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Bacterial Cellulose/Zwitterionic Dual-network Porous Gel Polymer Electrolytes with High Ionic Conductivity
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作者 侯朝霞 WANG Haoran QU Chenying 《Journal of Wuhan University of Technology(Materials Science)》 SCIE EI CAS CSCD 2024年第3期596-605,共10页
Bacterial cellulose(BC)was innovatively combined with zwitterionic copolymer acrylamide and sulfobetaine methacrylic acid ester[P(AM-co-SBMA)]to build a dual-network porous structure gel polymer electrolytes(GPEs)with... Bacterial cellulose(BC)was innovatively combined with zwitterionic copolymer acrylamide and sulfobetaine methacrylic acid ester[P(AM-co-SBMA)]to build a dual-network porous structure gel polymer electrolytes(GPEs)with high ionic conductivity.The dual network structure BC/P(AM-co-SBMA)gels were formed by a simple one-step polymerization method.The results show that ionic conductivity of BC/P(AM-co-SBMA)GPEs at the room temperature are 3.2×10^(-2) S/cm@1 M H_(2)SO_(4),4.5×10^(-2) S/cm@4 M KOH,and 3.6×10^(-2) S/cm@1 M NaCl,respectively.Using active carbon(AC)as the electrodes,BC/P(AM-co-SBMA)GPEs as both separator and electrolyte matrix,and 4 M KOH as the electrolyte,a symmetric solid supercapacitors(SSC)(AC-GPE-KOH)was assembled and testified.The specific capacitance of AC electrode is 173 F/g and remains 95.0%of the initial value after 5000 cycles and 86.2%after 10,000 cycles. 展开更多
关键词 bacterial cellulose ZWITTERION gel polymer electrolytes ionic conductivity dual-network structure
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基于多尺度双流网络的深度伪造检测方法
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作者 蒋翠玲 程梓源 +1 位作者 俞新贵 万永菁 《计算机工程》 北大核心 2026年第1期242-253,共12页
人脸深度伪造技术的滥用给社会和个人带来了极大的安全隐患,因此深度伪造检测技术已成为当今研究的热点。目前基于深度学习的伪造检测技术在高质量(HQ)数据集上效果较好,但在低质量(LQ)数据集和跨数据集上的检测效果不佳。为提升深度伪... 人脸深度伪造技术的滥用给社会和个人带来了极大的安全隐患,因此深度伪造检测技术已成为当今研究的热点。目前基于深度学习的伪造检测技术在高质量(HQ)数据集上效果较好,但在低质量(LQ)数据集和跨数据集上的检测效果不佳。为提升深度伪造检测的泛化性,提出一种基于多尺度双流网络(MSDSnet)的深度伪造检测方法。MSDSnet输入分为空域特征流和高频噪声特征流,首先采用多尺度融合(MSF)模块捕获不同情况下图像在空域被篡改的粗粒度人脸特征和伪造图像的细粒度高频噪声特征信息,然后通过MSF模块将空域流和高频噪声流的双流特征充分融合,由多模态交互注意力(MIA)模块进一步交互以充分学习双流特征信息,最后利用FcaNet(Frequency Channel Attention Network)获取伪造人脸特征的全局信息并完成检测分类。实验结果表明,该方法在HQ数据集Celeb-DF v2上的准确率为98.54%,在LQ数据集FaceForensics++上的准确率为93.11%,同时在跨数据集上的实验效果也优于其他同类方法。 展开更多
关键词 深度伪造检测 双流网络 多尺度融合 多模态交互注意力 高频噪声
