期刊文献+
共找到261篇文章
< 1 2 14 >
每页显示 20 50 100
基于无人机影像与机器学习的钙华湖泊水深反演 被引量:2
1
作者 何金宸 张书航 +3 位作者 冯伟 燕兴元 晋泽辉 林家元 《遥感学报》 北大核心 2025年第1期181-190,共10页
高分辨率且非接触式的水深监测对钙华湖泊景观的管理与保护至关重要。卫星遥感测深无法捕获钙华湖泊细微的的水下沉积特征。近年来,轻小型无人机遥感技术逐渐应用于浅水区超高分辨率的水深探测。然而,水深反演中经典的对数模型难以适应... 高分辨率且非接触式的水深监测对钙华湖泊景观的管理与保护至关重要。卫星遥感测深无法捕获钙华湖泊细微的的水下沉积特征。近年来,轻小型无人机遥感技术逐渐应用于浅水区超高分辨率的水深探测。然而,水深反演中经典的对数模型难以适应钙华湖泊内广泛存在的瑞利散射现象。因此,本文利用机器学习模型开展基于无人机影像的钙华湖泊水深反演研究。以中国四川省九寨沟火花海为实验区,对基于随机森林RF(Random Forest)、支持向量机SVM(Support Vector Machine)与多层感知机MLP(Multi-Layer Perceptron)的水深反演模型进行训练与验证,其均方根误差依次为0.816 m、0.945 m、0.832 m。实验结果表明,机器学习模型相较于传统的对数模型具有更高的水深反演精度。其中,随机森林模型与多层感知机模型比支持向量机模型更适合基于无人机影像的钙华湖泊水深反演。 展开更多
关键词 钙华湖泊 无人机 航空影像 水深反演 机器学习 随机森林 支持向量机 多层感知机
原文传递
基于向量符号架构-域适应网络的低照度图像语义分割方法
2
作者 江泽涛 廖培期 +1 位作者 黄钦阳 黄景帆 《计算机辅助设计与图形学学报》 北大核心 2025年第8期1371-1382,共12页
针对语义分割中由于低照度图像光照不足,存在图像亮度、对比度、信噪比低等现象,导致低照度图像语义分割难度增大,提出一种基于向量符号架构(vector symbolic architectures,VSA)-域适应网络的低照度图像语义分割方法.该方法首先将基于... 针对语义分割中由于低照度图像光照不足,存在图像亮度、对比度、信噪比低等现象,导致低照度图像语义分割难度增大,提出一种基于向量符号架构(vector symbolic architectures,VSA)-域适应网络的低照度图像语义分割方法.该方法首先将基于向量符号架构的图像翻译网络和域适应语义分割网络融合在一起,将正常照度图像翻译为低照度图像,减少域之间的风格差异,从而提高低照度图像的分割精度;然后在图像翻译网络中提出分层特征映射(layered feature mapping,LFM)模块,它能更好地将语义分割网络编码器的多层特征向量映射到VSA空间,使翻译图像与低照度图像更相似,进而提高分割网络的分割精度;最后在域适应语义分割网络中提出跨域稀有类混合(cross domain rare class mixing,CDRCM)方法,CDRCM在域适应的过程中根据低照度图像的伪标签分布情况得到低照度域的稀有类,再在跨域混合时偏向这些稀有类,从而提高低照度域中稀有类的分割精度.在Cityscapes→Dark Zurich和Cityscapes→ACDC-night上的实验结果表明,文中方法比基线DAFormer在平均交并比上分别提高了8.2个百分点和7.2个百分点,实验结果表明了其有效性. 展开更多
关键词 低照度图像语义分割 域适应 跨域稀有类混合 分层特征映射 向量符号架构
在线阅读 下载PDF
基于信道特征的物联网设备物理层认证
3
作者 江凌云 史秀秀 《南京邮电大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第1期21-28,共8页
