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基于视觉双驱动认知的高分辨率遥感影像自学习分割方法
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作者 吴志军 丛铭 +10 位作者 许妙忠 韩玲 崔建军 赵超英 席江波 杨成生 丁明涛 任超锋 顾俊凯 彭晓东 陶翊婷 《自然资源遥感》 北大核心 2025年第5期73-90,共18页
针对当前高分辨率遥感影像场景复杂难以简单解析,且变化多样难以从样本库获取准确参考的问题,文章参照视觉的双驱动认知机理,提出了一种自学习的高分辨率遥感影像分割方法。该方法在借鉴视觉感知原理的基础上,通过非监督的自适应分析解... 针对当前高分辨率遥感影像场景复杂难以简单解析,且变化多样难以从样本库获取准确参考的问题,文章参照视觉的双驱动认知机理,提出了一种自学习的高分辨率遥感影像分割方法。该方法在借鉴视觉感知原理的基础上,通过非监督的自适应分析解读场景中的典型地物,并结合神经网络实现典型地物的自学习辨识,最后结合非监督分析与神经网络学习实施分割结果的自检校修正。采用包含复杂地面场景的真实高分辨率遥感影像数据,对比2种目前流行的深度神经网络分割方法Mask R-CNN(mask region-based convolutional neural network,MR)和Scal-ableViT(scalable vision Transformers,SViT)进行实验,实验结果表明所提方法能保持稳健、可靠的分割精度,在地物认知、泛化性能和抗干扰能力方面具有显著优势,是一种性价比高、实用性强的方法。 展开更多
关键词 视觉仿生 高分辨率遥感 影像分割 非监督分析 深度学习神经网络 自学习方法
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基于网络药理学和分子对接技术分析樱桃李多酚抗糖尿病的作用机制
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作者 韩贺龙 曾卫军 +1 位作者 李静 李艳红 《食品研究与开发》 2025年第14期48-56,共9页
基于网络药理和分子对接技术研究樱桃李多酚(Prunus cerasifera Ehrhart polyphenols,PEP)抗2型糖尿病(diabetes mellitus type 2,T2DM)的潜在作用机制。通过查阅文献搜集樱桃李多酚的活性成分;利用PubChem、Sea和SwissTargetPredictio... 基于网络药理和分子对接技术研究樱桃李多酚(Prunus cerasifera Ehrhart polyphenols,PEP)抗2型糖尿病(diabetes mellitus type 2,T2DM)的潜在作用机制。通过查阅文献搜集樱桃李多酚的活性成分;利用PubChem、Sea和SwissTargetPrediction数据库获取樱桃李多酚活性成分的靶点蛋白,GeneCards和OMIM数据库检索T2DM的疾病靶点。利用String数据库构建蛋白-蛋白互作(protein-protein interaction,PPI)网络并进行拓扑学分析。利用DAVID数据库进行基因本体(Gene Ontology,GO)和京都基因与基因组百科全书(Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes,KEGG)富集分析。利用Cytoscape 3.9.1软件构建“活性成分-核心靶点-通路”网络。使用AutoDock Vina 1.1.2和Py-Mol 2.5.4软件计算结合能并进行分子对接可视化。结果表明,筛选得到樱桃李多酚的24种活性成分及对应的HRAS、VEGFA等13个核心靶点;GO分析其主要涉及的生物过程包括丝裂原活化蛋白激酶(mitogen-activated pro-tein kinase,MAPK)级联的正向调节、蛋白质磷酸化的正调节和基因表达的负调控等;KEGG富集分析主要涉及MAPK信号通路、糖尿病并发症中的高级糖基化终末产物-受体(advanced glycation end products-receptor for advanced glycation end products,AGE-RAGE)信号通路和缺氧诱导因子1(hypoxia-inducible factor 1,HIF-1)信号通路等。综上,樱桃李多酚中的多种活性成分可通过多靶点、多通路发挥抗T2DM的作用。 展开更多
关键词 樱桃李多酚 糖尿病 网络药理学 分子对接 作用机制
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基于无人机航测与改进深度卷积网络的尾矿库库容监测方法研究与应用
