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Multi-Gradient Routing Protocol for Wireless Sensor Networks 被引量:3
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作者 Ying Qiu Shining Li +2 位作者 Zhigang Li Yu Zhang Zhe Yang 《China Communications》 SCIE CSCD 2017年第3期118-129,共12页
Sensor networks tend to support different traffic patterns since more and more emerging applications have diverse needs. We present MGRP, a Multi-Gradient Routing Protocol for wireless sensor networks, which is fully ... Sensor networks tend to support different traffic patterns since more and more emerging applications have diverse needs. We present MGRP, a Multi-Gradient Routing Protocol for wireless sensor networks, which is fully distributed and efficiently supports endto-end, one-to-many and many-to-one traffic patterns by effectively construct and maintain a gradient vector for each node. We further combine neighbor link estimation with routing information to reduce packet exchange on network dynamics and node failures. We have implemented MGRP on Tiny OS and evaluated its performance on real-world testbeds. The result shows MGRP achieves lower end-to-end packet delay in different traffic patterns compared to the state of the art routing protocols while still remains high packet delivery ratio. 展开更多
关键词 wireless sensor network routing protocol multi-gradient end-to-end traffic pattern
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A New Heat Transfer Model for Multi-Gradient Drilling with Hollow Sphere Injection
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作者 Jiangshuai Wang Chuchu Cai +3 位作者 Pan Fu Jun Li Hongwei Yang Song Deng 《Fluid Dynamics & Materials Processing》 EI 2024年第3期537-546,共10页
Multi-gradient drilling is a new offshore drilling method.The accurate calculation of the related wellbore temperature is of great significance for the prediction of the gas hydrate formation area and the precise cont... Multi-gradient drilling is a new offshore drilling method.The accurate calculation of the related wellbore temperature is of great significance for the prediction of the gas hydrate formation area and the precise control of the wellbore pressure.In this study,a new heat transfer model is proposed by which the variable mass flow is properly taken