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Fabrication and abrasive wear properties of metal matrix composites reinforced with three-dimensional network structure 被引量:2
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作者 WANG Shouren GENG Haoran +3 位作者 LI Kunshan SONG Bo WANG Yingzi HUI Linhai 《Rare Metals》 SCIE EI CAS CSCD 2006年第6期671-679,共9页
Reticulated polyurethane was chosen as the preceramic material for preparing the porous preform using the replication process. The immersing and sintering processes were each performed twice for fabricating a high-por... Reticulated polyurethane was chosen as the preceramic material for preparing the porous preform using the replication process. The immersing and sintering processes were each performed twice for fabricating a high-porosity and super-strong skeleton. The aluminum magnesium matrix composites reinforced with three-dimensional network structure were prepared using the infiltration technique by pressure assisting and vacuum driving. Light interfacial reactions have played a profitable role in most of the ceramic-metal systems. The metal matrix composites interpenetrated with the ceramic phase have a higher wear resistance than the metal matrix phase. The volume fraction of ceramic reinforcement has a significant effect on the abrasive wear, and the wear rate can be decreased with the increase of the volume fraction of reinforcement. 展开更多
关键词 metal matrix composites INFILTRATION fficdon and wear three dimensional network structure MICROSTRUCTURE
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SYNTHESIS AND CRYSTAL STRUCTURE OF THE FIRST THREE DIMENSIONAL NETWORK CU(Ⅱ) COMPLEX BRIDGED BY BOTH OXAMIDE AND AZIDE
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作者 Zhong Ning CHEN Zhong Gui WU Wen Xia TANG State Key Laboratory of Coordination Chemistry, Nanjing University, Nanjing 210008 Kai Bei YU Analysis Center, Chengdu Branch of Chinese Academy of Science, Chengdu 610041 《Chinese Chemical Letters》 SCIE CAS CSCD 1993年第11期1029-1030,共2页
A novel three dimensional network complex polymer [Cu_4(oxen)_2(N_3)_3]_n(ClO_4)_n·2nH_2O, where oxen is N,N' -bis(2-aminoethyl)oxamide dianion, has been synthesized. It crystallizes in triclinic system, spac... A novel three dimensional network complex polymer [Cu_4(oxen)_2(N_3)_3]_n(ClO_4)_n·2nH_2O, where oxen is N,N' -bis(2-aminoethyl)oxamide dianion, has been synthesized. It crystallizes in triclinic system, space group P, with a=11.486(2), b=11.706(3), c=12.291(3) , α=77.42(2), β=67.59(2), γ=77.96(2)°, and z=2. The least-square refinements converged at R=0.047, with 3416 observed unique reflections. The complex has a pronounced three-dimensional character and can be viewed as the tetranuclear asymmetric repeating units through inversion and translation operations to extend a three-dimensional network. The structure of Cu_4 asymmetric unit consists of two square planar and two square pyramidal Cu central atoms linked by both azide ligands in end-on and end-to-end bonding modes, and oxamidate bridge in trans conformation. 展开更多
