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Fault detection observer design for networked control system with long time-delays and data packet dropout 被引量:3
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作者 Xuan Li Xiaobei Wu +1 位作者 Zhiliang Xu Cheng Huang 《Journal of Systems Engineering and Electronics》 SCIE EI CSCD 2010年第5期877-882,共6页
Focusing on the networked control system with long time-delays and data packet dropout,the problem of observerbased fault detection of the system is studied.According to conditions of data arrival of the controller,th... Focusing on the networked control system with long time-delays and data packet dropout,the problem of observerbased fault detection of the system is studied.According to conditions of data arrival of the controller,the state observers of the system are designed to detect faults when they occur in the system.When the system is normal,the observers system is modeled as an uncertain switched system.Based on the model,stability condition of the whole system is given.When conditions are satisfied,the system is asymptotically stable.When a fault occurs,the observers residual can change rapidly to detect the fault.A numerical example shows the effectiveness of the proposed method. 展开更多
关键词 networked control system fault detection long timedelays data packet dropout.
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Oil-gas reservoir in the Mesozoic strata in the Chaoshan depression,northern South China Sea:a new insight from long off set seismic data 被引量:1
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作者 Tao XING Guangjian ZHONG +2 位作者 Wenhuan ZHAN Zhongquan ZHAO Xi CHEN 《Journal of Oceanology and Limnology》 SCIE CAS CSCD 2022年第4期1377-1387,共11页
The Chaoshan depression,a Mesozoic basin in the Dongsha sea area,northern South China Sea,is characterized by well-preserved Mesozoic strata,being good conditions for oil-gas preservation,promising good prospects for ... The Chaoshan depression,a Mesozoic basin in the Dongsha sea area,northern South China Sea,is characterized by well-preserved Mesozoic strata,being good conditions for oil-gas preservation,promising good prospects for oil-gas exploration.However,breakthrough in oil-gas exploration in the Mesozoic strata has not been achieved due to less