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Fusion mode of multi-type scientific and technological information and its application
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作者 ZENG Wen LIU Xiaolin MA Hongyan 《High Technology Letters》 EI CAS 2024年第4期433-440,共8页
The development of network and information technology has brought changes to the production environment of scientific and technological information,leading to the integration of multi-type scien-tific and technologica... The development of network and information technology has brought changes to the production environment of scientific and technological information,leading to the integration of multi-type scien-tific and technological information,which has become one of the primary research focuses in the cur-rent field of scientific and technological information analysis.This article proposes a basic mode to realize the fusion of multi-type scientific and technological information,expounds the corresponding basic construction method,and applies it to the scientific and technological topics identification in the field of artificial intelligence(AI).The research results show that the multi-type scientific and technological information fusion mode proposed in this article has certain feasibility in specific appli-cation scenarios,which lays a foundation for the subsequent research work. 展开更多
关键词 information fusion scientific and technological information fusion mode fusion method
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EWSR1-PSMC5 fusion gene variously activating autophagy in drug resistance of osteosarcoma:A novel gene fusion model report and mechanism research
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作者 Qing Pan Wenbo Yang +3 位作者 Fuhua Huang Wei Wu Zengwu Shao Zhicai Zhang 《Genes & Diseases》 2025年第3期7-10,共4页
Sarcoma is a kind of mesenchymal malignant tumor and often has poor chemotherapy response.There are many reasons for the insensitivity of sarcomas to chemotherapy,among which genetic changes are important.As a common ... Sarcoma is a kind of mesenchymal malignant tumor and often has poor chemotherapy response.There are many reasons for the insensitivity of sarcomas to chemotherapy,among which genetic changes are important.As a common type of gene