关键词 CU mode COMPLEX BRIDGED BY BOTH OXAMIDE AND AZIDE SYNTHESIS AND CRYSTAL STRUCTURE OF THE FIRST THREE dimensionAL network CU
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A Novel Hydrogen-bonded Three-dimensional Network Complex Containing Nickel 被引量:1
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作者 WANGLi LIJuan WANGEn-bo 《Chemical Research in Chinese Universities》 SCIE CAS CSCD 2004年第2期127-130,共4页
A novel complex, (H 3O) 2[Ni(2,6-pydc) 2]·2H 2O was synthesized in an aqueous solution and characterized by means of single-crystal X-ray diffraction, elemental analyses and IR spectra. The X-ray structural a... A novel complex, (H 3O) 2[Ni(2,6-pydc) 2]·2H 2O was synthesized in an aqueous solution and characterized by means of single-crystal X-ray diffraction, elemental analyses and IR spectra. The X-ray structural analysis revealed that the novel compound forms three-dimensional(3D) networks by both π-π stacking and hydrogen-bonding interactions. The crystal data for the complex are a=13.853(3) nm, b=9.6892(19) nm, c=13.732(3) nm, α=90.00°, β=115.52(3)°, γ=90.00°, Z=3, R 1=0.0786, wR 2=0.1522. 展开更多
关键词 STACKING Hydrogen-bonding interaction Three-dimensional(3D) network 2 6-Pyridinedicarboxylic acid
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Analysis of Mean Monthly Rainfall Runoff Data of Indian Catchments Using Dimensionless Variables by Neural Network 被引量:1
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作者 Manish Kumar Goyal Chandra Shekhar Prasad Ojha 《Journal of Environmental Protection》 2010年第2期155-171,共17页
This paper focuses on a concept of using dimensionless variables as input and output to Artificial Neural Network (ANN) and discusses the improvement in the results in terms of various performance criteria as well as ... This paper focuses on a concept of using dimensionless variables as input and output to Artificial Neural Network (ANN) and discusses the improvement in the results in terms of various performance criteria as well as simplification of ANN structure for modeling rainfall-runoff process in certain Indian catchments. In the present work, runoff is taken as the response (output) variable while rainfall, slope, area of catchment and forest cover are taken as input parameters. The data used in this study are taken from six drainage basins in the Indian provinces of Madhya Pradesh, Bihar, Rajasthan, West