seismic surveys.New long-off set seismic data were processed that acquired with dense grid with single source and single cable.In addition,the data were processed with 3D imaging method and fi ner processing was performed to highlight the target strata.Combining the new imaging result and other geological information,we conducted integrated interpretation and proposed an exploratory well A-1-1 for potential hydrocarbon.The result provides a reliable basis for achieving breakthroughs in oil and gas exploration in the Mesozoic strata in the northern South China Sea. 展开更多
关键词 Chaoshan depression Mesozoic strata oil and gas exploration long off set seismic data integrated interpretation exploratory well
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LncPipe" A Nextflow-based pipeline for identification and analysis of long non-coding RNAs from RNA-Seq data 被引量:2
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作者 Qi Zhao Yu Sun +4 位作者 Dawei Wang Hongwan Zhang Kai Yu Jian Zheng Zhixiang Zuo 《Journal of Genetics and Genomics》 SCIE CAS CSCD 2018年第7期399-401,共3页
Long noncoding RNAs (IncRNAs) have been increasingly implicated in a variety of human diseases, including autoimmune disease (Wu et al., 2015), neurodegenerative diseases (Wapinski and Chang, 2011) and cancer (... Long noncoding RNAs (IncRNAs) have been increasingly implicated in a variety of human diseases, including autoimmune disease (Wu et al., 2015), neurodegenerative diseases (Wapinski and Chang, 2011) and cancer (Huarte, 2015). Due to recent advances in next-generation sequencing technologies, tens of thousands of lncRNAs have been identified and annotated, a number of them have been proven to be functional in diverse biological processes through various mechanisms. 展开更多
关键词 LncPipe" A Nextflow-based pipeline IDENTIFICATION analysis of long non-coding RNAs RNA-Seq data
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Long-range correlation analysis of urban traffic data
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作者 盛鹏 王俊峰 +1 位作者 唐铁桥 赵树龙 《Chinese Physics B》 SCIE EI CAS CSCD 2010年第8期55-64,共10页