目前的物联网设备处在复杂的环境中且资源有限,基于信道特征的被动型物理层认证(Physical Layer Authentication,PLA)方式非常适合应用于目前的物联网设备。而传统基于信道特征的PLA采集到的是静态特征,导致现实中的时变信道认证概率较... 目前的物联网设备处在复杂的环境中且资源有限,基于信道特征的被动型物理层认证(Physical Layer Authentication,PLA)方式非常适合应用于目前的物联网设备。而传统基于信道特征的PLA采集到的是静态特征,导致现实中的时变信道认证概率较低。针对这一问题,使用支持向量机(Support Vector Machine,SVM)对时变信道下提取的信道特征进行分类认证,并使用在线学习随机梯度下降(Stochastic Gradient Descent,SGD)来更新SVM模型,实现了分类模型随着信道的变化而更新。此外,使用了鲁棒主成分分析(Robust Principal Component Analysis,RPCA)对提取的信道特征进行降维处理,降低获取SVM模型的复杂度并抑制了信道噪声的干扰。仿真结果表明,方案改善了时变信道下的认证概率,提高了鲁棒性。 展开更多
关键词 物理层认证 支持向量机 随机梯度下降 鲁棒主成分分析
在线阅读 下载PDF
基于分层多尺度分割的水土流失图斑落地方法研究 被引量:1
4
作者 刁品文 赵敏 +2 位作者 余榕 陈黎 李子涵 《人民长江》 北大核心 2025年第3期87-94,共8页
为推进水土流失动态监测成果应用,将水土流失栅格结果与水土流失治理工作要求结合,实现适宜治理水土流失图斑的精准识别定位,以桂林市灵川县为研究区,提出了一种基于分层多尺度分割的水土流失图斑落地方法。研究结果表明:分层多尺度分... 为推进水土流失动态监测成果应用,将水土流失栅格结果与水土流失治理工作要求结合,实现适宜治理水土流失图斑的精准识别定位,以桂林市灵川县为研究区,提出了一种基于分层多尺度分割的水土流失图斑落地方法。研究结果表明:分层多尺度分割方法在水土流失栅格结果和土地利用矢量间实现了较好的平衡,基于分层多尺度分割方法的水土流失图斑准确率达到了90%,具有准确、高效和便于应用等优势,落地图斑能够为后续水土流失治理工作提供支持。研究结果可为全国水土流失图斑落地工作提供方法借鉴,为漓江流域综合治理提质增效提供基础数据和决策参考。 展开更多
关键词 水土流失 图斑落地 分层多尺度分割 漓江流域
在线阅读 下载PDF
规划传导下南京江北新区国土空间格局多情景模拟
5
作者 朱梦瑶 史晓云 +2 位作者 汤为勇 朱杰 郑加柱 《测绘科学》 北大核心 2025年第3期168-179,共12页
当面向具有层次传导特性的国土空间规划体系时,单层次矢量元胞自动机模型在土地利用模拟中难以有效解决跨层次传递的问题,以规划层次单元体系为基础,通过分层次用地管控参数的作用实现顶层强制性约束到底层地块的弹性传递,进一步利用多... 当面向具有层次传导特性的国土空间规划体系时,单层次矢量元胞自动机模型在土地利用模拟中难以有效解决跨层次传递的问题,以规划层次单元体系为基础,通过分层次用地管控参数的作用实现顶层强制性约束到底层地块的弹性传递,进一步利用多层次矢量元胞自动机模型完成南京江北新区2030年用地变化的多情景模拟。结果表明:①多层次矢量元胞自动机模拟结果的精度较单层次模拟精度高,其FoM值达到了22.1%;②相较于2020年,自然发展情景下的城市建设用地主要集中在江北新主城、高新副中心和六合副城,与新区“一轴三心”的总体发展格局一致;耕地保护情景下,建设用地总体分布破碎化,农田分布更加集中,契合“一核三片”的农业布局;生态保护情景下,林地面积的退化显著减缓,八卦洲大厂和灵岩生态绿楔建设用地扩张规模减缓,各生态保护区都得到了较好的保护。 展开更多
关键词 规划传导 多层次矢量元胞自动机 土地利用变化模拟 南京江北新区
原文传递
地基GNSS实时FY-4A分层水汽校正
6
作者 陈新欣 张卫星 楼益栋 《导航定位学报》 北大核心 2025年第2期66-76,共11页
为了进一步充分利用风云四号A星(FY-4A)水汽产品高空间分辨率和垂直分层信息,提出一种地基全球卫星导航系统(GNSS)实时FY-4A分层水汽校正方法:结合GNSS水汽产品精度高、不受天气影响的优点,提出使用支持向量回归(SVR)方法,利用GNSS水汽... 为了进一步充分利用风云四号A星(FY-4A)水汽产品高空间分辨率和垂直分层信息,提出一种地基全球卫星导航系统(GNSS)实时FY-4A分层水汽校正方法:结合GNSS水汽产品精度高、不受天气影响的优点,提出使用支持向量回归(SVR)方法,利用GNSS水汽数据对河南省2021年7月13日至25日的FY-4A大气水汽总量及分层水汽含量实时产品进行校正。结果表明,在正常天气和多云天气下,校正后的产品在整层水汽,即大气可降水量(PWV)方面的精度较FY-4A产品可分别提升15.58%和15.33%;分层水汽(LPW)校正产品在各高度层也有不同程度的精度提升,最高可达12%;同时,SVR模型在填补FY-4A数据空白区域方面,展现出预测精度和稳定性,可有效提高FY-4A实时分层水汽产品的精度,优于传统的线性插值方法,能够为大气水汽数据的多源融合提供参考。 展开更多
