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3,130篇文章
< 1 2 … 157 >
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：
基于扩散模型与边缘信息引导的单光子图像重建算法
1
作者 张丹 练秋生 杨郁池 《电子与信息学报》 北大核心 2025年第7期2237-2248,共12页
在量子图像传感器(QIS)搭建的单光子成像系统中,场景信息蕴含于QIS输出的二值量化数据中,从二值比特流重建原始图像为极度不适定问题。针对现有重建算法在低过采样率重建质量低,对读出噪声敏感的问题,该文提出一种基于扩散模型和边缘信... 在量子图像传感器(QIS)搭建的单光子成像系统中,场景信息蕴含于QIS输出的二值量化数据中,从二值比特流重建原始图像为极度不适定问题。针对现有重建算法在低过采样率重建质量低,对读出噪声敏感的问题,该文提出一种基于扩散模型和边缘信息引导的QIS图像重建算法,以实现快速高质量重建。该算法将测量子空间约束引入无条件的扩散模型反向扩散过程以满足数据一致性和自然图像数据分布的要求,最大似然估计算法重建图像的边缘轮廓成分作为辅助信息引导采样,在减少采样步数的同时提升重建质量。该算法在多个通用数据集上进行测试,并与典型的QIS图像重建算法和基于扩散模型的方法进行比较,实验结果表明,该算法有效地改善了图像重建质量,且对读出噪声具有较强的鲁棒性。 展开更多
关键词 量子图像传感器 单光子成像 扩散模型 边缘信息
在线阅读 下载PDF
逆向工程中圆锥体组件加工信息快速高精度检测与生成方法研究 被引量：2
2
作者 孔德明 田小强 +1 位作者 崔永强 孔令富 《计量学报》 CSCD 北大核心 2022年第6期719-724,共6页
提出一种圆锥体组件加工信息快速高精度检测与生成的方法。首先,使用Delaunay网格划分法对圆锥体组件点云数据进行处理,得到其三角网格模型;其次,利用最小二乘拟合方法计算圆锥体组件点云数据各空间点最近邻域平面及其法向量,并构建空... 提出一种圆锥体组件加工信息快速高精度检测与生成的方法。首先,使用Delaunay网格划分法对圆锥体组件点云数据进行处理,得到其三角网格模型;其次,利用最小二乘拟合方法计算圆锥体组件点云数据各空间点最近邻域平面及其法向量,并构建空间点与法向量之间的映射关系,再根据该映射关系提取锥角;最后,通过对圆锥体组件点云数据的整体形貌分析提取锥高,利用锥角与锥高之间的关系计算出底面圆半径,通过计算的方式快速得到圆锥体组件的高精度加工信息。实验结果表明:该方法与几何测量方法相比,圆锥体组件的锥角θ、锥高h和底面圆半径r的误差分别降低了77.64%、70.53%和73.48%,时间减少了81.74%,能够实现圆锥体组件快速高精度加工信息检测与生成。 展开更多
关键词 计量学 圆锥体组件 逆向工程 加工信息 三角网格模型 映射关系
在线阅读 下载PDF
一种融合时序信息和注意力机制的广告点击率预估模型AGCN
3
作者 张大鹏 赵敏 +1 位作者 朱二喜 孙明霞 《东北师大学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2024年第3期87-94,共8页
为了进一步提高点击率预估模型的预估能力,提出了一种融合时序信息并带有注意力机制的广告点击率预估模型AGCN(Attention GRU&Cross Network),该模型采用并行结构融合交叉网络模型和时序模型,实现广告点击率预估过程中多元特征的融... 为了进一步提高点击率预估模型的预估能力,提出了一种融合时序信息并带有注意力机制的广告点击率预估模型AGCN(Attention GRU&Cross Network),该模型采用并行结构融合交叉网络模型和时序模型,实现广告点击率预估过程中多元特征的融合.该模型中交叉网络模型挖掘低阶特征和高阶特征信息,时序模型通过引入带有注意力机制的门控神经单元(GRU with attentional update gate,AUGRU),获取用户兴趣特征在用户长期兴趣演化过程中的贡献程度,进行用户兴趣筛选.实验表明,AGCN模型能有效提高广告点击事件的预测准确率. 展开更多