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OSCJC:An open-set compound jamming cognition method for radar systems in high-intensity electromagnetic warfare
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作者 Kaixiang Zhang Jiaxiang Zhang +3 位作者 Xinrui Han Yilin Wang Bo Wang Quanhua Liu 《Defence Technology(防务技术)》 2026年第1期436-455,共20页
In high-intensity electromagnetic warfare,radar systems are persistently subjected to multi-jammer attacks,including potentially novel unknown jamming types that may emerge exclusively under wartime conditions.These j... In high-intensity electromagnetic warfare,radar systems are persistently subjected to multi-jammer attacks,including potentially novel unknown jamming types that may emerge exclusively under wartime conditions.These jamming signals severely degrade radar detection performance.Precise recognition of these unknown and compound jamming signals is critical to enhancing the anti-jamming capabilities and overall reliability of radar systems.To address this challenge,this article proposes a novel open-set compound jamming cognition(OSCJC)method.The proposed method employs a detection-classification dual-network architecture,which not only overcomes the false alarm and misdetection issues of traditional closed-set recognition methods when dealing with unknown jamming but also effectively addresses the performance bottleneck of existing open-set recognition techniques focusing on single jamming scenarios in compound jamming environments.To achieve unknown jamming detection,we first employ a consistency labeling strategy to train the detection network using diverse known jamming samples.This strategy enables the network to acquire highly generalizable jamming features,thereby accurately localizing candidate regions for individual jamming components within compound jamming.Subsequently,we introduce contrastive learning to optimize the classification network,significantly enhancing both intra-class clustering and inter-class separability in the jamming feature space.This method not only improves the recognition accuracy of the classification network for known jamming types but also enhances its sensitivity to unknown jamming types.Simulations and experimental data are used to verify the effectiveness of the proposed OSCJC method.Compared with the state-of-the-art open-set recognition methods,the proposed method demonstrates superior recognition accuracy and enhanced environmental adaptability. 展开更多