关键词 水汽融合 风云4号A星(FY-4A) 支持向量回归(SVR) 分层水汽(LPW)
在线阅读 下载PDF
超声血流向量成像评估乳腺癌化疗后左心室功能
7
作者 吴航 王斯佳 +1 位作者 尹立雪 王胰 《肿瘤影像学》 2025年第1期37-46,共10页
目的:应用超声血流向量成像(vector flow mapping,VFM)技术及二维斑点追踪分层应变技术(layer-specific two-dimensional speckle tracking imaging,LS2D-STI)评估乳腺癌患者蒽环类药物化疗后左心室功能损伤。方法:回顾并分析2017年1月... 目的:应用超声血流向量成像(vector flow mapping,VFM)技术及二维斑点追踪分层应变技术(layer-specific two-dimensional speckle tracking imaging,LS2D-STI)评估乳腺癌患者蒽环类药物化疗后左心室功能损伤。方法:回顾并分析2017年1月—2017年6月就诊于四川省人民医院接受TEC方案(多西他赛75 mg/m^(2)、表柔比星90 mg/m^(2)、环磷酰胺500 mg/m^(2))化疗乳腺癌患者的常规心脏超声参数、VFM和LS2D-STI参数。采用自身对照设计,于化疗前及每次化疗后48 h内对患者进行超声心动图检查(共7次,分别记为T0、T1、T2、T3、T4、T5、T6),收集常规超声心动图参数;左心室心肌应变参数:左心室心内膜下心肌整体纵向应变(endocardial myocardial global longitudinal strain,GLSendo)、中层心肌整体纵向应变(mid-myocardial global longitudinal strain,GLSmid)、心外膜下心肌整体纵向应变(epicardial myocardial global longitudinal strain,GLSepi);左心室整体能量损耗(energy loss,EL),包括舒张早期能量损耗(early diastolic energy loss,EDC_EL)、舒张晚期能量损耗(late diastolic energy loss,LDC_EL)、等容舒张期能量损耗(isovolumic contraction energy loss,IVC_EL)、快速射血期能量损耗(rapid ejection period energy loss,REP_EL)和左心室整体循环强度(circulation,CIR),包括舒张早期循环强度(early diastolic circulation,EDC_CIR)、舒张晚期能量损耗(late diastolic circulation,LDC_CIR)、等容舒张期循环强度(isovolumic contraction circulation,IVC_CIR)、快速射血期循环强度(rapid ejection period circulation,REP_CIR)的数据,进行自身对照相关参数分析。结果:①随化疗次数增加,T1~T6左心室射血分数(left ventricular ejection fraction,LVEF)较T0差异无统计学意义(P>0.05);二尖瓣口舒张早期峰值血流速度/二尖瓣环舒张早期峰值速度(E/e’)从T1开始逐渐升高且差异均有统计学意义(T0:5.64;T6:8.76,P<0.05);②GLSendo、GLSmid、GLSepi在各时间点较T0差异无统计学意义(P>0.05),但整体呈先上升后下降趋势,T6时的应变较基线均有所降低。③各时相EL整体呈下降趋势,CIR呈上升趋势,其中,T2~T6的LDC_EL显著低于T0,而T2、T4、T6的LDC_CIR高于T0;EDC_EL、IVC_EL在T5、T6显著降低,REP_EL在T5、T6显著低于基线(P<0.05)。LDC时相指标变化早于其他时相。EL、CIR变化晚于E/e’。结论:超声VFM及LS2D-STI有助于蒽环类化疗乳腺癌患者心脏毒性的全面评估,其中E/e’结合EL和CIR对于评估左心室舒张功能变化可能具有更加重要的临床价值。 展开更多