关键词 计算广告 点击率预估 交叉网络 门控神经单元 注意力机制
在线阅读 下载PDF
引入词汇信息的中文医学命名识别模型研究
4
作者 陈晶 孙亚轩 邢珂萱 《高技术通讯》 CAS 北大核心 2024年第10期1058-1069,共12页
医学领域文本存在大量的专业词汇,相比于通用领域更容易出现分词错误和未登录词的问题,其结果会导致上下文语义缺失,并影响命名实体识别(NER)的准确率。为了解决上述问题,本文提出了引入词汇信息的基于门控循环单元的中文医学命名实体... 医学领域文本存在大量的专业词汇,相比于通用领域更容易出现分词错误和未登录词的问题,其结果会导致上下文语义缺失,并影响命名实体识别(NER)的准确率。为了解决上述问题,本文提出了引入词汇信息的基于门控循环单元的中文医学命名实体识别模型WI-NER。首先,基于中文医学数据集的特点,描述了中文医学领域的命名实体识别的任务定义、实体位置和实体类别标签,并将模型在嵌入层对匹配专业词的字符进行特征嵌入与向量融合;其次,在上下文编码层添加词汇门控单元,利用循环神经网络的记忆与遗忘机制,自动提取实体识别所需的特征,并通过引入词汇信息和先验知识,实现了中文医学命名实体识别效果的提升;最后,对本模型在3个数据集上进行了实验验证,结果表明,本文提出的中文医学命名实体识别模型在准确率方面优于基线模型,达到了预期的医学领域特性。 展开更多
关键词 中文医学命名识别 先验知识 嵌入层 门控单元 词汇信息
在线阅读 下载PDF
基于代理生成对抗网络的服务质量感知云API推荐系统投毒攻击
5
作者 陈真 刘伟 +3 位作者 吕瑞民 马佳洁 冯佳音 尤殿龙 《通信学报》 北大核心 2025年第3期174-186,共13页
针对现有投毒攻击方法生成的虚假用户攻击数据存在攻击效果差且易被检测的不足,提出一种基于代理生成对抗网络的投毒攻击方法。首先,在生成对抗网络中采用K-means算法将数据分类,并引入自注意力机制学习每个类中的全局特征,解决生成对... 针对现有投毒攻击方法生成的虚假用户攻击数据存在攻击效果差且易被检测的不足,提出一种基于代理生成对抗网络的投毒攻击方法。首先,在生成对抗网络中采用K-means算法将数据分类,并引入自注意力机制学习每个类中的全局特征,解决生成对抗网络在数据稀疏时难以有效捕捉真实用户复杂行为模式这一问题,提升虚假用户的隐蔽性。其次,引入代理模型评估生成对抗网络生成的虚假用户的攻击效果,将评估结果作为代理损失优化生成对抗网络,进而实现在兼顾虚假用户隐蔽性的同时增强攻击效果。云API服务质量数据集上的实验表明,所提方法在兼顾攻击的有效性和隐蔽性方面均优于现有方法。 展开更多
关键词 推荐系统 云API 投毒攻击 生成对抗网络 代理模型
在线阅读 下载PDF
基于激光诱导时间分辨荧光光谱的半潜油水下探测装置研究
6
作者 孔德明 王智伟 +2 位作者 陈晓玉 崔耀耀 吴培良 《计量学报》 北大核心 2025年第7期967-975,共9页