alteration,gene fusion plays an important role in the pathogenesis and progression of tumors.In this study,we report a novel osteosarcoma-associated fusion gene,EWSR1-PSMC5,found in patients insensitive to chemotherapy.This gene is a novel fusion mode and has been found to play an important role in autophagy activation.The fusion gene may lead to the activation of autophagy through various signaling pathways,thus leading to the development of osteosarcoma resistance.We report this new fusion mode for the first time,and it should be noted that there is a less common report of EWSR1-related fusion gene in osteosarcoma. 展开更多
关键词 AUTOPHAGY mesenchymal malignant tumor fusion mode drug resistance ewsr psmc fusion gene gene alterationgene fusion OSTEOSARCOMA genetic changes
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Remote Sensing Image Fusion Using Bidimensional Empirical Mode Decomposition and the Least Squares Theory 被引量:3
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作者 Dengshan Huang Peng Yang +1 位作者 Jun Li Changhui Ma 《Journal of Computer and Communications》 2017年第12期35-48,共14页
Due to the data acquired by most optical earth observation satellite such as IKONOS, QuickBird-2 and GF-1 consist of a panchromatic image with high spatial resolution and multiple multispectral images with low spatial... Due to the data acquired by most optical earth observation satellite such as IKONOS, QuickBird-2 and GF-1 consist of a panchromatic image with high spatial resolution and multiple multispectral images with low spatial resolution. Many image fusion techniques have been developed to produce high resolution multispectral image. Considering panchromatic image and multispectral images contain the same spatial information with different accuracy, using the least square theory could estimate optimal spatial information. Compared with previous spatial details injection mode, this mode is more accurate and robust. In this paper, an image fusion method using Bidimensional Empirical Mode Decomposition (BEMD) and the least square theory is proposed to merge multispectral images and panchromatic image. After multi-spectral images were transformed from RGB space into IHS space, next I component and Panchromatic are decomposed by BEMD, then using the least squares theory to