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Neuraxial adjuvants for prevention of perioperative shivering during cesarean section: A network meta-analysis following the PRISMA guidelines 被引量:4
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作者 Yi-Wei Zhang Juan Zhang +5 位作者 Jia-Qi Hu Chun-Lei Wen Shu-Yang Dai Dan-Feng Yang Li-Fang Li Qi-Biao Wu 《World Journal of Clinical Cases》 SCIE 2019年第16期2287-2301,共15页
BACKGROUND Perioperative shivering is clinically common during cesarean sections under neuraxial anesthesia,and several neuraxial adjuvants are reported to have preventive effects on it.However,the results of current ... BACKGROUND Perioperative shivering is clinically common during cesarean sections under neuraxial anesthesia,and several neuraxial adjuvants are reported to have preventive effects on it.However,the results of current studies are controversial and the effects of these neuraxial adjuvants remain unclear.AIM To evaluate the effects of neuraxial adjuvants on perioperative shivering during cesarean sections,thus providing an optimal choice for clinical application.METHODS A systematic review and network meta-analysis were conducted following the PRISMA (Preferred Reported Items for Systematic Review and Meta-analysis) guidelines.Analyses were performed using Review Manager 5.3 and Stata 14.0.We searched PubMed,EMBASE,Web of Science,and Cochrane Central databases for eligible clinical trials assessing the effects of neuraxial adjuvants on perioperative shivering and other adverse events during cesarean sections.Perioperative shivering was defined as the primary endpoint,and nausea,vomiting,pruritus,hypotension,and bradycardia were the secondary outcomes.RESULTS Twenty-six studies using 9 neuraxial adjuvants for obstetric anesthesia during caesarean sections were included.The results showed that,compared with placebo,pethidine,fentanyl,dexmedetomidine,and sufentanil significantly reduced the incidence of perioperative shivering.Among the four neuraxial adjuvants,pethidine was the most effective one for shivering prevention (OR = 0.15,95%CI: 0.07-0.35,surface under