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基于Dual-Path Skip-Transformer的轻量级语音增强网络 被引量:1
1
作者 琚吴涵 孙成立 +2 位作者 陈飞龙 丁碧云 郭桥生 《计算机工程与应用》 北大核心 2025年第15期209-217,共9页
解耦式语音增强方法将语音去噪任务解耦为幅度估计与复频谱估计两个子任务,可以获得比传统幅度谱语音增强更好的效果。Transformer由于其捕获长距离依赖关系的能力,成为解耦式语音增强模型的关键组件。然而,Transformer较高的计算复杂... 解耦式语音增强方法将语音去噪任务解耦为幅度估计与复频谱估计两个子任务,可以获得比传统幅度谱语音增强更好的效果。Transformer由于其捕获长距离依赖关系的能力,成为解耦式语音增强模型的关键组件。然而,Transformer较高的计算复杂度限制了其在边缘设备的应用。提出了一种解耦式语音增强网络DPST-SENet(dualpath skip-Transformer speech enhancement network)。具体而言,DPST-SENet能够在幅度分支中抑制主要噪声分量,同时在复频谱分支中消除残余噪声并隐式增强相位信息。该网络引入Dual-Path Skip-Transformer模块,它能有效重用Dual-Path Transformer模块建模的信息,在降低参数量和计算复杂度的同时保持出色的性能。实验结果表明,DPST-SENet在48 kHz全频带语音数据集VoiceBank+DEMAND上的语音质量感知评估(perceptual evaluation of speech quality,PESQ)得分为3.16,优于ICASSP 2022深度噪声抑制挑战赛冠军模型MTFAA,且模型参数更少。 展开更多
关键词 语音增强 全频带 双路径网络 并行去噪 轻量化
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Rudder Roll Damping Autopilot Using Dual Extended Kalman Filter–Trained Neural Networks for Ships in Waves
2
作者 Yuanyuan Wang Hung Duc Nguyen 《Journal of Marine Science and Application》 CSCD 2019年第4期510-521,共12页
The roll motions of ships advancing in heavy seas have severe impacts on the safety of crews,vessels,and cargoes;thus,it must be damped.This study presents the design of a rudder roll damping autopilot by utilizing th... The roll motions of ships advancing in heavy seas have severe impacts on the safety of crews,vessels,and cargoes;thus,it must be damped.This study presents the design of a rudder roll damping autopilot by utilizing the dual extended Kalman filter(DEKF)trained radial basis function neural networks(RBFNN)for the surface vessels.The autopilot system constitutes the roll reduction controller and the yaw motion controller implemented in parallel.After analyzing the advantages of the DEKF-trained RBFNN control method theoretically,the ship’s nonlinear model with environmental disturbances was employed to verify the performance of the proposed stabilization system.Different sailing scenarios were conducted to investigate the motion responses of the ship in waves.The results demonstrate that the DEKF RBFNN based control system is efficient and practical in reducing roll motions and following the path for the ship sailing in waves only through rudder actions. 展开更多