into account.Using this model,the effects of the main factors influencing the wellbore temperature are analyzed.The results indicate that at the position where the separation injection device is installed,the temperature increase of the fluid in the drill pipe is mitigated due to the inflow/outflow of hollow spheres,and the temperature drop of the fluid in the annulus also decreases.In addition,a lower separation efficiency of the device,a shallower installation depth and a smaller circulating displacement tend to increase the temperature near the bottom of the annulus,thereby helping to reduce the hydrate generation area and playing a positive role in the prevention and control of hydrates in deepwater drilling. 展开更多
关键词 multi-gradient drilling wellbore temperature HYDRATE separate injection device variable mass
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Bioactive MgO/MgCO_(3)/Polycaprolactone Multi-gradient Fibers Facilitate Peripheral Nerve Regeneration by Regulating Schwann Cell Function and Activating Wingless/Integrase-1
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作者 Zhi Yao Ziyu Chen +13 位作者 Xuan He Yihao Wei Junyu Qian Qiang Zong Shuxian He Lili Song Lijia Ma Sien Lin Linlong Li Lixiang Xue Siu Ngor Fu Jin Zhang Ye Li Deli Wang 《Advanced Fiber Materials》 2025年第1期315-337,共23页
Peripheral nerve defects present complex orthopedic challenges with limited efficacy of clinical interventions.The inadequate proliferation and dysfunction of Schwann cells within the nerve scaffold impede the effecti... Peripheral nerve defects present complex orthopedic challenges with limited efficacy of clinical interventions.The inadequate proliferation and dysfunction of Schwann cells within the nerve scaffold impede the effectiveness of nerve repair.Our previ-ous studies suggested the effectiveness of a magnesium-encapsulated bioactive hydrogel in repairing nerve defects.However,its rapid release of magnesium ions limited its efficacy to long-term nerve regeneration,and its molecular mechanism remains unclear.This study utilized electrospinning technology to fabricate a MgO/MgCO_(3)/polycaprolactone(PCL)multi-gradient nanofiber membrane for peripheral nerve regeneration.Our findings indicated that by carefully adjusting the concentration or proportion