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基于改进Center Loss函数的行人再辨识 被引量:1
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作者 张璐 刘阿建 《计算机技术与发展》 2019年第9期45-50,共6页
通过改进距离度量函数,在开集测试协议的基础上,对行人再辨识相关问题进行研究,使测量的行人特征满足以下两点:类间最小距离较大和类内最大距离较小。目前还没有存在的算法能够满足这个条件。文中采用Center Loss函数和分类损失函数相结... 通过改进距离度量函数,在开集测试协议的基础上,对行人再辨识相关问题进行研究,使测量的行人特征满足以下两点:类间最小距离较大和类内最大距离较小。目前还没有存在的算法能够满足这个条件。文中采用Center Loss函数和分类损失函数相结合,使网络在分类损失与Center Loss函数的联合监督下,可以学习出更具判别性的行人特征。其中,行人特征分辨性问题分类损失函数能很好地解决,但常规的Center Loss函数只能使类内最大距离较小,但未能解决类间最小距离较大的问题。因此对Center Loss函数进行改进,在Center Loss函数中加入类间距离变量,使类间中心最小距离较大。最后通过几组再辨识数据集的实验证明了提出的网络与改进Center Loss函数的优越性。 展开更多
关键词 行人再辨识 深度学习 center loss 分类损失函数
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基于深度学习的Center Loss算法研究 被引量:2
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作者 杨青 陆安江 高进 《通信技术》 2019年第8期1878-1883,共6页
深度卷积神经网络越来越广泛地应用于图像分类和人脸识别,用Softmax损失函数训练的深度卷积神经网络在人脸识别上取得了显著的提高。在本文中,我们提出一种sofamax Loss与中心损失联合监督的方法进行人脸识别,它可以提升面部特征的判别... 深度卷积神经网络越来越广泛地应用于图像分类和人脸识别,用Softmax损失函数训练的深度卷积神经网络在人脸识别上取得了显著的提高。在本文中,我们提出一种sofamax Loss与中心损失联合监督的方法进行人脸识别,它可以提升面部特征的判别力。首先,Cente rLoss同时学习每个类的中心,并且增加面部图像特征与其对应类中心的距离:另外,具有Center Loss的训练深度卷积神经网络扩大了类内紧凑性和类间可分离性,增加了深度特征的辨别力。实验结果表明,将softmax Loss和center Loss二个损失函数相结合的方法,实现了深度特征分类的高精度判别。 展开更多
关键词 CNN 人脸识别 深度特征 center loss
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单中心损失监督的人脸伪造检测双流网络
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作者 胡驷驹 芦天亮 +2 位作者 彭舒凡 杨刚 尹浩然 《计算机科学与探索》 北大核心 2026年第1期182-193,共12页
深度伪造技术正变得越来越流行,引发社会对信息真实性的广泛质疑。从特征和学习层面考虑限制检测器泛化的因素:基于CNN的检测器往往过度拟合特定方法的颜色纹理;由于伪造样本之间的分布差异远大于真实样本之间的分布差异,应当对真实样... 深度伪造技术正变得越来越流行,引发社会对信息真实性的广泛质疑。从特征和学习层面考虑限制检测器泛化的因素:基于CNN的检测器往往过度拟合特定方法的颜色纹理;由于伪造样本之间的分布差异远大于真实样本之间的分布差异,应当对真实样本与伪造样本施加不同的约束。因此,为了优化人脸伪造检测模型,从多个维度展开创新,设计了基于单中心损失的双流网络(SCLTSNet)检测框架。在特征提取环节,引入多频段统计模块,提取图像的频域特征,以此作为RGB特征的有力补充。在特征融合环节,提出跨模态注意力混合模块和多尺度块特征融合模块,深入挖掘不同特征层级中,频域特征和RGB特征的相关性,并实现有效融合。从模型训练角度出发,基于异常检测的思想,引入单中心损失,通过放宽对伪造样本的约束,提升模型的泛化性能。对提出的方法在FF++、DFD、CDF等基准数据集上进行了综合评估,实验结果表明,SCLTSNet在FF++高压缩数据集上表现出色,准确率(ACC)指标和ROC曲线下面积(AUC)指标分别达到91.18%和94.57%。同时,在常见扰动的鲁棒性实验中,其AUC分数下降幅度低于其他模型,证明了该模型具有一定的鲁棒性。此外,在FF++数据集内四种不同伪造方式的子数据集以及跨数据集实验中,SCLTSNet的平均性能指标均优于当前先进方法,表明其具有良好的泛化性。消融实验进一步证实,该框架能够在不显著增加模型复杂度的前提下有效提升检测性能,体现了其轻量化设计的优势。 展开更多