关键词 Rudder roll damping AUTOPILOT Radial basis function Neural networks dual extended Kalman filter training Intelligent control path following Advancing in waves
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支持IPv4/IPv6双栈的5G通信网络可靠性组网部署研究 被引量:6
3
作者 黄琳 黄劼 蒋平 《现代电子技术》 北大核心 2025年第1期102-106,共5页
5G网络要求更多的基站部署以支持更高的数据传输速率和连接密度。为实现网络数据的并行高速传输,确保网络应用业务的实时性和稳定性,文中提出一种支持IPv4/IPv6双栈的5G通信网络可靠性组网部署方法。结合IPv4和IPv6双栈,构建双栈转换机... 5G网络要求更多的基站部署以支持更高的数据传输速率和连接密度。为实现网络数据的并行高速传输,确保网络应用业务的实时性和稳定性,文中提出一种支持IPv4/IPv6双栈的5G通信网络可靠性组网部署方法。结合IPv4和IPv6双栈,构建双栈转换机制结合有限双协议栈模型,在模型下构建5G通信网络结构,并通过高架立体交叉网优化IPv4/IPv6双栈的5G通信网络组网结构,提升IPv4/IPv6双栈5G通信网络的通信速度。采用冗余路径算法,实现5G网络IPv4/IPv6双栈通信中的服务功能链编排,解决IPv4/IPv6双栈通信中的冗余问题。实验结果表明,该方法能够构建一种更稳定、更高效的5G通信网络组网结构,提高了网络频谱效率,优化了网络环境。 展开更多
关键词 5G通信网络 IPV4/IPV6双栈 可靠性组网部署 服务功能链 冗余路径算法 有限双协议栈模型
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基于Cycle-GAN和改进DPN网络的乳腺癌病理图像分类 被引量:5
4
作者 张雪芹 李天任 《浙江大学学报(工学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第4期727-735,共9页
针对病理图像染色不均匀及良恶性难以鉴别的问题,提出基于Cycle-GAN和改进的双路径网络(DPN)的算法框架.利用Cycle-GAN进行颜色归一化处理,解决因病理图像染色不均匀导致的检测模型精度偏低问题,通过对图像进行重叠切片,基于DPN网络采... 针对病理图像染色不均匀及良恶性难以鉴别的问题,提出基于Cycle-GAN和改进的双路径网络(DPN)的算法框架.利用Cycle-GAN进行颜色归一化处理,解决因病理图像染色不均匀导致的检测模型精度偏低问题,通过对图像进行重叠切片,基于DPN网络采用增加小卷积、反卷积和注意力机制,增强模型对病理图像纹理特征的分类能力.在BreaKHis数据集上的实验结果表明,所提算法有效提高了乳腺癌病理图像良恶性分类的准确性. 展开更多
关键词 乳腺癌病理图像分类 深度学习 Cycle-GAN网络 双路径网络(dpn) 注意力机制
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融合动力学特征的自由返回轨道双路网络学习方法
5
作者 朱彬羽 李海阳 +3 位作者 杨震 何俊华 陆林 张宇航 《国防科技大学学报》 北大核心 2025年第4期64-75,共12页
自由返回轨道是载人飞船进行地月转移的首选轨道方案,其设计约束要求严格,现有算法对时初值依赖性普遍较强。针对载人月球探测任务中的地月转移轨道规划问题,采用双路网络学习方法,进行自由返回轨道初值方法的研究。建立地月自由返回轨... 自由返回轨道是载人飞船进行地月转移的首选轨道方案,其设计约束要求严格,现有算法对时初值依赖性普遍较强。针对载人月球探测任务中的地月转移轨道规划问题,采用双路网络学习方法,进行自由返回轨道初值方法的研究。建立地月自由返回轨道的动力学模型以分析近地端轨道解空间特征。结合近地升降轨的解空间分域特性,提出一种采用参数关联变换设计的双路神经网络架构,确保不同特征域下轨道解的完备性。利用ATK机动规划功能模块实现了双路网络学习初值方法下的地月自由返回轨道规划,并进行了仿真设计与验证。研究成果可为解决载人探月任务地月转移轨道规划的初值依赖性问题提供有效参考。 展开更多