关键词 Radar compound jamming cognition Open-set recognition Detection-classification dual-network Time-frequency analysis Contrastive learning
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基于双分支-交叉注意力融合的风电齿轮箱故障诊断方法
4
作者 孙抗 李腾飞 +2 位作者 王浩 杨明 赵来军 《电力系统保护与控制》 北大核心 2026年第1期83-93,共11页
针对风电齿轮箱故障诊断数据存在时序性和单通道模型难以有效提取复合故障特征信息的问题,提出一种基于改进正交卷积胶囊网络(orthogonal convolutional capsule network,OCCN)和双向长短期记忆神经网络(bi-directional long short-term... 针对风电齿轮箱故障诊断数据存在时序性和单通道模型难以有效提取复合故障特征信息的问题,提出一种基于改进正交卷积胶囊网络(orthogonal convolutional capsule network,OCCN)和双向长短期记忆神经网络(bi-directional long short-term memory,BiLSTM)融合的故障诊断方法。首先,对原始信号进行预处理。其次,将经过预处理操作后的信号输入构建的OCCN-BiLSTM双通道模型中,分别提取复合故障特征的空间特征、时域特征。最后将提取的时空特征通过交叉注意力机制进行特征融合,输入到全连接层中进行信号的分类,实现风电齿轮箱智能故障诊断。试验结果表明,所提诊断方法可有效实现风电齿轮箱智能故障诊断,其在测试集上的准确率达到99.53%。 展开更多
关键词 故障诊断 胶囊网络 并行双通道 特征融合 风电齿轮箱
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基于文本引导的轻量异构编码多模态图像融合
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作者 王传云 周明奇 +3 位作者 孙冬冬 王田 高骞 李照奎 《工程科学学报》 北大核心 2026年第2期346-359,共14页
针对资源受限的无人机平台对红外与可见光图像的融合效率与感知性能需求,本文提出一种基于文本引导的轻量异构编码多模态图像融合网络.该网络设计了一种面向红外与可见光图像信息表达功能互补的轻量化双分支异构编码,红外图像编码分支... 针对资源受限的无人机平台对红外与可见光图像的融合效率与感知性能需求,本文提出一种基于文本引导的轻量异构编码多模态图像融合网络.该网络设计了一种面向红外与可见光图像信息表达功能互补的轻量化双分支异构编码,红外图像编码分支强调热目标与边缘响应,可见光图像编码分支侧重于纹理与细节信息建模,从而有效避免同构编码器带来的特征冗余与性能瓶颈.同时,引入轻量级跨模态特征融合模块,增强多模信息之间的互补性与融合表达能力.进一步,通过预训练视觉语言模型结合语义文本特征对融合过程进行引导与调控,提升融合图像的语义一致性与环境适应性.在三个公开多模态图像数据集TNO、LLVIP与M3FD上,本文方法与九种代表性图像融合算法进行了系统对比实验与综合评估,结果显示本文网络在互信息、结构相似性等多个主流评价指标上均表现优越,融合图像在细节清晰度、边缘结构一致性与目标可辨性方面优于现有方法.同时,消融实验表明所提出模型的推理时间相较基线方法减少约50%,且在不显著牺牲性能的前提下实现了更高的效率.除定量评估外,本文还开展了基于文本指令的定性实验,结果显示模型可根据不同语义指令灵活调整红外与可见光特征融合策略,适应低光、过曝、低对比、噪声等多种任务场景.在保证语义一致性的同时,有效增强了热源感知、结构清晰度与抗干扰能力,展现出传统无引导方法难以实现的语义可控性与内容适应性. 展开更多
关键词 多模态图像融合 双分支异构编码 文本引导 轻量化网络 注意力机制
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基于双流自适应网络的电机轴承故障诊断
6
作者 张卫星 宋树权 +1 位作者 于霜 何春伟 《现代制造工程》 北大核心 2026年第1期123-134,共12页
针对现有电机轴承故障诊断方法依赖单一特征转换技术和基本数据融合策略导致诊断准确度低的问题,提出一种基于双流自适应网络的电机轴承故障诊断方法。该方法集成一种双光谱特征转换策略,通过多尺度特征提取对振动信号的全局和局部特征... 针对现有电机轴承故障诊断方法依赖单一特征转换技术和基本数据融合策略导致诊断准确度低的问题,提出一种基于双流自适应网络的电机轴承故障诊断方法。该方法集成一种双光谱特征转换策略,通过多尺度特征提取对振动信号的全局和局部特征进行高维重构,采用离散的双通道结构学习这2种特征,利用生成对抗训练模式实现数据增强和特征全面分析。然后,设计一种自适应位置纠正策略,融合2个通道的特征信息,促进训练过程中故障识别的自我校正和优化。试验结果表明,所提方法能够有效提取电机轴承运行数据的关键特征,在多类别电机轴承故障数据集上准确率达到98.3%,优于其他5种主流故障诊断方法。 展开更多