半潜油是隐匿在海面之下并呈悬浮状态的溢油。目前,针对半潜油探测还没有形成有效的监测手段和处理方式,致使其污染的突发性和危害性更甚于海面溢油。激光诱导时间分辨荧光光谱技术不仅具有高灵敏度、表征能力强等优点,还具备实时探测... 半潜油是隐匿在海面之下并呈悬浮状态的溢油。目前,针对半潜油探测还没有形成有效的监测手段和处理方式,致使其污染的突发性和危害性更甚于海面溢油。激光诱导时间分辨荧光光谱技术不仅具有高灵敏度、表征能力强等优点,还具备实时探测半潜油的能力。为获取半潜油的时间分辨荧光光谱(TRFS)数据,研发了一款半潜油水下探测装置,该装置主要由脉冲激光器、固定光栅光谱仪和增强型电荷耦合器件等部件组成。通过研究探测装置的组成结构及其工作原理,建立了荧光强度与半潜油浓度的回归方程。最后,选用柴油、白油以及原油的TRFS数据,验证了油品浓度量化模型的有效性,其决定性系数分别为0.960、0.983和0.996。 展开更多
关键词 半潜油浓度 溢油 时间分辨荧光光谱 激光诱导 水下探测装置
在线阅读 下载PDF
通感一体化波形和接收滤波器联合设计方法
7
作者 刘涛 李香璇 李玉博 《电子与信息学报》 北大核心 2025年第7期2163-2171,共9页
通感一体化波形的多普勒容忍性和低旁瓣电平对于通感一体化场景中的目标探测和信息传输至关重要,但其设计面临着诸多挑战。为此,该文提出一种基于多普勒容忍的通感一体化波形与接收滤波器联合设计方法。以最小化加权积分旁瓣电平和处理... 通感一体化波形的多普勒容忍性和低旁瓣电平对于通感一体化场景中的目标探测和信息传输至关重要,但其设计面临着诸多挑战。为此,该文提出一种基于多普勒容忍的通感一体化波形与接收滤波器联合设计方法。以最小化加权积分旁瓣电平和处理增益损失为优化指标,同时考虑发射波形的恒模约束、发射波形与通信波形之间的相位差约束以及失配滤波器的能量约束,提出了基于迭代扭曲近似算法的框架来解决波形优化设计问题。仿真结果表明,该文提出的一体化波形在小处理增益损失的情况下,在感兴趣时延区间宽度上实现了很低的旁瓣电平和误符号率,可有效提升雷达感知性能和通信质量。 展开更多
关键词 通感一体化 多普勒容忍 迭代扭曲近似 恒模约束 误符号率
在线阅读 下载PDF
基于多浮标空间多特征融合的海水溶解氧浓度预测
8
作者 朱奇光 申震 +4 位作者 李享 魏祯 乔文静 张淋淞 陈颖 《海洋学报》 北大核心 2025年第1期104-116,共13页
溶解氧浓度是衡量海水水质的重要指标之一。为了及时掌握海水水质变化情况,降低海水污染风险及其带来的损失,建立海洋水质参数预测机制至关重要。为此,本文提出了一种基于浮标网络时空信息融合和改进生成对抗网络(Generative Adversaria... 溶解氧浓度是衡量海水水质的重要指标之一。为了及时掌握海水水质变化情况,降低海水污染风险及其带来的损失,建立海洋水质参数预测机制至关重要。为此,本文提出了一种基于浮标网络时空信息融合和改进生成对抗网络(Generative Adversarial Networks,GAN)的海水溶解氧浓度预测模型,旨在整合监测区域内浮标网络的拓扑信息并实现浮标传感器的多特征融合。该模型利用图注意力网络(Graph Attention Mechanism,GAT)挖掘不同近邻点对目标节点的影响,计算邻接节点的权重,从而捕获浮标数据的时空特征;通过双头注意力机制与双时间尺度更新规则(Two Time-Scale Update Rule,TTUR)优化GAN预测网络及网络训练过程,改善生成对抗网络的训练速度平衡问题,提高生成器网络的拟合效果。以均方误差、均方根误差、平均绝对误差与决定系数为评价指标进行模型预测性能对比,结果表明,所提出模型的各项评价指标均优于其他模型,能够有效挖掘多浮标的空间信息,克服了传统方法在海水溶解氧浓度预测中存在的精度低、无法灵活利用历史空间数据、训练稳定性差和速度慢等不足,可为海洋水质监测及预测提供重要的技术支撑。 展开更多
关键词 溶解氧浓度预测 空间多特征融合 GAT GAN TTUR
在线阅读 下载PDF
基于TRIZ与光学方法相融合的色散补偿微结构光纤的研究与设计
9