关键词 载人探月任务 自由返回轨道 双路神经网络 ATK机动规划模块
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基于双流时空融合网络的无人车路径规划优化方法
6
作者 胡季雨 陈奇 《智能物联技术》 2025年第4期73-77,共5页
为了提升无人车在动态复杂环境中的路径规划能力,构建基于分层强化学习的双流时空融合网络,研究多模态输入的高维特征建模与动态适应机制。结合时空概率场与可变形注意力模块,实现对障碍物行为的不确定性建模与滚动优化控制。结果表明,... 为了提升无人车在动态复杂环境中的路径规划能力,构建基于分层强化学习的双流时空融合网络,研究多模态输入的高维特征建模与动态适应机制。结合时空概率场与可变形注意力模块,实现对障碍物行为的不确定性建模与滚动优化控制。结果表明,所提方法在仿真环境中具有较低的轨迹偏差、碰撞概率及规划延迟,具有良好的安全性与实时性。 展开更多
关键词 深度学习 路径规划 双流网络 注意力机制
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改进生成式对抗网络的不均衡样本转子系统故障诊断
7
作者 李金赫 段礼祥 +1 位作者 姜垣良 冯斌 《化工自动化及仪表》 2025年第2期239-249,共11页
实际工业应用中转子系统能够采集到的故障样本远少于正常工况样本。针对不同类别样本数量不均衡时传统深度学习模型会倾向于预测出样本更多的类别而忽视较少出现的类别的现状,提出基于条件深度卷积生成式对抗网络(CDCGAN)结合改进的卷... 实际工业应用中转子系统能够采集到的故障样本远少于正常工况样本。针对不同类别样本数量不均衡时传统深度学习模型会倾向于预测出样本更多的类别而忽视较少出现的类别的现状,提出基于条件深度卷积生成式对抗网络(CDCGAN)结合改进的卷积块注意力机制(CBAM)+可变性卷积的有监督二维数据生成方法(CBAM-CDCGAN),实现不均衡样本转子系统的故障诊断。首先用小波变换将得到的振动数据转换为二维时频图像;之后将改进的CBAM注意力机制与可变形卷积分别嵌入生成式对抗网络的生成器与判别器中,并利用该生成网络进行样本生成;最后将生成样本与原始样本混合,划分为训练集和测试集,通过双路径网络进行训练和测试,结果表明:在样本不均衡比为1:10时,用CBAM-CDCGAN模型生成样本后进行故障诊断,转子和轴承故障识别的准确率较不均衡时分别提升16.10%和21.28%。 展开更多
关键词 故障诊断 CBAM-CDCGAN模型 转子系统 双路径网络 样本不均衡 生成式对抗网络
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利用DPRNN实现交织重数未知的ADS-B信号分离
8
作者 王文益 王建设 《中国民航大学学报》 2025年第3期75-80,共6页
多条信号之间的交织是广播式自动相关监视(ADS-B,automatic dependent surveillance-broadcast)系统中不可避免的问题。已有的单天线ADS-B信号解交织方法,大多需要精确的估计交织重数、相对时延等参数,相应的估计精度往往严重影响最终... 多条信号之间的交织是广播式自动相关监视(ADS-B,automatic dependent surveillance-broadcast)系统中不可避免的问题。已有的单天线ADS-B信号解交织方法,大多需要精确的估计交织重数、相对时延等参数,相应的估计精度往往严重影响最终的分离性能。为解决该问题,本文利用双路径递归神经网络(DPRNN,dual-path recurrent neural network)在无须估计任何参数的前提下对ADS-B接收信号进行分离。网络输入为交织重数未知的ADS-B接收信号,包括纯噪声信号、无交织信号、两重交织信号和三重交织信号。网络固定输出3条信号,当交织信号中包含i条ADS-B信号时,对应的源信号包含i条ADS-B信号和(3-i)条噪声信号。仿真实验证明,当信号的交织重数不大于三重时,分离正确率达到95%以上。这一研究为ADS-B信号交织分离提供了一种新的解决方案,具有一定的实用价值。 展开更多
关键词 广播式自动相关监视(ADS-B) 信号交织 信号分离 双路径递归神经网络