of rapidly degradable MgO and slowly degradable MgCO_(3),as well as the number of electrospun layers,the multi-gradient scaffold effectively sustained the release of Mg^(2+)over a period of 6 weeks.Additionally,this study provided insight into the mechanism of Mg^(2+)-induced nerve regeneration and confirmed that Mg^(2+)effectively promoted Schwann cell proliferation,migration,and transition to a repair phenotype.By employing transcriptome sequencing technology,the study identified the Wingless/integrase-1(Wnt)signaling pathway as a crucial mechanism influencing Schwann cell function during nerve regeneration.After implantation in 10 mm critically sized nerve defects in rats,the MgO/MgCO_(3)/PCL multi-gradient nanofiber combined with a 3D-engineered PCL nerve conduit showed enhanced axonal regeneration,remyelination,and reinnervation of muscle tissue 12 weeks post-surgery.In conclusion,this study successfully developed an innovative multi-gradient long-acting MgO/MgCO_(3)/PCL nanofiber with a tunable Mg^(2+)release property,which underscored the molecular mechanism of magnesium-encapsulated biomaterials in treating nervous system diseases and established a robust theoretical foundation for future clinical translation. 展开更多
关键词 Magnesium multi-gradient fibers Schwann cells Wnt signaling pathway Peripheral nerve regeneration
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南岭走廊非遗空间分布与多民族文化交融——基于GIS可视化的文化生态学分析
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作者 罗意 霍长奇 《民族学刊》 北大核心 2026年第1期103-115,161,共14页
基于文化生态学视角,以南岭走廊非物质文化遗产为切入点,通过地理信息技术与民族学理论方法的结合,可以揭示“山地-河谷-平坝”生态梯度下非遗分布特征及其与多民族文化交融的耦合关系。非遗空间分布呈现显著的垂直分异特征,即高海拔山... 基于文化生态学视角,以南岭走廊非物质文化遗产为切入点,通过地理信息技术与民族学理论方法的结合,可以揭示“山地-河谷-平坝”生态梯度下非遗分布特征及其与多民族文化交融的耦合关系。非遗空间分布呈现显著的垂直分异特征,即高海拔山地非遗多与游耕、畜牧生计关联,体现了流动性知识系统;中低海拔河谷非遗依托稻作共生体系,凸显水文协同智慧;低海拔平坝非遗则整合了多元文化要素,反映了文化涵化、聚合效应。走廊内部的生计驱动型文化网络,以生态梯度为基盘、以政策与资源为双重引擎的文化互动机制,进一步揭示了“水-坝”过渡地带作为文化互动热区的特征。这为深入理解中华民族形成与发展的文化动因提供了独特案例。在认识论层面,提出的“环境-生计-文化”协同演化框架,是对费孝通先生所倡导的从“走廊”区域整体性视角出发、观察各民族“又分又合”关系的学术思想的呼应。该框架也从文化生态学路径出发,为理解各民族交往交流交融、中华民族多元一体格局的形成与发展、铸牢中华民族共同体意识等议题,提供一种新的观察视角。 展开更多
关键词 南岭走廊 非物质文化遗产 生态梯度 生计类型 多民族文化交融
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基于双重梯度调制的多模态情感识别
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作者 黄昕如 程丽 +1 位作者 陈日清 兰林毅 《软件导刊》 2026年第2期52-57,共6页