关键词 深度伪造 单中心损失 双流网络 特征融合 频域特征
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基于双流卷积与双中心loss的行为识别研究 被引量:3
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作者 毛志强 马翠红 +1 位作者 崔金龙 王毅 《微电子学与计算机》 北大核心 2019年第3期96-100,共5页
针对行为视频中相似动作类内差异大、类间差异小,识别准确率不高的问题,提出了一种基于双流卷积网络与双中心loss的行为识别方法.该方法首先构建双流卷积网络结构,以C3Dnet模型作为双流结构的基础模型,分别提取多尺度RGB视频帧中的表观... 针对行为视频中相似动作类内差异大、类间差异小,识别准确率不高的问题,提出了一种基于双流卷积网络与双中心loss的行为识别方法.该方法首先构建双流卷积网络结构,以C3Dnet模型作为双流结构的基础模型,分别提取多尺度RGB视频帧中的表观短时运动信息和堆叠光流图中的长时运动信息;然后将双流结构提取的深度信息经长短时记忆(LSTM)网络解析后进行特征融合;最后,利用基于双中心loss的2C-softmax目标函数,来最大化类间距离和最小化类内距离,从而实现相似动作的分类与识别.在数据集KTH上的实验结果表明,该方法能够准确识别相似动作,识别准确率可达98.2%,具有很好的识别效果. 展开更多
关键词 双流卷积网络 中心loss 长短时记(LSTM) 光流图
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融合中心损失和焦点损失的蝴蝶自动识别
5
作者 李小林 李建祥 +3 位作者 陈彬彬 王荣 张飞萍 黄世国 《昆虫学报》 北大核心 2025年第2期223-230,共8页
【目的】针对蝴蝶样本存在类间和类内分布不平衡导致识别性能下降的问题,探索一种多损失融合的蝴蝶自动识别方法。【方法】利用开源的Butterfly-200图像数据集作为实验数据。该数据集包括200种蝴蝶,每种蝴蝶的图像数量从30~885不等。以... 【目的】针对蝴蝶样本存在类间和类内分布不平衡导致识别性能下降的问题,探索一种多损失融合的蝴蝶自动识别方法。【方法】利用开源的Butterfly-200图像数据集作为实验数据。该数据集包括200种蝴蝶,每种蝴蝶的图像数量从30~885不等。以交叉熵损失(cross-entropy loss)为基准损失,分别叠加对比损失(contrastive loss)、焦点损失(focal loss)、类平衡损失(class-balanced loss)、采样(sampling)、logit调整(logit adjustment),比较算法的识别性能。在此基础上,利用中心损失(center loss)有助于缓解类内不平衡而焦点损失有助于缓解类内和类间不平衡的特点,开展消融实验分析叠加中心损失和焦点损失对识别性能的影响,提出了融合上述这两种损失的蝴蝶自动识别新方法。【结果】交叉熵损失与其他单一损失(对比损失除外)结合时,算法的识别性能基本上呈现不同程度的下降。我们的算法在交叉熵损失基础上结合中心损失和焦点损失后,其识别性能均超过交叉熵损失及其与其他损失的组合,准确率、F1分值、查准率和召回率分别91.67%,90.68%,91.68%和90.38%。消融试验进一步证实了中心损失和焦点损失的互补性,同时使用这两种损失能明显提升识别性能。此外,不同权重的损失组合对识别性能也有明显影响。【结论】研究结果证明融合中心损失和焦点损失在一定程度上缓解了类间和类内分布不均衡的问题,能够有效提高蝴蝶识别的准确性,为生态环境监测提供了一种有效的辅助手段。 展开更多
关键词 蝴蝶 分布不均衡 交叉熵损失 中心损失 焦点损失 图像分类
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Calculations of the Ion Orbit Loss Region at the Plasma Edge of EAST
6