关键词 电机轴承 故障诊断 多尺度特征提取 生成对抗网络 自适应位置纠正策略 双通道
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基于光热转换的水凝胶软体驱动器的制备及性能
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作者 任凌霄 张禹 +1 位作者 赵文川 于丰硕 《化工新型材料》 北大核心 2026年第1期110-114,共5页
基于光驱动的新型驱动器可实现非接触式驱动,具备快速响应、可编程等优势。基于具有温敏性、多孔性、生物相容性特点的N-异丙基丙烯酰胺基水凝胶,加入第二单体丙烯酰胺,并引入硅酸锂镁作物理交联剂构造双网络温敏水凝胶,引入纳米级液态... 基于光驱动的新型驱动器可实现非接触式驱动,具备快速响应、可编程等优势。基于具有温敏性、多孔性、生物相容性特点的N-异丙基丙烯酰胺基水凝胶,加入第二单体丙烯酰胺,并引入硅酸锂镁作物理交联剂构造双网络温敏水凝胶,引入纳米级液态金属材料制备出具有高强度和高韧性的温度敏感型水凝胶。经数值模拟研究和光热实验,对其光响应效率进行测试。实验表明,纳米级液态金属引入可赋予温度敏感型水凝胶光驱动性,基于此种水凝胶研制的驱动器可由近红外激光驱动,可制备具备爬行行为的软体机器人,为光驱动器的设计提供了新思路。 展开更多
关键词 光驱动 水凝胶 双网络 液态金属 软体机器人
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Robust,self-adhesive,and low-contact impedance polyvinyl alcohol/polyacrylamide dual-network hydrogel semidry electrode for biopotential signal acquisition 被引量:2
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作者 Guangli Li Ying Liu +8 位作者 Yuwei Chen Yonghui Xia Xiaoman Qi Xuan Wan Yuan Jin Jun Liu Quanguo He Kanghua Li Jianxin Tang 《SmartMat》 2024年第2期67-82,共16页
Herein,we fabricated a flexible semidry electrode with excellent mechanical performance,satisfactory self-adhesiveness,and low-contact impedance using physical/chemical crosslinked polyvinyl alcohol/polyacrylamide dua... Herein,we fabricated a flexible semidry electrode with excellent mechanical performance,satisfactory self-adhesiveness,and low-contact impedance using physical/chemical crosslinked polyvinyl alcohol/polyacrylamide dual-network hydrogels(PVA/PAM DNHs)as an efficient saline reservoir.The resultant PVA/PAM DNHs showed admirable adhesive and compliance to the hairy scalp,facilitating the establishment of a robust electrode/skin interface for biopotential signal transmission.Moreover,the PVA/PAM DNHs steadily released trace saline onto the scalp to achieve the minimized potential drift(1.47±0.39 mV/min)and low electrode–scalp impedance(18.2±8.9 kΩ@10 Hz).More importantly,the application feasibility of real-world brain−computer interfaces(BCIs)was preliminarily validated by 10 participants using two classic BCI paradigms.The mean temporal cross-correlation coefficients between the semidry and wet electrodes in the eyes open/closed and the N200 speller paradigms are 0.919±0.054 and 0.912±0.050,respectively.Both electrodes demonstrate anticipated neuroelectrophysiological responses with similar patterns.This semidry electrode could also effectively capture robust P-QRS-T peaks during electrocardiogram recording.Considering their outstanding advantages of fast setup,user-friendliness,and robust signals,the proposed PVA/PAM DNH-based electrode is a promising alternative to wet electrodes in biopotential signal acquisition. 展开更多