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作者 房衍志 杨修志 +5 位作者 高世昌 张峥 邹臣波 吴明阳 王梦晴 王昆 《现代矿业》 2025年第2期186-189,共4页
为实现尾矿库库容的动态监测,提高风险防控能力,引入并改进DeepLabV3+卷积神经网络模型,使用无人机遥感技术获取库区地形数据,研究库容的智能化监测方法。以华东某尾矿库为例,结合像素配准和像元相加的方法,实现尾矿库面积与库容的精确... 为实现尾矿库库容的动态监测,提高风险防控能力,引入并改进DeepLabV3+卷积神经网络模型,使用无人机遥感技术获取库区地形数据,研究库容的智能化监测方法。以华东某尾矿库为例,结合像素配准和像元相加的方法,实现尾矿库面积与库容的精确计算。结果表明:改进DeepLabV3+模型的提取精度mIoU和mPA分别为97.89%和98.92%,满足工程监测要求,根据2次航测库容计算得出尾矿理论日堆存量为27 573 m^(3)。该监测方法自动化程度高、数据可靠,具备工程实践可行性和推广价值。 展开更多
关键词 尾矿库 无人机 卷积神经网络 库容监测
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面向新型电力系统的含风光储配电网多目标调度方法 被引量:2
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作者 黄定威 王锋 李波 《电测与仪表》 北大核心 2025年第3期38-45,共8页
随着双碳目标和新型电力系统的提出,含分布式电源和储能配电网的调度方法成为研究热点。针对目前含风光储配电网多目标调度方法无法兼顾经济性、稳定性和环保性,文中通过最小化区域内配电网削峰填谷方差、综合经济成本和污染治理成本为... 随着双碳目标和新型电力系统的提出,含分布式电源和储能配电网的调度方法成为研究热点。针对目前含风光储配电网多目标调度方法无法兼顾经济性、稳定性和环保性,文中通过最小化区域内配电网削峰填谷方差、综合经济成本和污染治理成本为优化多目标,建立含风光储的配电网削峰填谷多目标优化调度模型,通过改进多目标量子粒子群优化算法求解模型。通过算例分析验证所提方法的优越性。结果表明,与常规方法相比,所提方法具有较优的负荷削峰填谷方差、综合成本和污染治理成本,运算效率也较高,可为新型电力系统的构建提供一定助力。 展开更多
关键词 双碳目标 新型电力系统 风光储 配电网 削峰填谷 多目标优化调度模型 量子粒子群算法
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黄河流域百度指数联系特征及影响因素研究
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作者 郜清雯 李全 《特区经济》 2025年第4期18-21,共4页
本文以黄河流域73个城市为研究对象,采用GIS空间分析法和社会网络分析法,基于两两城市间的百度指数,从联系强度、度中心度、核心-边缘结构3个方面对2014年和2021年百度指数联系网络的结构特征进行研究,并利用QAP模型分析影响因素。一是... 本文以黄河流域73个城市为研究对象,采用GIS空间分析法和社会网络分析法,基于两两城市间的百度指数,从联系强度、度中心度、核心-边缘结构3个方面对2014年和2021年百度指数联系网络的结构特征进行研究,并利用QAP模型分析影响因素。一是黄河流域百度指数联系网络层级特征明显,一级联系网络由郑州、西安双核心模式演变为郑州、西安、济南、青岛多核心模式。二是黄河流域城市的度中心度整体呈现东高西低的空间分布格局,中心度较高的城市多为副省级城市和省会城市,并且出度往往大于入度。三是黄河流域百度指数联系网络核心—边缘结构突出,核心区主要位于山东、河南两省,并呈现出核心区扩张、边缘区收缩的趋势。四是行政隶属关系和GDP对黄河流域城市联系强度的影响最大。 展开更多
关键词 黄河流域 百度指数 GIS空间分析 社会网络分析 影响因素
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深度学习在中医四诊客观数据一体化集合模式的理论研究
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作者 耿嘉蔚 田雨 +2 位作者 王舒怡 邓云轩 杨杰 《中华中医药学刊》 北大核心 2025年第11期21-27,I0020,共8页