关键词 乳腺癌 超声心动图 超声血流向量成像 二维斑点追踪分层应变技术 蒽环类药物 心脏毒性
暂未订购
Layer-图形图像处理软件的法宝
8
作者 陶庆 王珈珞 《电脑知识与技术》 2017年第4期218-220,共3页
图层是很多图形图像处理软件的精华,虽然不会使用图层的用户也能设计图纸,但是图形品质就较低,且杂乱无章,没有条理,不方便后期编辑管理。图层就好比是一张张透明的玻璃,图层上的内容直接画在上面,自下而上堆叠起来,用户从上而下俯视就... 图层是很多图形图像处理软件的精华,虽然不会使用图层的用户也能设计图纸,但是图形品质就较低,且杂乱无章,没有条理,不方便后期编辑管理。图层就好比是一张张透明的玻璃,图层上的内容直接画在上面,自下而上堆叠起来,用户从上而下俯视就能看到图像的整体效果了。文中对比了图层在AutoCAD和Photoshop软件中的异同,分别阐述了图层在这两个软件的操作和技巧。 展开更多
关键词 图层 位图 矢量图 图层状态管理器 混合模式
在线阅读 下载PDF
基于支持向量机的发射场80 m高度风速预报订正模型
9
作者 张芳 王刚 +2 位作者 张朝飞 潘泉 陈锋 《载人航天》 北大核心 2025年第1期11-17,共7页
为提高发射场80 m高度风速预报准确率,利用发射场站点实况数据和业务使用的欧洲中期天气预报中心预报数据,基于支持向量机算法,建立了发射场80 m高度浅层风预报订正模型,并评估了其风速预报订正能力。试验表明:基于预报时次和风速等级... 为提高发射场80 m高度风速预报准确率,利用发射场站点实况数据和业务使用的欧洲中期天气预报中心预报数据,基于支持向量机算法,建立了发射场80 m高度浅层风预报订正模型,并评估了其风速预报订正能力。试验表明:基于预报时次和风速等级归类的浅层风预报订正模型中,每个子模型对风速的订正能力各不相同,4个风速区间≤6,(6,8],(8,10],>10 m/s的模型订正使得平均均方根误差分别减小了15.61%,30.24%,26.13%,32.93%;模型订正使得4个风速区间风速预报准确率分别平均提高了8.43%,28.53%,21.83%,24.98%;分析多次载人航天任务垂直转运节点的风速预报订正情况,可以看到模型在(6,8]m/s风速段订正效果较好。 展开更多
关键词 支持向量机 浅层风 风速预报 航天气象保障
在线阅读 下载PDF
阳极层霍尔推力器内坡印亭矢量与能量转换机制研究
10
作者 陈满珍 赵杰 +1 位作者 张正浩 唐德礼 《真空科学与技术学报》 北大核心 2025年第6期504-512,共9页
文章采用三维粒子云网格-蒙特卡洛碰撞(PIC/MCC)算法,从轴向和径向空间维度,分析稳态时坡印亭矢量分布对阳极层霍尔推力器能量转换过程的影响机制。坡印亭矢量场强在轴向空间具有梯度分布特征,呈现显著的空间非均匀性。通过径向空间的... 文章采用三维粒子云网格-蒙特卡洛碰撞(PIC/MCC)算法,从轴向和径向空间维度,分析稳态时坡印亭矢量分布对阳极层霍尔推力器能量转换过程的影响机制。坡印亭矢量场强在轴向空间具有梯度分布特征,呈现显著的空间非均匀性。通过径向空间的相关性分析发现,电子能量的累积过程不仅受电磁场直接加速的影响,还涉及多种非线性能量传输机制。坡印亭矢量场强通过调控电子漂移速度影响离子密度分布,最终形成空间上连续但存在特征延迟的能量级联现象。等离子体能量与坡印亭矢量强度之间存在非线性关系,由此将能量传输过程划分为能量积累、输运稳定以及能量饱和三个阶段。能量转换效率随坡印亭矢量场强增高表现出先升后降的变化趋势,在坡印亭矢量中等强度区间,能量转换效率达到最高,实现了最优能量传输状态。故而未来优化推力器性能时应重点关注坡印亭矢量中等强度区域的能量利用情况,同时抑制高场区的能量损失,为推力器内电磁场位形的优化设计提供合理配置建议。 展开更多
关键词 阳极层霍尔推力器 坡印亭矢量 能量转换 粒子模拟
原文传递
THE INTERIOR LAYER PHENOMENA FOR A CLASS OF SINGULARLY PERTURBED DELAY-DIFFERENTIAL EQUATIONS
11