作者 吴国将 张晓东 《Plasma Science and Technology》 SCIE EI CAS CSCD 2012年第9期789-793,共5页
In divertor tokamak plasma, the energetic ion losses of edge plasma are considered to be responsible for the negative radial electric field. In the present paper, a guiding center approximation orbit equation is found... In divertor tokamak plasma, the energetic ion losses of edge plasma are considered to be responsible for the negative radial electric field. In the present paper, a guiding center approximation orbit equation is found by assuming the conservation of three integrals of motion, i.e. the total ion energy E, the magnetic moment # and toroidal angular momentum Pc, and it is used to calculate expediently the ion orbit loss region. The direct ion orbit losses in the initial velocity space near the plasma edge of EAST with SN (single null) divertor configuration are analyzed systematically. The ion loss regions are obtained by solving the guiding center approximation orbit equation of critical ions with the effect of the radial electric field taken into account. Under the influence of plasma current Ip, the type of ions, the toroidal field Bt and the changes of the loss regions are analyzed and calculated accordingly. 展开更多
关键词 guiding center approximation equation ion orbit loss regions negative radialelectric field
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针对新型电力系统失稳动态演化过程的同调网络重构策略
7
作者 翁汉琍 江毅 +2 位作者 林湘宁 魏繁荣 李振兴 《电力自动化设备》 北大核心 2025年第3期155-162,170,共9页
新型电力系统中新能源的不确定性、非线性等特征影响了传统电力系统的失稳特性,导致现有失步解列策略难以精确实施。在明晰新能源功率变化对振荡中心迁移影响的基础上,提出一种同调区间重构策略。以解列后子系统的源荷平衡率及负荷损失... 新型电力系统中新能源的不确定性、非线性等特征影响了传统电力系统的失稳特性,导致现有失步解列策略难以精确实施。在明晰新能源功率变化对振荡中心迁移影响的基础上,提出一种同调区间重构策略。以解列后子系统的源荷平衡率及负荷损失比例为优化目标,利用潮流控制器的无功调节能力在一定范围内调节失步振荡中心的位置。重构后的解列断面减小了失稳状态下新能源设备脱网的可能性,同时兼顾了分割失步振荡中心所带来的良好同调性。PSCAD的仿真对比验证了所提策略的有效性。 展开更多
关键词 新能源 失步解列 同调区间重构 失步振荡中心 负荷损失
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基于类中心优化辅助三元组损失的遥感图像检索
8
作者 郑宗生 霍志俊 +3 位作者 高萌 王政翰 周文睆 张月维 《计算机工程》 北大核心 2025年第5期305-313,共9页