关键词 brain-computer interface dual-network hydrogel electrocardiogram signals electroencephalography signals semidry electrode
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基于超图神经网络的链路预测方法
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作者 陈亮 赵英 +1 位作者 史晟辉 尹琳 《计算机工程》 北大核心 2026年第1期136-143,共8页
随着信息技术的飞速发展,链路预测技术已经在多个领域得到了广泛的应用。目前的链路预测方法通常采用子图提取的方式,其中一种基于线图转换(LGT)与图卷积神经网络(GCN)的模型在链路预测问题上取得了优异的效果,但仍存在2个问题:1)LGT的... 随着信息技术的飞速发展,链路预测技术已经在多个领域得到了广泛的应用。目前的链路预测方法通常采用子图提取的方式,其中一种基于线图转换(LGT)与图卷积神经网络(GCN)的模型在链路预测问题上取得了优异的效果,但仍存在2个问题:1)LGT的时间复杂度过高和转换后子图的规模过大导致其难以被广泛应用;2)GCN忽略了节点间的高阶关系和局部聚类结构,会对预测精度产生一定的影响。为解决上述问题,提出一种基于超图卷积神经网络(HGCN)的链路预测方法HGLP。该方法使用对偶超图转换(DHT)替代LGT以做到在不损失任何结构信息的情况下提高系统的运行效率,同时运用HGCN分别学习超图中超节点与超边的高阶特征以实现更高的预测精度。实验结果表明,在曲线下面积(AUC)和平均准确率(AP)2个指标下,所提出的方法在7种不同领域的真实图数据集中的表现不仅优于现有的链路预测方法,而且内存占用更少、运行时间更短。 展开更多
关键词 链路预测 超图 超图神经网络 对偶超图转换 深度学习
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A lightweight and high compressive resistance thermal insulation material with dual-network structure
10
作者 Mengmeng Yang Zhaofeng Chen +5 位作者 Yang Ding Wu Qiong Tianlong Liu Manna Li Lixia Yang Sheng Cui 《Nano Research》 SCIE EI CSCD 2024年第5期4279-4287,共9页
Ceramic fibrous aerogels are highly desirable for thermal management materials due to their high porosity,excellent elasticity,thermal conductivity,and good thermal resistance.However,the fabrication of nanofibrous ae... Ceramic fibrous aerogels are highly desirable for thermal management materials due to their high porosity,excellent elasticity,thermal conductivity,and good thermal resistance.However,the fabrication of nanofibrous aerogel with super-elasticity and good shape retention at the same time has remained challenging.To meet the requirements,a novel anisotropy nanofibrous-granular aerogel with a quasi-layered multi-arch-like and hierarchical-cellular structure is designed and prepared by vacuum-filtration-assisted freeze-drying and sintering.The quasi-layered multi-arch and flexible nanofibers endowed the aerogels with excellent mechanical robustness(ultimate stress up to 60 kPa with strain 