evaluate optimal spatial information and inject spatial information, finally completing fusion through inverse BEMD and inverse intensity-hue-saturation transform. Two data sets are used to evaluate the proposed fusion method, GF-1 images and QuickBird-2 images. The fusion images were evaluated visually and statistically. The evaluation results show the method proposed in this paper achieves the best performance compared with the conventional method. 展开更多
关键词 REMOTE SENSING Image fusion Bidimensional Empirical mode DECOMPOSITION The Least SQUARES THEORY
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Method of Multi-Mode Sensor Data Fusion with an Adaptive Deep Coupling Convolutional Auto-Encoder
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作者 Xiaoxiong Feng Jianhua Liu 《Journal of Sensor Technology》 2023年第4期69-85,共17页
To address the difficulties in fusing multi-mode sensor data for complex industrial machinery, an adaptive deep coupling convolutional auto-encoder (ADCCAE) fusion method was proposed. First, the multi-mode features e... To address the difficulties in fusing multi-mode sensor data for complex industrial machinery, an adaptive deep coupling convolutional auto-encoder (ADCCAE) fusion method was proposed. First, the multi-mode features extracted synchronously by the CCAE were stacked and fed to the multi-channel convolution layers for fusion. Then, the fused data was passed to all connection layers for compression and fed to the Softmax module for classification. Finally, the coupling loss function coefficients and the network parameters were optimized through an adaptive approach using the gray wolf optimization (GWO) algorithm. Experimental comparisons showed that the proposed ADCCAE fusion model was superior to existing models for multi-mode data fusion. 展开更多
关键词 Multi-mode Data fusion Coupling Convolutional Auto-Encoder Adaptive Optimization Deep Learning
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基于逐次变分模态分解-深度学习的燃煤电厂脱硫塔出口SO_(2)浓度预测
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作者 金秀章 仲轩正 《计量学报》 北大核心 2026年第2期297-306,共10页