针对多模态情感识别下模态数据固有的异质性限制模型全面感知情感信息,导致模态贡献度不平衡的问题,提出一种基于双重梯度幅度调制的多模态情感识别方法。该方法利用预定义的模态贡献比率动态监测各个模态的学习贡献,根据贡献差异适时... 针对多模态情感识别下模态数据固有的异质性限制模型全面感知情感信息,导致模态贡献度不平衡的问题,提出一种基于双重梯度幅度调制的多模态情感识别方法。该方法利用预定义的模态贡献比率动态监测各个模态的学习贡献,根据贡献差异适时调整梯度幅度,优化反向传播过程,减轻强势模态对弱势模态的抑制,促进模型全面捕捉各个模态中的关键情感信息。该方法在CREMA-D、CMU-MOSI和RAVDESS 3个公开情感识别数据集上的识别准确率分别达到74.05%、60.06%和46.31%,相较于表现最优的对照模型分别提升了4.01%、4.23%和3.17%,能够更好地完成多模态情感识别任务。 展开更多
关键词 多模态 梯度调制 模态不平衡 情感识别 模态融合
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多传感器融合的放射源搜寻机器人自主定位与导航系统研究
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作者 陶泽勇 张建 +2 位作者 郑怡廷 顾铭 赵琛 《核电子学与探测技术》 北大核心 2026年第2期270-276,共7页
针对传统放射源搜寻方法效率低、定位精度差、作业风险高等问题,本研究提出了一种基于多传感器融合的放射源搜寻机器人自主定位与导航方法。该系统搭载可见光相机、三维激光雷达、惯性测量单元及辐射传感器,通过梯度计算确定辐射源方位... 针对传统放射源搜寻方法效率低、定位精度差、作业风险高等问题,本研究提出了一种基于多传感器融合的放射源搜寻机器人自主定位与导航方法。该系统搭载可见光相机、三维激光雷达、惯性测量单元及辐射传感器,通过梯度计算确定辐射源方位,结合全局与局部路径规划算法,实现了复杂辐射环境下自主导航、环境建图与放射源定位的一体化作业,并生成三维可视化结果。实验表明:该系统平均搜寻偏差为0.147 m,最小偏移误差为1.37%,导航轨迹与环境地图精度均达到预期要求。 展开更多
关键词 SLAM 自主导航 多传感器融合 放射源梯度
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基于多策略融合算法的两栖机器人路径规划
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作者 刘成业 戴晓强 +3 位作者 黄鑫 李昂 曾庆军 刘明 《自动化技术与应用》 2026年第2期97-103,152,共8页
为满足水陆两栖机器人在复杂环境下完成搜寻任务的要求,解决跨环境路径规划存在的评价指标不全、精度低、收敛慢等问题,在建立融合栅格代价的水-陆综合环境模型、制定综合路径评价指标基础上,提出了一种多策略融合的改进哈里斯鹰优化算... 为满足水陆两栖机器人在复杂环境下完成搜寻任务的要求,解决跨环境路径规划存在的评价指标不全、精度低、收敛慢等问题,在建立融合栅格代价的水-陆综合环境模型、制定综合路径评价指标基础上,提出了一种多策略融合的改进哈里斯鹰优化算法。通过梅特罗波利斯-哈斯廷斯(Metropolis-Hastings, MH)抽样方法优化初始种群提升哈里斯鹰初期的搜索能力和收敛速度,通过自适应梯度算法优化莱维飞行策略提高哈里斯鹰的寻优精度。通过仿真和湖试实验表明,本方法解决了跨环境下路径评价指标单一、收敛速度慢、质量差等问题,能够在不同任务目标作做出更优的路径规划决策,在路径质量和规划时间等方面具备适用性和高效性。 展开更多
关键词 水陆两栖机器人 路径规划 改进哈里斯鹰优化算法 自适应梯度算法 多策略融合
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融合光学和声学特征的岛礁周边海底底质GA-XGBoost分类方法
8
作者 张玉洁 李杰 +3 位作者 李宁宁 刘晓瑜 唐秋华 张靖宇 《海洋科学进展》 北大核心 2026年第1期111-124,共14页
海底底质类型的精确识别对了解底栖海洋群落的分布和规划海洋资源可持续开发至关重要,机器学习算法是识别底质类型的有效手段。针对岛礁单一声学数据底质分类局限性,融合多光谱遥感数据为解决该局限性提供了新思路。本研究提出了一种融... 海底底质类型的精确识别对了解底栖海洋群落的分布和规划海洋资源可持续开发至关重要,机器学习算法是识别底质类型的有效手段。针对岛礁单一声学数据底质分类局限性,融合多光谱遥感数据为解决该局限性提供了新思路。本研究提出了一种融合多光谱遥感数据和多波束数据、基于特征选择和遗传算法——极限梯度提升算法(Genetic Algorithm-Extreme Gradient Boosting, GA-XGBoost)的多源数据海底底质分类方法。首先对WorldView-2多光谱数据和多波束数据进行预处理,统一地理坐标系统并进行空间分辨率配准;然后提取多光谱影像的光谱特征、测深数据的地形特征及反向散射强度纹理特征,组成18维特征参数,基于XGBoost(Extreme Gradient Boosting)算法结合向前逐步特征选择从18维特征中选出12维最优特征子集;之后构建GA-XGBoost分类模型,分别使用单一数据源及多源数据训练和测试模型,与BPNN(Back Propagation Neural Network)、 GA-BP(Genetic Algorithm-Back Propagation Neural Network)和XGBoost分类算法的精度对比分析;最后,应用最优的GA-XGBoost模型对整个研究区底质进行分类并可视化。实验结果显示,该方法在海底底质分类中的总体精度达91.23%,Kappa系数为0.87,F1分数为0.911 8,显著优于单一数据源输入及对比算法,表明GA-XGBoost模型为海底底质快速、准确分类的一种新的有效解决方案。 展开更多