遥感图像检索的关键是从海量图像中高效、准确地检索出目标样本。遥感图像类内样本分散、方差大,依靠有限样本的传统遥感图像检索不能很好地学习类内样本差异特征,现有的跨批处理内存(XBM)方法的三元组配对冗余、计算复杂。针对这些问题... 遥感图像检索的关键是从海量图像中高效、准确地检索出目标样本。遥感图像类内样本分散、方差大,依靠有限样本的传统遥感图像检索不能很好地学习类内样本差异特征,现有的跨批处理内存(XBM)方法的三元组配对冗余、计算复杂。针对这些问题,提出一种基于类中心优化辅助的三元组损失(CCO-TL)的遥感图像检索方法。CCO-TL使用类中心特征限制类内正样本之间的距离以辅助优化三元组损失,实现类间相互分离,同时类内的样本更加聚集紧凑,得到优化的样本特征;通过改进XBM模块得到批次特征队列(BFQ),用于存储先前训练批次的特征向量,通过改变三元组配对方式,充分挖掘样本信息并解决数据冗余问题,减少训练时间。同时使用BFQ模块进行类中心点特征的实时计算,用计算值取代传统方法的估计值。实验结果表明,基于真实类中心特征辅助优化的三元组损失函数训练的网络模型学习样本间的能力更强,类内更加聚集,类间区分也更明显。最后结合Recall@K等指标进行评估,在UCMD、AID、PN、OP 4个遥感数据集上进行实验,所提算法的精度分别达到93.1%、87.2%、97.1%、82.2%,优于其他研究方法。 展开更多
关键词 图像检索 深度度量学习 三元组损失 类中心 批次
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基于深度学习的跨模态行人重识别
9
作者 韩志忠 王银 谢新林 《太原科技大学学报》 2025年第6期509-515,共7页
跨模态行人重识别,即在不同模态的行人图像中,识别出与输出图像相同的行人。现有的方法都假设图像大致对齐,粗糙地学习图像人物表征,为了提高模型学习人物表征的能力,引入特征对齐模块,对齐模块利用跨模态人物图像间密集对应关系,抑制... 跨模态行人重识别,即在不同模态的行人图像中,识别出与输出图像相同的行人。现有的方法都假设图像大致对齐,粗糙地学习图像人物表征,为了提高模型学习人物表征的能力,引入特征对齐模块,对齐模块利用跨模态人物图像间密集对应关系,抑制人物表征中与模态相关的特征,使模型学习到的人物特征更具辨别性。同时,引入异质中心三元组损失来代替传统的样本三元组损失,能够减小错误样本的不利影响,提高模型的性能。在两个公开数据集RegDB和SYSU-MM01上进行的实验结果表明,能够提升跨模态行人重识别的性能。 展开更多
关键词 跨模态行人重识别 密集对应 特征对齐 异质中心三元组损失
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基于渐进式自训练开集域适应的辐射源个体识别
10
作者 张涛涛 谢钧 乔平娟 《计算机科学》 北大核心 2025年第7期279-286,共8页
针对闭集场景中训练的辐射源个体识别模型部署在包含有新类别的辐射源个体环境条件中时会出现已知类识别性能下降以及新类识别错误的问题,提出了一种噪声变化场景下的基于开集域适应辐射源个体识别方法。利用最大最小阈值判别已知类和... 针对闭集场景中训练的辐射源个体识别模型部署在包含有新类别的辐射源个体环境条件中时会出现已知类识别性能下降以及新类识别错误的问题,提出了一种噪声变化场景下的基于开集域适应辐射源个体识别方法。利用最大最小阈值判别已知类和未知类并通过渐进式自训练的方法训练一个目标分类器用于测试场景。目标分类器的一个未知分类要同时拟合多个未知类的特征分布,可能会导致学习到的已知未知特征分布的边界混淆。基于此,提出了一个多中心损失用于增加目标已知类和未知类内的紧凑性以及类间的可区分性,可提高目标分类器判别的准确性。同时,为了减少源域和目标域之间因为噪声造成的指纹特征偏移问题,使用了基于原型到原型的对比学习来学习域不变特征。在公开数据集上进行了6组实验,所提方法在其中5组中的HOS指标好于其他方法,甚至在10 dB-8 dB的任务中HOS达到了93.8%,实验结果验证了所提方法的有效性。 展开更多
关键词 辐射源个体识别 开集域适应 自训练 中心损失 对比学习
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分布式节点双网络热备零丢包技术研究
11
作者 冯刚 杨彬彬 《电视技术》 2025年第10期45-54,共10页