This paper investigates urban traffic data by analysing the long-range correlation with detrended fluctuation analysis. Through a large number of real data collected by the travel time detection system in Beijing, the... This paper investigates urban traffic data by analysing the long-range correlation with detrended fluctuation analysis. Through a large number of real data collected by the travel time detection system in Beijing, the variation of flow in different time periods and intersections is studied. According to the long-range correlation in different time scales, it mainly discuss the effect of intersection location in road net, people activity customs and special traffic controls on urban traffic flow. As demonstrated by obtained results, the urban traffic flow represents three-phase characters similar to highway traffic. Moreover, compared by the two groups of data obtained before and after the special traffic restrictions (vehicles with special numbered plates only run in a special workday) enforcement, it indicates that the rules not only reduce the flow but also avoid irregular fluctuation. 展开更多
关键词 urban traffic data long-range correlation detrended fluctuation analysis special traffic restriction
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Design of Low-Power Data Logger of Deep Sea for Long-Term Field Observation 被引量:1
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作者 赵伟 陈鹰 +2 位作者 杨灿军 曹建伟 顾临怡 《China Ocean Engineering》 SCIE EI 2009年第1期133-144,共12页
This paper describes the implementation of a data logger for the real-time in-situ monitoring of hydrothermal systems. A compact mechanical structure ensures the security and reliability of data logger when used under... This paper describes the implementation of a data logger for the real-time in-situ monitoring of hydrothermal systems. A compact mechanical structure ensures the security and reliability of data logger when used under deep sea. The data logger is a battery powered instrument, which can connect chemical sensors (pH electrode, H2S electrode, H2 electrode) and temperature sensors. In order to achieve major energy savings, dynamic power management is implemented in hardware design and software design. The working current of the data logger in idle mode and active mode is 15 μA and 1.44 mA respectively, which greatly extends the working time of battery. The data logger has been successftdly tested in the first Sino-American Cooperative Deep Submergence Project from August 13 to September 3, 2005. 展开更多