作者 王伟 杨宏达 +2 位作者 李文超 赵畅 周凡迪 《燕山大学学报》 北大核心 2025年第3期239-246,共8页
基于TRIZ创新方法论与传统的光学数值分析法相融合的方式,搭建了光纤结构与光纤特性间的双向桥梁,并据此设计了三种色散补偿微结构光纤(dispersion-compensating micro-structured fiber,DC-MSF)。利用动态性进化趋势,设计了一种离散分... 基于TRIZ创新方法论与传统的光学数值分析法相融合的方式,搭建了光纤结构与光纤特性间的双向桥梁,并据此设计了三种色散补偿微结构光纤(dispersion-compensating micro-structured fiber,DC-MSF)。利用动态性进化趋势,设计了一种离散分布七芯DC-MSF,在1550 nm处产生了高达-2500 ps/(nm·km)的负色散;利用增加可控性进化趋势,设计了一种单芯保偏DC-MSF,在1550 nm处,纤芯x偏振模式与纤芯y偏振模式双折射度为8.0×10^(-3),且纤芯x偏振模式的负色散值为-14230.5 ps/(nm·km),纤芯y偏振模式的负色散值为-14216.75 ps/(nm·km);利用向超系统进化趋势,设计了一种液晶填充DC-MSF,在1550 nm处,液晶分子为0°时,基模产生了-19250.3 ps/(nm·km)的负色散,液晶分子为90°时,基模产生了-16854.7 ps/(nm·km)的负色散。本文提出的DC-MSF用于光纤通信领域,可抵消光纤通信网络中累积的正色散。 展开更多
关键词 TRIZ 微结构光纤 色散补偿 双折射
在线阅读 下载PDF
基于改进人工蜂鸟算法的装船调度优化方法
10
作者 刘文远 周如意 厉斌斌 《计算机应用研究》 北大核心 2025年第5期1462-1469,共8页
为提升散杂货进出港作业效率,减少船舶在港时间,提出一种基于改进人工蜂鸟算法的装船调度优化方法。首先,在综合考虑泊位、装船设备和堆场三部分因素相互影响的条件下,以船舶总在港时间为优化目标,构建协同调度优化模型。然后,鉴于人工... 为提升散杂货进出港作业效率,减少船舶在港时间,提出一种基于改进人工蜂鸟算法的装船调度优化方法。首先,在综合考虑泊位、装船设备和堆场三部分因素相互影响的条件下,以船舶总在港时间为优化目标,构建协同调度优化模型。然后,鉴于人工蜂鸟算法在求解离散问题的局限性,对人工蜂鸟算法进行离散化改造,进而提出一种改进型人工蜂鸟算法,引入自适应飞行参数控制蜂鸟个体的飞行方式,同时通过改进最优个体引导策略优化AHA的位置更新过程,进一步平衡AHA的全局探索与局部开发能力。为了进一步增强算法避免局部最优解的能力,引入了变异策略调整和优化蜂鸟的位置。最后,在基准测试函数上进行有效性实验,并与其他群智能优化算法进行对比,验证改进算法的寻优性能。进一步通过对散杂货港口的历史数据进行测试,采用改进算法进行求解计算,并与基础的人工蜂鸟算法进行了比较。实验结果表明,该策略缩短了船舶的在港时间,能够得出相对较优的调度方案,为港口船舶优化调度提供新方案,有一定的实际意义。 展开更多
关键词 人工蜂鸟算法 群体智能 优化 散杂货港口
在线阅读 下载PDF
基于多层特征融合与增强的对比图聚类
11
作者 李志明 魏贺萍 +1 位作者 张广康 尤殿龙 《计算机应用研究》 北大核心 2025年第6期1749-1754,共6页