对深度学习(deep learning,DL)在中医四诊客观化中的应用优势及未来发展等方面作详细介绍,探索建立一种新型的基于深度学习在中医四诊客观化中的数据一体化集合处理思路。概述深度学习在中医四诊客观化中的研究背景与中医四诊客观化中... 对深度学习(deep learning,DL)在中医四诊客观化中的应用优势及未来发展等方面作详细介绍,探索建立一种新型的基于深度学习在中医四诊客观化中的数据一体化集合处理思路。概述深度学习在中医四诊客观化中的研究背景与中医四诊客观化中常用的深度学习方法,并详细介绍了深度学习在中医四诊客观化中的具体应用,其中在望诊中的应用分为在舌诊与面诊中的应用,分别为舌象数据的处理、舌象数据的分析、面诊数据的收集与分析;在闻诊中分为在声诊、嗅诊中的应用;在问诊中分为在医疗推荐类模型和辅助诊断类模型中的应用;在切诊中分为在信号识别和脉象分类中的应用,以及深度学习在中医诊断模型与中医服务平台中的应用,探讨了深度学习在中医四诊客观化中的应用优势与未来展望。基于深度学习的中医四诊客观数据一体化集合模式,是将收集到的原始四诊数据分类进行深度学习处理后分别录入对应的四诊数据库,再和交换平台之间进行输出反馈,最后分类应用。 展开更多
关键词 深度学习 人工智能 中医四诊客观化 数据挖掘 卷积神经网络
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基于网络药理学、分子对接及实验验证探讨消囊调经汤改善多囊卵巢综合征子宫内膜容受性的作用机制
7
作者 陈影 周艳艳 胡晓华 《海南医学》 2025年第22期3259-3265,共7页
目的探讨消囊调经汤在治疗多囊卵巢综合征(PCOS)中的潜在活性成分及其对子宫内膜容受性(ER)的作用机制。方法利用中药系统药理学数据库与分析平台(TCMSP)筛选消囊调经汤的活性成分和靶点,通过GeneCards和OMIM数据库预测与PCOS和ER相关... 目的探讨消囊调经汤在治疗多囊卵巢综合征(PCOS)中的潜在活性成分及其对子宫内膜容受性(ER)的作用机制。方法利用中药系统药理学数据库与分析平台(TCMSP)筛选消囊调经汤的活性成分和靶点,通过GeneCards和OMIM数据库预测与PCOS和ER相关的靶点,构建蛋白质-蛋白质相互作用(PPI)网络,并进行GO和KEGG通路富集分析。选取核心活性成分与核心靶点进行分子对接验证。通过体内实验制备PCOS小鼠模型,检测消囊调经汤对其症状及相关基因表达的影响。结果筛选得到消囊调经汤的119个活性成分和282个靶点,交集靶点82个。PPI网络分析显示槲皮素为核心成分,TP53、AKT1、IL-6、TNF和ESR1为核心靶点。体内实验结果表明,消囊调经汤能显著改善PCOS小鼠的症状,并调节TP53、AKT1、IL-6、TNF、ESR1 mRNA的表达水平。结论消囊调经汤通过多靶点、多通路的作用,能够有效改善PCOS小鼠的体质量、卵巢质量以及子宫内膜结构,改善子宫内膜容受性。 展开更多
关键词 多囊卵巢综合征 消囊调经汤 网络药理学 分子对接 作用机制
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基于LSTM-AM的水下软刚臂系泊力估算方法
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作者 马刚 裘孝贤 +3 位作者 王宏伟 李鹏 靳丛林 李牧 《哈尔滨工程大学学报》 北大核心 2025年第5期936-943,共8页
针对水下软刚臂系泊张力海上实测数据有限、可靠性不高等问题,本文提出了一种基于水下软刚臂系泊六自由度运动响应的单点系泊张力估算方法,采用长短期记忆神经网络-注意力机制神经网络(LSTM-AM)作为估算模型,能够有效捕捉系泊系统的动... 针对水下软刚臂系泊张力海上实测数据有限、可靠性不高等问题,本文提出了一种基于水下软刚臂系泊六自由度运动响应的单点系泊张力估算方法,采用长短期记忆神经网络-注意力机制神经网络(LSTM-AM)作为估算模型,能够有效捕捉系泊系统的动态特性和非线性关系并对系泊张力进行估算。基于势流理论和集中质量法,对水下软刚臂系泊及系泊系统进行时域耦合分析,将数值模拟结果作为数据集,以水下软刚臂系泊六自由度运动为输入,系泊腿张力为输出,训练LSTM-AM与LSTM神经网络,对二者输出的系泊腿张力进行对比,并在不同海况训练集下训练测试LSTM-AM网络,通过比较神经网络模型估算值与实际计算数值,验证了LSTM-AM神经网络在软刚臂系泊张力估算方面的高精度和可靠性。 展开更多
关键词 系泊 浮式生产储卸装置 动态力学分析 单点系泊 长短期记忆 数值模型 神经网络 深度学习
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用NETWORK-6000实现锅炉汽包水位保护逻辑自动转换功能
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作者 刘华山 《热力发电》 CAS 北大核心 2005年第4期51-53,共3页