Bengal and Tamil Nadu, located in the different hydro-climatic zones. A standard statistical performance evaluation measures such as root mean square (RMSE), Nash–Sutcliffe efficiency and Correlation coefficient were employed to evaluate the performances of various models developed. The results obtained in this study indicate that ANN model using dimensionless variables were able to provide a better representation of rainfall–runoff process in comparison with the ANN models using process variables investigated in this study. 展开更多
关键词 dimensional VARIABLES Artificial Neural networks Rainfall–Runoff
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A New Three-dimensional Network Constructed by Heptamolybdate, Sodium Ions and Hexamethylene Tetramine Cations via Hydrogen Bonds
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作者 杨文斌 卢灿忠 庄鸿辉 《Chinese Journal of Structural Chemistry》 SCIE CAS CSCD 北大核心 2002年第2期168-173,共6页
The crystal structure of the title compound [Na2(OH2)5]2+[C6H12N4H2]2-2+ [Mo7O24]6 ?4H2O, prepared from an aqueous solution of Na2MoO4 ?2H2O in the presence of MoCl3 and hexamethylene tetramine, has been determined by... The crystal structure of the title compound [Na2(OH2)5]2+[C6H12N4H2]2-2+ [Mo7O24]6 ?4H2O, prepared from an aqueous solution of Na2MoO4 ?2H2O in the presence of MoCl3 and hexamethylene tetramine, has been determined by single-crystal X-ray diffraction. The crystal is of orthorhombic, space group Pnma with a = 14.6113(2), b = 18.6833(1), c = 15.3712(2), V = 4196.14(8)3, Z = 4, Mr = 1548.13, F(000) = 3016, = 2.157 mm-1 and Dc = 2.451 g/cm3. The final R factor is 0.0526 for 3818 unique observed reflections (I > 2(I)). The structural analysis reveals that heptamolybdate anions in the title compound consist of seven edge-sharing MoO6 octahedra, and are linked into a three-dimensional framework by sodium ions and hydrogen bonds. 展开更多
关键词 heptamolybdate compound hydrogen bond three-dimensional network
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A New Eight-connected Three-dimensional Network Based on a Tetranuclear Zinc Cluster Building Block
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作者 张鹏 徐敏 +2 位作者 李莹 陈维琳 王恩波 《Chinese Journal of Structural Chemistry》 SCIE CAS CSCD 2009年第6期766-770,共5页
One interesting coordination polymer, [Zn2(1,2,4-BTC)(OH)(H2O)2]2·2H2O 1, has been synthesized from 1,2,4-BTC (1,2,4-BTC = 1,2,4-bentricarboxylate) under hydrothermal conditions and characterized by eleme... One interesting coordination polymer, [Zn2(1,2,4-BTC)(OH)(H2O)2]2·2H2O 1, has been synthesized from 1,2,4-BTC (1,2,4-BTC = 1,2,4-bentricarboxylate) under hydrothermal conditions and characterized by elemental analyses, IR, TG and single-crystal X-ray