the cumulative ranking curve 83.9),but with a high incidence of nausea (OR = 3.15,95%CI: 1.04-9.57) and vomiting (OR = 3.71,95%CI: 1.81-7.58).The efficacy of fentanyl for shivering prevention was slightly inferior to pethidine (OR = 0.20,95%CI: 0.09-0.43),however,it significantly decreased the incidence of nausea (OR = 0.34,95%CI: 0.15-0.79) and vomiting (OR = 0.25,95%CI: 0.11-0.56).In addition,compared with sufentanil,fentanyl showed no impact on haemodynamic stability and the incidence of pruritus.CONCLUSION Pethidine,fentanyl,dexmedetomidine,and sufentanil appear to be effective for preventing perioperative shivering in puerperae undergoing cesarean sections.Considering the risk-benefit profiles of the included neuraxial adjuvants,fentanyl is probably the optimal choice. 展开更多
关键词 Neuraxial ADJUVANTS SHIVERING CESAREAN section PREVENTION network metaanalysis
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电网多源断面数据智能监控及自动校核方法研究
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作者 李豹 黄兆棽 +2 位作者 王子强 袁泉 王巍 《微型电脑应用》 2025年第6期173-177,共5页
随着电网规模逐渐增大,电网断面数据也明显增长,这对电力企业运行方式提出更高的要求。传统的电网断面数据监测方法难以维持电力企业平稳发展,为此,设计一个电网多源断面数据智能操作系统。基于μPMU(power management unit)的精确时间... 随着电网规模逐渐增大,电网断面数据也明显增长,这对电力企业运行方式提出更高的要求。传统的电网断面数据监测方法难以维持电力企业平稳发展,为此,设计一个电网多源断面数据智能操作系统。基于μPMU(power management unit)的精确时间标识,将由数据采集与监控(SCADA)系统、高级量测(AMI)体系和广域测量系统(WAMS)测得的多源断面数据进行数据融合,有效提高电网断面数据的监测效率。另外,结合插点法和随机矩阵理论构建电网多源断面数据自动校核模型,实现对断面数据的实时监控和自动校核,具有较高的精度。经过实验,所设计的方案能够有效实现对电网断面数据的智能监控和自动校核,准确率达到95%。 展开更多
关键词 电网断面数据 随机矩阵理论 SCADA系统 EMS
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基于双频特征提取生成对抗网络的岩心铸体薄片图像去噪
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作者 潘少伟 宋倩 +2 位作者 杜坤 马金采 秦国伟 《科学技术与工程》 北大核心 2025年第30期13027-13034,共8页
针对已有方法在图像去噪中存在的不足,提出了一种基于双频特征提取的生成对抗网络。在双频特征提取生成对抗网络中,生成器通过八度卷积对局部冗余通道进行多尺度转换,以提取双频特征图像,通道注意力残差模块被用来获取图像关键特征;判... 针对已有方法在图像去噪中存在的不足,提出了一种基于双频特征提取的生成对抗网络。在双频特征提取生成对抗网络中,生成器通过八度卷积对局部冗余通道进行多尺度转换,以提取双频特征图像,通道注意力残差模块被用来获取图像关键特征;判别器采用马尔可夫模型,最后的网络层使用LreLu作为激活函数,以解决神经元死亡问题。将双频特征提取生成对抗网络应用于中国江苏省J油田和陕西省S油田的岩心铸体薄片图像(简称岩心图像)噪声去除中,与其他去噪方法EPLL(expected patch log likelihood)、CBDNet(convolutional blind denoising network)和IRCNN(inception-resnet convolutional neural network)相比,它具有更好的应用效果。具体而言,当高斯噪声的标准差分别为15、25、35 dB时,双频特征提取生成对抗网络在J油田小孔细喉型岩心图像上生成的平均PSNR、NRMSE和SSIM分别为30.1400 dB、0.0319和0.9739,均优于EPLL、CBDNet和IRCNN的生成结果;对于其他类型的岩心图像,双频特征提取生成对抗网络也表现出更好的去噪效果。双频特征提取生成对抗网络能够有效地去除岩心图像噪声,为地质研究人员提供有力的技术支持。 展开更多