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基于DPN深度学习网络的红外与可见光图像融合 被引量:1
9
作者 宋建辉 周航 +1 位作者 刘砚菊 崔洁 《沈阳理工大学学报》 CAS 2020年第5期13-17,24,共6页
为增加红外与可见光图像融合后的细节信息,减缓传统卷积神经网络梯度不断减少的问题,提出采用双路径网络DPN对红外与可见光图像进行融合。先将红外与可见光图像分解为低频与高频部分;然后利用加权融合方法对低频部分的红外与可见光图像... 为增加红外与可见光图像融合后的细节信息,减缓传统卷积神经网络梯度不断减少的问题,提出采用双路径网络DPN对红外与可见光图像进行融合。先将红外与可见光图像分解为低频与高频部分;然后利用加权融合方法对低频部分的红外与可见光图像进行融合,再使用DPN网络对两种图像的高频部分进行特征提取,对提取得到的特征层进行正则化、卷积运算,再经过最大选择策略得到图像的高频部分;最后将高频和低频图像进行重构,得到最终融合图像。研究结果表明,本文算法融合出的结果图在细节信息和清晰度上有明显增强。 展开更多
关键词 图像融合 梯度 双路径网络 加权融合 正则化
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并行双路径主干下全局特征融合的目标检测算法 被引量:2
10
作者 邱云飞 辛浩 《计算机科学与探索》 CSCD 北大核心 2024年第12期3247-3259,共13页
常规单路径架构主干经过积极的下采样,往往导致特征信息的丢失。同时,仅依靠特征金字塔简单地相加或拼接不利于浅层到深层的特征集成。针对上述问题,提出一种并行双路径主干下全局特征融合的目标检测算法。采用双路径架构主干并行地提... 常规单路径架构主干经过积极的下采样,往往导致特征信息的丢失。同时,仅依靠特征金字塔简单地相加或拼接不利于浅层到深层的特征集成。针对上述问题,提出一种并行双路径主干下全局特征融合的目标检测算法。采用双路径架构主干并行地提取空间与语义信息,并通过双路径融合模块,促进特征信息间的相互补充。顶部特征依次与金字塔池化多尺度池映射相加,利用注意力机制将多尺度池化特征聚集其中,进一步提高多尺度的检测性能。聚集全局尺度信息,利用自注意机制将其融入不同层特征,并重复多次以构建全局特征融合的颈部网络结构,有效提升颈部网络融合全局上下文信息的能力。头部采用Ghost Conv并结合通道混洗操作,维持模型性能的同时减少参数冗余。在KITTI、BDD100K和PASCAL VOC数据集上展开实验,所提算法的平均精度值相较于基线模型(YOLOv7-tiny)分别提高了3.5、3.4和2.7个百分点。实验结果表明,提出的算法提升了复杂场景下的检测性能,而且对算力等资源的要求较低。 展开更多
关键词 目标检测 双路径主干 池化注意力 全局特征融合颈部网络 Ghost检测头
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利用双路卷积神经网络的速度自动拾取方法 被引量:1
11
作者 赵亮 孙小东 +3 位作者 李振春 秦宁 王九拴 杨静 《石油地球物理勘探》 EI CSCD 北大核心 2024年第6期1206-1216,共11页
人工拾取速度谱是地震资料常规处理中速度分析的主要手段,此方法既耗时、耗力,又限制了大规模三维地震资料处理的效率和准确性。为此,提出了一种利用双路卷积神经网络的速度谱自动拾取方法。首先,采用卷积神经网络结合注意力机制作为主... 人工拾取速度谱是地震资料常规处理中速度分析的主要手段,此方法既耗时、耗力,又限制了大规模三维地震资料处理的效率和准确性。为此,提出了一种利用双路卷积神经网络的速度谱自动拾取方法。首先,采用卷积神经网络结合注意力机制作为主网络,从速度谱数据中提取能量团的特征并实现速度的自动拾取;其次,训练主网络在输出时间—速度序列之前,通过特征融合和特征转换将速度与另一个卷积神经网络(辅网络)输入的未校正CMP道集的隐藏表征进行信息融合,重构成校正后的CMP道集;最后,通过辅网络模拟CMP道集动校正的过程,利用动校正优化速度拾取的精度。模型和实际资料测试结果表明,在加入辅助神经网络引入动校正信息后,文中方法比单一的卷积神经网络在速度拾取方面具有更高的精度。 展开更多
关键词 双路卷积神经网络 主神经网络 辅神经网络 CMP道集 优化拾取
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基于双路时空网络的驾驶员行为识别 被引量:1
12