关键词 海底底质分类 多源数据 遗传算法 XGBoost 机器学习
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基于随机多分布噪声与多目标梯度的对抗防御方法
9
作者 孙家泽 余海渊 《西安邮电大学学报》 2026年第1期112-119,共8页
为解决深度神经网络(Deep Neural Network,DNN)对抗防御方法在提升防御效力的同时牺牲干净样本分类精度的问题,提出一种基于随机多分布噪声与多目标梯度的对抗防御(Random Noise-Defense,RN-Defense)方法。该方法的核心思想是在模型的... 为解决深度神经网络(Deep Neural Network,DNN)对抗防御方法在提升防御效力的同时牺牲干净样本分类精度的问题,提出一种基于随机多分布噪声与多目标梯度的对抗防御(Random Noise-Defense,RN-Defense)方法。该方法的核心思想是在模型的每一层引入可训练的多分布噪声,且噪声的强度和分布可通过梯度信息动态调整,以增强模型对多样化输入的适应能力。此外,结合多目标梯度对抗训练,控制每个像素点在梯度方向上进行低阶灰度扰动,以生成对抗样本用于对抗训练。实验结果表明,在CIFAR-10(Canadian Institute for Advanced Research-10)和MNIST(Modified National Institute of Standards and Technology)数据集上,与投影梯度下降(Projected Gradient Descent,PGD)对抗训练相比,RN-Defense方法在PGD攻击下的分类精度分别提升6.4%和7.7%,干净样本的分类精度分别提高6.4%和6.9%,有效提升了模型对抗样本的防御能力,同时保证了干净样本的分类精度。 展开更多
关键词 深度神经网络 对抗样本 对抗防御 随机多分布噪声 多目标梯度
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面向有向网络下异构多智能体系统的抗毁性优化机制研究
10
作者 段刘祺 熊唯韬 +3 位作者 尹子硕 毛伯敏 郭鸿志 慕德俊 《移动通信》 2026年第1期87-95,102,共10页
面向6G智能无线安全通信网络,针对分布式基站、边缘计算节点及无人机辅助通信等异构有向多智能体系统(MAS)在动态电磁环境中抗毁性不足的问题,提出一种面向功能约束的抗毁性优化机制。该机制基于节点功能属性构建效能量化模型,建立融合... 面向6G智能无线安全通信网络,针对分布式基站、边缘计算节点及无人机辅助通信等异构有向多智能体系统(MAS)在动态电磁环境中抗毁性不足的问题,提出一种面向功能约束的抗毁性优化机制。该机制基于节点功能属性构建效能量化模型,建立融合连通鲁棒性、路径可达性与功能均衡度的综合性能评估体系,将抗毁性优化问题形式化为图优化问题,并采用多智能体深度确定性策略梯度(MADDPG)算法实现智能化动态拓扑重构,保障无线网络在节点失效或遭受攻击时的安全通信连续性。仿真结果表明,所提方法在网络恢复率、可扩展性和规模适应能力方面均优于传统算法,为6G网络中智能化、自主化的安全体系建设提供了有效技术支撑。 展开更多
关键词 多智能体系统 抗毁性 拓扑重构 异构网络 MADDPG
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基于隐含特征和SIFT方法的SAR图像多尺度配准
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作者 蒙倩颜 闫立誉 +1 位作者 叶俊明 邓云逸 《现代电子技术》 北大核心 2026年第1期54-58,共5页
为改善SAR图像配准过程中特征点分布不均、匹配质量不足等问题,文中提出基于隐含特征和SIFT方法的SAR图像多尺度配准方法。该方法对SAR图像进行极化分解后,使用过Wishart分布方式描述SAR图像相干矩阵梯度,再使用分辨单元1到2方式对SAR图... 为改善SAR图像配准过程中特征点分布不均、匹配质量不足等问题,文中提出基于隐含特征和SIFT方法的SAR图像多尺度配准方法。该方法对SAR图像进行极化分解后,使用过Wishart分布方式描述SAR图像相干矩阵梯度,再使用分辨单元1到2方式对SAR图像Wishart梯度进行描述,得到单级化SAR图像比值梯度,该比值梯度为SAR图像隐含特征,同时使用SIFT方法建立SAR多尺度空间,在该多尺度空间内生成SAR图像的降采样图像,在该降采样图像的基础上,计算单级化SAR图像比值梯度,依据SAR图像隐含特征确定SAR图像特征极值点和特征点主方向后,生成均匀的SAR图像多尺度配准特征描述向量,再通过欧氏距离来描述SAR图像多尺度配准特征描述向量之间的距离,实现SAR图像多尺度配准。实验结果表明:该方法提取SAR图像隐含特征能力较强,可在SAR图像存在缩放和旋转的情况下高质量实现多尺度配准,应用性较好。 展开更多