diffraction. Complex I crystallizes in triclinic, space group P^-1, with a = 6.5200(13), b = 9,0600(18), c = 10.968(2) A^°, α = 111.55(3), β = 92.07(3),γ= 95.03(3)°, C9H10O10Zn2, Mr = 408.91, V= 598.7(2) A^°^3, Dc = 2.268 g/cm^3, F(000) = 408 and Z = 2. X-ray diffraction analysis reveals that complex 1 is a three-dimensional network built from tetranuclear Zn(Ⅱ) building unit. In this complex, the Zn4 unit is an eight-connected knot, while 1,2,4-BTC a four-connected knot. This results in a CaF2 topology. To the best of our knowledge, such Zn4 unit is the first 8-connected building block built from asymmetry ligand. 展开更多
关键词 eight-connected asymmetry ligand three-dimensional network CaF2 topology
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Prediction of Salinity Variations in a Tidal Estuary Using Artificial Neural Network and Three-Dimensional Hydrodynamic Models
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作者 Weibo Chen Wencheng Liu +1 位作者 Weiche Huang Hongming Liu 《Computational Water, Energy, and Environmental Engineering》 2017年第1期107-128,共22页
The simulation of salinity at different locations of a tidal river using physically-based hydrodynamic models is quite cumbersome because it requires many types of data, such as hydrological and hydraulic time series ... The simulation of salinity at different locations of a tidal river using physically-based hydrodynamic models is quite cumbersome because it requires many types of data, such as hydrological and hydraulic time series at boundaries, river geometry, and adjusted coefficients. Therefore, an artificial neural network (ANN) technique using a back-propagation neural network (BPNN) and a radial basis function neural network (RBFNN) is adopted as an effective alternative in salinity simulation studies. The present study focuses on comparing the performance of BPNN, RBFNN, and three-dimensional hydrodynamic models as applied to a tidal estuarine system. The observed salinity data sets collected from 18 to 22 May, 16 to 22 October, and 26 to 30 October 2002 (totaling 4320 data points) were used for BPNN and RBFNN model training and for hydrodynamic model calibration. The data sets collected from 30 May to 2 June and 11 to 15 November 2002 (totaling 2592 data points) were adopted for BPNN and RBFNN model verification and for hydrodynamic model verification. The results revealed that the ANN (BPNN and RBFNN) models were capable of predicting the nonlinear time series behavior of salinity to the multiple forcing signals of water stages at different stations and freshwater input at upstream boundaries. The salinity predicted by the ANN models was better than that predicted by the physically based hydrodynamic model. This study suggests that BPNN and RBFNN models are easy-to-use modeling tools for simulating the salinity variation in a tidal estuarine system. 展开更多