作者 席治远 唐超 +1 位作者 童安炀 王文剑 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2024年第5期1511-1519,共9页
驾驶员危险驾驶行为是恶性交通事故发生的主要原因之一,因此识别驾驶员行为具有工程应用上的重要意义。目前,主流基于视觉的检测方法是对驾驶员行为的局部时空特征进行研究,针对全局空间特征及长时序相关性特征研究较少,这在一定程度上... 驾驶员危险驾驶行为是恶性交通事故发生的主要原因之一,因此识别驾驶员行为具有工程应用上的重要意义。目前,主流基于视觉的检测方法是对驾驶员行为的局部时空特征进行研究,针对全局空间特征及长时序相关性特征研究较少,这在一定程度上无法结合场景上下文信息对危险驾驶行为进行识别。为了解决上述问题,提出一种基于双路时空网络的驾驶员行为识别方法,整合不同时空通路的优点以提高行为特征丰富度。首先,使用一种改进的双流卷积神经网络(TSN)对时空信息进行表征学习,同时降低提取特征的稀疏性;其次,构建一种基于Transformer的串行时空网络补充长时序相关性信息;最后,联合双路时空网络进行融合决策,增强模型的鲁棒性。实验结果表明,所提方法在驾驶员疲劳检测数据集YawDD、驾驶员分心检测数据集SF-DDDD和最新驾驶员行为识别数据集SynDD1这3个公开数据集上分别取得99.85%、99.94%和98.77%的识别准确率,特别是在SynDD1上,与使用动作识别的网络MoviNet-A0相比识别准确率提升了1.64个百分点;消融实验结果也验证了该方法对驾驶员行为有较高的识别精度。 展开更多
关键词 驾驶员行为识别 双路时空网络 双流卷积神经网络 TRANSFORMER
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基于双路径递归网络与Conv-TasNet的多头注意力机制视听语音分离 被引量:1
13
作者 兰朝凤 蒋朋威 +4 位作者 陈欢 赵世龙 郭小霞 韩玉兰 韩闯 《电子与信息学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第3期1005-1012,共8页
目前的视听语音分离模型基本是将视频特征和音频特征进行简单拼接,没有充分考虑各个模态的相互关系,导致视觉信息未被充分利用,分离效果不理想。该文充分考虑视觉特征、音频特征之间的相互联系,采用多头注意力机制,结合卷积时域分离模型... 目前的视听语音分离模型基本是将视频特征和音频特征进行简单拼接,没有充分考虑各个模态的相互关系,导致视觉信息未被充分利用,分离效果不理想。该文充分考虑视觉特征、音频特征之间的相互联系,采用多头注意力机制,结合卷积时域分离模型(Conv-TasNet)和双路径递归神经网络(DPRNN),提出多头注意力机制时域视听语音分离(MHATD-AVSS)模型。通过音频编码器与视觉编码器获得音频特征与视频的唇部特征,并采用多头注意力机制将音频特征与视觉特征进行跨模态融合,得到融合视听特征,将其经DPRNN分离网络,获得不同说话者的分离语音。利用客观语音质量评估(PESQ)、短时客观可懂度(STOI)及信噪比(SNR)评价指标,在VoxCeleb2数据集进行实验测试。研究表明,当分离两位、3位或4位说话者的混合语音时,该文方法与传统分离网络相比,SDR提高量均在1.87 dB以上,最高可达2.29 dB。由此可见,该文方法能考虑音频信号的相位信息,更好地利用视觉信息与音频信息的相关性,提取更为准确的音视频特性,获得更好的分离效果。 展开更多
关键词 语音分离 视听融合 跨模态注意力 双路径递归网络 Conv-TasNet
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融合双路CNN-LSTM与注意力机制的语音情感识别模型 被引量:3
14
作者 申雁 李鸿燕 +1 位作者 蒙志宏 张丽彩 《电子设计工程》 2024年第18期6-11,共6页
针对现有以卷积神经网络为基础的语音情感识别方法存在特征提取不足、模型识别效果不佳等问题,提出融合双路CNN-LSTM与注意力机制的语音情感识别模型。模型采用双路多维多尺度特征提取方法,结合残差块、多尺度卷积提取MFCC、Chroma和语... 针对现有以卷积神经网络为基础的语音情感识别方法存在特征提取不足、模型识别效果不佳等问题,提出融合双路CNN-LSTM与注意力机制的语音情感识别模型。模型采用双路多维多尺度特征提取方法,结合残差块、多尺度卷积提取MFCC、Chroma和语谱图深层特征,增加特征多样性;采用注意力机制,分别计算双路特征的自注意力与交叉注意力参数,分配不同权重系数并进行加权融合,综合互补信息,减少特征冗余影响;采用LSTM网络提取时序特征,获取上下文语义信息,采用Softmax函数在数据集RAVDESS与SEWA上的分类准确率分别为90.19%和89.23%。 展开更多