关键词 双频特征提取 生成对抗网络 岩心铸体薄片图像 噪声去除
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基于生态网络的三峡库区湖北段土地碳代谢
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作者 周晓艳 迪力阿热·塔依尔 +2 位作者 侯美玲 何依依 丁小飞 《应用生态学报》 北大核心 2025年第7期2150-2158,共9页
揭示人-自然耦合系统碳代谢与碳平衡的内在关系和机理,对“双碳”目标实现具有重要意义。本研究以土地利用类型为代谢主体,通过测度垂直碳排放、碳吸收和水平碳流来构建碳代谢空间网络模型,系统探究1995—2020年三峡库区湖北段土地碳代... 揭示人-自然耦合系统碳代谢与碳平衡的内在关系和机理,对“双碳”目标实现具有重要意义。本研究以土地利用类型为代谢主体,通过测度垂直碳排放、碳吸收和水平碳流来构建碳代谢空间网络模型,系统探究1995—2020年三峡库区湖北段土地碳代谢演变特征,运用生态网络分析方法解析碳代谢空间网络的生态关系、整体效用及节点贡献,综合评价土地利用对区域碳代谢的影响。结果表明:1995—2020年间,在垂直方向上,碳排放量从1995年的101.43万t增至2010年的291.77万t后趋于稳定,主要为工矿及交通用地碳排放;碳吸收量稳定在530万t左右,林地为主要的碳汇。在水平方向上,净碳流持续为负。负碳流主要来自各县城区周边的工矿及交通用地占用林地和耕地;长江沿岸水域淹没林地、耕地,兴山县南部与秭归县交界处耕地占用林地也带来负碳流。正碳流主要来自退耕还林。代谢主体间,生态关系以工矿及交通用地带来的掠夺限制关系和自然代谢主体间的竞争关系为主。土地碳代谢空间网络的整体生态效用指数始终小于1,土地利用对库区碳代谢具有消极的综合作用。林地、水域等生产者对维持碳代谢网络平衡贡献最大,工矿及交通用地和城镇用地权重升高影响碳代谢网络规则结构,不利于库区的碳代谢平衡。 展开更多
关键词 土地利用 碳代谢 时空演变 生态网络分析 三峡库区湖北段
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单体相移深度神经网络学习共振截面的网络构建与训练
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作者 胡泽华 应阳君 《现代应用物理》 2025年第1期105-114,132,共11页
近期提出的单体相移深度神经网络(single phase-shift deep neural network,SPDNN),因其网络规模小、学习精度高,成为首个复杂中子共振截面拟合与评价的实用深度学习工具。在SPDNN学习共振截面的过程中,诸多因素显著影响网络的训练效果... 近期提出的单体相移深度神经网络(single phase-shift deep neural network,SPDNN),因其网络规模小、学习精度高,成为首个复杂中子共振截面拟合与评价的实用深度学习工具。在SPDNN学习共振截面的过程中,诸多因素显著影响网络的训练效果、训练效率以及训练模型的泛化性。这些因素包括:决定网络相移层大小的共振截面频谱范围与频段宽度、隐藏层的数目、每层神经元的数目、激活函数、损失函数、训练步数和训练数据的预处理等。为了进一步提升SPDNN在共振截面研究中的实用性,详细考察了这些因素对网络拟合性能的影响。通过考察,确定了SPDNN在共振截面研究中适宜的网络构建和训练方法,助力推动SPDNN的广泛应用。 展开更多
关键词 单体相移神经网络 中子共振截面 核数据评价 神经网络训练 频谱
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基于GA-BP神经网络的高速公路超高过渡段水膜厚度预测
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作者 张军辉 郑志峰 +3 位作者 申全军 丛波日 季晓歌 顾凡 《中南大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第9期4000-4011,共12页