作者 汪娜 倪明康 《Acta Mathematica Scientia》 SCIE CSCD 2013年第2期532-542,共11页
In this article, we study a kind of vector singularly perturbed delay-amerenum equation. Using boundary layer function method and geometric analysis skill, the asymptotic expression of the system is constructed and th... In this article, we study a kind of vector singularly perturbed delay-amerenum equation. Using boundary layer function method and geometric analysis skill, the asymptotic expression of the system is constructed and the uniform validity of asymptotic solution is also proved. 展开更多
关键词 vector singular perturbation DELAY interior layer
在线阅读 下载PDF
基于多层全连接神经网络的6C地震波极化向量识别研究 被引量:1
12
作者 廖成旺 庞聪 +1 位作者 江勇 吴涛 《大地测量与地球动力学》 CSCD 北大核心 2024年第4期331-335,435,共6页
利用机器学习原理,提出一种基于多层全连接(multi-layer fully connected, MFC)神经网络的六分量(six-component, 6C)地震波极化向量识别方法。首先利用6C地震波各波型极化向量数学模型和一系列仿真参数得到5种波型和噪声波型各5 000个... 利用机器学习原理,提出一种基于多层全连接(multi-layer fully connected, MFC)神经网络的六分量(six-component, 6C)地震波极化向量识别方法。首先利用6C地震波各波型极化向量数学模型和一系列仿真参数得到5种波型和噪声波型各5 000个极化向量数据集,然后随机选取其中5 000个作为测试集,其余划分为训练集,进行MFC神经网络与支持向量机(support vector machine, SVM)的综合辨识性能对比实验。结果表明,MFC神经网络模型识别5种极化向量类型(SH波和Love波视为一类)和6种极化向量类型的效果均显著优于SVM模型,平均识别率分别达到99.786%和87.940%。 展开更多
关键词 极化向量识别 六分量地震波 多层全连接神经网络 支持向量机
在线阅读 下载PDF
基于CNN-SVM模型的鸡蛋外观品质检测 被引量:3
13
作者 齐歌 赵峰 李婉宁 《食品与机械》 CSCD 北大核心 2024年第8期113-119,156,共8页
[目的]提高鸡蛋外观品质检测的精度,建立CNN-SVM模型的鸡蛋外观品质检测模型。[方法]结合CNN的自适应特征提取功能和SVM的超强泛化分类性能,通过6层卷积神经网络结构处理提取全连接层的特征,采用CNN-SVM混合模型替代传统CNN+softmax,构... [目的]提高鸡蛋外观品质检测的精度,建立CNN-SVM模型的鸡蛋外观品质检测模型。[方法]结合CNN的自适应特征提取功能和SVM的超强泛化分类性能,通过6层卷积神经网络结构处理提取全连接层的特征,采用CNN-SVM混合模型替代传统CNN+softmax,构建一个基于CNN-SVM模型的鸡蛋外观品质检测方法。[结果]与SVM模型、CNN模型和KNN模型相比,CNN-SVM模型在准确率、精确率、召回率和F1分数方面表现优异,分别为97.97%,98.10%,98.10%,98.00%。KNN模型在鸡蛋外观品质检测上的精度最低,其准确率、精确率、召回率和F1分数分别为77.46%,79.44%,76.75%,76.90%。[结论]CNN-SVM模型具有很强的鲁棒性和抗噪声能力,可以有效提高鸡蛋外观品质检测的准确性和适用性。 展开更多
关键词 卷积神经网络 支持向量机 鸡蛋外观 全连接层
在线阅读 下载PDF
基于向量式有限元的网壳结构地震易损性分析 被引量:2
