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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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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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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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LMUAV-YOLOv8:低空无人机视觉目标检测轻量化网络 被引量:6
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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
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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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基于最优梯度的光伏阵列多峰功率跟踪控制
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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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基于策略梯度优化的变压器油中溶解气体预测模型 被引量:1
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作者 汤健 侯慧娟 +3 位作者 王劭菁 任茂鑫 盛戈皞 江秀臣 《高压电器》 北大核心 2025年第7期91-100,共10页
对变压器油中溶解气体浓度进行预测分析可为其运行状态评估提供重要依据,从而有效掌握设备状态发展趋势,为预警和检修提供参考。鉴于现有算法难以实现长期精确预测,文中首次提出一种基于策略梯度(policy gradient, PG)算法优化的变压器... 对变压器油中溶解气体浓度进行预测分析可为其运行状态评估提供重要依据,从而有效掌握设备状态发展趋势,为预警和检修提供参考。鉴于现有算法难以实现长期精确预测,文中首次提出一种基于策略梯度(policy gradient, PG)算法优化的变压器油中溶解气体体积分数预测模型。首先以门控循环单元(gate recurrent unit,GRU)为基础,引入编码器—解码器结构搭建Sequence to Sequence(Seq2Seq)网络模型,并且结合注意力机制和Scheduled Sampling算法,提高长时间多步预测的准确性及稳定性。其次运用强化学习中策略梯度算法对网络模型进行超参数调优,并由基线函数和经验池结构改进算法减小策略网络决策方差。算例分析表明,文中方法能够深度提取特征参量时序间关系,准确预测特征气体体积分数发展趋势。相比Seq2Seq模型,平均相对误差和最大相对误差分别降低了23.91%和10.22%;相比LSTM模型,分别降低了61.54%和59.02%。 展开更多
关键词 变压器 油中溶解气体 策略梯度 Seq2Seq 多步预测
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面向参数化动作空间的多智能体中心化策略梯度分解及其应用 被引量:2
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作者 田树聪 谢愈 +2 位作者 张远龙 周正春 高阳 《软件学报》 北大核心 2025年第2期590-607,共18页