关键词 data logger low-power design deep sea long-term monitoring
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基于RAG的航空维修Long-Term数据提取技术研究
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作者 赵华蕾 徐豪 +2 位作者 张国兴 陈巍 陈涤非 《长江信息通信》 2025年第8期5-8,共4页
针对航空领域的维修手册和工作记录多存在于Long-term(大表格或长文本)数据中,提出了一种基于RAG的航空维修Long-term数据提取技术方案,该方案将long-term变成short-term再进行检索,能够实现对复杂维修数据的高效管理和优化处理,保持数... 针对航空领域的维修手册和工作记录多存在于Long-term(大表格或长文本)数据中,提出了一种基于RAG的航空维修Long-term数据提取技术方案,该方案将long-term变成short-term再进行检索,能够实现对复杂维修数据的高效管理和优化处理,保持数据信息的完整性,提升航空维修的效率和准确性。 展开更多
关键词 RAG 航空维修 long-TERM SHORT-TERM 数据提取
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基于长尾词分布的藏汉机器翻译数据增强方法
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作者 格桑加措 尼玛扎西 +5 位作者 群诺 嘎玛扎西 道吉扎西 罗桑益西 拉毛吉 钱木吉 《计算机科学》 北大核心 2026年第1期224-230,共7页
现有藏汉机器翻译语料中存在领域数据分布不平衡的问题,导致训练出来的模型对各个领域数据的翻译能力表现不均衡。反向翻译作为一种常见的数据增强方法,通过提供更多样化的伪数据来提高模型的性能。然而,传统的反向翻译方法难以充分考... 现有藏汉机器翻译语料中存在领域数据分布不平衡的问题,导致训练出来的模型对各个领域数据的翻译能力表现不均衡。反向翻译作为一种常见的数据增强方法,通过提供更多样化的伪数据来提高模型的性能。然而,传统的反向翻译方法难以充分考虑数据的领域分布不平衡问题,导致模型在整体性能提升过程中难以提升资源稀缺领域的翻译性能。对此,通过深入分析语料中的长尾词的分布,有针对性地利用现有藏汉双语语料的长尾词来选取单语数据,通过反向翻译构造伪数据进行数据增强操作。这一策略旨在提升藏汉机器翻译模型整体性能的同时,改善数据匮乏领域的翻译性能。实验结果表明,通过充分考虑领域数据不平衡情况,结合长尾词数据增强,能够有效提升机器翻译模型在稀缺领域的翻译性能,为解决领域数据不平衡问题提供了一种有针对性的策略。 展开更多
关键词 长尾词 数据增强 藏汉机器翻译 领域数据不平衡
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基于FBG的长距离隧洞自动化监测
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作者 谢穆武 庞智勇 +3 位作者 黄跃群 李正良 张振 刘耀儒 《水利水电技术(中英文)》 北大核心 2026年第1期234-248,共15页
【目的】长距离隧洞工程在现代基础设施建设中占据重要地位,开展隧洞监测对确保其安全性和可靠性至关重要。传统电测方法因供电、数据采集和远距离传输等问题,在长距离隧洞监测中面临挑战。为解决长距离隧洞监测数据传输的难题,【方法... 【目的】长距离隧洞工程在现代基础设施建设中占据重要地位,开展隧洞监测对确保其安全性和可靠性至关重要。传统电测方法因供电、数据采集和远距离传输等问题,在长距离隧洞监测中面临挑战。为解决长距离隧洞监测数据传输的难题,【方法】提出了一套基于光纤布拉格光栅(Fiber Bragg Grating,FBG)的长距离隧洞多源数据自动化监测与传输方案。该方案构建了包含感知层、传输层和应用层的集成化监测系统架构,利用5 G网络技术和云平台实现了变形、渗压及锚杆应力等数据的自动化传输、存储、统计和分析,达到了高效的数据处理和实时监测的目的。将所提方案应用于中国湖南某隧洞工程,完成了长度超过20 km隧洞的连续监测,验证了FBG技术在长距离数据传输方面的稳定性和可行性。【结果】监测结果显示:光纤监测数据与电测数据在各监测阶段的均值相近,二者在位移、渗压和锚杆应力监测方面的最小相对误差分别为0.46%、3.23%和2.37%。【结论】4个多月的监测结果表明,光纤传感技术能够稳定获取并传输大量满足精度要求的监测数据。此外,两者监测数据量值接近,变化规律一致,表明光纤监测结果具有较好可靠性。所提FBG感测技术方案为长距离隧洞的安全监测提供了一种可行的新思路。 展开更多
关键词 FBG 隧洞监测 数据长距离传输 多源数据 自动化监测 变形 长距离隧道
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基于数据挖掘分析庞龙辨治干眼症用药规律