14
作者 曲激婷 宋嘉诚 霍林生 《世界地震工程》 北大核心 2024年第1期96-106,共11页
为解决网壳结构地震易损性研究中,增量动力分析(incremental dynamic analysis,IDA)所面临的结构非线性分析耗时长且求解困难的问题,提出了一种基于向量式有限元的IDA方法。首先,以一个Kiewitt-8型单层球面网壳为例,验证了向量式有限元... 为解决网壳结构地震易损性研究中,增量动力分析(incremental dynamic analysis,IDA)所面临的结构非线性分析耗时长且求解困难的问题,提出了一种基于向量式有限元的IDA方法。首先,以一个Kiewitt-8型单层球面网壳为例,验证了向量式有限元方法求解结构地震响应的准确性,其次选取12个不同参数的Kiewitt-8型单层球面网壳为研究对象,并考虑材料不确定性进行IDA分析,以地震峰值加速度与结构最大节点位移比为参数,绘制了结构在地震作用下的IDA曲线和轻微破坏、严重破坏及倒塌这三种性态下的易损性曲线。结果表明:向量式有限元能高效且准确的求解网壳结构的地震响应,屋面质量和矢跨比的增加均会增加三种性态点的超越概率;对于本文的网壳结构算例,求解时间仅为传统有限元方法的1/15,误差在3%以内,屋面质量和矢跨比的改变导致地震危险性最大增加了75%。 展开更多
关键词 增量动力分析 单层球面网壳 向量式有限元法 非线性分析 地震易损性分析
在线阅读 下载PDF
Static response of a layered magneto-electro-elastic half-space structure under circular surface loading
15
作者 Jiangyi Chen Junhong Guo 《Acta Mechanica Solida Sinica》 SCIE EI CSCD 2017年第2期145-153,共9页
A cylindrical system of vector functions, the stiffness matrix method and the corresponding recursive algorithm are proposed to investigate the static response of transversely isotropic,layered magneto-electro-elastic... A cylindrical system of vector functions, the stiffness matrix method and the corresponding recursive algorithm are proposed to investigate the static response of transversely isotropic,layered magneto-electro-elastic(MEE) structures over a homogeneous half-space substrate subjected to circular surface loading. In terms of the system of vector functions, we expand the extended displacements and stresses, and deduce two sets of ordinary differential equations, which are related to the expansion coeficients. The solution to one of the two sets of these ordinary differential equations can be evaluated by using the stiffness matrix method and the corresponding recursive algorithm. These expansion coeficients are then integrated by adaptive Gaussian quadrature to obtain the displacements and stresses in