分布式显示控制系统(以下简称分布式)广泛应用于指挥中心、会议系统、安防监控等需要多屏联动与实时交互的场景。在一些对可用性要求较高的关键场合,分布式通常使用双网络互备架构,每一个分布式节点均具备2个网络接口控制器(Network Int... 分布式显示控制系统(以下简称分布式)广泛应用于指挥中心、会议系统、安防监控等需要多屏联动与实时交互的场景。在一些对可用性要求较高的关键场合,分布式通常使用双网络互备架构,每一个分布式节点均具备2个网络接口控制器(Network Interface Controller,NIC),分别连接一主一备两个网络。当主用网络发生故障时,分布式节点会切换到备用网络继续工作。当主用网络故障恢复时,分布式节点切换到主用网络继续工作。但是在切换过程中,存在10 s左右的短暂通信中断和视频输出中断(Video Output Interruption,VOI)问题。针对该问题,提出分布式节点双网热备零丢包技术,通过分布式节点的双NIC同时传输相同的数据包,消除切换过程中的故障。 展开更多
关键词 分布式显示控制系统 双网热备 零丢包 指挥中心
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电力中台海量数据跨域快速检索方法设计
12
作者 王娅云 李增伟 +2 位作者 魏永瑜 张译 马英辉 《信息技术》 2025年第3期151-156,162,共7页
以往的电力中台海量数据跨域快速检索方法效率不高,因此设计了电力中台海量数据跨域快速检索方法。采集电力中台的不同数据,并对其预处理,提取出数据的跨域特征,计算确定数据的聚类中心。分别计算域内、域间、域外的数据损失函数,完成... 以往的电力中台海量数据跨域快速检索方法效率不高,因此设计了电力中台海量数据跨域快速检索方法。采集电力中台的不同数据,并对其预处理,提取出数据的跨域特征,计算确定数据的聚类中心。分别计算域内、域间、域外的数据损失函数,完成数据的分类。基于此,计算目标数据和数据库数据间的相似度,输出相应的数据检索结果,完成电力中台海量数据的跨域快速检索。在实验测试中和以往的电力中台海量数据跨域快速检索方法相比,设计的电力中台海量数据跨域快速检索方法最小检索时间仅为0.23ms,检索效率较高。 展开更多
关键词 电力中台 跨域检索 聚类中心 数据损失函数 数据相似度
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广电网络数据中心机房节能降耗措施应用实践
13
作者 刘建深 孙晓蕾 高海涛 《广播与电视技术》 2025年第2期54-56,共3页
随着云计算、大数据和人工智能等技术的快速发展,数据中心的能源消耗问题愈发凸显,降低数据中心能耗、建设绿色数据中心显得尤为重要。本文分析了烟台广电数据中心机房的现状,重点关注制冷等系统的能耗,通过采用一系列节能降耗措施,提... 随着云计算、大数据和人工智能等技术的快速发展,数据中心的能源消耗问题愈发凸显,降低数据中心能耗、建设绿色数据中心显得尤为重要。本文分析了烟台广电数据中心机房的现状,重点关注制冷等系统的能耗,通过采用一系列节能降耗措施,提高能源利用效率,最终实现机房节能降耗目标。 展开更多
关键词 边缘数据中心 节能降耗 PUE
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基于主题与情感联合预训练的虚假评论检测方法 被引量:4
14
作者 张东杰 黄龙涛 +3 位作者 张荣 薛晖 林俊宇 路瑶 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2021年第7期1385-1394,共10页
商品评论信息是用户线上决策的重要依据,但在利益的驱使下商家往往会通过雇佣专业的写手撰写大量虚假评论的方式来误导用户,进而达到包装自己或诋毁竞争对手的目的.这种现象会造成不正当的商业竞争和极差的用户体验.针对这一现象,我们... 商品评论信息是用户线上决策的重要依据,但在利益的驱使下商家往往会通过雇佣专业的写手撰写大量虚假评论的方式来误导用户,进而达到包装自己或诋毁竞争对手的目的.这种现象会造成不正当的商业竞争和极差的用户体验.针对这一现象,我们通过情感预训练的方法对现有的虚假评论识别模型进行了改进,并提出了一种能够同时整合评论语义和情感信息的联合预训练学习方法.鉴于预训练模型强大的语义表示能力,在联合学习框架中采用了2种预训练模型编码器分别用于抽取评论的语义和情感上下文特征,并通过联合训练的方法整合2种特征,最后使用Center Loss损失函数对模型进行优化.在多个公开数据集和多个不同任务上进行了验证实验,实验表明提出的联合模型在虚假评论检测与情感极性分析任务上都取得了目前最好的效果且具有更强的泛化能力. 展开更多
关键词 虚假评论检测 预训练模型 情感分析 联合训练 center loss
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建瓯市2016—2022年疾病预防控制中心人才队伍调查分析