随着改扩建以及新建超宽高速公路不断增加,雨天路表积水问题日益严重,尤其在超高过渡段,受道路几何形态变化的影响,路表积水难以被排出,对雨天行车安全产生巨大影响。本文对雨天高速公路超高过渡段的路表水膜厚度分布进行预测,进而形成... 随着改扩建以及新建超宽高速公路不断增加,雨天路表积水问题日益严重,尤其在超高过渡段,受道路几何形态变化的影响,路表积水难以被排出,对雨天行车安全产生巨大影响。本文对雨天高速公路超高过渡段的路表水膜厚度分布进行预测,进而形成基于安全要求的高速公路超高过渡段关键合成坡度范围确定方法。首先,建立高速公路超高过渡段三维有限元模型,并通过室内降雨试验验证数值模型准确性。接着,通过统计试验分析降雨强度、路表构造深度、道路几何线形参数等对路表水膜厚度的影响。最后对不同影响因素组合下的数值模型进行计算,并基于GA-BP神经网络建立超高过渡段路表水膜厚度预估模型。研究结果表明:室内降雨试验得到的水膜厚度实测值与数值模型计算值的最大相对误差仅为3.2%,证明了本文提出的数值模型能准确反映路表水膜厚度分布;统计分析得到路表水膜厚度的多元线性预估模型,模型预估精度R^(2)仅为0.39;超高过渡段路表水膜厚度的机器学习预估模型预估精度R^(2)达0.98,解决了传统模型预估精度不高的问题;根据GA-BP神经网络建立的预估模型,提出高速公路超高过渡段关键合成坡度范围确定方法,可为高速公路超高过渡段的排水设计提供参考。 展开更多
关键词 道路工程 路面排水 超高过渡段 神经网络 水膜厚度 预估模型
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滑坡灾害下高速公路-铁路复合货运网络韧性评估
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作者 李洁 何心仪 +3 位作者 肖向良 朱全军 张欣宇 周苏华 《安全与环境学报》 北大核心 2025年第10期3934-3942,共9页
为评估滑坡灾害下高速公路-铁路复合货运网络的韧性、识别关键路段,基于复杂网络理论构建复合货运网络模型,并提出了针对性的韧性评估方法。首先,选取全局网络效率、最大连通子图的节点比率、结构熵3个结构韧性指标和路网货运量非均匀指... 为评估滑坡灾害下高速公路-铁路复合货运网络的韧性、识别关键路段,基于复杂网络理论构建复合货运网络模型,并提出了针对性的韧性评估方法。首先,选取全局网络效率、最大连通子图的节点比率、结构熵3个结构韧性指标和路网货运量非均匀指数1个功能韧性指标,结合熵权法对复合货运网络韧性进行综合评价;其次,采用随机森林模型进行滑坡敏感性分区,计算路段受损风险,结合韧性评估指标得到滑坡灾害影响下的韧性指数;最后,以湖南省高速公路-铁路复合货运网络为例,对路段进行破坏试验,通过对比韧性指数变化情况识别关键路段;并分别采用随机、路段重要度排序、韧性指数排序3种攻击策略对网络路段进行破坏模拟,得到复合货运网络的韧性演变情况。结果表明:关键路段被破坏后,路网综合韧性评估值下降率均为0.7%以上,且多处于路网较为密集、滑坡敏感性较高或货流量较大的区域;在3种攻击策略中,随机攻击对于网络韧性的影响最小,基于韧性指数排序的攻击策略对网络韧性的影响最大,在累计破坏节点数约为40个时,综合韧性评估值下降达50%。研究成果可为滑坡灾害下复合货运网络韧性评估及关键路段识别提供理论参考。 展开更多
关键词 公共安全 交通系统韧性 复合网络 滑坡灾害 关键路段
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钢铁烧结断面图像数字化处理及实时监控系统 被引量:1
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作者 左津瑜 聂荣恩 +3 位作者 于宏兵 曹玉鑫 杨炫 柴耀 《河北冶金》 2025年第4期36-44,共9页
钢铁行业是典型的高能耗、高物耗、高污染行业,每年的能源消耗量占到全国能源消耗总量的11%以上,而作为钢铁冶炼第一工序和能源消耗第二大工序的烧结工序却存在着因生产探测不及时、控制手段不到位等原因导致的比较严重的能源浪费现象... 钢铁行业是典型的高能耗、高物耗、高污染行业,每年的能源消耗量占到全国能源消耗总量的11%以上,而作为钢铁冶炼第一工序和能源消耗第二大工序的烧结工序却存在着因生产探测不及时、控制手段不到位等原因导致的比较严重的能源浪费现象。为实现钢铁行业中烧结工序的节能降耗,本文以某钢厂230 m^(2)烧结机为研究对象,对其节能降耗系统进行了相关研究。针对烧结机尾复杂的生产环境,设计了一种能够减轻粉尘颗粒与环境温度对相机镜头影响的图像采集装置,提出了基于亮度和时间序列的最佳断面图像获取、基于能量分析法的加权平均灰度化处理以及基于加权引导滤波和自适应模糊图像增强处理的全流程技术手段,并建立了相关特征信息的数学提取表达式。针对BP神经网络存在的“平台效应”问题,提出了基于动态变化参数ξ的改进方案,建立了基于BP神经网络的烧结矿品位评测模型。经实际验证,烧结矿品位评测模型的判定准确率达到96%。 展开更多