近年来,多智能体强化学习方法凭借AlphaStar、AlphaDogFight、AlphaMosaic等成功案例展示出卓越的决策能力以及广泛的应用前景.在真实环境的多智能体决策系统中,其任务的决策空间往往是同时具有离散型动作变量和连续型动作变量的参数化... 近年来,多智能体强化学习方法凭借AlphaStar、AlphaDogFight、AlphaMosaic等成功案例展示出卓越的决策能力以及广泛的应用前景.在真实环境的多智能体决策系统中,其任务的决策空间往往是同时具有离散型动作变量和连续型动作变量的参数化动作空间.这类动作空间的复杂性结构使得传统单一针对离散型或连续型的多智能体强化学习算法不在适用,因此研究能用于参数化动作空间的多智能体强化学习算法具有重要的现实意义.提出一种面向参数化动作空间的多智能体中心化策略梯度分解算法,利用中心化策略梯度分解算法保证多智能体的有效协同,结合参数化深度确定性策略梯度算法中双头策略输出实现对参数化动作空间的有效耦合.通过在Hybrid Predator-Prey场景中不同参数设置下的实验结果表明该算法在经典的多智能体参数化动作空间协作任务上具有良好的性能.此外,在多巡航导弹协同突防场景中进行算法效能验证,实验结果表明该算法在多巡航导弹突防这类具有高动态、行为复杂化的协同任务中有效性和可行性. 展开更多
关键词 参数化动作空间 多智能体强化学习 中心化策略梯度分解 多巡航导弹突防
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面向多源数据的CNN-XGB抽油机井故障诊断技术
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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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多方向梯度特征提取的嵌套命名实体识别方法
11
作者 王晓曼 陈艳平 +2 位作者 杨采薇 黄瑞章 秦永彬 《计算机应用》 北大核心 2025年第11期3547-3554,共8页
嵌套命名实体识别(NER)是自然语言处理中的一个基本任务。基于跨度的方法将实体识别视为一个跨度分类任务,可以有效地处理嵌套实体。现有方法将句子中的跨度组织成一个二维平面,其中每个单元代表一个跨度,类似于图像中的像素点;随后结... 嵌套命名实体识别(NER)是自然语言处理中的一个基本任务。基于跨度的方法将实体识别视为一个跨度分类任务,可以有效地处理嵌套实体。现有方法将句子中的跨度组织成一个二维平面,其中每个单元代表一个跨度,类似于图像中的像素点;随后结合图像处理中的边缘检测技术,利用梯度算子强化并提取平面化句子表示中的实体语义边缘特征。然而,现有基于梯度算子的工作忽略了相邻跨度之间的多方向边缘特征。针对该问题,提出一种多方向梯度特征提取的NER方法。该方法将实体所在位置视为图像中的像素点,利用边缘具有梯度的性质,在平面化句子中采用八方向Sobel算子提取更加完整且具有区分度的实体语义边缘特征。该方法在ACE 2005中文数据集和GENIA英文数据集上分别取得了88.01%和81.23%的F1值,验证了它对NER任务的有效性;同时,在CoNLL2003英文扁平数据集上也取得了92.52%的F1值,验证了它的可扩展性。 展开更多
关键词 嵌套命名实体识别 平面化句子表示 多方向梯度 特征提取 SOBEL算子
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基于三周期极小曲面的梯度多孔支架力学及渗透性能研究
12
作者 秦世坤 段明德 +2 位作者 梁士杰 张辉 张壮雅 《机械强度》 北大核心 2025年第3期51-59,共9页
为构建具有良好生物学性能的骨支架结构,基于三周期极小曲面(Triply Periodic Minimal Surface,TPMS)设计不同孔隙率、单胞尺度下的P型、FRD型匀质多孔支架,以及P&FRD梯度多孔支架;并通过试验和有限元仿真的方法,探究单胞类型、孔... 为构建具有良好生物学性能的骨支架结构,基于三周期极小曲面(Triply Periodic Minimal Surface,TPMS)设计不同孔隙率、单胞尺度下的P型、FRD型匀质多孔支架,以及P&FRD梯度多孔支架;并通过试验和有限元仿真的方法,探究单胞类型、孔隙率及单胞尺度对TPMS多孔支架力学和生物学性能的影响。研究结果表明,基于TPMS建立的匀质和梯度多孔支架内部孔道具有良好的连通性;多孔支架的力学性能随着孔隙率的增加而降低,但渗透性则随着孔隙率的增加而提高;增大单胞尺度可以明显提高多孔支架的渗透性;梯度多孔支架的渗透率还受渗流方向的影响;梯度多孔支架能综合各匀质单胞结构的性能特点,在支架不同区域表现出不同的力学和生物学性能,更接近人体骨骼的结构和生物学性能。 展开更多
关键词 三周期极小曲面 梯度多孔支架 力学性能 渗透性
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基于多传感器融合的液压支架位姿精确感知方法 被引量:1