the physical domain. Two types of surface loads, mechanical pressure and electric loading,are considered in the numerical examples. The calculated results show that the proposed technique is stable and effective in analyzing the layered half-space MEE structures under surface loading. 展开更多
关键词 Magneto-electro-elastic material layered and half-space structure Stiffness matrix method System of vector functions Surface loading
原文传递
基于小波压缩深度学习重构的多图像光学加密 被引量:2
16
作者 郭媛 贾德宝 +1 位作者 敬世伟 翟平 《计算机工程与设计》 北大核心 2024年第2期367-375,共9页
为解决多图像加密算法密文体积大、加密效果差、重构效果不理想等问题,提出一种基于小波压缩和深度学习重构的多图像光学加密方法。利用小波压缩提取多图像的低频部分,将重排后的新图放入改进的FDT-DRPE光学加密系统中得到密文;利用矢... 为解决多图像加密算法密文体积大、加密效果差、重构效果不理想等问题,提出一种基于小波压缩和深度学习重构的多图像光学加密方法。利用小波压缩提取多图像的低频部分,将重排后的新图放入改进的FDT-DRPE光学加密系统中得到密文;利用矢量分解和螺旋相位变换克服FDT-DRPE不敏感问题;构造的L_S混沌系统提高密钥敏感性。提出新型深度学习网络模型BHCN,解决传统图像重构精度不高问题。实验结果表明,密文体积可压缩至原图的1/4,重构图像的峰值信噪比为34.57 dB,结构相似性为0.9521,与同类文献相比,速度更快,重构效果更好,安全性更高。 展开更多
关键词 多图像光学加密 深度学习 小波压缩 菲涅尔双随机相位编码 矢量分解 混沌系统 比特分层
在线阅读 下载PDF
基于组合网络的多特征老挝语实体关系抽取研究 被引量:2
17
作者 马霄飞 周兰江 周蕾越 《中文信息学报》 CSCD 北大核心 2024年第6期96-107,共12页
实体关系抽取旨在提取实体之间存在的语义关系,这可以为知识图谱、自动问答等下游任务提供支持,在自然语言处理领域具有重要作用。由于当前老挝语实体关系抽取的相关研究十分匮乏,可用数据也十分有限,因此在训练时神经网络无法获取足够... 实体关系抽取旨在提取实体之间存在的语义关系,这可以为知识图谱、自动问答等下游任务提供支持,在自然语言处理领域具有重要作用。由于当前老挝语实体关系抽取的相关研究十分匮乏,可用数据也十分有限,因此在训练时神经网络无法获取足够的语义信息。针对此问题,该文提出了一种基于PCNN和BiGRU的组合模型的多特征老挝语实体关系抽取方法。首先,将位置特征与音素特征融入到词向量中得到包含多种语义的联合向量;然后,分别使用PCNN模型和BiGRU模型对联合向量进行深层语义的提取,其中PCNN模型能够更好地提取文本中的局部信息,BiGRU模型能够更好地考虑文本的全局信息,之后将两个模型的输出进行拼接,便得到了包含多维度语义信息的句子向量;最后,使用softmax进行多分类计算。实验表明,该文提出的方法,在有限的数据下得到了不错的效果,macro-averaged F1达到了82.25%。 展开更多
关键词 多段卷积神经网络 双向门控循环单元 音素特征 联合向量 层归一化
在线阅读 下载PDF
一种改进的群组机器人网络路由算法
18
作者 李明明 邵立鹏 《无线电工程》 2024年第11期2633-2639,共7页
