影响。新方法引入模糊集理论,是一种基于标准化残差属于粗差的模糊子集隶属度函数改进的IGGⅢ抗差估计方法(membership function IGGⅢ,MF-IGGⅢ)。首先,通过模糊统计确定标准化残差受粗差污染程度最大的模糊子集的隶属度函数;然后,依据这些隶属度函数值构建等价权函数,并进行选权迭代。模拟实验和对环渤海区域GNSS速度场的拟合分析结果表明,该方法在异常测站检测方面的表现优于假设检验法、均值漂移法和IGGⅢ法,显示出较强的异常测站识别能力。 展开更多
关键词 地壳形变分析 隶属度函数 MF-IGGⅢ 等价权函数 异常测站
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基于回指与逻辑推理的文档级关系抽取模型
18
作者 胡婕 吴翠 +1 位作者 孙军 张龑 《计算机应用》 北大核心 2025年第5期1496-1503,共8页
在文档级关系抽取(DocRE)任务中,现有模型主要侧重于学习文档中实体间的交互,忽略了对实体内部结构的学习,并很少关注到文档中的代词指代识别问题以及对逻辑规则的应用,这导致模型对文档中实体间关系的建模不够准确。因此,基于Transfor... 在文档级关系抽取(DocRE)任务中,现有模型主要侧重于学习文档中实体间的交互,忽略了对实体内部结构的学习,并很少关注到文档中的代词指代识别问题以及对逻辑规则的应用,这导致模型对文档中实体间关系的建模不够准确。因此,基于Transformer的架构融合关系回指图,建模实体间交互和实体内部结构,从而利用回指将更多上下文信息聚合到相应实体上以提高关系抽取的准确性。此外,采用数据驱动方式从关系注释中挖掘逻辑规则,增强对文本隐含逻辑关系的理解和推理能力。针对样本不平衡问题,引入加权长尾损失函数提高对稀有关系的识别准确性。在2个公开数据集DocRED(Document-level Relation Extraction Dataset)和Re-DocRED(Revisiting Documentlevel Relation Extraction Dataset)上的实验结果表明,所提模型性能表现最优,在DocRED测试集上,基于BERT编码器的模型的IgnF1和F1值比基线模型ATLOP(Adaptive Thresholding and Localized cOniext Pooling)分别提高了1.79和2.09个百分点,可见所提模型的综合性能较高。 展开更多
关键词 文档级关系抽取 关系回指图 逻辑规则 样本不平衡 加权长尾损失函数
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开关电感准Z源逆变器无权重系数FCS-MPC策略
19
作者 刘春喜 林枝伟 +1 位作者 刘志乐 徐可 《电机与控制学报》 北大核心 2025年第3期142-154,共13页
针对开关电感准Z源逆变器采用有限集模型预测控制(FCS-MPC)时目标函数权重系数设计复杂的问题,提出一种无权重系数的FCS-MPC算法,避免了繁琐的权重系数调整过程。通过伏秒平衡原理分析电感周期性充放电的机理,在直通状态时对电感电流设... 针对开关电感准Z源逆变器采用有限集模型预测控制(FCS-MPC)时目标函数权重系数设计复杂的问题,提出一种无权重系数的FCS-MPC算法,避免了繁琐的权重系数调整过程。通过伏秒平衡原理分析电感周期性充放电的机理,在直通状态时对电感电流设置一个中间值,根据中间值和预测值的比较来确定下一周期的开关状态,在非直通状态时则采用归一化思想将输出电流和电容电压的目标函数设计为基于动态变化的函数,将误差限制在[0,1]范围内,从而不需要任何权重系数,避免了权重系数的调整过程,最后通过仿真和实验对所提的方法进行验证。结果表明:所提无权重系数FCS-MPC策略与传统FCS-MPC策略相比,在无权重系数的情况下,系统的稳态性能相同,动态性能更优。 展开更多
关键词 开关电感准Z源逆变器 有限集模型预测控制 无权重系数 目标函数 伏秒平衡 归一化
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基于改进YOLOv8的汽车门板紧固件检测算法 被引量:1
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作者 王晓辉 贾韫硕 郭丰娟 《计算机工程与设计》 北大核心 2025年第1期298-306,共9页
针对汽车门板紧固件在复杂场景下存在的检测准确度较低和实时性较差的问题,提出一种小目标改进算法YOLOv8-SOD(small object detection)。在主干网络引入SPD(space-to-depth)模块和自适应权重分配模块,在算法的颈部网络输出位置增加选... 针对汽车门板紧固件在复杂场景下存在的检测准确度较低和实时性较差的问题,提出一种小目标改进算法YOLOv8-SOD(small object detection)。在主干网络引入SPD(space-to-depth)模块和自适应权重分配模块,在算法的颈部网络输出位置增加选择性注意力模块,将CIOU损失函数替换为MPDIOU损失函数。实验结果表明,YOLOv8-SOD算法平均检测精度为99.1%,比模板匹配方法和YOLOv8算法分别提高了9.4%、2%,达到了工厂生产流水线的检测标准,具有实用价值。 展开更多
关键词 汽车门板紧固件检测 小目标 自适应权重分配 无参注意力 选择性注意力 损失函数 深度学习
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