13
作者 马长青 李旭阳 +3 位作者 李峰 毛俊杰 魏祥宇 马肖杨 《工矿自动化》 北大核心 2025年第4期114-119,共6页
为精确感知扰动环境下液压支架位姿信息,提出了一种基于多传感器融合的液压支架位姿精确感知方法。首先,在液压支架顶梁、掩护梁、后连杆和底座4个构件上部署九轴姿态传感器,利用其陀螺仪、加速度计和磁力计分别解算出其所在构件的横滚... 为精确感知扰动环境下液压支架位姿信息,提出了一种基于多传感器融合的液压支架位姿精确感知方法。首先,在液压支架顶梁、掩护梁、后连杆和底座4个构件上部署九轴姿态传感器,利用其陀螺仪、加速度计和磁力计分别解算出其所在构件的横滚角、俯仰角和偏航角等位姿数据;然后,通过无迹卡尔曼滤波(UKF)算法和梯度下降(IGD)算法(IGD-UKF算法)对位姿数据进行滤波处理,降低扰动因素对位姿数据的干扰;最后,采用自适应加权融合算法对滤波处理后的液压支架顶梁和底座的偏航角和横滚角数据进行融合处理,消除外界振动、噪声等因素引起的液压支架顶梁和底座传感器数据误差。对施加扰动下液压支架顶梁低头和抬头、底座低头和抬头、液压支架左倾和右倾、液压支架左偏和右偏等工况下顶梁、掩护梁、后连杆和底座的位姿进行感知实验,结果表明:经IGD-UKF算法处理后的数据曲线波动趋于平缓,在抑制振荡、减小振幅上的效果明显;液压支架偏航角误差为0.001 8~0.025 1°,平均绝对误差为0.004 8°,横滚角误差为0.001 4~0.028 1°,平均绝对误差为0.004 7°,实现了扰动环境下液压支架位姿的精确感知。 展开更多
关键词 液压支架 支架位姿感知 多传感器融合 无迹卡尔曼滤波 梯度下降 自适应加权融合 九轴姿态传感器
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基于深度强化学习的综合能源系统优化调度
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作者 梁海峰 闫峰 +1 位作者 尚隽 王楚通 《内蒙古电力技术》 2025年第4期21-29,共9页
为减少智能体达到收敛所需的训练轮数,提高经验样本利用效率,优化综合能源系统(Integrated Energy System,IES)能量调度,引入深度强化学习(Deep Reinforcement Learning,DRL)算法,提出一种基于多环境实例和数据特征分数经验采样机制的... 为减少智能体达到收敛所需的训练轮数,提高经验样本利用效率,优化综合能源系统(Integrated Energy System,IES)能量调度,引入深度强化学习(Deep Reinforcement Learning,DRL)算法,提出一种基于多环境实例和数据特征分数经验采样机制的改进深度确定性策略梯度(Deep Deterministic Policy Gradient,DDPG)算法。首先,借助多环境实例促使智能体和环境进行大量交互,从而获得有效的指导经验;其次,对不同类型数据进行特征量化处理,并依据特征分数进行经验采样,提高样本利用效率;最后,将改进DDPG算法与经典柔性动作-评价(Soft Actor⁃Critic,SAC)算法、双延迟深度确定性策略梯度(Twin Delayed Deep Deterministic Policy Gradient,TD3)算法进行对比实验,实验结果验证了所提算法在提高收敛速度和样本利用效率方面的有效性,并通过算例仿真对模型增量学习后的性能提升进行了验证。 展开更多
关键词 综合能源系统 深度强化学习 改进深度确定性策略梯度算法 多环境实例 特征分数
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湖北某硅钙质磷矿光电分选试验研究
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作者 王延凤 裴丰 +4 位作者 林森 何东升 李智力 郭劲 童晓蕾 《化工矿物与加工》 2025年第10期16-23,共8页
随着大数据、人工智能等前沿科技的快速发展,磷矿的光电分选研究愈发受到重视。本文以湖北某地2种硅钙质磷矿石为研究对象,使用智能分选机开展光电选抛废试验。结果表明:矿样1和矿样2经破碎后,-40+10 mm粒级的矿块分别占38.45%、38.60%,... 随着大数据、人工智能等前沿科技的快速发展,磷矿的光电分选研究愈发受到重视。本文以湖北某地2种硅钙质磷矿石为研究对象,使用智能分选机开展光电选抛废试验。结果表明:矿样1和矿样2经破碎后,-40+10 mm粒级的矿块分别占38.45%、38.60%,P_(2)O_(5)品位分别为20.80%和23.81%;当矿样1抛废率为38.79%时,回收率可达94.83%;当矿样2抛废率为39.13%时,回收率可达92.05%;光电分选可有效去除矿样1、矿样2中的硅镁铁杂质,铁杂质去除效果最显著,而铝杂质难以去除。该技术对于性质相近的矿物仍存在算法不精准或无法计算的问题,未来需进一步提升光电分选技术的精准度,并加强磷矿石构造、矿物赋存状态等工艺矿物学研究。 展开更多