针对燃煤电厂参与调峰负荷波动较大,出口SO_(2)浓度控制效果不佳的问题,建立了一种基于捕鱼优化算法(catch fish optimization algorithm,CFOA)优化融合神经网络的出口SO_(2)浓度预测模型。首先使用互信息算法筛选由机理分析得到的特征... 针对燃煤电厂参与调峰负荷波动较大,出口SO_(2)浓度控制效果不佳的问题,建立了一种基于捕鱼优化算法(catch fish optimization algorithm,CFOA)优化融合神经网络的出口SO_(2)浓度预测模型。首先使用互信息算法筛选由机理分析得到的特征变量,并通过逐次变分模态分解对筛选后的辅助变量进行分解重构,保留相关性较大的重构分量作为输入变量。随后采用双向时间卷积网络、双向门控循环单元与多头自注意力机制构建融合神经网络模型,通过CFOA对模型超参数寻优以进一步提高精度。最后使用某660 MW燃煤电厂历史运行数据进行对比实验,实验结果表明,该模型在出口SO_(2)浓度剧烈波动的工况下仍能实现较好的预测效果。同多种模型对比,该模型具有更小的误差和更高的预测精度,体现出其在复杂变化环境中的鲁棒性和可靠性。 展开更多
关键词 SO_(2)浓度预测 逐次变分模态分解 融合神经网络 多头自注意力机制 捕鱼优化算法
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兆瓦级回旋管电子注性能及注-波互作用模拟分析
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作者 刘巧 吕游 +4 位作者 陆瑞琪 赵其祥 曾旭 张亦弛 冯进军 《强激光与粒子束》 北大核心 2026年第2期34-42,共9页
在考虑不同电子注性能(速度离散、电子注厚度、空间电荷效应、起振过程、单/双阳极结构)情况下,建立了完善的时域多模自洽非线性注-波互作用模型。以自研的兆瓦级170 GHz、TE_(25,10)模式工作的回旋管为研究对象,系统分析了高频腔结构... 在考虑不同电子注性能(速度离散、电子注厚度、空间电荷效应、起振过程、单/双阳极结构)情况下,建立了完善的时域多模自洽非线性注-波互作用模型。以自研的兆瓦级170 GHz、TE_(25,10)模式工作的回旋管为研究对象,系统分析了高频腔结构参数变化、起振电流、单/双阳极电子注电压调制及不同速度和电子注离散下的模式竞争情况。数值模拟研究表明:双阳极调制方式能明显抑制模式竞争,在电子注电压80 kV、电流40 A、磁场6.72 T、横纵速度比1.3的工作条件下,可实现1.35 MW输出功率和42.2%的互作用效率。 展开更多
关键词 模式竞争 热核聚变 双阳极电子枪 兆瓦级回旋管
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硅基OLED微显示双模融合扫描算法
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作者 刘兴艳 季渊 +1 位作者 张引 黄忻杰 《液晶与显示》 北大核心 2026年第3期363-372,共10页
针对硅基OLED微显示器数字驱动中的低灰阶非线性、灰度翻转及精度不足等问题,本文提出双模融合扫描(DMFS)算法,该算法将子帧分为高位子帧(HBSF)和低位子帧(LBSF)。HBSF采用逐行发光(PE)模式以保证发光效率,LBSF采用同步发光(SE)模式以... 针对硅基OLED微显示器数字驱动中的低灰阶非线性、灰度翻转及精度不足等问题,本文提出双模融合扫描(DMFS)算法,该算法将子帧分为高位子帧(HBSF)和低位子帧(LBSF)。HBSF采用逐行发光(PE)模式以保证发光效率,LBSF采用同步发光(SE)模式以实现精细亮度调控并进行线性度矫正。在2560×2560×3@90 Hz全彩微显示器上的实验表明,DMFS显著提高了灰度线性度,灰阶翻转点减少了13872个,DMFS-4和DMFS-6的亮度误差均方根较25子场法分别降低了96.63%和99.31%,且可实现最小亮度精度为0.076 cd/m^(2),将gamma有效映射覆盖区间拓展至253灰阶。DMFS有效提升了显示线性度和灰阶精度,改善了图像细节表现与人眼视觉体验,为近眼显示设备的高精度数字驱动提供了可行方案。 展开更多
关键词 硅基OLED微显示器 双模融合扫描 灰度线性度 低灰阶精度
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基于多特征融合的车辆轨迹预测研究
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作者 王庆荣 郝福乐 +1 位作者 朱昌锋 王俊杰 《计算机工程》 北大核心 2026年第2期331-341,共11页
针对现有模型对车辆特征提取不足和预测场景单一的问题,提出了一种在多场景下融合多特征的车辆轨迹预测模型MTF-GRU-MTSHMA。该模型由编码器模块、多特征提取模块、多特征融合模块和轨迹预测模块组成。在编码器模块,利用门控循环单元(G... 针对现有模型对车辆特征提取不足和预测场景单一的问题,提出了一种在多场景下融合多特征的车辆轨迹预测模型MTF-GRU-MTSHMA。该模型由编码器模块、多特征提取模块、多特征融合模块和轨迹预测模块组成。在编码器模块,利用门控循环单元(GRU)对车辆历史信息进行编码得到车辆的历史状态;在多特征提取模块,考虑目标车辆区域内周围车辆之间的空间关联性,通过多维度空间注意力机制挖掘周围车辆的深层特征,并引入三重注意力机制对编码后的状态向量进行特征提取;在多特征融合模块,将提取到的多种特征进行线性拼接,并输入到多特征融合网络中进行融合;在轨迹预测模块,对GRU进行改进,提出混合示教门控循环单元(MTF-GRU)并作为解码器,通过引入示教率来控制解码模式以提高解码性能,将融合后的特征输入到解码器中生成未来轨迹。在NGSIM数据集上进行的仿真实验结果表明,与最优基准模型相比,所提模型在直线道路、十字路口以及环岛道路场景下的均方根误差(RMSE)分别提高了8.16%、10.31%和8.37%,证明了所提模型的有效性。 展开更多