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作者 吕杨露丹 张静 +1 位作者 林婉儿 庞龙 《新中医》 2026年第3期1-6,共6页
目的:采用数据挖掘分析方法分析庞龙教授治疗干眼症的临床用药规律。方法:运用Microsoft Excel、GraphPad Prism 9.0和SPSS等软件进行数据处理、频数分析、关联规则分析、聚类分析及网络图绘制。结果:共纳入399首处方,涉及198味中药;频... 目的:采用数据挖掘分析方法分析庞龙教授治疗干眼症的临床用药规律。方法:运用Microsoft Excel、GraphPad Prism 9.0和SPSS等软件进行数据处理、频数分析、关联规则分析、聚类分析及网络图绘制。结果:共纳入399首处方,涉及198味中药;频次≥80次的高频中药共26味,其中甘草、麦冬、茯苓使用频率较高。高频中药多归脾、肺、肝经,药性以寒、平为主,药味以甘、苦、辛为主,功效以补虚、清热、解表为主。关联规则分析发现经典药对13组,3味药组合13组,核心药物包括牡丹皮、甘草、生地黄、茯苓、麦冬、黄精等。聚类分析发现庞教授治疗干眼症的5个中药聚类群,分别具有滋阴清热润燥、清热明目利湿、补气健脾调和、健脾燥湿利水、养血安神通络的功效。结论:庞教授治疗干眼症善用益气健脾、滋阴清热、调和气血等方法,注重从整体出发,调和五脏功能,恢复津液输布,进而改善干眼症状。 展开更多
关键词 干眼症 用药规律 数据挖掘 庞龙
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铁路隧道辅助坑道智能优选技术研究
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作者 徐博 刘敬源 +2 位作者 徐亚峰 李螣飞 吴莹 《铁道标准设计》 北大核心 2026年第2期129-136,178,共9页
针对我国铁路隧道大规模建设背景下的辅助坑道设计复杂性和特殊性,开发TUN-INFO隧道信息智能读取模块,应用C++和ObjectARX技术实现对地形地貌以及地质等关键信息的自动提取。综合考虑坡度、长度、角度、山体内地质与地形条件等因素,定... 针对我国铁路隧道大规模建设背景下的辅助坑道设计复杂性和特殊性,开发TUN-INFO隧道信息智能读取模块,应用C++和ObjectARX技术实现对地形地貌以及地质等关键信息的自动提取。综合考虑坡度、长度、角度、山体内地质与地形条件等因素,定义适应隧道施工特点的目标函数,建立多目标多约束优化函数优化辅助坑道设计。基于遗传算法和适应度函数量化隧道总工期、辅助坑道长度和坡度等设计指标。通过算法演化的交叉、选择和变异等流程求解最优辅助坑道设计参数。优化设计结果表明,本研究的智能优化设计技术能够有效满足多种地理限制条件下的隧道辅助坑道智能设计,同时优化辅助坑道布局。以某铁路隧道辅助坑道优化设计为例,优化后总工期为29个月,3个辅助坑道长度分别为1.08,0.84 km以及0.64 km。在保证施工质量的前提下,最大程度地降低施工总工期并提高施工效率,为铁路隧道辅助坑道设计提供科学、系统的智能化解决方案。 展开更多
关键词 铁路隧道 特长隧道 辅助坑道 自动数据读取 全局最优化 遗传算法
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基于CGAN-Attention-BiLSTM的风电功率预测
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作者 张晓菲 陈秋莲 《广西大学学报(自然科学版)》 北大核心 2026年第1期115-127,共13页
针对风电功率预测中数据不足及时间序列复杂性问题,提出融合条件生成对抗增强与注意力双向长短期记忆网络的风电功率深度预测模型(CGAN-Attention-BiLSTM)。首先,构建条件生成对抗网络(CGAN)并引入气象因素、时间信息等条件生成更贴合... 针对风电功率预测中数据不足及时间序列复杂性问题,提出融合条件生成对抗增强与注意力双向长短期记忆网络的风电功率深度预测模型(CGAN-Attention-BiLSTM)。首先,构建条件生成对抗网络(CGAN)并引入气象因素、时间信息等条件生成更贴合实际场景的风电功率数据来扩充训练数据集,增强模型泛化能力;其次,采用双向LSTM网络对风电功率时间序列数据进行处理同时捕捉数据的前后依赖关系,在此基础上引入注意力机制自动分配不同时间步的权重,聚焦关键信息,提升模型对复杂模式的学习能力;最后,将CGAN增强后的数据输入带注意力机制的双向LSTM模型进行训练和预测。实际风电数据的实验结果表明,相比于现有模型,CGAN-Attention-BiLSTM具有更高的风电功率预测准确性和可靠性,可更好支撑电网实时调度与稳定性管理。 展开更多
关键词 条件生成对抗网络 注意力机制 双向长短期记忆网络 数据增强 风电功率预测
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长短期记忆网络和生成对抗网络混合驱动的牵引供电系统关键运行数据增强方法
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作者 葛磊蛟 林可愿 任丽苗 《电工技术学报》 北大核心 2026年第2期607-621,共15页