关键词 情感识别 注意力机制 长短时记忆网络 双路多维多尺度特征提取 多尺度卷积
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数智时代我国网络文化治理的现实境遇及其优化路径 被引量:1
15
作者 高光欢 樊瑞科 《石家庄铁道大学学报(社会科学版)》 2024年第3期80-86,共7页
伴随社会信息化的高速发展,以大数据、区块链、人工智能、元宇宙等为代表的数智技术迭代升级,其嵌入经济社会发展的程度不断提升,逐渐推动人类社会迈入“万物皆数、智能互联”的数智时代。当前,数智技术已然成为影响我国网络文化治理效... 伴随社会信息化的高速发展,以大数据、区块链、人工智能、元宇宙等为代表的数智技术迭代升级,其嵌入经济社会发展的程度不断提升,逐渐推动人类社会迈入“万物皆数、智能互联”的数智时代。当前,数智技术已然成为影响我国网络文化治理效能的重要变量,数智时代逐渐成为形塑我国网络文化治理的崭新境遇。一方面,数智时代为更新我国网络文化治理思维、丰富治理手段、提升治理效能、改善治理水平等方面提供新机遇。另一方面,数智时代我国网络文化治理还面临技术制霸侵蚀治理理念、资本逻辑加剧治理难度、数智陷阱削弱平等属性、数智极化阻碍有效传播等新挑战。这就需要通过坚持基本原则、提高主体能力、优化内容供给、引导技术善用等探寻数智时代提升我国网络文化治理效能的优化路径。 展开更多
关键词 数智时代 网络文化治理 双重影响 优化路径
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基于空间特征融合的双路径图像去噪网络
16
作者 祖雅婷 李梦琪 +1 位作者 张艺萌 王赫 《红外》 CAS 2024年第7期29-34,共6页
深度卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)在图像去噪领域受到广泛关注。然而,随着网络深度的增加,大多数深度CNN会出现性能饱和、学习能力下降等问题。提出了一种结合局部和全局特征的双路径去噪网络,将两个不同结构的网络... 深度卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)在图像去噪领域受到广泛关注。然而,随着网络深度的增加,大多数深度CNN会出现性能饱和、学习能力下降等问题。提出了一种结合局部和全局特征的双路径去噪网络,将两个不同结构的网络组合后构成一个双路径模型,增加网络的宽度,从而获得更多不同的特征。通过长路径连接融合全局和局部特征,增强层间相关性。注意力机制利用当前阶段引导前一阶段的输入,获得更多的特征。实验结果表明,我们提出的网络模型在Set12和BSD68两个数据集中的峰值信噪比(Peak Signal-to-Noise Ratio,PSNR)分别达到了32.95 dB和31.74dB。同时,主观视觉效果(如图像的边缘等细节)恢复得更好、更清晰。 展开更多
关键词 图像去噪 深度学习 注意力机制 卷积神经网络 双路径
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双权重应急交通网络最优路径数学模型及算法研究 被引量:6
17
作者 盖文妹 邓云峰 +2 位作者 蒋仲安 李竞 杜焱 《中南大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第6期2366-2375,共10页
运用运筹学中的图论与多目标优化理论和方法建立双权重应急交通网络最优路径的数学模型,基于超启发式算法思想,提出适合该模型的双试探点搜索算法。算法从应急决策的角度寻找最优路径,通过操纵和管理低层启发式算法,不断获得新启发式算... 运用运筹学中的图论与多目标优化理论和方法建立双权重应急交通网络最优路径的数学模型,基于超启发式算法思想,提出适合该模型的双试探点搜索算法。算法从应急决策的角度寻找最优路径,通过操纵和管理低层启发式算法,不断获得新启发式算法,是一种快速、近似的算法。用真实路网验证本文算法在应急管理与决策中的应用效果,并与A*算法进行对比分析,证明前者在双权重应急交通网络的路径寻优上更具优势。此外,用随机路网测试不同限制条件参数c和b以及节点规模n,研究算法精度参数δ1及δ2对双试探点搜索算法求解效率的影响。研究结果表明:所提出的算法求解效率与n及算法流程参数δ1和δ2有显著的正相关关系,而与限制条件参数c和b之间的相关性并不显著,算法有较高的求解效率,为突发事件救灾与疏散提供了有力的技术支持。 展开更多