现有大多数对比图聚类算法存在以下问题:生成节点表示时忽略了浅层网络提取的底层特征和底层结构信息;未充分利用高阶邻居节点信息;未结合置信度信息与拓扑结构信息来构建正样本对。为解决以上问题,提出了基于多层特征融合与增强的对比... 现有大多数对比图聚类算法存在以下问题:生成节点表示时忽略了浅层网络提取的底层特征和底层结构信息;未充分利用高阶邻居节点信息;未结合置信度信息与拓扑结构信息来构建正样本对。为解决以上问题,提出了基于多层特征融合与增强的对比图聚类算法。该算法首先融合不同层次网络提取的节点特征,以补充节点的底层结构信息;其次,通过节点间的局部拓扑相关性和全局语义相似度聚合节点信息,以增强节点表示的上下文约束一致性;最后,联合置信度信息和拓扑结构信息构建更多高质量正样本对,提高簇内表示一致性。实验结果表明,CGCMFFE在四种广泛使用的聚类评价指标上表现出优异的性能。理论分析和实验研究验证了CGCMFFE中节点底层特征、高阶邻居节点信息、置信度和拓扑结构信息的关键作用,证明了CGCMFFE的优越性。 展开更多
关键词 多层特征融合 对比图聚类 无监督学习
在线阅读 下载PDF
双流运动建模-循环一致性对齐小样本动作识别算法
12
作者 胡正平 董佳伟 王昕宇 《燕山大学学报》 北大核心 2025年第1期83-94,共12页
针对不同场景下动作时空分布不同导致视频对齐困难,进而影响视频识别准确度问题,提出对双流特征进行运动建模和循环一致性对齐的小样本动作识别方法,能够在全局帧和局部块双尺度特征建模和对齐高维运动表示。首先基于双流特征设计了运... 针对不同场景下动作时空分布不同导致视频对齐困难,进而影响视频识别准确度问题,提出对双流特征进行运动建模和循环一致性对齐的小样本动作识别方法,能够在全局帧和局部块双尺度特征建模和对齐高维运动表示。首先基于双流特征设计了运动建模框架,重塑视频序列中动作表示的时空联系,实现对视频动作的准确定位和语义性捕获;然后,为帮助模型学习动作间时空对应关系,引入循环一致性对齐机制,利用软最近邻查询的方法,高效对齐视频动作,显著改善了视频动作的错位问题;最后,结合基于注意力机制的时域交叉匹配模块,对动作类别进行推理分类。实验结果表明,该算法在SSv2、HMDB51、UCF101上分别达到68.6%、77.7%和96.9%的识别精度,实现了对视频动作的有效识别。 展开更多
关键词 小样本学习 动作识别 双流网络 注意力机制 循环一致性对齐
在线阅读 下载PDF
多维感知-空间解耦单样本人体动作识别模型
13
作者 胡正平 王雨露 +2 位作者 张琦明 许凌峰 陈代萍 《信号处理》 北大核心 2025年第4期683-693,共11页
基于骨骼数据的人体动作识别方法因其能够消除与动作无关的视觉信息来降低训练复杂性越来越受到人们关注,然而大规模骨骼动作数据收集和注释面临挑战,基于骨骼的单样本动作识别旨在仅用单个训练样本识别人体动作,可以使机器人对新颖动... 基于骨骼数据的人体动作识别方法因其能够消除与动作无关的视觉信息来降低训练复杂性越来越受到人们关注,然而大规模骨骼动作数据收集和注释面临挑战,基于骨骼的单样本动作识别旨在仅用单个训练样本识别人体动作,可以使机器人对新颖动作类别积极反应改善人机交互。针对基于卷积神经网络编码器进行人类活动分类数据稀缺问题,考虑将单样本动作识别问题表述为骨骼序列紧凑表示和深度度量学习范式,基于自注意力Transformer机制和空间解耦约束重新审视骨骼动力学图像建模向新颖活动类别传输,提出多维感知-空间解耦单样本人体动作识别模型。首先,将3D骨骼序列坐标映射为紧凑图像表示;其次,基于骨干网络将输入投影到低维特征空间,提取初级动作特征;接着,设计融合多层感知机与Transformer的嵌入编码器,在嵌入空间中捕捉关节时间空间依赖关系,增强模型对时空信息感知能力,得到高层次多维嵌入特征;然后,基于最近邻搜索完成样本间相似性度量;最后,结合多相似性损失、三元组边界损失、交叉熵损失和空间解耦损失的混合深度度量学习优化模型。实验在公共大规模数据集NTU RGB+D 120上进行评估,提出方法较Skeleton-DML提高3.8%,在使用40个训练类别时较Skeleton-DML提高7.5%。研究表明,提出方法能够在数据稀缺情况下充分利用骨骼序列紧凑表示信息,提高单样本动作识别匹配精度。 展开更多