关键词 烧结 BP神经网络 断面图像 实时监控 数字化
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基于暂态零序功率特性的配电网单相接地故障选段实验设计
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作者 高伟 郑子杰 +2 位作者 李育凤 林建新 郭谋发 《实验技术与管理》 北大核心 2025年第7期34-42,共9页
为提升实验教学质量,该文设计了一种配电网单相接地故障选段实验。首先研制了接地故障实验平台,包括10kV真型实验系统和接地电流识别装置。接着,提出了配电网接地故障选段的设计方案,并针对故障电流识别准确率低的工程普遍性问题,在深... 为提升实验教学质量,该文设计了一种配电网单相接地故障选段实验。首先研制了接地故障实验平台,包括10kV真型实验系统和接地电流识别装置。接着,提出了配电网接地故障选段的设计方案,并针对故障电流识别准确率低的工程普遍性问题,在深入分析健全区段与故障区段暂态零序功率累加和极性差异性的基础上,设计了一种基于遗传算法与小波包能量熵的特征频带优选的接地故障电流识别方法。实验结果表明,所提方法具有自适应、免阈值的优点,相对于其他文献方法具有较高的识别准确率。最后,针对不同的课程需求,设计了层次性实验,在提升学生的实践操作技能和增强实验教学效果方面发挥了积极作用。 展开更多
关键词 配电网 单相接地故障 故障选段 暂态零序功率特性 特征频带优选
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基于改进开关函数的弹性配电网复杂多重故障区段定位方法
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作者 王秋杰 姬晨旭 +3 位作者 谭洪 李振兴 翁汉琍 谭坤侨 《电力自动化设备》 北大核心 2025年第10期84-91,共8页
极端灾害下当配电网发生复杂多重故障时,现有开关函数难以完全描述多重故障电流方向特征,导致配电网故障区段定位方法的定位准确性和容错性较差,对此提出一种基于改进开关函数的弹性配电网复杂多重故障区段定位方法。分析现有开关函数... 极端灾害下当配电网发生复杂多重故障时,现有开关函数难以完全描述多重故障电流方向特征,导致配电网故障区段定位方法的定位准确性和容错性较差,对此提出一种基于改进开关函数的弹性配电网复杂多重故障区段定位方法。分析现有开关函数的不足,根据开关函数构建逻辑,提出一种完全描述多重故障电流方向特征的开关函数;将微型同步相量测量装置故障信息和区域保护断路器动作信息计入配电网故障区段定位,构建基于多源信息的配电网故障区段定位模型;利用黑翅鸢算法求解配电网故障区段定位模型,并给出故障区段定位流程。IEEE33节点配电系统仿真实验表明:所提配电网故障区段定位方法在复杂多重故障下的定位准确性和容错性有较大提高。 展开更多
关键词 弹性 配电网 故障区段定位 复杂多重故障 改进开关函数 黑翅鸢算法
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基于DC-HED网络和骨架提取的岩心图像边缘检测
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作者 潘少伟 杨怡婷 +2 位作者 尚娅敏 郭智 蔡文斌 《中国石油大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第3期97-107,共11页
整体嵌套边缘检测(holistically-nested edge detection,HED)网络是目前图像边缘检测领域内一种应用广泛且性能良好的深度网络模型,但存在图像检测边缘缺失、冗余和模糊不清等不足。针对此问题,提出一种扩张卷积(dilated convolution,DC... 整体嵌套边缘检测(holistically-nested edge detection,HED)网络是目前图像边缘检测领域内一种应用广泛且性能良好的深度网络模型,但存在图像检测边缘缺失、冗余和模糊不清等不足。针对此问题,提出一种扩张卷积(dilated convolution,DC)结合HED网络的深度网络模型DC-HED。首先,去除原HED网络最后两层的池化层以进一步保留图像边缘信息;再加入扩张卷积来扩大感受野,更好地还原图像边缘细节,重新设计DC-HED网络。之后利用Zhang-Suen算法对其图像边缘检测结果进行骨架提取。把DC-HED网络和骨架提取应用于中国陕北地区S油田不同岩心铸体薄片图像(简称岩心图像)的边缘检测中,获得较好的试验效果。结果表明:相比已有文献中方法、传统Canny算子、传统Sobel算子和原HED网络,DC-HED网络检测获得的图像边缘更完整,连通性更好;DC-HED网络测试得到的均方误差、结构相似性和峰值信噪比分别为0.1106、0.7997和9.5611,与前面几种方法相比,均有较大幅度的改善。最后将图像骨架提取方法应用于已获得的图像边缘中,剔除了杂乱的图像边缘信息,可得到清晰连续的图像边缘中心轮廓线条。 展开更多