关键词 SALINITY Variation Artificial NEURAL network Backpropagation Algorithm Radial Basis Function NEURAL network THREE-dimensionAL Hydrodynamic Model TIDAL ESTUARY
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An Evaluation Algorithm for Importance of Dynamic Nodes in Social Networks Based on Three-Dimensional Grey Relational Degree
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作者 Xiaolong Li Yiliang Han +1 位作者 Deyang Zhang Xuguang Wu 《国际计算机前沿大会会议论文集》 2018年第2期18-18,共1页
关键词 Social networks DYNAMIC nodesThree-dimensional GREY RELATIONAL degree
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Research of Tile Type Transceiver Module Integrating with Two-Dimensional Sum Difference Network
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作者 Taifu Zhou Jian Zhang 《Journal of Computer and Communications》 2021年第12期116-124,共9页
<div style="text-align:justify;"> Transceiver module and two-dimensional sum difference network are important components of phased array antenna. In this paper, multilayer printed board is used to inte... <div style="text-align:justify;"> Transceiver module and two-dimensional sum difference network are important components of phased array antenna. In this paper, multilayer printed board is used to integrate millimeter wave multi-channel transceiver circuit and sum difference network. The interconnection between them is realized through RF coaxial vertical transition. At the same time, the heat dissipation design and inter channel shielding design of the module are carried out. The RF and low frequency required by the module are completed through the wiring between and within the dielectric plate layers. Finally, 128 arrays are fabricated and verified by multi-channel passive test. The results show that the type transceiver module integrating with two-dimensional sum difference network has good performance, and 128 channels have excellent amplitude and phase characteristics. The integration technology has the characteristics of lightweight, miniaturization, high integration and low manufacturing cost. It can be widely used in miniaturized phased array antennas. </div> 展开更多
关键词 Multi-Channel Transceiver Two-dimensional Sum Difference network RF Coaxial Vertical Transition High Integration
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基于人工神经网络的三棱柱定向装药结构破片初速预测模型 被引量:1
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作者 宁建国 汪齐 栗建桥 《兵工学报》 北大核心 2025年第3期200-213,共14页