关键词 动作识别 单样本学习 度量学习 TRANSFORMER 空间解耦
在线阅读 下载PDF
以目的地为导向的基于成本优化的电动汽车充电导航策略
14
作者 申利民 常晓彤 +2 位作者 李成宇 赵国瑞 毛鹏皓 《计算机应用研究》 北大核心 2025年第3期863-869,共7页
为了解决目的地导向的电动汽车路径规划和中途充电站选择问题,提出一种以目的地为导向的基于成本优化的电动汽车充电导航策略。首先,构建了基于目的地的电动汽车路径规划和充电导航架构;其次,根据市区道路和高速公路路网的特点,将道路... 为了解决目的地导向的电动汽车路径规划和中途充电站选择问题,提出一种以目的地为导向的基于成本优化的电动汽车充电导航策略。首先,构建了基于目的地的电动汽车路径规划和充电导航架构;其次,根据市区道路和高速公路路网的特点,将道路划分为低层道路和高层道路两个层次;考虑到用户充电和行驶成本以及结束充电后继续前往目的地的需求,低层路网内构建决策函数进行充电站选择并进行路径规划,高层路网使用改进的蚁群算法给出全程充电策略;最后,以某市城区和某高速公路为研究范围,对所提方法进行仿真验证,并与其他方法进行了比较。结果表明,在高层和低层路网中,所提出的充电导航策略能降低电动汽车的行驶和充电成本,而且确保低层路网中电动汽车充电完成后更快速地到达目的地。 展开更多
关键词 充电导航策略 电动汽车 路径规划 目的地导向
在线阅读 下载PDF
数据丢包对WSNs级联失效机理研究
15
作者 尹荣荣 朱华华 +1 位作者 刘思佳 崔晓寒 《控制理论与应用》 北大核心 2025年第2期412-418,共7页
传统无线传感器网络级联失效研究中未考虑丢包节点的全面影响,仿真模型也难以满足实验抗毁性测试要求.针对该问题,本文以节点的真实收包量为负载构建了网络级联失效模型,提出基于节点重要程度的抗毁性度量方法,并采用了Zigbee技术搭建... 传统无线传感器网络级联失效研究中未考虑丢包节点的全面影响,仿真模型也难以满足实验抗毁性测试要求.针对该问题,本文以节点的真实收包量为负载构建了网络级联失效模型,提出基于节点重要程度的抗毁性度量方法,并采用了Zigbee技术搭建实测网络,对丢包节点存在下的级联失效现象和不同负载分配方式对级联的影响进行了实验分析.同时,对丢包节点对不同抗级联策略的影响进行了实验对比.实验结果表明,一定条件下节点的丢包行为对网络的级联失效有很大的缓解作用,不同的负载分配方式呈现出不同的级联失效特点.另外,在多数低速率无线传感器网络中,级联时保留丢包节点可提升网络的级联失效抗毁性. 展开更多
关键词 无线传感器网络 级联失效 ZIGBEE 丢包节点
在线阅读 下载PDF
基于扩展布尔函数的最优对称Z互补码集构造
16
作者 陈晓玉 张兆瑜 杜玉琼 《通信学报》 北大核心 2025年第6期209-217,共9页
针对宽带广义空间调制(GSM)系统训练序列数目受限的问题,研究了最优对称Z互补码集(SZCCS)和增强型交叉Z互补集(E-CZCS)的构造方法。提出了一种基于扩展布尔函数(EBF)的最优对称Z互补码集的构造方法,所得序列具有新的参数形式,具体为(q^(... 针对宽带广义空间调制(GSM)系统训练序列数目受限的问题,研究了最优对称Z互补码集(SZCCS)和增强型交叉Z互补集(E-CZCS)的构造方法。提出了一种基于扩展布尔函数(EBF)的最优对称Z互补码集的构造方法,所得序列具有新的参数形式,具体为(q^(k),q^(k+1),q^(m),q^(m))。同时,该序列也是具有大零相关区(ZCZ)的增强型交叉Z互补序列集,且序列的零相关区长度与序列长度比值为1。所得2种序列集参数灵活且不再局限于2的幂次形式。以所提增强型交叉Z互补集为基序列构造广义空间调制系统的训练矩阵,通过仿真实验验证了该增强型交叉Z互补集的信道估计能达到理论最小均方误差(MSE)。 展开更多