60%)and super-elasticity with recoverable compression strain up to 60%.The introduced SiO_(2) aerogel nanoparticles and nanofibers are assembled into an arch-like structure and become the connection point of adjacent nanofibers,which endows low thermal conductivity(0.024 mW/(m·K))of composite aerogel.This novel strategy provides a fresh perspective for the preparation of nanofibrous aerogel with robust mechanical in thermal insulation and other fields. 展开更多
关键词 nanofibrous aerogel dual-network structure thermal insulation nanofibrous-granular composite aerogels strong mechanical
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基于深度学习的双域信息CT金属伪影抑制方法
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作者 海潮 田鑫 +4 位作者 张宏 谭大龙 何一新 孟凡勇 杨民 《北京航空航天大学学报》 北大核心 2026年第1期232-243,共12页
当CT扫描视野中出现金属时,重建图像不可避免地会产生金属伪影,严重影响图像质量。为了抑制金属伪影,提出一种新的深度学习CT金属伪影抑制(MAR)方法,结合正弦图域和图像域的双域信息,采用自适应最优阈值分割方法分割CT图像中的金属,并... 当CT扫描视野中出现金属时,重建图像不可避免地会产生金属伪影,严重影响图像质量。为了抑制金属伪影,提出一种新的深度学习CT金属伪影抑制(MAR)方法,结合正弦图域和图像域的双域信息,采用自适应最优阈值分割方法分割CT图像中的金属,并在正弦图中去除金属污染区域,使用线性插值(LI)初步修复缺失的金属区域,采用正弦图修补网络修复受金属污染的正弦图,利用编码器-解码器网络结构恢复缺失的图像信息。网络输出的正弦图经过滤波反投影(FBP)算法生成CT重建图像。对于初步校正后存在的正弦图信息不一致性问题,使用非局部细化网络在图像域进行修复,减少二次伪影产生。模拟和真实数据实验结果表明:所提方法能有效减少金属伪影,同时保留图像细节信息,显著提高重建图像质量。 展开更多
关键词 图像处理 深度学习 金属伪影抑制 双域信息 Pix2Pix 非局部细化网络
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基于多重卷积和空谱注意力Transformer的双流高光谱图像分类网络
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作者 王素玉 吴世国 《北京工业大学学报》 北大核心 2026年第1期75-83,共9页
针对现有的卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)方法在高光谱图像分类过程中存在的空谱联合特征利用不充分,对全局特征的关注度不足的问题,设计了一种基于多重卷积和空谱注意力Transformer的双流高光谱图像分类网络,通过CNN... 针对现有的卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)方法在高光谱图像分类过程中存在的空谱联合特征利用不充分,对全局特征的关注度不足的问题,设计了一种基于多重卷积和空谱注意力Transformer的双流高光谱图像分类网络,通过CNN和Transformer相结合的双流结构,实现局部和全局特征的充分利用。首先,在CNN支路,设计了一种基于多重卷积的空谱特征融合结构,通过多重卷积实现空间和光谱维特征的充分挖掘和融合;其次,在Transformer网络支路则使用空谱注意力机制捕获整个图像的全局信息;最后,2条分支通过决策级融合实现了高性能的分类效果。基于4个典型数据集的测试结果表明,该算法的分类结果与当前主流算法相比,均有不同程度的提升。 展开更多
关键词 双流网络 多重卷积 空谱注意力机制 高光谱图像 地物分类 特征融合
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基于GIS地图的一张光缆网业务收敛探索与应用
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作者 张迅捷 刘磊 +3 位作者 吴曦 苟浩淞 李志恒 钟志勇 《通信与信息技术》 2026年第1期111-115,共5页