关键词 光电分选 硅钙质磷矿 抛废率 回收率 智能分选机 多梯度试验
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融合多尺度注意力的生成对抗红外与可见光图像融合
16
作者 许光宇 刘冬旭 《阜阳师范大学学报(自然科学版)》 2025年第3期1-10,共10页
针对红外与可见光图像融合中存在目标信息减弱、细节信息不够丰富等问题,同时为了使融合图像保留更多源图像的信息,本文提出一种基于多尺度注意力机制和梯度残差密集块(GRDB)的双鉴别条件生成对抗融合网络。首先,生成器由两个多尺度注... 针对红外与可见光图像融合中存在目标信息减弱、细节信息不够丰富等问题,同时为了使融合图像保留更多源图像的信息,本文提出一种基于多尺度注意力机制和梯度残差密集块(GRDB)的双鉴别条件生成对抗融合网络。首先,生成器由两个多尺度注意网络和一个融合网络组成,两个多尺度注意网络分别生成红外图像和可见光图像的注意图,使融合网络更加关注显著区域来重建图像。融合网络采用梯度残差密集块,以增强融合网络对细粒度空间细节的描述能力,从而使得融合图像具有显著红外信息和可见光细节信息。其次,鉴别器采用预训练的VGG-16网络以获得更好的分类效果。实验结果表明,与主流算法相比,本文算法不仅在主观视觉效果和评价指标上取得了提高,在时间性能上也展示出优势。 展开更多
关键词 多尺度注意力机制 生成对抗网络 梯度残差密集块 VGG-16网络
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多智能体协同通信交通信号控制
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作者 王永利 杨泽睿 +1 位作者 朱易 张永亮 《陆军工程大学学报》 2025年第3期41-48,共8页
针对城市交通拥堵及交通高协同需求,提出基于通信融合模块的多智能体深度确定性策略梯度(communication cooperation model-multi-agent deep deterministic policy gradient,CCM-MADDPG)算法。其核心在于设计通信融合模块(CCM),通过嵌... 针对城市交通拥堵及交通高协同需求,提出基于通信融合模块的多智能体深度确定性策略梯度(communication cooperation model-multi-agent deep deterministic policy gradient,CCM-MADDPG)算法。其核心在于设计通信融合模块(CCM),通过嵌入层与信息提取模块挖掘邻近智能体深层关系,并利用注意力机制动态加权融合邻居信息,避免冗余与信息平均化。将CCM嵌入Actor网络使智能体结合邻近信息决策,利用局部性原理缓解联合行动空间问题,提升系统稳定性与协作效率。实验表明,所提模型在合成与真实数据集上性能显著优于Qmix、FRAP等基线模型,在复杂路网中展现优异可扩展性与适应性。曼哈顿路网实验显示,其平均延迟较Qmix和FRAP分别缩短28.8%和26.3%。消融实验验证了CCM中信息提取与注意力机制的必要性。该算法为多智能体交通协同控制提供了高效解决方案,兼具城市交通优化与应用潜力,其核心贡献在于CCM设计与MADDPG框架的成功融合。 展开更多
关键词 城市交通拥堵 交通信号控制 多智能体协同控制 深度确定性策略梯度
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考虑天气因素的GRA-LightGBM多模式交通流量预测 被引量:1
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作者 王昕 王玥 袁柯楠 《北京信息科技大学学报(自然科学版)》 2025年第3期36-45,共10页