电压和电流等关键运行参数的高精度获取是实现牵引供电系统高效运行与精准控制的重要基础。然而,现有数据采集频率与处理算法精度仅仅达s级,难以满足牵引供电状态感知实时监测以及突发事件应急处理的需求。为此,该文提出一种基于长短期... 电压和电流等关键运行参数的高精度获取是实现牵引供电系统高效运行与精准控制的重要基础。然而,现有数据采集频率与处理算法精度仅仅达s级,难以满足牵引供电状态感知实时监测以及突发事件应急处理的需求。为此,该文提出一种基于长短期记忆网络(LSTM)和生成对抗网络(GAN)混合驱动的牵引供电系统关键运行数据增强方法。针对传统方法难以捕捉多变量复杂相关性的难题,该文结合主成分分析和灰色关联度分析,构建量测增强矩阵作为模型输入,以深入挖掘变量相关性,同时提升数据趋势变化的研判能力。进一步针对现有数据增强方法无法有效捕捉时间序列长短期依赖关系的问题,构建LSTM-GAN模型,精准捕捉量测数据的时间动态变化和深层次依赖结构,实现高精度时序数据增强。经过中国北方某高速铁路段车载监测系统的实测数据验证,该方法在提升数据精度和增强变量相关性分析方面具有显著优势,相较于其他数据增强算法,该模型的电流和电压绝对误差平均降低0.013 A和0.025 3 kV,数据生成频率提升至ms级。 展开更多
关键词 牵引供电系统 数据增强 LSTM-GAN模型 主成分分析 灰色关联度分析
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数字政府建设的稳就业效应——来自大数据机构设立的证据
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作者 赵彦锋 朱鹏丽 《企业经济》 北大核心 2026年第1期118-129,共12页
大数据管理机构改革是我国数字政府建设的重要举措,但目前对其如何影响就业的研究尚不足。本文以2009—2023年我国沪深A股非金融类上市公司为对象,利用地方大数据管理机构设立的准自然实验检验数字政府建设对企业劳动力雇佣的影响及作... 大数据管理机构改革是我国数字政府建设的重要举措,但目前对其如何影响就业的研究尚不足。本文以2009—2023年我国沪深A股非金融类上市公司为对象,利用地方大数据管理机构设立的准自然实验检验数字政府建设对企业劳动力雇佣的影响及作用机制。研究显示:数字政府建设具有“稳就业”效应,即大数据管理机构设立能促进当地企业增加劳动力雇佣,一系列内生性与稳健性检验支持该结论;促进数字化转型、缓解融资约束以及引导企业长期发展是数字政府提升劳动力雇佣水平的主要机制;从异质性来看,在财政透明度高的地区、市场化程度低的地区、资本密集型企业、制造业企业以及成熟期企业,数字政府的稳就业效应更显著。因此,提出以下建议:高质量建设大数据管理机构、提升劳动者岗位适配度并推动企业结合自身特点提高劳动者雇佣质效。 展开更多
关键词 数字政府 大数据管理机构改革 劳动力雇佣 数字化转型 融资约束 长期投资导向
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基于大数据分析的沥青路面长期性能预测模型构建
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作者 严江红 严江云 《智能建筑与智慧城市》 2026年第3期197-199,共3页
文章针对沥青路面长期性能预测精度不足、影响因素覆盖不全的问题,结合大数据分析海量数据处理与多维度特征挖掘的优势,分析性能影响因素与数据特性,详解数据预处理、特征工程、模型构建与验证全流程,构建多源数据驱动的预测模型,旨在... 文章针对沥青路面长期性能预测精度不足、影响因素覆盖不全的问题,结合大数据分析海量数据处理与多维度特征挖掘的优势,分析性能影响因素与数据特性,详解数据预处理、特征工程、模型构建与验证全流程,构建多源数据驱动的预测模型,旨在提升长期性能预测精准度,为公路养护决策与寿命管控提供技术支撑。 展开更多
关键词 大数据分析 沥青路面 长期性能 预测模型 多源数据
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基于自适应分解与时序特征融合的大坝变形智能预测模型
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作者 蔡桉 郑东健 《南水北调与水利科技(中英文)》 北大核心 2026年第1期261-272,共12页
为确保大坝安全稳定运行,提高大坝位移预测精度并降低运算成本,针对大坝监测数据波动性、噪声显著且单一模型处理能力不足等问题,提出一种基于自适应噪声完备集合经验模态分解(complete ensemble empirical mode decomposition with ada... 为确保大坝安全稳定运行,提高大坝位移预测精度并降低运算成本,针对大坝监测数据波动性、噪声显著且单一模型处理能力不足等问题,提出一种基于自适应噪声完备集合经验模态分解(complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise,CEEMDAN)、双向长短期记忆神经网络(bi-directional long-short term memory,BiLSTM)以及Transformer编码器的组合模型。