关键词 广义空间调制 扩展布尔函数 对称Z互补码 增强型交叉Z互补集
在线阅读 下载PDF
甲烷和水的水平气液两相流近红外吸收特性分析
17
作者 孔维航 张恒恒 +3 位作者 李佩宇 李洋 回耀智 李贺 《光谱学与光谱分析》 北大核心 2025年第6期1551-1556,共6页
相含率是计算水平气液两相流分相流速、压降、平均密度、产气量的一项重要参数。为解决页岩气水平井气液两相流相含率测量问题,以甲烷和水为研究对象,开展基于近红外吸收技术的水平气液两相流吸收特性研究。首先根据HITRAN、Refractivei... 相含率是计算水平气液两相流分相流速、压降、平均密度、产气量的一项重要参数。为解决页岩气水平井气液两相流相含率测量问题,以甲烷和水为研究对象,开展基于近红外吸收技术的水平气液两相流吸收特性研究。首先根据HITRAN、Refractiveindex数据库获取甲烷和水的全波段吸收光谱,由此分析得到甲烷和水的特征吸收峰范围;然后实验得到不同压强下甲烷和不同液面厚度水的近红外光谱图,通过分析吸收峰的位置与变化幅度确定甲烷与水的吸收特征波长分别为1650和980 nm;最后搭建安装1650和980 nm波长激光器水平管段实验平台,分析不同压强、气液比、返排液中有机物与总溶解性固体等因素对近红外吸收性能影响。实验结果表明,980 nm近红外光强仅受液面高度影响,且随着液面高度增加,接收端近红外光强对数值线性逐渐减小;1650 nm近红外光强同时受水液面高度及甲烷气体压强影响,且随着液面高度、压强增大,接收端近红外光强对数值线性逐渐减小;返排液中的总溶解性固体对近红外光透过率的影响略大于有机物,增加有机物和总溶解性固体的浓度对近红外光强影响均小于6%。由此可利用980 nm近红外光测量水的液面高度变化,1650 nm近红外光测量水和甲烷压强变化,然后根据Lambert-Beer、线性叠加定律求出页岩气水平井气液两相流相含率。 展开更多
关键词 页岩气水平井 气液两相流 相含率测量 近红外吸收
在线阅读 下载PDF
半导体桥换能元结构设计与制备 被引量：1
18
作者 刘宇韬 左玉晨 +1 位作者 刘黎 刘兆伦 《半导体技术》 北大核心 2025年第4期351-357,共7页
换能元作为电火工品的核心部件,直接影响着电火工品的安全性和可靠性。以发火性能最佳的双V形桥形为基础,推导出双V形半导体桥(SCB)换能元电阻的计算公式。通过TCAD工具构建了双V形半导体桥换能元三维结构模型,并对桥区电流密度进行了... 换能元作为电火工品的核心部件,直接影响着电火工品的安全性和可靠性。以发火性能最佳的双V形桥形为基础,推导出双V形半导体桥(SCB)换能元电阻的计算公式。通过TCAD工具构建了双V形半导体桥换能元三维结构模型,并对桥区电流密度进行了仿真。依据SCB桥区电阻计算理论和建模仿真结果,制备出相应尺寸的SCB换能元芯片并进行阻值测量。仿真结果表明,在1 V直流电压激励下,双V形SCB桥区尖角处的电流密度最大,约为2.2×10^(5)A/cm^(2),中心处的电流密度约为1.67×10^(5)A/cm^(2)。实验结果表明,在双V形夹角为90°、桥区尺寸为380μm×80μm×2μm、方阻为4.2Ω的情况下,封装后的SCB换能元芯片阻值均在(1±0.05)Ω范围内,与理论计算及仿真分析结果一致。 展开更多
关键词 电火工品 半导体桥(SCB) 换能元 TCAD 电流密度分析
在线阅读 下载PDF
中红外光谱技术的乳化溢油检测方法研究 被引量：1
19
作者 李心怡 孔德明 +1 位作者 宁晓东 崔耀耀 《光谱学与光谱分析》 北大核心 2025年第3期631-636,共6页