关键词 轨迹预测 注意力机制 多特征融合 混合示教门控循环单元 解码模式
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结合CNN-LSTM-SVM的特征融合在肺音分析中的应用
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作者 赵静 杜永飞 +2 位作者 韦海成 张志鹏 许洋 《计算机系统应用》 2026年第1期219-227,共9页
本研究致力于提升深度学习在肺音分析领域的应用效率和准确性.针对现有深度学习模型在肺音分析中表现出的鲁棒性不足和泛化能力有限的问题,本研究提出了一种方法,该方法通过整合卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)、长短... 本研究致力于提升深度学习在肺音分析领域的应用效率和准确性.针对现有深度学习模型在肺音分析中表现出的鲁棒性不足和泛化能力有限的问题,本研究提出了一种方法,该方法通过整合卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)、长短时记忆(long short-term memory,LSTM)网络和支持向量机(SVM),实现了对肺音信号的高效和深入分析.首先对肺音信号进行预处理,提取出重构信号和其对应的希尔伯特谱图;其次设计并构建了一个集成CNN、LSTM和SVM的深度学习网络模型;最后将处理后的信号数据输入到CNN-LSTM-SVM的深度学习网络中,以提取并融合肺音信号的时域和频域特征.实验结果表明,该方法在召回率、精确率和F1-score这3个关键性能指标上分别达到96.20%、96.56%和0.96的高水平.这些结果证实了所提方法的高效性和可靠性,为肺部疾病的早期诊断提供了一种技术途径,并有潜力显著提升临床诊断的速度和准确性. 展开更多
关键词 肺音分析 特征融合 变分模态分解 卷积神经网络 长短时记忆网络 支持向量机
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VMD-LSTM-FEDformer降水预测融合模型研究
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作者 薛院红 宋文广 +2 位作者 江琼琴 尹鸿飞 王润辰 《节水灌溉》 北大核心 2026年第3期48-54,共7页
近年极端雨水天气发生频率逐渐增多,提升降水量预测精度,助力农作物生长显得尤为迫切。基于变分模态分解(VMD)在时间序列分解中的优势,以及擅长处理局部时序信息的长短期记忆网络(LSTM)与擅长处理全局依赖并且具有频域特性的FEDformer... 近年极端雨水天气发生频率逐渐增多,提升降水量预测精度,助力农作物生长显得尤为迫切。基于变分模态分解(VMD)在时间序列分解中的优势,以及擅长处理局部时序信息的长短期记忆网络(LSTM)与擅长处理全局依赖并且具有频域特性的FEDformer优势互补,提出基于变分模态分解的LSTM-FEDformer组合模型的降水预测方法。选取河南省5个不同地理特征的气象站进行预测分析,结果显示组合模型在各气象站中的降水量预测结果误差均在5 mm以内,说明模型具有较强的鲁棒性。在对比实验中,基于VMD-LSTM-FEDformer组合模型的平均绝对误差为9.339 8 mm,均方根误差为12.703 5 mm,决定系数为0.964 4,均优于其他模型,证明了模型具有良好的预测能力以及实际的应用价值。 展开更多
关键词 时间序列预测 变分模态分解 FEDformer 降水预测 融合模型
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装备制造企业质量与卓越绩效的融合机制研究
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作者 任宜林 荆涛 +4 位作者 郭智慧 李超 宋立辉 唐丹秋 郗富昭 《石油工业技术监督》 2026年第3期32-38,共7页
面对高端装备制造质量与绩效的双重挑战,全面质量管理(TQM)与卓越绩效模式的融合成为关键路径。基于装备制造业典型企业(西安物探装备分公司)的纵向案例,深入探索TQM与卓越绩效融合的理论基础、模式架构与实施机制。构建了以“质量文化... 面对高端装备制造质量与绩效的双重挑战,全面质量管理(TQM)与卓越绩效模式的融合成为关键路径。基于装备制造业典型企业(西安物探装备分公司)的纵向案例,深入探索TQM与卓越绩效融合的理论基础、模式架构与实施机制。构建了以“质量文化奠基—精益管理赋能—绩效测量闭环”为核心的融合模型,并系统阐述了“三维质量文化渗透”“全流程精益质控网络”“战略导向目标管理”“数字化过程重构”及“创新绩效测量”等为核心的实施路径。案例分析揭示了融合模式通过文化驱动、流程优化、数据使能及创新激励等机制,在提升产品可靠性、运营效率、供应链韧性及成本竞争力方面的显著价值创造效应。该研究不仅为装备制造企业实现高质量发展提供了可借鉴的整合管理框架,也深化了对TQM与卓越绩效协同增效机制的理论理解,对复杂技术产品领域的质量管理理论发展具有启示意义。 展开更多