该模型通过CEEMDAN分解有效缓解数据噪声干扰,利用Transformer捕捉全局时序依赖关系,并结合BiLSTM提取双向长短期特征,显著提升了复杂位移数据的预测能力。以某混凝土双曲拱坝的PL_(11-1)、PL_(11-2)、PL_(13-1)和PL_(13-2)测点水平位移数据为例进行验证,结果表明:CEEMDAN-Transformer-BiLSTM模型的预测性能优于LSTM、Transformer及Transformer-BiLSTM模型,其相关系数R^(2)分别达0.994、0.992、0.994和0.995,E_(MS)、E_(RMS)和E_(MA)均显著低于对比模型。该模型通过多尺度特征融合有效削弱了噪声干扰,且在捕捉长周期趋势与短期波动的协同建模中表现优异,为大坝安全监测提供了高精度、高可靠性的技术支撑。 展开更多
关键词 深度学习 大坝位移预测 数据分解 双向长短时记忆神经网络 Transformer编码器
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铁路旅客购票策略性行为识别与风险OD预警技术研究
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作者 谭思伦 单杏花 +2 位作者 卫铮铮 王洪业 郭根材 《铁道运输与经济》 北大核心 2026年第2期152-163,共12页
针对铁路客运市场化经营中“买短乘长/买长乘短”旅客策略性购票乘车行为,聚焦其引发的OD客流统计偏移、超载停运风险及运力虚靡问题,构建了“行程还原-状态标定-智能预警”的风险OD预警方法体系。首先,通过融合闸机数据还原旅客策略性... 针对铁路客运市场化经营中“买短乘长/买长乘短”旅客策略性购票乘车行为,聚焦其引发的OD客流统计偏移、超载停运风险及运力虚靡问题,构建了“行程还原-状态标定-智能预警”的风险OD预警方法体系。首先,通过融合闸机数据还原旅客策略性行为的行程轨迹,解决OD客流统计偏差问题;其次,引入超停数据及候补数据,量化超停风险态和沉没损失态2类风险OD;最后,挖掘实时售票、列车产品、空间属性和时间属性4个维度特征,运用SMOTE-XGBOOST算法应对风险OD样本不平衡问题,搭建预售期内的实时预警模型。选取某铁路局集团公司的真实数据验证分析,结果表明该方法有效重构了旅客策略性行为,合理界定OD的风险状态,并在预售期内实现风险OD的实时动态预警。研究有助于推动铁路客运运营决策从“经验驱动”向“数据驱动”转变。 展开更多
关键词 铁路客运 旅客策略性行为 买短乘长 买长乘短 OD 数据挖掘 风险预警
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不同干燥条件的稻谷特性及水分预测模型的建立
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作者 吴兰 刘欢 尚庆松 《现代食品科技》 北大核心 2026年第1期234-245,共12页
为提升稻谷干燥过程中的品质,并准确预测干燥过程中稻谷的水分变化,该研究以粳稻为研究对象,通过爆腰增率和干燥时间作为评价指标,结合单因素与正交试验分析,对干燥工艺进行优化。该文探讨了不同干燥温度、风速及初始含水率条件下,稻谷... 为提升稻谷干燥过程中的品质,并准确预测干燥过程中稻谷的水分变化,该研究以粳稻为研究对象,通过爆腰增率和干燥时间作为评价指标,结合单因素与正交试验分析,对干燥工艺进行优化。该文探讨了不同干燥温度、风速及初始含水率条件下,稻谷水分含量及品质的变化规律;提出了一种融合自适应变异和精英策略优化(Adaptive Mutation and Elite Strategy Optimization,AEO)的遗传长短期记忆神经网络模型(AEO-GA-LSTM),用于稻谷干燥过程中的水分预测。结果显示,干燥温度和风速对稻谷的爆腰增率和干燥时间均具有显著影响(P<0.01),各因素的影响顺序为:干燥温度>干燥风速>初始水分,随着温度和风速的升高,干燥速率加快(P<0.01),稻谷的爆腰增率也显著增加;构建并对比BP、LSTM、GA-LSTM和AEO-GA-LSTM模型在不同干燥条件下的时序数据预测效果,结果显示,改进的AEO-GA-LSTM模型综合拟合系数R^(2)为0.9970,均方根误差为0.08,优于BP、LSTM和GA-LSTM模型的误差值0.22、0.19和0.14,显示了更强的适应性和可靠性,且相较于BP和GA-LSTM展现出较好的时效性,分别提升了48.82%和13.33%。因此,AEOGA-LSTM水分预测模型为热风干燥条件下稻谷的水分预测提供了一种新的思路与方法参考,有助于提升稻谷干燥工艺的自动化水平和品质控制能力。 展开更多
关键词 稻谷干燥 含水率预测模型 时间序列数据预测 长短期记忆网络 自适应变异调整
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基于SAA-CNN-BiLSTM网络的多特征融合语音情感识别方法
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作者 昝志辉 王雅静 +2 位作者 李珂 杨智翔 杨光宇 《计算机应用》 北大核心 2026年第1期69-76,共8页