随着国家“双千兆”网络计划的深入推进,运营商业务量和网络规模持续发展,对于早期已完成基础传输组网建设的高业务量、高价值城区区域,逐渐出现区域划分不合理、业务接入不规范、建设运维投资成本高、网络资源利用率低等网络结构问题... 随着国家“双千兆”网络计划的深入推进,运营商业务量和网络规模持续发展,对于早期已完成基础传输组网建设的高业务量、高价值城区区域,逐渐出现区域划分不合理、业务接入不规范、建设运维投资成本高、网络资源利用率低等网络结构问题。提出一种通过创新融合本地GIS地图和本地网络资源管理平台,开展综合业务接入区、C-RAN网格、汇聚机房、无线站点等点线面一张光缆网在线规划,统筹家宽、政企、基站等业务的高效收敛方法。该方法在眉山东坡岛进行了实际探索与应用,开展系统性、全面性的网络结构调整,打造了一张面向未来发展的高品质网络,降低网络建设运维成本,有效提高了网络安全性和效率效益。 展开更多
关键词 双千兆 一张光缆网 GIS地图 业务收敛
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AIGC教育应用的双重效应:基于行动者网络理论的学习者利益考辨
14
作者 张磊 《北京理工大学学报(社会科学版)》 北大核心 2026年第1期176-186,共11页
AIGC教育应用对学习者利益的影响具有双重性质的价值生成过程。聚焦AIGC“数据—算法—技术簇”的技术变革,以行动者网络理论为技术工具追踪“问题化—利益赋予—招募—动员”转译过程,发现AIGC在赋能教育的同时,也触发了学习者认知能... AIGC教育应用对学习者利益的影响具有双重性质的价值生成过程。聚焦AIGC“数据—算法—技术簇”的技术变革,以行动者网络理论为技术工具追踪“问题化—利益赋予—招募—动员”转译过程,发现AIGC在赋能教育的同时,也触发了学习者认知能力退化、行动决策失衡和交往与道德困境等新的利益冲突。AIGC赋能的数字化生存、数字工具、数字环境共同构成了学习者利益的新生场域,需要深入剖析AIGC教育应用下的异质行动者角色,定位核心行动者与非核心行动者的典型特质和位置关系,以学习者利益为中心构置强制通行点,结合学习者“知、情、意、行”标定“知识半径扩大、交互体验升级、安全保障增强、实践情境丰富”四个增益目标,强化利益联系,从而提出“以学习者利益为中心”的招募与动员策略。为实现这一转向,应推动政府、教育界与技术方的协同治理,优化AIGC要素创新配置与提升技术能效,加强数字意识形态引导与规制技术僭越,从而构建以学习者利益为核心的AIGC教育新生态。 展开更多
关键词 行动者网络理论 学习者利益 AIGC 双重效应 考辨
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双冷源循环冷却水系统设计及节能分析
15
作者 李辉 尹方东 姚月姣 《山西建筑》 2026年第1期142-146,151,共6页
双冷源循环冷却水系统在国内机械工厂鲜有应用案例,系统具有智能、节能、高效、柔性等诸多特点,在大型联合厂房中优势明显。以某汽车工厂的焊接车间为实例,探讨该系统构成、设计要点,分析系统的智能控制和节能效果,以期为适用的项目提... 双冷源循环冷却水系统在国内机械工厂鲜有应用案例,系统具有智能、节能、高效、柔性等诸多特点,在大型联合厂房中优势明显。以某汽车工厂的焊接车间为实例,探讨该系统构成、设计要点,分析系统的智能控制和节能效果,以期为适用的项目提供系统性解决方案。 展开更多
关键词 双冷源循环冷却水 网状管网 工艺用冷末端 智能控制
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一种基于分类共享的资料审核方案设计与实现
16
作者 杜秉一 《计算机应用文摘》 2026年第2期142-144,147,共4页
针对银行业务办理过程中存在的资料重复提交与审核问题,文章提出一种基于分类共享的资料审核方案。基于双层存储架构,结合区块链及数据库,实现资料的智能分类与共享管理。同时,利用策略节点进行资料共享授权及核验,从而优化审核流程,提... 针对银行业务办理过程中存在的资料重复提交与审核问题,文章提出一种基于分类共享的资料审核方案。基于双层存储架构,结合区块链及数据库,实现资料的智能分类与共享管理。同时,利用策略节点进行资料共享授权及核验,从而优化审核流程,提升效率并降低成本。 展开更多
关键词 文件跨组织共享 双层存储 资料分级分类 入网审核 真实意愿核验
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基于双策略优化VMD-HO-LSTM的锂电池剩余寿命预测
17
作者 杨朋朋 曾圣浩 +1 位作者 薛海 白永亮 《重庆交通大学学报(自然科学版)》 北大核心 2026年第1期120-128,共9页
针对锂电池健康状态(SOH)预测精度不足的问题,提出一种基于变分模态分解与河马算法,优化长短期记忆神经网络(VMD-HO-LSTM)的模型预测锂电池剩余寿命。首先,为消除锂电池的虚假容量信号,采用变分模态分解(VMD)方法对锂电池容量进行分解,... 针对锂电池健康状态(SOH)预测精度不足的问题,提出一种基于变分模态分解与河马算法,优化长短期记忆神经网络(VMD-HO-LSTM)的模型预测锂电池剩余寿命。首先,为消除锂电池的虚假容量信号,采用变分模态分解(VMD)方法对锂电池容量进行分解,得到本征模态分量(IMF)并进行重构;其次,将Logistic映射和自适应学习率融入河马算法(HO),避免迭代过程陷入局部最优,并采用改进河马算法优化长短时记忆(LSTM)网络参数,建立改进的HO-LSTM模型;最后,基于改进的HO-LSTM模型开展锂电池SOH预测,提升预测准确度。基于锂电池容量数据验证,结果表明:相较于单一LSTM预测模型,基于双策略优化的VMD-HO-LSTM模型预测精度提升了49.6%~81.9%;相较于VMD-LSTM模型,电池预测精度提升23.4%~59.0%,该模型预测精度在0.976~0.998,建立的模型和分析方法对锂电池SOH具有较好的预测效果。 展开更多