棱柱形装药结构作为一种典型的非对称结构,其能量输出具有明显的方向性,预测其破片速度分布对于新型战斗部的结构设计和毁伤效率评估具有重要意义。针对棱柱形装药结构,建立一种基于人工神经网络的破片速度预测模型。为提高网络模型的... 棱柱形装药结构作为一种典型的非对称结构,其能量输出具有明显的方向性,预测其破片速度分布对于新型战斗部的结构设计和毁伤效率评估具有重要意义。针对棱柱形装药结构,建立一种基于人工神经网络的破片速度预测模型。为提高网络模型的效率和准确性,通过理论分析确定了影响破片速度分布的影响因素,为网络模型筛选出4个输入特征参数。通过调整这些特征参数的值,建立多组不同的数值模拟工况,通过数值模拟方法为网络模型提供数据集。用训练好的网络模型对测试集进行了预测,预测结果与数值模拟结果吻合较好,表明该网络模型预测棱柱形装药结构的破片分布具有较高的准确性,并且该神经网络模型具有良好的泛化能力。该神经网络模型具有计算速度快、预测精度高、易于建模等特点,可以较为精确地预测一端起爆条件下棱柱形结构的破片速度分布,为战斗部结构设计和毁伤效率评估提供数据参考。 展开更多
关键词 棱柱形壳体 破片初速 量纲分析 人工神经网络
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基于改进一维卷积神经网络模型的蛋清粉近红外光谱真实性检测 被引量:2
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作者 祝志慧 李沃霖 +4 位作者 韩雨彤 金永涛 叶文杰 王巧华 马美湖 《食品科学》 北大核心 2025年第6期245-253,共9页
引入近红外光谱检测技术,构建改进一维卷积神经网络(one-dimensional convolutional neural network,1D-CNN)蛋清粉真实性检测模型。该模型基于1D-CNN模型,无需对光谱数据进行预处理;同时在网络中加入有效通道注意力模块和一维全局平均... 引入近红外光谱检测技术,构建改进一维卷积神经网络(one-dimensional convolutional neural network,1D-CNN)蛋清粉真实性检测模型。该模型基于1D-CNN模型,无需对光谱数据进行预处理;同时在网络中加入有效通道注意力模块和一维全局平均池化层,提高模型提取光谱特征的能力,减少噪声干扰。结果表明,改进后的EG-1D-CNN模型可判别蛋清粉样本的真伪,对于掺假蛋清粉的检测率可达到97.80%,总准确率(AAR)为98.93%,最低检测限(LLRC)在淀粉、大豆分离蛋白、三聚氰胺、尿素和甘氨酸5种单掺杂物质上分别可达到1%、5%、0.1%、1%、5%,在多掺杂中可达到0.1%~1%,平均检测时间(AATS)可达到0.004 4 s。与传统1D-CNN网络结构及其他改进算法相比,改进后的EG-1D-CNN模型在蛋清粉真实性检测上具有更高精度,检测速度快,且模型占用空间小,更适合部署在嵌入式设备中。该研究可为后续开发针对蛋粉质量检测的便携式近红外光谱检测仪提供一定的理论基础。 展开更多
关键词 蛋清粉 近红外光谱 真实性检测 一维卷积神经网络 深度学习
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ISW32离心泵深度一维卷积神经网络故障诊断 被引量:1
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作者 贺婷婷 张晓婷 +1 位作者 李强 颜洁 《机械设计与制造》 北大核心 2025年第4期213-216,共4页
传统卷积神经网络进行故障诊断过程费时费力,且人工提取特征未必完善。通过搭建离心泵故障诊断实验系统获得采样本,输入到深度一维卷积神经网络中进行故障诊断。通过提高1DCNN深度,为1DCNN模型设置了更多卷积层,最终实现D-1DCNN模型达... 传统卷积神经网络进行故障诊断过程费时费力,且人工提取特征未必完善。通过搭建离心泵故障诊断实验系统获得采样本,输入到深度一维卷积神经网络中进行故障诊断。通过提高1DCNN深度,为1DCNN模型设置了更多卷积层,最终实现D-1DCNN模型达到更强的特征提取能力。通过参数设置对深度一维卷积神经网络进行调节,确定最优的参数范围:学习率为0.01,卷积核选取为(1×3),批处理量为50,采取最大池化条件,以Adam优化器优化实验参数。实验测试研究结果表明:深度一维卷积神经网络在离心泵故障诊断实现了99.97%准确率,可以满足智能故障诊断的要求。该研究对提高ISW32离心泵的故障诊断能量具有很好的实际应用价值。 展开更多
关键词 离心泵 故障诊断 深度一维卷积神经网络 准确率 实验 采样
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线上“网络立体课堂”与线下“案例实训见习”相结合教学模式在医学临床教学中的应用
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作者 尤金枝 王捷虹 +2 位作者 任艳芸 王晨曦 任耀龙 《中国卫生产业》 2025年第21期8-12,共5页
目的 探讨线上“网络立体课堂”与线下“案例实训见习”相结合教学模式在医学临床课程教学活动中的应用价值。方法 选取2024年3—6月陕西中医药大学附属医院消化科的150名中西医结合临床专业见习生作为研究对象,根据教学模式不同分为联... 目的 探讨线上“网络立体课堂”与线下“案例实训见习”相结合教学模式在医学临床课程教学活动中的应用价值。方法 选取2024年3—6月陕西中医药大学附属医院消化科的150名中西医结合临床专业见习生作为研究对象,根据教学模式不同分为联合组与传统组,各75名。传统组接受医学课程传统教学模式,联合组在传统组教学的基础上给予线上“网络立体课堂”与线下“案例实训见习”相结合教学模式。对比两组的思维能力、考核成绩与教学满意度。结果 教学后,联合组的思维能力评分高于传统组,差异有统计学意义(P<0.05)。联合组的理论知识闭卷考试与实践操作考核成绩分别为(96.89±1.14)分、(98.22±0.76)分,高于传统组的(90.48±3.98)分、(90.11±2.44)分,差异均有统计学意义(t=13.411,27.483;P均<0.05)。联合组的教学满意度高于传统组,差异有统计学意义(P<0.05)。结论 线上“网络立体课堂”与线下“案例实训见习”相结合教学模式在医学临床课程教学活动中的应用,能提高见习生的思维能力,也可提高见习生的理论知识闭卷考试与实践操作考核成绩,还能提高见习生的教学满意度。 展开更多
关键词 网络立体课堂 案例实训见习 医学临床课程教学 教学满意度 教学效果