针对单一语音情感特征对语音信息表征不全面及模型对语音特征利用率低的问题,提出一种基于SAACNN-BiLSTM网络的多特征融合语音情感识别方法。该方法引入噪声、音量和音速增强器对数据进行增强,以使模型学习到多样化数据特征,并将基频、... 针对单一语音情感特征对语音信息表征不全面及模型对语音特征利用率低的问题,提出一种基于SAACNN-BiLSTM网络的多特征融合语音情感识别方法。该方法引入噪声、音量和音速增强器对数据进行增强,以使模型学习到多样化数据特征,并将基频、时域以及频域特征进行多特征融合,从不同角度全面表达情感信息。此外,在双向长短时记忆(BiLSTM)网络的基础上引入卷积神经网络(CNN)捕获输入数据的空间相关性,并提取更具代表性的特征。同时,构建简化加性注意力(SAA)机制,简化显式查询键和查询向量,使注意力权重计算不依赖于特定查询信息,而不同维度的特征能基于注意力权重进行相互关联和影响,特征之间的信息得以交互和融合,从而提高特征的有效利用率。实验结果表明,该方法在EMO-DB、CASIA和SAVEE数据集上分别达到了87.02%、82.59%和73.13%的加权精度,相较于增量卷积(IncConv)、异构并行卷积双向长短期记忆(NHPC-BiLSTM)和动态卷积递归神经网络(DCRNN)等基线方法,分别提升了0.52~9.80、2.92~23.09和3.13~16.63个百分点。 展开更多
关键词 语音情感识别 深度学习 多特征融合 数据增强 长短时记忆网络 简化加性注意力机制
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融合通道注意力与SDFFT的同质多变量时序预测模型
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作者 王凯欣 杨磊 +3 位作者 赵品杰 江宇函 李康顺 刘启健 《软件导刊》 2026年第1期83-94,共12页
在同质多变量时间序列长期预测任务中,现有模型大多存在着特征提取时未充分利用变量间内在关联信息、对数据的时效性考虑不足、季节性和随机波动信息提取不到位等问题。为此,提出了一种融合多阶段跨时间依赖和拐点信息的同质多变量时间... 在同质多变量时间序列长期预测任务中,现有模型大多存在着特征提取时未充分利用变量间内在关联信息、对数据的时效性考虑不足、季节性和随机波动信息提取不到位等问题。为此,提出了一种融合多阶段跨时间依赖和拐点信息的同质多变量时间序列预测模型(HMTS-TI),设计了RGCA模块,在变量间通道注意力中引入分组排序的策略,将学习到的关联信息转化为注意权重,增强对多变量时间序列变量间相关信息的提取;构建了SDFFT模块,通过子序列分解与快速傅里叶变换,挖掘长期趋势、短期季节模式及随机波动信息,加强跨时间维度依赖特征提取;将拐点数量统计值作为预测调整因子,提取不同时间序列变量中的波动信息,对模型拟合产生正向调节作用。在Traffic、Solar、PeMS04 3个公共同质多变量时间序列数据集上的实验结果表明,相较于对比实验中的最优模型,HMTS-TI在96、192、336和720共4个预测长度上整体均方误差、平均绝对误差分别下降了12.1%和6.8%,决定系数提升了4.1%,具有较高的预测准确率。此外,在具体应用案例中,该模型对广东省内92个观测点的臭氧数据预测长度为336个时间单位任务上的均方误差相比最优对比模型下降了19.0%。 展开更多
关键词 同质多变量时间序列 长期预测 通道注意力 子序列划分 数据分解 快速傅里叶变换
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气象极值一张表可视化服务系统设计与实现
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作者 陈楠 杨和平 +7 位作者 张强 曹磊 刘娜 冯爱霞 刘俊江 赵煜飞 石岩 霍庆 《应用气象学报》 北大核心 2026年第2期245-256,共12页
在高影响极端天气事件分析过程中,极值统计常面临统计数据来源多样、统计方法多样、长序列检索效率偏低及结果表达形式单一等问题,易导致分析结论存在差异、效率受限,难以有效支撑天气会商与社会化服务需求。气象极值一张表可视化服务... 在高影响极端天气事件分析过程中,极值统计常面临统计数据来源多样、统计方法多样、长序列检索效率偏低及结果表达形式单一等问题,易导致分析结论存在差异、效率受限,难以有效支撑天气会商与社会化服务需求。气象极值一张表可视化服务系统基于气象大数据云平台(天擎),针对长序列中国地面小时值和日值数据中的降水、气温、风等关键气象要素,研发了分析型数据库高效检索及统计技术,实现长序列气象要素的快速实时检索;同时,采用浏览器/服务器(B/S)架构,融合前端视图Vue框架、网页三维图形高效渲染技术以及网络地理信息系统(WebGIS)等技术,构建快速检索及高效显示的可视化服务。该系统已面向强降水、高温、台风等典型极端天气过程提供数据接口服务与示范应用,为2023年京津冀极端降水、2024年8月华东和华南地区极端高温、2025年9月超强台风桦加沙(2518)等天气过程的复盘提供应用支撑,2025年统计访问量达9.42×10^(6)人次。 展开更多
关键词 长序列气象要素统计 气象要素历史极值 数据服务平台
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