关键词 隐含特征 SIFT方法 SAR图像 多尺度配准 极化分解 Wishart梯度 特征极值点 描述向量
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基于动态权重多指标经验回放的MADDPG算法研究
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作者 胡金泽 唐宏伟 +2 位作者 程翰超 谢培淼 贺露谊 《农业装备与车辆工程》 2026年第1期73-80,共8页
针对多智能体深度强化学习中传统经验回放机制存在的评估指标单一与权重策略静态化问题,提出一种基于动态权重多指标经验回放的改进MADDPG算法。设计了多维度经验评估体系,将时序差分误差、经验年龄和合作贡献度3个指标系统融合,实现对... 针对多智能体深度强化学习中传统经验回放机制存在的评估指标单一与权重策略静态化问题,提出一种基于动态权重多指标经验回放的改进MADDPG算法。设计了多维度经验评估体系,将时序差分误差、经验年龄和合作贡献度3个指标系统融合,实现对经验样本价值的全面评估;提出了动态权重调整机制,通过训练进程自适应的权重系数调整,使算法在训练初期注重个体价值函数准确性,后期偏向团队协作优化;构建了协作感知的优先级框架,通过合作贡献度指标显式量化经验在多智能体协作中的价值,提升团队协作效率。在OpenAI多智能体粒子环境的3个典型场景中的实验结果表明:与对比算法相比,所提算法在平均回合奖励、目标达成率与冲突规避率等关键性能指标上均有提升,收敛速度更快,验证了其有效性与优越性。 展开更多
关键词 多智能体强化学习 多智能体深度确定性策略梯度算法 经验回放 动态权重 合作贡献度 协作探索
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基于多地形因素引导的群机器人CBS路径规划算法
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作者 周雯娜 毛剑琳 +2 位作者 王妮娅 房程远 梁隆硝 《计算机工程与应用》 北大核心 2026年第2期359-370,共12页
在传统二维地图中,大部分的机器人路径规划问题是假定地图场景完全平坦,忽略了机器人移动的实际路径质量问题。针对上述问题,提出一种面向非完全平坦地形场景的多地形因素引导的群机器人基于冲突搜索算法(conflict based search-terrain... 在传统二维地图中,大部分的机器人路径规划问题是假定地图场景完全平坦,忽略了机器人移动的实际路径质量问题。针对上述问题,提出一种面向非完全平坦地形场景的多地形因素引导的群机器人基于冲突搜索算法(conflict based search-terrain gradient factor,CBS-TG)路径规划算法。考虑场景的高度、坡度以及地面粗糙等因素,提出地形梯度因子(terrain gradient factor,Ftg),建立地形梯度因子地图;构建冲突避免表(conflict avoidance table,CAT),以冲突不增加为前提选择更平缓的区域,进而减少机器人能耗,保证路径总代价最优性。实验结果表明,该算法在小规模地图中路径总值(sum-of-value,SOV)性能提升了15%以上,大规模地图场景中路径总值性能提升了23.2%以上,实物实验结果进一步证实了算法的有效性和可行性。 展开更多
关键词 多机器人系统 路径规划 多地形因素 冲突预测 地形梯度地图
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基于分布式MAS的医院管理信息系统编队控制研究
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作者 吴冬宇 刘继钰 李辕 《微型电脑应用》 2026年第1期217-220,共4页
在面对日益增长的医疗管理需求时,传统的医院管理信息系统难以满足现代化需求。因此,以多智能体系统(MAS)为框架基础,通过引入深度确定性策略梯度算法,提出一种新型编队控制算法。测试结果表明,与现有较为先进的算法相比,所提出的算法... 在面对日益增长的医疗管理需求时,传统的医院管理信息系统难以满足现代化需求。因此,以多智能体系统(MAS)为框架基础,通过引入深度确定性策略梯度算法,提出一种新型编队控制算法。测试结果表明,与现有较为先进的算法相比,所提出的算法更具高效性和实用性,显著提高了医院管理信息系统的资源分配效率和管理效果。 展开更多
关键词 多智能体系统 深度确定性策略梯度算法 医院信息 编队 资源分配
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LMUAV-YOLOv8:低空无人机视觉目标检测轻量化网络 被引量:8
15