关键词 全面质量管理(TQM) 卓越绩效 融合模式 价值创造 装备制造业 案例研究
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基于深度特征融合与时序依赖建模的瓦斯浓度动态预测
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作者 马广兴 陈立伟 蔡圳阳 《工矿自动化》 北大核心 2026年第3期144-151,167,共9页
瓦斯浓度序列具有非平稳性、多尺度波动特征和长程时序依赖,演化过程受多源环境因素耦合影响,现有瓦斯浓度预测模型多侧重于单一时间序列建模或浅层特征组合,难以兼顾时序依赖表征与跨变量关联建模。针对上述问题,提出了一种基于深度特... 瓦斯浓度序列具有非平稳性、多尺度波动特征和长程时序依赖,演化过程受多源环境因素耦合影响,现有瓦斯浓度预测模型多侧重于单一时间序列建模或浅层特征组合,难以兼顾时序依赖表征与跨变量关联建模。针对上述问题,提出了一种基于深度特征融合与时序依赖建模的瓦斯浓度动态预测模型。首先,引入变分模态分解(VMD),将原始瓦斯浓度序列自适应分解为若干本征模态函数(IMF)和残差分量;其次,结合VMD分解结果与多源环境参数构建变量图节点,基于不同环境参数与瓦斯浓度序列之间的相关性建立邻接矩阵,为跨变量关联建模提供结构先验;然后,采用时序卷积网络(TCN)提取由各IMF分量、残差项及多源环境参数构成的多变量序列的短期波动特征和长期依赖信息;最后,通过采用邻接掩码约束和缩放点积注意力的多头图注意力机制(MGA),实现变量间动态耦合关系建模与多源异构特征融合。实验结果表明,与主流预测模型相比,所提模型的均方根误差(RMSE)、平均绝对误差(MAE)和决定系数(R2)均取得最优结果,分别为0.0286,0.0215和0.954,且在整体精度、局部波动刻画及复杂场景适应性方面均优于对比模型。 展开更多
关键词 瓦斯浓度预测 深度特征融合 时序依赖建模 变分模态分解 时序卷积网络 多头图注意力机制
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多域特征融合的GA-SVM运动想象脑电信号分类方法
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作者 谷学静 史璇 《机械设计与制造》 北大核心 2026年第3期80-84,共5页
针对脑电信号(Electroencephalogram,EEG)中单一域特征提取方法抗躁性差、分类准确率低的问题,提出了一种多域特征融合的GA-SVM运动想象脑电信号分类方法。首先使用小波包变换(Wavelet Packet Transform,WPT)和滤波器组共空间模式(Filte... 针对脑电信号(Electroencephalogram,EEG)中单一域特征提取方法抗躁性差、分类准确率低的问题,提出了一种多域特征融合的GA-SVM运动想象脑电信号分类方法。首先使用小波包变换(Wavelet Packet Transform,WPT)和滤波器组共空间模式(Filter Bank Common Space,FBCSP)分别提取脑电信号的时频域特征和空域特征,并将其组成时频-空多域融合的特征向量。其次,使用遗传算法(Genetic Algorithm,GA)对支持向量机(Support Vector Machine,SVM)的相关参数进行选取,构造最佳分类器用于分类。将这里方法在2005年第三届国际BCI竞赛的Data sets Ⅲa数据集上进行验证,平均分类准确率达到83.33%。相较于单一域特征提取,这里方法的分类准确率得到了提高。 展开更多
关键词 脑电信号 小波包变换 滤波器组共空间模式 特征融合
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多维特征优化提取的电力系统扰动辨识方法
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作者 刘灏 廖梦竹 毕天姝 《中国电机工程学报》 北大核心 2026年第6期2165-2178,I0001,共15页
新能源的大规模接入使得电力系统的电力电子化趋势日益明显,电力系统的弱支撑性及低抗扰性增加了其发生连锁故障的概率。基于相量测量单元(phasor measurement unit,PMU)的电力系统扰动快速辨识可为系统安全稳定控制提供支撑。然而,电... 新能源的大规模接入使得电力系统的电力电子化趋势日益明显,电力系统的弱支撑性及低抗扰性增加了其发生连锁故障的概率。基于相量测量单元(phasor measurement unit,PMU)的电力系统扰动快速辨识可为系统安全稳定控制提供支撑。然而,电力系统动态行为的复杂性导致扰动的类内差异性和类间相似性增大,不同扰动的数据特征提取愈发困难。针对上述问题,该文提出一种多维特征优化提取的电力系统扰动辨识方法。提出优化变分模态分解的特征提取方法,利用改进麻雀搜索算法优化模态分量数和惩罚因子,提取PMU相量数据中信息最多、序列最平稳的多维时域特征,为提高分类准确度奠定基础;在此基础上,提出基于深度学习融合神经网络模型的扰动分类方法,将分类精度作为目标函数,利用凌日搜索算法优化学习率等超参数,实现数据训练的最优拟合效果。采用IEEE-39节点与中国西部电网模型的仿真测试,并利用电力系统实际扰动数据进行验证,结果表明,所提方法具有较好的准确性和泛化性。 展开更多