快速、准确获取乳化溢油的种类和含油量等信息对于海上溢油污染的监测具有重要意义。中红外光谱技术是一种简单、高效的检测手段,可通过光谱特征峰的位置和强度来表征物质分子的结构信息。然而,目前将中红外光谱技术应用于乳化溢油的检... 快速、准确获取乳化溢油的种类和含油量等信息对于海上溢油污染的监测具有重要意义。中红外光谱技术是一种简单、高效的检测手段,可通过光谱特征峰的位置和强度来表征物质分子的结构信息。然而,目前将中红外光谱技术应用于乳化溢油的检测还尚未有成熟的研究成果。基于此,选取92#、95#、98#三种具有代表性的汽油样本,建立乳化汽油体系;选取5#、7#、10#三种具有代表性的白油样本,建立乳化白油体系。利用中红外光谱技术获得乳化溢油样本的光谱数据并进行预处理,然后选用线性判别分析(LDA)算法实现乳化溢油的油种鉴别。在此基础上利用竞争性自适应重加权采样法(CARS)和随机森林(RF)分别选择出与含油率呈线性和非线性关系的特征波长,既降低了数据维度又丰富了特征数据的多样性。然后选用极端梯度提升(XGBoost)、一维卷积神经网络(1D-CNN)、支持向量回归(SVR)作为基学习器,偏最小二乘回归(PLSR)作为元学习器,构建两层的Stacking集成学习模型来预测乳化溢油中的含油率。Stacking集成学习模型获得的乳化汽油和乳化白油的测试集决定系数分别为0.9824和0.9873,均方根误差分别为0.0410和0.0340。与XGBoost、1D-CNN、SVR、PLSR相比,Stacking集成学习模型具有更好的稳定性和准确性。上述研究结果表明,基于中红外光谱技术结合LDA和Stacking集成学习的检测方法,能有效实现乳化溢油的定性与定量分析,从而为乳化溢油领域的研究提供了新思路。 展开更多
关键词 中红外光谱 乳化溢油 线性判别分析 特征波长 Stacking集成学习
在线阅读 下载PDF
基于时空图神经网络的城市路网行程时间预测研究综述 被引量：1
20
作者 董慧 潘晓 +2 位作者 郭景峰 陈晓 王书海 《燕山大学学报》 北大核心 2025年第2期95-105,共11页
随着城市化进程的加速和交通网络的不断扩展,城市交通管理面临着日益复杂的挑战。准确的行程时间预测对于优化交通管理、提升出行体验以及推动智慧城市发展具有重要意义。受复杂的城市网络结构、交通流量的动态变化以及外界因素的影响,... 随着城市化进程的加速和交通网络的不断扩展,城市交通管理面临着日益复杂的挑战。准确的行程时间预测对于优化交通管理、提升出行体验以及推动智慧城市发展具有重要意义。受复杂的城市网络结构、交通流量的动态变化以及外界因素的影响,城市路网行程时间表现为强时空依赖性和随机性。时空图神经作为一种强大的时空建模工具,能够有效地捕获城市路网中复杂的时空关系。因此,基于时空图神经网络构建行程时间预测框架成为智慧交通领域的研究热点之一。从基于时空图神经网络行程时间预测框架的关键要素出发,即时空信息建模、预测任务选择以及学习范式设计,介绍此类研究近三年的研究进展。首先,对基于时空图神经网络的行程时间预测研究从问题定义和基本框架进行概述性描述。然后,根据关键要素中预测任务选择数量的不同,将相关研究工作分为单任务和多任务行程时间预测方法两类,并详细介绍每一类预测方法独有的特点以及代表性工作。最后,讨论行程时间预测在时空高阶相关性、隐式时空依赖关系以及可解释性方面建模的难点,并展望其未来发展趋势。 展开更多
关键词 图神经网络 时空图序列 时空数据挖掘 行程时间预测
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 … 157 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