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小样本下基于DWT和2D-CNN的齿轮故障诊断方法 被引量:1
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作者 宋庭新 黄继承 +2 位作者 刘尚奇 杜敏 李子平 《计算机集成制造系统》 北大核心 2025年第6期2206-2214,共9页
针对齿轮设备运维过程中故障信号较少的情况,提出一种将离散小波变换(DWT)与二维卷积神经网络(2D-CNN)相结合的故障识别方法。该方法通过将少量信号经卷积神经网络得到的分类标签与信号的小波能量进行权值分配,实现对齿轮的故障识别。... 针对齿轮设备运维过程中故障信号较少的情况,提出一种将离散小波变换(DWT)与二维卷积神经网络(2D-CNN)相结合的故障识别方法。该方法通过将少量信号经卷积神经网络得到的分类标签与信号的小波能量进行权值分配,实现对齿轮的故障识别。为了充分获取小样本中的信息来训练神经网络,利用离散小波分解、图像变换和Markov变迁场方法对样本信号进行增量和转换。通过验证齿轮箱数据集得到96%的训练准确率和87.5%的分类准确率,同时通过消融实验和对比实验证明,该方法可以有效克服小样本数据中的噪声干扰,使数据得到增强,在齿轮故障识别中具有很好的现实意义。 展开更多
关键词 故障诊断 小样本 二维卷积神经网络 小波变换
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基于多维注意力机制的高速公路交通流量预测方法
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作者 虞安军 励英迪 +5 位作者 杨哲懿 付崇宇 童蔚苹 余佳 刘云海 刘志远 《汽车安全与节能学报》 北大核心 2025年第3期463-469,共7页
为了实现精准的交通流量预测,提高高速公路智慧管理水平,该文构建了一种基于多维注意力机制的交通流量预测模型,并在樟吉高速公路真实交通数据集上开展对比实验,以验证模型的准确性及预测精度。模型基于图神经网络(GNN)和时间卷积网络(T... 为了实现精准的交通流量预测,提高高速公路智慧管理水平,该文构建了一种基于多维注意力机制的交通流量预测模型,并在樟吉高速公路真实交通数据集上开展对比实验,以验证模型的准确性及预测精度。模型基于图神经网络(GNN)和时间卷积网络(TCN)提取交通流空间和时间维度的特征,结合多维注意力机制挖掘时空数据中的关键信息,同时引入多任务学习架构,通过基于同方差不确定性的损失函数来平衡不同任务共同学习,以提高模型的泛化能力和鲁棒性。结果表明:该模型在测试集上的均方根误差(RMSE)和平均绝对误差(MAE)分别为7.467和5.133,相较基准模型有更好的预测精度;提出的该交通流量预测方法可有效地挖掘交通流的时空特性,描述真实交通运行状态,对高速公路交通流量做出精准预测。 展开更多
关键词 交通流预测 图神经网络(GNN) 时间卷积网络(TCN) 多维注意力机制
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面向学科交叉融合的《资源科学导论》课程建设与探索
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作者 曾现来 王洪涛 +1 位作者 邓兵 刘建国 《自然资源学报》 北大核心 2025年第8期2041-2051,共11页
为了应对全球可持续发展与中国生态文明建设的战略需求,清华大学成立了秀钟书院,以本科生为对象培养全球绿色发展的引领者。《资源科学导论》作为秀钟书院核心基础课设立,强化交叉学科,培养学生形成系统分析、交叉学科的思维方式和以可... 为了应对全球可持续发展与中国生态文明建设的战略需求,清华大学成立了秀钟书院,以本科生为对象培养全球绿色发展的引领者。《资源科学导论》作为秀钟书院核心基础课设立,强化交叉学科,培养学生形成系统分析、交叉学科的思维方式和以可持续发展为核心的价值观及方法论。针对培养定位,本课程提出为了使分散的知识系统化且便于掌握,将资源科学的课程内容归纳成一个“资源维—过程维—评价维”的“三维”立体交叉网络式的知识系统,并从经济、社会、环境三个角度来思考资源问题,实现资源全生命周期综合价值的最大化。课程改革的实施为各高等院校和科研院所资源类课程改革,为培养具有跨学科知识、系统思维和创新能力突出的复合型创新人才提供借鉴。 展开更多
关键词 自然资源 资源科学 课程 交叉学科 “三维”立体交叉网络式知识系统
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基于Bi-LSTM和改进残差学习的风电功率超短期预测方法 被引量:2
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作者 王进峰 吴盛威 +1 位作者 花广如 吴自高 《华北电力大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第1期56-65,共10页
现有的方法在以风电功率时间序列拟合功率曲线时,难以表达风电功率数据所包含的趋势性和周期性等时间信息而出现性能退化问题,从而导致预测精度下降。为了解决性能退化问题从而提高风电功率时间序列预测的精度,提出了基于双向长短时记忆... 现有的方法在以风电功率时间序列拟合功率曲线时,难以表达风电功率数据所包含的趋势性和周期性等时间信息而出现性能退化问题,从而导致预测精度下降。为了解决性能退化问题从而提高风电功率时间序列预测的精度,提出了基于双向长短时记忆(Bi-LSTM)和改进残差学习的风电功率预测方法。方法由两个部分组成,第一部分是以Bi-LSTM为主的多残差块上,结合稠密残差块网络(DenseNet)与多级残差网络(MRN)的残差连接方式,并且在残差连接上使用一维卷积神经网络(1D CNN)来提取风电功率值中时序的非线性特征部分。第二部分是Bi-LSTM与全连接层(Dense)组成的解码器,将多残差块提取到的功率值时序非线性特征映射为预测结果。方法在实际运行的风电功率数据上进行实验,并与常见的残差网络方法和时间序列预测方法进行对比。方法相比于其他模型方法有着更高的预测精度以及更好的泛化能力。 展开更多