作者 董一兵 曾辉 侯少杰 《计算机工程与应用》 北大核心 2025年第3期94-110,共17页
针对低空无人机目标检测面临目标尺度变化大、小目标容易漏检和误检的挑战,发展了一种融合多尺度特征的目标检测轻量化网络(LMUAV-YOLOv8),通过开展消融和对比实验,验证了算法的有效性和先进性,并借助类激活图,对模型的决策过程进行了... 针对低空无人机目标检测面临目标尺度变化大、小目标容易漏检和误检的挑战,发展了一种融合多尺度特征的目标检测轻量化网络(LMUAV-YOLOv8),通过开展消融和对比实验,验证了算法的有效性和先进性,并借助类激活图,对模型的决策过程进行了解释。设计了一种轻量化的特征融合网络(UAV_RepGFPN),提出新的特征融合路径以及特征融合模块DBB_GELAN,降低参数量和计算量的同时,提高特征融合网络的性能。使用部分卷积(PConv)和三重注意力机制(Triplet Attention)构建特征提取模块(FTA_C2f),并引入ADown下采样模块,通过对输入特征图维度的重新排列和细粒度调整,以提升模型中深层网络对空间特征的捕捉能力,并进一步降低参数量和计算量。优化YOLOv9的可编程梯度信息(programmable gradient information,PGI)策略,设计基于上下文引导(Context_guided)的可逆架构,并额外生成三个辅助检测头,提出UAV_PGI可编程梯度方法,避免传统深度监督中多路径特征集成可能导致的语义信息损失。为了验证模型的有效性及泛化能力,在VisDrone 2019测试集上开展了对比实验,结果显示,与YOLOv8s相比,LMUAV-YOLOv8s的准确度、召回率、mAP@0.5和mAP@0.5:0.95等指标分别提升了4.2、3.9、5.1和3.0个百分点,同时参数量减少了63.9%,计算量仅增加0.4 GFLOPs,实现了检测性能与资源消耗的良好平衡。基于NVIDIA Jetson Xavier NX嵌入式平台的推理实验结果显示:与基线模型相比,该算法能够在满足实时检测要求的条件下,获得更高的检测精度,对于无人机实时目标检测场景具有较好的适用性。借助类激活图,对算法的决策过程进行了可视化分析,结果表明,该模型具备更优异的小尺度特征提取和高分辨率处理能力。 展开更多
关键词 小目标检测 多尺度 轻量化 YOLOv8 可编程梯度信息
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基于全域信息融合和多维关系感知的命名实体识别模型 被引量:1
16
作者 胡婕 武帅星 +1 位作者 曹芝兰 张龑 《计算机应用》 北大核心 2025年第5期1511-1519,共9页
现有的基于双向长短时记忆(BiLSTM)网络的命名实体识别(NER)模型难以全面理解文本的整体语义以及捕捉复杂的实体关系。因此,提出一种基于全域信息融合和多维关系感知的NER模型。首先,通过BERT(Bidirectional Encoder Representations fr... 现有的基于双向长短时记忆(BiLSTM)网络的命名实体识别(NER)模型难以全面理解文本的整体语义以及捕捉复杂的实体关系。因此,提出一种基于全域信息融合和多维关系感知的NER模型。首先,通过BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)获取输入序列的向量表示,并结合BiLSTM进一步学习输入序列的上下文信息。其次,提出由梯度稳定层和特征融合模块组成的全域信息融合机制:前者使模型保持稳定的梯度传播并更新优化输入序列的表示,后者则融合BiLSTM的前后向表示获取更全面的特征表示。接着,构建多维关系感知结构学习不同子空间单词的关联性,以捕获文档中复杂的实体关系。此外,使用自适应焦点损失函数动态调整不同类别实体的权重,提高模型对少数类实体的识别性能。最后,在7个公开数据集上将所提模型和11个基线模型进行对比,实验结果表明所提模型的F1值均优于对比模型,可见该模型的综合性较优。 展开更多
关键词 命名实体识别 全域信息融合机制 梯度稳定层 多维关系感知 自适应焦点损失
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并行异速机批量混合流水车间动态调度方法研究
17
作者 昝云磊 刘贵杰 +4 位作者 王川 张玮 刘新宇 钟正彬 张金营 《机电工程》 北大核心 2026年第1期102-116,共15页
针对电站锅炉屏式管屏制造中多动态事件耦合导致的调度响应滞后及多目标协同优化难题,提出了一种基于深度强化学习的动态调度方法。首先,构建了并行异速机批量混合流水车间调度模型(LSHFSP-Qm),以精确描述异构机器速度、批量转移和能耗... 针对电站锅炉屏式管屏制造中多动态事件耦合导致的调度响应滞后及多目标协同优化难题,提出了一种基于深度强化学习的动态调度方法。首先,构建了并行异速机批量混合流水车间调度模型(LSHFSP-Qm),以精确描述异构机器速度、批量转移和能耗等生产约束条件;然后,基于双延迟深层确定性策略梯度(TD3)算法框架,采用长短时记忆(LSTM)网络重构了策略网络以增强时序特征提取能力,同时,设计了多级奖励机制,集成处理了时差、能耗和订单延迟的惩罚,从而构建了灵活自适应的动态事件驱动多目标重调度机制;最后,通过多组基准算例和车间实验验证了该方法的有效性。研究结果表明:改进TD3算法较传统深度强化学习方法提供了更好的近优解;在某屏式管屏车间中,调度效率提升了309.09%,动态事件反应速度提升了300%,综合生产效率间接提升了14.29%,订单拖期时间缩短了66.7%,生产线设备平均能耗降低了5%。该方法可有效协调多目标冲突,显著增强算法复杂动态环境中的适应性,可为装备制造业车间调度智能化转型提供可行方案。 展开更多