关键词 应急管理 路径选择 双权重网络 优化模型 超启发式算法
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集群企业知识网络双重嵌入演进路径研究——以正泰集团为例 被引量:29
18
作者 魏江 徐蕾 《经济地理》 CSSCI 北大核心 2011年第2期247-253,共7页
本地与超本地知识网络具有不同的性质和功能,集群企业只有同时嵌入两类网络,并实现两者功能的有机整合,才能为集群企业提供异质性资源与能力。但集群企业知识网络双重嵌入局面的形成是一个动态演变的过程,受到企业知识需求类型和已有资... 本地与超本地知识网络具有不同的性质和功能,集群企业只有同时嵌入两类网络,并实现两者功能的有机整合,才能为集群企业提供异质性资源与能力。但集群企业知识网络双重嵌入局面的形成是一个动态演变的过程,受到企业知识需求类型和已有资源基础的限制。为此,在梳理相关理论基础上,采用案例研究方法,选取国内一家具有20多年成长历史的大型集群企业作为研究对象,探索研究了双重嵌入的动态过程,研究发现:①集群企业知识网络嵌入总体特征是从低级到高级,从单结构到多结构,从本地网络到本地、超本地并重。②集群企业不同类型的知识网络随着时间变化而动态发展的原因在于其在不同发展阶段拥有不同资源并面临不同的知识需求。③运行机制的演变与知识网络演进同步演化,相应地由非契约网络为主逐渐转向以契约网络为主。 展开更多
关键词 超本地知识网络 双重嵌入 集群企业 演进机制
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MRTP:时间-动作感知的多尺度时间序列实时行为识别方法 被引量:4
19
作者 张坤 杨静 +3 位作者 张栋 陈跃海 李杰 杜少毅 《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第3期22-32,共11页
针对行为识别中时空信息分布不均衡以及对长时间跨度信息表征获取难的问题,提出了一种时间-动作感知的多尺度时间序列实时行为识别方法MRTP。以RGB视频为输入,使用两个并行的感知路径在不同的时间分辨率上对视频进行空间特征与动作特征... 针对行为识别中时空信息分布不均衡以及对长时间跨度信息表征获取难的问题,提出了一种时间-动作感知的多尺度时间序列实时行为识别方法MRTP。以RGB视频为输入,使用两个并行的感知路径在不同的时间分辨率上对视频进行空间特征与动作特征提取。在空间路径中,使用基于特征差分的动作感知寻找并加强通道动作特征表征;在动作路径中,基于动作感知的权重对通道进行筛选,并加入通道注意力和时间注意力加强关键特征;在两个路径提取出特征后,对特征进行融合,融合后的特征通过激活函数映射出样本在各个类别的得分,取得分最高的类别为最终识别结果。实验结果表明:所提方法在UCF101数据集上达到了95.6%的准确率,优于未使用时间注意力的方法;在AVA2.2数据集上的平均精度达到了28%,优于未使用动作感知和时间注意力的方法。与目前主流的基于光流法的双流网络、以Slowfast为代表的3D卷积网络、Transformer等方法进行了准确率、参数量、处理速度对比,结果表明所提方法具有更良好的识别效果和鲁棒性。 展开更多
关键词 行为识别 双路径网络 特征差分 动作感知 时间注意力
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转向约束网络中的对偶最短路径树原理及其原型算法 被引量:5
20
作者 任刚 王炜 《交通运输工程学报》 EI CSCD 北大核心 2008年第4期84-89,共6页
为比较有无转向约束条件下最短路径特征及其搜索算法的异同点,基于对偶图理论证明了转向约束网络中从单个源点到所有弧的最短路径集构成其对偶网络的生成树,提出了对偶最短路径树(DSPT)概念,并利用其分析算法之间的关系。研究结果表明:... 为比较有无转向约束条件下最短路径特征及其搜索算法的异同点,基于对偶图理论证明了转向约束网络中从单个源点到所有弧的最短路径集构成其对偶网络的生成树,提出了对偶最短路径树(DSPT)概念,并利用其分析算法之间的关系。研究结果表明:转向约束下的现有求解方法包括弧标号算法、节点标号算法和对偶网络法都可以统一到DSPT算法框架内,而且与无转向约束的最短路径树(SPT)算法在路径搜索策略上是相同的;对于转向约束网络中的最短路径问题可建立一个DSPT原型算法,结合各种SPT标号技术能设计出更多的有效算法。 展开更多
关键词 交通网络 对偶最短路径树 对偶图 转向约束 原型算法
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