针对群组机器人系统在应急场景下移动频繁、能量有限的特点,提出了一种基于能量与速度的分簇自组织按需距离矢量协议(Clustered Ad hoc On-Demand Distance Vector Protocol Based on Energy and Speed,ESC-AODV),以延长群组机器人网络... 针对群组机器人系统在应急场景下移动频繁、能量有限的特点,提出了一种基于能量与速度的分簇自组织按需距离矢量协议(Clustered Ad hoc On-Demand Distance Vector Protocol Based on Energy and Speed,ESC-AODV),以延长群组机器人网络运行时间,提高通信可靠性。用路由性能代替跳数作为路由判据,目的节点在重复接收到路由请求(Route Request,RREQ)数据包时,若路由性能更小,则回复路由应答(Routing Reply,RREP)数据包,以此选择更好的路由,引入分簇结构,通过簇头和网关组成的骨干网络减少广播洪泛次数。实验结果证明,节点数量多时,改进的ESC-AODV协议在延长网络生存时间的同时,平均端到端时延、数据包投递率、吞吐量和路由开销均优于AODV以及基于能量、负载和速度的AODV路由协议(AODV Routing Protocol Based on Energy,Load and Speed,ELS-AODV)。ESC-AODV协议能够节约网络能量,提高可靠性,获得更优的网络性能。 展开更多
关键词 群组机器人 按需距离矢量路由协议 跨层 分簇 能量
在线阅读 下载PDF
混合属性网络多维多层关联数据智能挖掘算法 被引量:1
19
作者 段雪莹 《智能计算机与应用》 2024年第3期207-211,共5页
针对传统关联数据挖掘算法,强项集挖掘后产生大量候选项集,导致挖掘耗时长、挖掘精度低等问题,提出一种混合属性网络多维多层关联数据智能挖掘算法(Multidimensional Multilayer Associative Data Intelligent Mining Algorithm,MMAD-IM... 针对传统关联数据挖掘算法,强项集挖掘后产生大量候选项集,导致挖掘耗时长、挖掘精度低等问题,提出一种混合属性网络多维多层关联数据智能挖掘算法(Multidimensional Multilayer Associative Data Intelligent Mining Algorithm,MMAD-IM)。计算混合属性网络中随机数据到簇中心的距离,将目标数据分配到距离簇中心最近的簇中,使簇中心固定,完成混合属性网络数据的聚类分析。从聚类完成的数据中提取出有效的基本频繁向量,同时计算数据的候选项集,对哈希表进行扫描,利用改进Apriori算法完成强项集挖掘。以此为基础构建空间关系,获取近似区域与近似点之间的距离,形成待挖掘数据并计算数据的隶属度数值,完成智能挖掘。实验结果表明,所提算法具有较好的数据聚类效果,强项集挖掘后剩余的候选项集数量较少,整体数据挖掘耗时远低于传统算法,挖掘精度高达90%。 展开更多
关键词 多维多层关联数据 聚类 基本频繁向量 强项集 挖掘
在线阅读 下载PDF
IDE-SVM算法及其在物联网物理层安全中的应用
20
作者 王强 朱晨鸣 +1 位作者 潘甦 秦玉玺 《西北工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第5期882-890,共9页
针对支持向量机(support vector machine,SVM)算法参数选择没有标准的问题,提出了一种基于综合改进差分进化算法(improve differential evolution,IDE)的参数优化选择方法,以分类错误率最小为优化准则,利用改进的差分进化算法实现SVM参... 针对支持向量机(support vector machine,SVM)算法参数选择没有标准的问题,提出了一种基于综合改进差分进化算法(improve differential evolution,IDE)的参数优化选择方法,以分类错误率最小为优化准则,利用改进的差分进化算法实现SVM参数的组合优化,获得了一种更高分类精度的SVM算法。为了避免基本DE算法在求解SVM参数选择问题时陷入局部最优,提高DE算法的搜索效率,提出了一种改进差分进化算法,通过使用圆弧函数对变异缩放比例因子F以及交叉概率因子R进行自适应控制,同时结合随机新生个体替换操作,得到一种收敛速度更快、精度更高的DE算法。在此基础上,提出了一种基于IDE-SVM物联网物理层安全方法。实验结果表明基于改进后SVM算法的物理层安全方法认证准确率更高。 展开更多
关键词 物理层安全 支持向量机 差分进化 参数优化
在线阅读 下载PDF
上一页 1 2 14 下一页 到第
使用帮助 返回顶部