关键词 岩心铸体薄片图像 边缘检测 岩心数字化 HED网络 扩张卷积 骨架提取
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FSRCNN网络深度学习改进模型在钻孔数据地质剖面图生成中的应用
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作者 夏艳华 《湖北职业技术学院学报》 2025年第3期88-94,共7页
基于传统构建方法的钻孔数据地质剖面图是依赖于地质工作者地质经验通过手工绘制或插值算法等手段生成。改进FSRCNN深度学习网络模型通过算法学习地质工作者地质经验,为实现自动生成高精度地质剖面图提供了有效的途径。该方法将钻孔数... 基于传统构建方法的钻孔数据地质剖面图是依赖于地质工作者地质经验通过手工绘制或插值算法等手段生成。改进FSRCNN深度学习网络模型通过算法学习地质工作者地质经验,为实现自动生成高精度地质剖面图提供了有效的途径。该方法将钻孔数据中的岩土层类型视为图像的灰阶数据,并将钻孔位置、岩土层深度及类型等信息转化为图像数据,再通过增加上采样层的数量,实现了级联放大的效果。上采样层数量增加提供了适量的可训练参数,使模型能够更精确地捕捉图像细节,并在放大过程中提高了放大倍数和精确度。实验结果表明,该方法在生成基于钻孔数据地质剖面图中展现了更高的分辨率和细节清晰度,相较于传统方法实现了地质剖面图自动生成,并显著提升了模型的精度和图像质量。 展开更多
关键词 钻孔数据 地质剖面图 改进FSRCNN深度学习网络 自动生成 高精度
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基于相关分析的全并联AT分段供电牵引网分布式保护方案
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作者 田开庆 樊宇航 石凤蓉 《电工技术》 2025年第18期196-199,203,共5页
全并联AT分段供电牵引网能够克服传统全并联AT供电系统发生故障后上行或下行全线停电的问题,在此基础上提出一种基于相关分析的全并联AT分段供电牵引网分布式保护方案。首先,分析全并联AT分段供电牵引网各区段两侧电压特征,利用低电压... 全并联AT分段供电牵引网能够克服传统全并联AT供电系统发生故障后上行或下行全线停电的问题,在此基础上提出一种基于相关分析的全并联AT分段供电牵引网分布式保护方案。首先,分析全并联AT分段供电牵引网各区段两侧电压特征,利用低电压保护作为保护方案的启动判据;然后,分析全并联AT分段供电牵引网各区段两侧电流特征,利用Pearson相关系数构造区段判别判据;最后,根据判别结果,断开故障区段,隔离故障。PSCAD/EMTDC电磁暂态仿真表明,该保护方案算法简单可靠且速动性好,从故障发生至发出跳闸信号的时间约为150 ms,能够满足全并联AT分段供电牵引网保护选择性和速动性的要求。 展开更多
关键词 全并联AT牵引网 分段供电 相关性分析 分布式保护
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基于光学薄片图像的纹层类型人工智能识别技术 被引量:1
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作者 孙正心 金衍 +3 位作者 苏乾潇 孟翰 郭旭洋 任义丽 《石油钻探技术》 北大核心 2025年第1期75-85,共11页
纹层类型的准确识别是光学薄片技术在油田勘探开发过程中的一个重要应用。在页岩储层改造过程中,由于页岩特有的薄层理构造与非均质性,准确识别地层中纹层类型,对选取储层改造位置和优化改造方案具有重要意义。光学大薄片相较于传统测... 纹层类型的准确识别是光学薄片技术在油田勘探开发过程中的一个重要应用。在页岩储层改造过程中,由于页岩特有的薄层理构造与非均质性,准确识别地层中纹层类型,对选取储层改造位置和优化改造方案具有重要意义。光学大薄片相较于传统测井数据具有更加精确的岩性划分,相较于普通薄片具有更大尺度的纵向连续岩性变化规律特征,可提供厘米级别的储层信息,从而能够准确划分纹层类型,优选工程甜点。基于卷积神经网络(CNN)构建了纹层分类模型(简称CNN模型),利用纵向上连续的光学大薄片数据,CNN模型可以准确识别细砂质纹层、粉砂质纹层和泥质纹层,分类精度最高达73%,且分类准确率优于YOLOv5模型。研究结果表明,CNN模型能够有效实现纹层类型智能识别,且能够应对复杂背景和精细纹层特征,为页岩油气储层的精细化表征和开发提供了一种高效、精准的解决方案。 展开更多