运用数据挖掘技术进行城市交通网络的多模式流量预测及影响因素分析,对于提高交通系统的效率和安全性,支持城市的可持续发展具有重要意义。提出一种基于轻量级梯度提升机(light gradient boosting machine, LightGBM)的多模式交通流量... 运用数据挖掘技术进行城市交通网络的多模式流量预测及影响因素分析,对于提高交通系统的效率和安全性,支持城市的可持续发展具有重要意义。提出一种基于轻量级梯度提升机(light gradient boosting machine, LightGBM)的多模式交通流量预测算法。根据历史流量数据及多种天气因素,使用灰色关联分析(grey relation analysis, GRA)和Shapley加性解释(Shapley additive explanation, SHAP)对不同交通模式下的天气特征进行筛选,完成城市交通网络中铁路、公交车等6种模式交通流量的鲁棒性预测。仿真试验结果显示,除民航外,GRA-LightGBM组合模型的预测精度在其余5种交通模式的流量预测中均优于极端梯度提升(extreme gradient boosting,XGBoost)模型、支持向量回归(support vector regression, SVR)模型和差分自回归移动平均(autoregressive integrated moving average, ARIMA)模型,表明GRA-LightGBM组合模型兼具时序感知和天气特征融合能力。 展开更多
关键词 多模式 数据平滑 灰色关联分析 轻量级梯度提升机 交通流量预测
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基于胜任力与CatBoost算法的商照训练评估方法
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作者 孙宏 张兆阳 +1 位作者 兰舰 孟晓娅 《航空工程进展》 2025年第5期183-189,共7页
科学量化飞行训练是优化飞行学员技能训练、提升训练效率的前提。以商照阶段为例,构建基于胜任力评估矩阵的飞行学员技能评估方案,以实现按照胜任力的要求来提高飞行训练效果从而管理、筛选学员。利用Z得分法进行典型阶段胜任力培养需... 科学量化飞行训练是优化飞行学员技能训练、提升训练效率的前提。以商照阶段为例,构建基于胜任力评估矩阵的飞行学员技能评估方案,以实现按照胜任力的要求来提高飞行训练效果从而管理、筛选学员。利用Z得分法进行典型阶段胜任力培养需求分析,设计训练评估工作单;采用典型科目(例如,适航要求或发动机失效)的观测项和评分标准构建测量向量;根据科目观测项—可观察行为(OB)间的映射关系构建胜任力评估矩阵,再利用矩阵范数得到OB展现数量和展现频率的公式,借鉴VENN准则思想并结合CatBoost多分类算法,构建基于OB展现数量和展现频率的胜任力评级模型。结合商照实践考核阶段的学员样本进行实证研究,结果表明:模型准确率达到86.67%,能够很好地将飞行教员评级反映到胜任力评级上。 展开更多
关键词 商照飞行训练 Z得分法 胜任力评估 可观察行为 梯度提升树 CatBoost多分类算法
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基于高热梯度目标的多通道FDM喷头的结构优化
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作者 何金倩 甘新基 王章 《塑料工业》 北大核心 2025年第1期82-89,共8页
熔融沉积式3D打印技术通常使用单喷嘴打印,这就限制了打印效率。提出一种线阵式多通道喷头设计以提升效率,但面临散热难而导致材料热梯度过低并引发软化和堵塞的难题,因此热梯度成为影响打印过程的关键。为解决此问题,首先进行热传导和... 熔融沉积式3D打印技术通常使用单喷嘴打印,这就限制了打印效率。提出一种线阵式多通道喷头设计以提升效率,但面临散热难而导致材料热梯度过低并引发软化和堵塞的难题,因此热梯度成为影响打印过程的关键。为解决此问题,首先进行热传导和散热特性分析,采用有限元数值仿真方法深入研究了喷头内部材料的不良温度分布及低热梯度现象。仿真研究表明,由于进丝通道布置在体积庞大的打印头内很难散热,从丝材的下端到进料喉管的上端的温度差即温度梯度太小,在进料的位置丝材的温度超过了软化温度。为此,设计了开放式扇形散热结构并集成风扇散热。仿真结果表明,通过优化喷头结构和实施强制散热措施,可以显著改善材料的温度梯度。最后,通过热成像仪采集喷头表面的温度数据生成温度分布图,验证了所采用的热管理机制有效提升了材料的热梯度,成功防止了材料提前熔融和喉管堵塞问题,确保了3D打印的质量与效率。 展开更多
关键词 喷头 多通道 温度梯度 熔融沉积
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