15
作者 叶婷婷 《中国卫生标准管理》 2025年第14期70-73,共4页
目的根据建瓯市疾病预防控制中心(以下简称“疾控中心”)2016—2022年的编制数、人才结构、人员流动等基本情况,分析建瓯市疾控中心人力资源配置现状,为完善人力资源配置提供参考意见,为促进建瓯市疾病预防控制事业发展提供科学依据。... 目的根据建瓯市疾病预防控制中心(以下简称“疾控中心”)2016—2022年的编制数、人才结构、人员流动等基本情况,分析建瓯市疾控中心人力资源配置现状,为完善人力资源配置提供参考意见,为促进建瓯市疾病预防控制事业发展提供科学依据。方法选取2016年1月—2022年12月建瓯市疾控中心的卫生技术人员、其他技术人员及管理人员为研究对象,收集在编在岗人员总数、职业类别、职称、年龄、学历、性别、人才流量分析(流动率、新进率、离职率)等相关数据进行描述性统计分析。结果2016—2022年,建瓯市疾控中心在编在岗人数占辖区常住人口数的比例分别为0.79/万、0.74/万、0.68/万、0.64/万、0.74/万、0.74/万、0.80/万;新进率为43%,离职率为18%,流动率为61%;职业类别人员分布及性别比例比较,差异均无统计学意义(P>0.05)。建瓯市疾控中心在编在岗人员中,35~54岁人员占比有所下降,但仍高于各年度其他年龄段人员占比;研究生占比下降至0,大学专科占比逐渐上升;高级职称占比变化不大,初级职称占比逐渐上升。结论建瓯市疾控中心人力资源总量不足,人员结构不合理。应充分发挥政府职能作用,通过建立健全人才准入、培养和激励机制,严格按照配置标准配足配齐疾控中心人员,完善公共卫生服务体系,提升人员素质,优化资源配置。 展开更多
关键词 疾病预防控制中心 人才流失 人力资源配置 晋升 现状分析 建瓯市
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以人为本的听力咨询在听损儿童家庭哀伤应对中的应用
16
作者 蒋雯 刘稳 《中国听力语言康复科学杂志》 2025年第2期190-192,共3页
听力损失对儿童及其家庭带来深远的情感影响,许多家庭在面对孩子的诊断后经历了复杂且长期的哀伤过程。哀伤不仅是一种情感反应,还是一种心理适应过程,父母在这一过程中可能会经历否认、愤怒、讨价还价、抑郁和接纳5个阶段。以人为本的... 听力损失对儿童及其家庭带来深远的情感影响,许多家庭在面对孩子的诊断后经历了复杂且长期的哀伤过程。哀伤不仅是一种情感反应,还是一种心理适应过程,父母在这一过程中可能会经历否认、愤怒、讨价还价、抑郁和接纳5个阶段。以人为本的听力咨询,通过关注家庭成员的情感需求并提供个性化支持,有效促进家庭情感调整和全面康复。本文探讨了结合哀伤5阶段模型,以人为本的听力咨询如何帮助父母在哀伤过程中逐步适应孩子的听力损失,支持家庭康复,并为听力损失儿童提供更好的发展环境。 展开更多
关键词 听力损失 哀伤5阶段 以人为本 听力咨询 家庭康复
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带缝隙矩形腔的屏蔽效能传输线法修正及扩展分析 被引量:11
17
作者 彭强 周东方 +4 位作者 侯德亭 余道杰 胡涛 王利萍 夏蔚 《强激光与粒子束》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第9期2355-2362,共8页
为研究入射电磁波与缝隙参量对矩形腔体屏蔽效能的影响,提出基于透射定律结合等效传输线方法对腔体的电磁屏蔽特性进行分析。详细推导了经缝隙透射进腔体内的电场,将透射电场作为等效电压源并对传统的传输线模型进行了修正,使之能计算... 为研究入射电磁波与缝隙参量对矩形腔体屏蔽效能的影响,提出基于透射定律结合等效传输线方法对腔体的电磁屏蔽特性进行分析。详细推导了经缝隙透射进腔体内的电场,将透射电场作为等效电压源并对传统的传输线模型进行了修正,使之能计算任意方位入射的电磁波及缝隙偏离体壁中心时的情况;并对此方法的计算公式进行了扩展,使其能分析不同形状、孔阵、孔距及损耗等参量对腔体屏蔽效能的影响。研究表明:缝隙位于体壁中心时的屏蔽效能比靠近体壁边沿时差;相对入射角和方位角而言,极化角对腔体的屏蔽效能影响较大;在保持孔阵总面积不变的情况下,通过减小孔径来增加孔的数目或增大孔间距都可提高腔体的屏蔽效能;屏蔽体内损耗因子越大,则对腔体内的谐振频率抑制效果越明显。通过与腔体内谐振频率理论值、数值方法结果的比对分析表明,修正和扩展的解析方法结果可信,且利于各参量对腔体屏蔽效能的分析,适用范围更广。 展开更多
关键词 屏蔽效能 透射定律 偏离中心 损耗因子 谐振频率