关键词 车辆与机电工程 锂电池 剩余寿命 双策略优化 长短期记忆神经网络
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基于改进PSO-BO-BP的拖拉机双燃料发动机性能预测
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作者 陈晖 王冰心 +1 位作者 黄镇财 计端 《农机化研究》 北大核心 2026年第1期268-276,共9页
为提高拖拉机双燃料发动机性能与排放预测模型的性能,提出了一种融合改进粒子群优化算法(IMPSO)、贝叶斯优化(BO)和反向传播(BP)的协同预测模型(IMPSO-BO-BP)。基于发动机台架试验数据,通过整合IMPSO全局搜索、BO概率推理和BP梯度更新机... 为提高拖拉机双燃料发动机性能与排放预测模型的性能,提出了一种融合改进粒子群优化算法(IMPSO)、贝叶斯优化(BO)和反向传播(BP)的协同预测模型(IMPSO-BO-BP)。基于发动机台架试验数据,通过整合IMPSO全局搜索、BO概率推理和BP梯度更新机制,构建多尺度优化模型。结果表明:BO解析了神经网络隐含层维度与学习率的非线性耦合效应,确定隐含层神经元数量24、学习率0.00215为最优参数组合,表明模型复杂度与学习率调控对泛化性能的协同约束作用;性能预测中,IMPSO-BO-BP对制动热效率(BTE)和制动燃料消耗率(BSFC)的预测平均绝对百分比误差(MAPE)与均方根误差(RMSE)较BO-BP模型降低25%~40%,R^(2)提升至0.995及以上,验证了其对物理主导型非线性关系的高精度建模能力;排放预测方面,模型对CO、NO_(x)和HC的MAPE为3.403%、5.223%、3.413%,R^(2)达0.9925、0.9942、0.9946,RMSE为56.429、45.709、335.322,虽精度略低于性能参数预测,但较BO-BP模型仍提升显著。研究证实多算法协同机制通过全局优化与局部收敛的互补效应,可显著提升模型精度和鲁棒性,为拖拉机双燃料发动机多目标优化控制和低排放设计提供了可靠的建模工具。 展开更多
关键词 双燃料发动机 性能预测 BP神经网络 改进粒子群优化算法
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基于自注意力编码器和卷积神经网络的机动车鸣笛声识别
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作者 郑福进 胡国祥 +1 位作者 孙媛 何伟 《应用声学》 北大核心 2026年第1期260-270,共11页
为解决城市道路中违法鸣笛事件的识别和定位问题,该文提出了一种融合双输入自注意力编码器和卷积神经网络的机动车鸣笛识别方法。该方法通过结合自注意力机制的全局位置捕捉能力与卷积神经网络的局部特征挖掘能力,构建出具有高度判别性... 为解决城市道路中违法鸣笛事件的识别和定位问题,该文提出了一种融合双输入自注意力编码器和卷积神经网络的机动车鸣笛识别方法。该方法通过结合自注意力机制的全局位置捕捉能力与卷积神经网络的局部特征挖掘能力,构建出具有高度判别性的声音特征。实验结果显示,所提方法在两个鸣笛数据集上的平均识别准确率分别达到90.2%和93.76%,在准确率方面明显优于现有鸣笛识别技术。此外,该文深入分析不同车辆尺寸类型的鸣笛喇叭声学特性,归纳了3种车辆尺寸类别,并在鸣笛声分类实验中取得了86.7%的平均准确率,验证了基于鸣笛声推断机动车尺寸的可行性。 展开更多
关键词 机动车鸣笛声识别 双输入自注意力编码器 卷积神经网络 特征融合 车辆尺寸
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网络有组织犯罪中预备阶段帮助行为的二阶归责路径——以电信网络诈骗为例
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作者 韩子璇 《河南财经政法大学学报》 2026年第1期119-135,共17页
网络有组织犯罪中预备阶段帮助行为的定性存在争议。这类行为可能同时具备帮助犯与预备犯两种规范属性,应采取先判断帮助犯、后分析预备犯的二阶归责路径。第一阶归责中,对实施实行行为具有重要贡献、行为人主观上认识到危害结果发生的... 网络有组织犯罪中预备阶段帮助行为的定性存在争议。这类行为可能同时具备帮助犯与预备犯两种规范属性,应采取先判断帮助犯、后分析预备犯的二阶归责路径。第一阶归责中,对实施实行行为具有重要贡献、行为人主观上认识到危害结果发生的盖然性,或预防必要性及处罚正当性较高的预备阶段的帮助行为可以成立帮助犯。第二阶归责中,不成立帮助犯的预备阶段的帮助行为可能成立预备犯。一方面,与实行行为存在紧密关联、行为人对危害结果具有直接故意或需罚性程度较高的预备行为,可以成立形式预备犯。电信网络诈骗中维系被害人信任以及提升微信活跃度的行为,可能构成诈骗罪的预备犯。另一方面,预备阶段的帮助行为还可能成立实质预备犯。电信网络诈骗中的引流行为可能构成帮助信息网络犯罪活动罪或非法利用信息网络罪,若同时成立诈骗罪的预备犯,则应以想象竞合评价。 展开更多
关键词 预备阶段的帮助 网络有组织犯罪 电信网络诈骗 二阶归责 二重规范属性
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