关键词 并行异速机批量混合流水车间调度问题 柔性制造系统及单元 双延迟深层确定性策略梯度算法 深度强化学习 动态调度 多目标优化
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面向多源数据的CNN-XGB抽油机井故障诊断技术 被引量:2
18
作者 张黎明 吴雨垣 +4 位作者 李敏 尹承哲 王鑫炎 刘冰 王树源 《石油钻采工艺》 北大核心 2025年第1期44-52,共9页
在油田生产过程中,抽油机井的稳定运行对于提高生产效率和经济效益至关重要。然而,现有的故障诊断技术大多依赖于单一数据源(如示功图数据或生产参数)进行模型训练,在面对杆断脱和泵漏失等复杂工况时,诊断精度严重不足,甚至出现诊断失... 在油田生产过程中,抽油机井的稳定运行对于提高生产效率和经济效益至关重要。然而,现有的故障诊断技术大多依赖于单一数据源(如示功图数据或生产参数)进行模型训练,在面对杆断脱和泵漏失等复杂工况时,诊断精度严重不足,甚至出现诊断失效的情况。为此,提出了一种面向多源数据融合的CNN-XGB故障诊断模型,结合卷积神经网络(CNN)和极端梯度提升(XGB)算法,分别提取泵功图图像特征和油井生产参数特征,从多个角度捕捉反映不同工况的特征信息。通过将这些特征整合并输入多层感知机(MLP),模型能够实现更精准的分类结果,从而显著提高特异性识别能力。实验结果表明,该融合模型在6种典型工况下的诊断精确率和召回率均超过95%,相较于传统的CNN和XGB模型,展现出更高的诊断准确性和鲁棒性。这一方法有效解决了单一数据源在故障诊断中的局限性,为油田抽油机井工况的智能诊断提供了一种新的技术手段,具有重要的实际应用价值。 展开更多
关键词 抽油机井 示功图 多源数据 卷积神经网络 极端梯度提升 模型融合 工况诊断
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基于最优梯度的光伏阵列多峰功率跟踪控制
19
作者 李树鹏 李振斌 +1 位作者 刘亚丽 邢楠楠 《电子设计工程》 2025年第7期62-65,71,共5页
针对光伏主机元件无法准确跟踪与控制功率信号的问题,设计基于最优梯度的光伏阵列多峰功率跟踪控制方法。按照最优梯度原则,确定光伏阵列组的实时排列顺序,求解电流与电压输出特性,分析光伏阵列电量特性;根据多峰电容的具体数值水平,实... 针对光伏主机元件无法准确跟踪与控制功率信号的问题,设计基于最优梯度的光伏阵列多峰功率跟踪控制方法。按照最优梯度原则,确定光伏阵列组的实时排列顺序,求解电流与电压输出特性,分析光伏阵列电量特性;根据多峰电容的具体数值水平,实施光伏功率的等效转换,联合相关电量指标,计算跟踪控制参数,完成多峰功率跟踪控制。实验结果表明,规定60 min为单位电力周期时长,同一电力周期内只存在1个功率峰值,不会导致光伏阵列组织电量输出行为的梯度化差异分布,符合精准跟踪与控制功率信号的实际应用需求。 展开更多
关键词 最优梯度 光伏阵列 多峰功率 电量特性 等效转换
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基于ASDDPG算法的多无人机对抗策略 被引量:1
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作者 符小卫 王辛夷 乔哲 《系统工程与电子技术》 北大核心 2025年第6期1867-1879,共13页
在多无人机对抗中,无人机通信范围内的友方数量不定,导致其获得的信息量存在变化。而深度强化学习中神经网络的输入维度是固定的,很多算法只考虑距离较近的固定数量友方无人机的交互信息,导致信息丢失且不符合实际战场环境。对此,基于... 在多无人机对抗中,无人机通信范围内的友方数量不定,导致其获得的信息量存在变化。而深度强化学习中神经网络的输入维度是固定的,很多算法只考虑距离较近的固定数量友方无人机的交互信息,导致信息丢失且不符合实际战场环境。对此,基于多智能体深度确定性策略梯度(multi-agent deep deterministic policy gradient,MADDPG)算法,结合注意力机制,提出注意力状态深度确定性策略梯度(attention state-deep deterministic policy gradient,ASDDPG)算法,将变化的信息转化为固定长度的特征向量,解决信息量与输入维度不匹配的问题,并通过编解码结构进行状态特征提取,增强无人机的决策能力。通过仿真实验对算法的性能进行对比分析,验证该算法控制下的无人机具有更高胜率,且泛化性良好,在提升无人机对抗决策能力和泛化性方面具备优势。 展开更多
关键词 多无人机 强化学习 策略梯度 机动决策 注意力机制
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