关键词 扰动辨识 同步相量测量 特征提取 融合神经网络 变分模态分解
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宽域超燃冲压发动机燃烧模态数据融合无监督聚类识别方法研究
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作者 王子涵 陈玉乾 +3 位作者 刘和东 黄玥 金华 尤延铖 《推进技术》 北大核心 2026年第1期154-167,共14页
准确识别超燃冲压发动机的燃烧模态并确定模态转换的边界,对于超燃冲压发动机的安全、可靠性和高效运行至关重要。基于数据融合的思路,本文提出了一种可以跨构型的超燃冲压发动机燃烧模态无监督聚类识别方法。利用数值仿真计算获得两种... 准确识别超燃冲压发动机的燃烧模态并确定模态转换的边界,对于超燃冲压发动机的安全、可靠性和高效运行至关重要。基于数据融合的思路,本文提出了一种可以跨构型的超燃冲压发动机燃烧模态无监督聚类识别方法。利用数值仿真计算获得两种构型(上凹腔和下凹腔)的上下壁面物理数据和流场密度梯度图像数据集,将两类数据融合后进行无监督聚类,并与燃烧模态人工判定标准以及非数据融合的聚类方法进行对比。研究结果表明:针对两种构型燃烧室,将燃烧模态划分为三类(超燃模态、双模态亚燃模态和深度亚燃模态)是比较合理的。本文提出的方法在两种构型中准确率分别达到了92.02%和92.88%,衡量分类的质量调整兰德系数(Adjusted Rand Index,ARI)和标准互信息(Normalized Mutual Information,NMI)两项指标均在0.8以上,且性能均优于单独使用上下壁面物理数据和密度梯度图像进行聚类的结果,具备更良好的聚类性能。本文的方法可以充分利用获得的数据,无须标注标签,即可实现较高的燃烧模态识别准确率,从而实现低成本、高效率的超燃冲压发动机跨构型多燃烧模态识别,以及模态转换边界的确定。 展开更多
关键词 超燃冲压发动机 燃烧模态识别 数据融合 无监督聚类 神经网络
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人工智能大模型在液化天然气加气站市场价格智能预测
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作者 乔津 《北斗与空间信息应用技术》 2026年第1期42-45,共4页
针对液化天然气(LNG)加气站价格剧烈波动导致传统模型预测失效的问题,本文构建轻量级时空-语义融合大模型,在边缘图形处理器(GPU)完成微调并嵌入数据采集与监视控制系统(SCADA)系统。以A站2023年8~10月数据回测,7天滚动平均绝对百分比误... 针对液化天然气(LNG)加气站价格剧烈波动导致传统模型预测失效的问题,本文构建轻量级时空-语义融合大模型,在边缘图形处理器(GPU)完成微调并嵌入数据采集与监视控制系统(SCADA)系统。以A站2023年8~10月数据回测,7天滚动平均绝对百分比误差(MAPE)降至4.7%,较长序列时间序列预测模型(Informer)降低2.1个百分点;消融实验表明文本语义与事件对齐分别贡献35%与28%的误差降幅。经济效益测算显示,三个月内减少紧急补货6次,节省采购成本94万元,库存周转天数由9.2降至6.4,资金占用下降31%。研究验证了单站级微观市场大模型预测的可行性与经济价值。 展开更多
关键词 LNG加气站 价格预测 轻量级大模型 多模态融合 边缘部署
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重度混合动力汽车分层多模式联合制动协同控制方法
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作者 高聪聪 郭忠庆 蒋渊德 《计算机测量与控制》 2026年第2期119-125,共7页
针对车辆处于紧急制动状态时,电机和液压制动之间难以实现平稳过渡的问题,提出重度混合动力汽车分层多模式联合制动协同控制方法;对重度混合动力汽车车速、轮速以及加速度数据的多传感器数据进行融合处理,利用融合后数据搭建重度混合动... 针对车辆处于紧急制动状态时,电机和液压制动之间难以实现平稳过渡的问题,提出重度混合动力汽车分层多模式联合制动协同控制方法;对重度混合动力汽车车速、轮速以及加速度数据的多传感器数据进行融合处理,利用融合后数据搭建重度混合动力汽车的纵向动力学方程,利用车轮滑移率与纵向动力学方程计算获得重度混合动力汽车行驶中的路面附着系数;设计不同工况下的重度混合动力汽车联合制动协同控制方法,引入分层控制模式实现制动系统的平稳过渡和协调控制,减少制动力波动问题的发生频率;在ABS触发后减小电机制动力矩至稳态范围的工况下,根据路面附着系数判断ABS激活后电机与液压制动力的分配策略,实现复合制动的协调控制;在ABS触发前退出电机制动力的工况下,根据ABS抱死趋势预测结果动态调整电机制动力与液压制动力分配,确保平稳过渡至合适的制动模式;测试结果表明,设计方法均能保持较低的制动距离,最高不超过133 m,电池SOC回收率均较高,最高达到65%,电机力矩变化均较为平稳,未出现短时较大频繁波动。 展开更多