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集水区尺度降雨侵蚀力空间分布对土壤流失的影响 被引量:14
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作者 程琳琳 赵文武 +1 位作者 张银辉 徐海燕 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第12期69-73,共5页
为探讨降雨侵蚀力空间分布对土壤流失的影响效应,该文以黄土丘陵沟壑区子长集水区为例,将区域重心概念应用到降雨侵蚀力的空间分布研究中,基于GIS探讨了降雨侵蚀力重心在不同年份间的变迁对土壤流失的影响。研究结果表明:降雨侵蚀力重... 为探讨降雨侵蚀力空间分布对土壤流失的影响效应,该文以黄土丘陵沟壑区子长集水区为例,将区域重心概念应用到降雨侵蚀力的空间分布研究中,基于GIS探讨了降雨侵蚀力重心在不同年份间的变迁对土壤流失的影响。研究结果表明:降雨侵蚀力重心与水文站点、大于15?坡度重心的距离会显著影响土壤流失;当降雨侵蚀力重心位于水文站点和较陡坡度重心中间位置时,也会产生较多土壤流失;降雨侵蚀力重心在南北方向上变化对土壤流失影响不大,但在东西方向上的移动能够明显改变土壤流失。在集水区尺度上,随着降雨侵蚀力空间分布的变化,降雨侵蚀力与坡度、土地利用、水文站点的空间耦合关系将发生改变,从而导致土壤流失量的增加或减少。 展开更多
关键词 降雨 侵蚀 土壤 区域重心 土壤流失 空间分布
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基于中心损失-改进卷积自编码器的滚动轴承半监督故障诊断 被引量:8
19
作者 齐咏生 巩育瑞 +2 位作者 高胜利 刘利强 李永亭 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2023年第7期301-311,共11页
当前基于深度学习的旋转机械故障诊断技术,凭借其强大的逐层加工和内置特征变换功能受到广泛关注,然而传统用于故障诊断的深度网络需要大量标签数据,且诊断结果依赖于标签的数量和准确性。为此,提出一种基于中心损失-改进卷积自编码器(c... 当前基于深度学习的旋转机械故障诊断技术,凭借其强大的逐层加工和内置特征变换功能受到广泛关注,然而传统用于故障诊断的深度网络需要大量标签数据,且诊断结果依赖于标签的数量和准确性。为此,提出一种基于中心损失-改进卷积自编码器(center loss-improved convolutional auto-encoder, CL-ICAE)的半监督故障诊断方法。该方法首先利用连续小波变换将故障信号转换为时频图,细化故障特征表征;之后构建改进的卷积自编码器网络结构,并引入批量归一化(batch normalization, BN)和Dropout,在特征提取阶段防止过拟合;之后在分类阶段,通过将中心损失(center loss)引入Softmax损失函数,构建联合损失函数,使故障特征实现类内距离更小,特征差异更大,进一步提高分类精度。最后,将所提方法通过凯斯西储大学轴承数据集和轴承故障试验平台进行验证,结果表明在少量标签样本情况下,均可实现有效的故障诊断,提升诊断准确率。 展开更多
关键词 滚动轴承 卷积自编码器 半监督 批量归一化(BN) 中心损失(CL)
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中国自然灾害的空间分布特征 被引量:33
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作者 王铮 张丕远 刘啸雷 《地理学报》 CSSCI CSCD 北大核心 1995年第3期248-255,共8页
中国自然灾害的分布以秦岭-淮河线、胡焕庸线以及青藏高原外缘为界,可划分为四个大区,即北域、南域、西域和过渡带亚域。以灾害的单位面积损失论,黄淮海地区是我国重点灾区,另一个重点区位于川、滇、黔、桂交界地段,它以人员的伤... 中国自然灾害的分布以秦岭-淮河线、胡焕庸线以及青藏高原外缘为界,可划分为四个大区,即北域、南域、西域和过渡带亚域。以灾害的单位面积损失论,黄淮海地区是我国重点灾区,另一个重点区位于川、滇、黔、桂交界地段,它以人员的伤亡而突出。如果以灾害发生的总经济损失定义灾害规模,则活动的规模中心位于以洞庭一武汉和郑州为两端点的地区。 展开更多
关键词 自然灾害 空间分间 灾害规模 中国
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