关键词 深度学习 残差网络 风电功率预测 双向长短时记忆 一维卷积神经网络
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基于高光谱成像和MSC1DCNN的大豆种子热损伤无损检测
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作者 谭克竹 孙伟奇 +3 位作者 卓宗慧 李凯诺 张喜海 闫超 《光谱学与光谱分析》 北大核心 2025年第10期2897-2905,共9页
大豆种子由于存储和运输不当,容易产生热损伤问题。热损伤会影响种子的种质质量和发芽率,因此准确地检测热损伤大豆种子对于提高种子品质和农业生产具有重要意义。本文提出了一种基于高光谱成像和多尺度跨通道一维卷积神经网络(MSC1DCNN... 大豆种子由于存储和运输不当,容易产生热损伤问题。热损伤会影响种子的种质质量和发芽率,因此准确地检测热损伤大豆种子对于提高种子品质和农业生产具有重要意义。本文提出了一种基于高光谱成像和多尺度跨通道一维卷积神经网络(MSC1DCNN)的大豆种子热损伤无损检测方法。首先,通过高光谱成像系统获取大豆种子在400~1000 nm波段的光谱数据,并对比分析不同热损伤大豆种子(正常、轻微热损伤、严重热损伤)的光谱曲线特点。发现在420~500 nm蓝光区域和750~1000 nm近红外区域,光谱反射率随着热损伤程度的加深逐渐增大。这些变化为后续的热损伤检测提供了有效的光谱特征依据。其次,采用MSC1DCNN模型进行分类,该模型在测试集上的准确率、召回率和F1分数均达到99.07%,优于支持向量机(SVC)(F1分数为88.32%)、k-近邻算法(KNN)(F1分数为84.39%)及一维卷积神经网络(1D CNN)(F1分数为92.90%)。特别地,MSC1DCNN模型在鉴别轻微热损伤与正常大豆种子时误判率为1.39%,显著低于SVC(12.04%)、KNN(15.74%)和1D CNN(9.72%)模型。最后,还通过发芽试验验证了热损伤对大豆种子发芽率的影响。实验结果表明,热损伤显著降低了大豆种子的发芽率,进一步证实了热损伤对大豆生长的潜在危害。综上所述,本研究提出的MSC1DCNN模型为热损伤大豆种子的无损检测提供了一种有效解决方案,对种质质量检测和自动化筛选工作提供了新的思路。 展开更多
关键词 大豆种子 高光谱 热损伤 一维卷积
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融合众源轨迹数据的户外徒步旅行导航路网地图构建 被引量:1
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作者 唐建波 夏何炎 +3 位作者 彭举 胡致远 丁俊杰 张玉玉 《地球信息科学学报》 北大核心 2025年第1期151-166,共16页
【目的】户外步行路网是导航地图的重要组成部分,也是户外活动路径规划的重要依据,对于户外旅行开发和事故救援等具有重要意义。然而,当前路网地图生成方法主要关注城市区域车行导航路网的构建与更新,对复杂户外环境下的徒步旅行导航路... 【目的】户外步行路网是导航地图的重要组成部分,也是户外活动路径规划的重要依据,对于户外旅行开发和事故救援等具有重要意义。然而,当前路网地图生成方法主要关注城市区域车行导航路网的构建与更新,对复杂户外环境下的徒步旅行导航路网地图构建研究较少,此外,现有方法多侧重于道路的二维几何形态信息提取,而对于路网真实三维几何和拓扑结构的重建研究还比较缺乏。【方法】鉴于此,本文提出一种融合众源轨迹数据的户外徒步旅行导航路网地图构建方法。该方法利用户外活动轨迹数据,通过路网生成层和高程提取层分别提取道路的二维几何拓扑形态和三维高程信息。在路网生成层,采取轨迹密度分层策略构建户外矢量二维路网;在高程提取层,对轨迹覆盖的区域进行高程估计与优化,生成高程格网栅格图,再将二维路网与高程格网进行高程匹配,生成户外三维徒步旅行导航路网。【结果】本文选取2021年来源于六只脚户外网站的1170条长沙岳麓山风景区的户外轨迹数据进行实验,构建的户外三维徒步旅行路网地图在二维空间定位上的平均偏移距离为4.201 m,高程估计的平均误差为7.656 m,结果表明,本文所提出的三维路网提取方法能适应旅行者户外轨迹数据噪声大、密度差异大等特点,生成质量较好的户外三维徒步旅行路网地图。【结论】相较于传统户外二维路网,本文方法构建的户外三维导航路网提供了更丰富和精确的地图信息,支持在复杂户外环境下的步行路径规划与导航应用服务。 展开更多
关键词 三维步行路网 众源轨迹数据 路网生成 户外步行导航 旅行地图 三维导航服务 轨迹数据挖掘 高程匹配
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基于1DCNN特征提取和RF分类的滚动轴承故障诊断
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作者 张豪 刘其洪 +1 位作者 李伟光 李漾 《中国测试》 北大核心 2025年第4期137-143,共7页
针对深度学习技术在滚动轴承故障诊断识别中依赖于大量测量数据,相对较少的数据可能会导致过度拟合并降低模型的稳定性等问题,提出一种一维卷积神经网络(1DCNN)和随机森林(RF)相结合的轴承故障诊断模型。将原始时域信号输入搭建的1DCNN... 针对深度学习技术在滚动轴承故障诊断识别中依赖于大量测量数据,相对较少的数据可能会导致过度拟合并降低模型的稳定性等问题,提出一种一维卷积神经网络(1DCNN)和随机森林(RF)相结合的轴承故障诊断模型。将原始时域信号输入搭建的1DCNN网络中,提取原始数据特征向量,对特征向量进行t-SNE降维可视化,验证1DCNN特征提取的有效性。将特征向量输入随机森林实现故障状态识别,解决小样本的滚动轴承故障分类问题。在CWRU数据集和Paderborn数据集上进行实验,针对不同类型、不同损伤程度的轴承,得到分类结果准确率分别达到99.69%和99.16%。与传统的神经网络和机器学习分类模型相比,1DCNN-RF模型具有更高的诊断准确率,可验证所提模型的泛化性和有效性。 展开更多
关键词 滚动轴承 故障诊断 一维卷积神经网络 随机森林
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