关键词 重度混合动力汽车 多传感器融合 分层多模式 车轮滑移率 联合制动协同控制
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基于多尺度特征融合的多模态重载钢轨伤损检测
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作者 张建 郭江龙 +1 位作者 戴少石 曹经纬 《无损检测》 2026年第1期49-55,共7页
钢轨伤损智能检测对快速核定钢轨伤损位置与类别、提高伤损检出效率及钢轨运营安全有着重要意义。针对当前钢轨超声智能伤损检测存在的漏报误报以及检测结果不准确等问题,提出了一种基于多尺度特征融合的多模态重载钢轨伤损检测方法,在... 钢轨伤损智能检测对快速核定钢轨伤损位置与类别、提高伤损检出效率及钢轨运营安全有着重要意义。针对当前钢轨超声智能伤损检测存在的漏报误报以及检测结果不准确等问题,提出了一种基于多尺度特征融合的多模态重载钢轨伤损检测方法,在钢轨超声检测数据和B扫描图像数据基础上,分别利用采样延展等时序序列处理法和MFF-SSD多尺度特征图融合目标检测算法来检测目标信息,以丰富的特征维度提升伤损的定位与检出效率。并且,根据不同模态数据的特征体现形式和关联程度,结合多模态数据相关信息确定最终的伤损类别。试验结果表明,该方法的伤损检出率可达98.56%,且识别速度得到了明显提升。 展开更多
关键词 重载铁路 多尺度特征融合 钢轨伤损检测 多模态 B扫描图像
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基于多特征融合与极限学习机的低压串联电弧故障检测
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作者 高启明 迟长春 赵路尧 《电工电气》 2026年第2期54-58,共5页
针对低压串联电弧故障检测问题,提出了一种基于多特征融合的极限学习机(ELM)模型,构建包含时域特征、小波能量特征、AR模型预测误差比及变分模态分解(VMD)能量熵的多特征矩阵,以提高故障识别的准确性和鲁棒性,并采用优化的ELM模型进行... 针对低压串联电弧故障检测问题,提出了一种基于多特征融合的极限学习机(ELM)模型,构建包含时域特征、小波能量特征、AR模型预测误差比及变分模态分解(VMD)能量熵的多特征矩阵,以提高故障识别的准确性和鲁棒性,并采用优化的ELM模型进行故障分类,通过对比支持向量机(SVM)、随机森林和BP神经网络验证其性能优势。实验结果表明:所提方法在复杂负载环境下能有效降低误检率,准确率由单一特征的85%提升至96%,在混合负载场景下,误检率由12%降至4%;ELM模型相较于BP神经网络,训练速度提升5倍,内存占用降低60%。该方法在噪声干扰和负载突变条件下仍具有良好鲁棒性,为智能电网安全运行提供了技术支持。 展开更多
关键词 低压串联电弧故障 多特征融合 极限学习机 小波能量 VMD能量熵
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全流程心理干预在腰椎后路融合术围术期多模式镇痛中的作用
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作者 万慧 邵兵 +4 位作者 杨雪 朱倩 张甜甜 邢存正 武翔 《创伤与急危重病医学》 2026年第1期56-59,共4页
目的探讨全流程心理干预在腰椎后路融合术多模式镇痛中的作用。方法本研究为前瞻性随机对照研究,选取2023年11月至2024年4月解放军北部战区总医院收治的120例行择期腰椎后路融合术的患者,男性58例,女性62例,年龄(56.9±13.4)岁,年... 目的探讨全流程心理干预在腰椎后路融合术多模式镇痛中的作用。方法本研究为前瞻性随机对照研究,选取2023年11月至2024年4月解放军北部战区总医院收治的120例行择期腰椎后路融合术的患者,男性58例,女性62例,年龄(56.9±13.4)岁,年龄范围23~83岁。采用随机数表法将患者分为全流程组和常规组,每组60例。常规组仅接受多模式镇痛,而全流程组在此基础上辅以全流程心理干预。观察比较两组术后视觉模拟评分(VAS)及镇痛泵按压次数;使用患者健康问卷-9(PHQ-9)抑郁症筛查表、汉密尔顿焦虑量表(HAMA)对患者进行心理评估;采用躯体化症状自评表评估术后恢复情况。结果全流程组术后VAS评分低于常规组,镇痛泵按压次数低于常规组,差异有统计学意义(P<0.05)。全流程组术中及术后PHQ-9和HAMA评分均低于常规组,差异有统计学意义(P<0.05)。全流程组术后24 h、72 h和7 d的术后躯体恢复情况优于常规组,差异有统计学意义(P<0.05)。结论在多模式镇痛基础上辅以全流程心理干预,可提高择期腰椎后路融合术患者的围术期疼痛管理效果,减轻心理应激反应。 展开更多
关键词 腰椎后路融合术 全流程心理干预 焦虑 抑郁 多模式镇痛
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