关键词 页岩 纹层类型 光学薄片 图像分类 神经网络 智能识别
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基于卷积神经网络的双站雷达散射截面减缩超表面设计
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作者 朱顺凯 袁方 +3 位作者 胡凯 皮涛涛 朱熙铖 李程 《物理学报》 北大核心 2025年第10期306-320,共15页
随着雷达组网技术的发展成熟,未来电磁隐身对抗中双站雷达散射截面(radar cross section,RCS)减缩将比单站更为重要.人工电磁超表面为双站RCS减缩提供了全新的技术途径.然而,受制于大规模阵列优化耗时及双站RCS减缩全空间最值特性,目前... 随着雷达组网技术的发展成熟,未来电磁隐身对抗中双站雷达散射截面(radar cross section,RCS)减缩将比单站更为重要.人工电磁超表面为双站RCS减缩提供了全新的技术途径.然而,受制于大规模阵列优化耗时及双站RCS减缩全空间最值特性,目前的双站RCS减缩超表面设计还存在效率不高、性能较差的问题.鉴于此,本文提出了一种小样本条件下的卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)方法,通过定向优化超表面相位分布,实现雷达回波全空间均匀散射,从而达到双站RCS减缩效果.本方法结合了卷积特征提取、残差增强与全连接优化模块,配合自定义损失函数,可高效捕捉漫反射相位与RCS全空间最值的多维度复杂关系.理论计算、全波仿真和样品测试结果表明,在7.26—10.74 GHz频段内,利用本方法设计的超表面可实现10 dB以上的双站RCS减缩,相比传统优化算法减缩效果提升17.2%,且优化效率显著提高,有望为武器装备的全空间电磁隐身提供新的技术思路. 展开更多
关键词 超表面 双站雷达散射截面减缩 卷积神经网络
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裂隙岩体渗透系数的密集切面计算方法
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作者 韦娟华 付豪 +2 位作者 唐朝晖 张腾飞 柴波 《地质科技通报》 北大核心 2025年第5期191-201,共11页
裂隙岩体渗流具有非均匀性和各向异性,其复杂性体现在单裂隙的密度、产状和迹长等参数上以及裂隙网络的连通性上,而裂隙网络的连通性是三维裂隙岩体渗流参数计算的一个难题。目前三维裂隙岩体渗流参数的计算方法因其模型假设的不同而各... 裂隙岩体渗流具有非均匀性和各向异性,其复杂性体现在单裂隙的密度、产状和迹长等参数上以及裂隙网络的连通性上,而裂隙网络的连通性是三维裂隙岩体渗流参数计算的一个难题。目前三维裂隙岩体渗流参数的计算方法因其模型假设的不同而各有优缺点。为分析裂隙岩体水力各向异性及其渗透系数,基于降维思路,提出了三维裂隙岩体密集切面求解渗透系数的新方法。该方法在三维裂隙网络模拟的基础上,通过不同方向密集切面逼近裂隙岩体,将三维裂隙网络分解成多个连续的二维切面裂隙网络,对切面裂隙网络使用图论法分析裂隙水力的连通性和渗透路径,设置水头边界条件计算渗透系数,通过空间上线、面、体的关系,将二维空间上的渗透系数计算结果表达三维空间上的方向性,构建三维裂隙岩体网络的渗透张量。将切面渗透系数视为渗透椭圆计算切面渗透系数,给出了一种新的岩体渗透张量的求解公式。同时讨论了尺度效应和裂隙岩体渗透各向异性的表征方式,通过构建三维和二维裂隙网络,截取不同大小的单元体计算渗透系数,得出典型单元体的边长为20 m,并通过野外现场钻孔压水实验验证了方法的可行性。研究成果可以为求解不同尺度、非均质裂隙岩体各方向渗透系数提供参考。 展开更多
关键词 三维裂隙网络 降维 多切面 渗透系数 裂隙岩体
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基于ATD-CNN模型的黄河郑州段水面漂浮物检测研究
17
作者 邵晓艳 王军 +2 位作者 赵雪专 王胜 冯军 《人民黄河》 北大核心 2025年第2期131-136,共6页
针对水面漂浮物感知目标小、易受干扰、识别精度低的问题,提出ATD-CNN目标检测模型。结合注意力机制,将注意力模块嵌入Faster R-CNN改进模型的基本主干网络,计算特征图内部特征点之间的长距离相关系数,对显著性特征进行有效增强,以提升... 针对水面漂浮物感知目标小、易受干扰、识别精度低的问题,提出ATD-CNN目标检测模型。结合注意力机制,将注意力模块嵌入Faster R-CNN改进模型的基本主干网络,计算特征图内部特征点之间的长距离相关系数,对显著性特征进行有效增强,以提升基本主干网络对图像特征的提取能力。基于河南省郑州市惠济区南裹头黄河沿岸采集的图像数据,对ATD-CNN模型检测效果进行验证,并将该模型性能与Faster R-CNN改进模型、YOLOv5单阶段目标检测模型进行对比。结果表明:与Faster R-CNN改进模型相比,ATD-CNN模型对水面漂浮物的漏检率下降,其mAP值提升了6.80%,F1 Score平均值提升了2%。与YOLOv5X、Faster R-CNN改进模型相比,ATD-CNN模型的mAP值分别提升了2.91%、6.80%,有效提高了水面漂浮物检测精度。 展开更多
关键词 卷积神经网络 水面漂浮物 目标检测 注意力 黄河郑州段
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基于软件定义网络(SDN)的5G无线网切片技术研究
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作者 李熔 花丽丽 《长江信息通信》 2025年第7期228-230,共3页
为提升5G无线网的整体性能,满足多样化的服务需求,并实现网络资源的动态调整,研究基于软件定义网络(SDN)的5G无线网切片技术。首先分析SDN的工作原理,随后设计基于SDN的5G切片管理方案,并通过精细化管理网络行为来提升网络服务能力。测... 为提升5G无线网的整体性能,满足多样化的服务需求,并实现网络资源的动态调整,研究基于软件定义网络(SDN)的5G无线网切片技术。首先分析SDN的工作原理,随后设计基于SDN的5G切片管理方案,并通过精细化管理网络行为来提升网络服务能力。测试结果表明,通过SDN进行5G无线网切片管理后,切片调整响应时间降至41s以下,网络事件处理效率提升至880events/s,显著提升了5G无线网切片的服务能力和网络传输效果。 展开更多
关键词 软件定义网络 5G无线网 切片技术
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基于电流特征的全并联AT分段供电牵引网保护方案
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作者 田开庆 樊宇航 罗璐 《电工电气》 2025年第10期44-48,共5页
全并联自耦变压器(AT)分段供电牵引网能够克服传统全并联AT供电系统发生故障后上行或下行全线停电的问题。提出一种基于电流特征的全并联AT分段供电牵引网保护方案,该方案实时监测各区段首端电流并计算电流有效值,根据电流大小判断是否... 全并联自耦变压器(AT)分段供电牵引网能够克服传统全并联AT供电系统发生故障后上行或下行全线停电的问题。提出一种基于电流特征的全并联AT分段供电牵引网保护方案,该方案实时监测各区段首端电流并计算电流有效值,根据电流大小判断是否出现故障或者机车经过;构造差动电流判据,判断故障或机车经过的区段;计算满足差动电流判据区段首端电流的变化量,根据首端电流突变量的大小判断出是机车经过还是故障,若判断为故障,则断开故障区段两侧的断路器,隔离故障。PSCAD/EMTDC电磁暂态仿真结果表明,该保护方案能够快速切除全并联AT分段供电牵引网的故障区段,保证非故障区段牵引网正常供电,缩小了停电范围,提高了全并联AT牵引网的供电可靠性。 展开更多
关键词 全并联AT牵引网 分段供电 差动保护 分布式保护
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注意力机制与混合模型融合的短期交通流预测 被引量:1
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作者 周文学 赵丽雅 《重庆理工大学学报(自然科学)》 北大核心 2025年第1期213-218,共6页
为及时、准确地预测交通流,解决精度低、高维特征缺失等问题,建立CNN-GRU-ATT模型来对英国高速公路交通数据进行预测。模型中的卷积层用来提取特征,GRU层用于描述时间趋势,注意力层用于聚焦关键信息。输入多个路段的短期交通流信息,考... 为及时、准确地预测交通流,解决精度低、高维特征缺失等问题,建立CNN-GRU-ATT模型来对英国高速公路交通数据进行预测。模型中的卷积层用来提取特征,GRU层用于描述时间趋势,注意力层用于聚焦关键信息。输入多个路段的短期交通流信息,考虑多路段之间的相互关联以及气象因素的影响。实验发现:该模型与支持向量回归(SVR)、长短期记忆网络(LSTM)、门控循环网络(GRU)、CNN-GRU、GRU-ATT模型相比,模型精度更高,拟合优度达到了96.89%,MAPE最高降低了21.55%;将多路段与单路段数据分别进行输入,发现前者能够更好地进行预测,MAPE降低了7.56%。添加气象因素后模型精度有所提高,拟合优度达到了97.06%。 展开更多
关键词 注意力机制 多路段输入 卷积神经网络 门控循环网络
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