根据NETWORK6000分散控制系统的特点,介绍一种在锅炉汽包水位保护逻辑中实现自动转换功能的方法。射阳港发电有限责任公司用该方法对汽包水位保护逻辑进行完善后,锅炉水位信号可靠性提高,保障了锅炉的安全运行。
关键词 分散控制系统 network-6000 汽包水位 保护逻辑 自动转换
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基于多维数据挖掘和改进OpenPose算法的新型网络犯罪行为辨识研究
10
作者 刘定一 陈予雯 《中国人民警察大学学报》 2025年第8期32-38,共7页
在新型网络犯罪行为辨识过程中,网络行为数据规模较大且非常复杂,其数据挖掘结果难以应对维度较高的数据场景,维度灾难问题严重,导致辨识结果准确度不高。为缓解这一问题,提出基于多维数据挖掘和改进OpenPose算法的新型网络犯罪行为辨... 在新型网络犯罪行为辨识过程中,网络行为数据规模较大且非常复杂,其数据挖掘结果难以应对维度较高的数据场景,维度灾难问题严重,导致辨识结果准确度不高。为缓解这一问题,提出基于多维数据挖掘和改进OpenPose算法的新型网络犯罪行为辨识方法。通过在多维数据空间中对网络行为数据进行降维处理,得到低维网络行为数据,以此降低维度灾难问题对数据挖掘过程造成的影响。结合熵权重矩阵对聚类目标函数的优化,实现数据聚类挖掘最优化,从而抽取出不同数据簇所表征的行为要素。根据行为要素引入OpenPose算法并对其损失函数进行改进,以此对新型网络犯罪行为特征进行检测,从而实现新型网络犯罪行为辨识。实验结果表明,该方法所得出的辨识结果具有较高的准确度,ROC曲线较优,召回率在95%以上,可有效助力相关部门对新型网络犯罪行为的监管。 展开更多
关键词 网络行为辨识 网络犯罪行为 新型网络犯罪 多维数据挖掘 改进OpenPose算法 行为辨识
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NETWORK-6000系统故障分析处理
11
作者 周强 《自动化博览》 2007年第5期78-80,共3页
本文介绍了钱清电厂分散控制系统NETWORK-6000在运行过程中发生的控制器、网络、工控机等故障现象,并针对性进行分析和处理,以及在处理过程中需要注意的地方,为同类型控制系统的检修维护提供借鉴。
关键词 network-6000 DCS 故障 分析处理
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高校智慧教育环境中网络数据安全防护面临的挑战与应对策略 被引量:4
12
作者 肖祯怀 《武汉船舶职业技术学院学报》 2024年第1期7-11,23,共6页
随着智慧教育的发展,高校网络数据面临着前所未有的安全挑战。围绕数据治理、技术基础设施的安全性、混合式教学环境下的网络边界防护、高级持续性威胁(APT)的网络防御,以及校园网络安全文化和行为管理等关键问题,提出了一系列综合性防... 随着智慧教育的发展,高校网络数据面临着前所未有的安全挑战。围绕数据治理、技术基础设施的安全性、混合式教学环境下的网络边界防护、高级持续性威胁(APT)的网络防御,以及校园网络安全文化和行为管理等关键问题,提出了一系列综合性防护策略。这些策略涉及加强数据治理体系、提升技术基础设施安全、优化混合教学环境中的网络边界防护措施、有效应对高级持续性威胁(APT),以及培育校园网络安全文化和行为管理。强调构建持续监控与评估的策略体系,动态调整安全措施,以确保高校智慧教育系统的稳定运行。 展开更多
关键词 智慧教育 网络数据安全 高校网络安全 监控评估
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广东地震地下流体监测网质量与效能分析
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作者 陈贵美 谭争光 刘锦 《华南地震》 2024年第3期23-32,共10页
依据流体学科相关评价标准,从广东地下流体观测网观测环境、观测仪器、观测质量和预测应用方面着手,结合地下流体学科台网中心提供的台站网运行监控和质量监控情况,对地下流体观测网每个观测站的观测环境、仪器的运行情况、观测仪器产... 依据流体学科相关评价标准,从广东地下流体观测网观测环境、观测仪器、观测质量和预测应用方面着手,结合地下流体学科台网中心提供的台站网运行监控和质量监控情况,对地下流体观测网每个观测站的观测环境、仪器的运行情况、观测仪器产出的数据的质量及其预测应用情况进行了评估。结果显示,观测站观测环境满足二类台站居多;观测数据运行率为优秀者占比:水位、水温和氡各为77.8%、63.6%和100.0%;流体仪器数据完整率全部为优秀;预测应用效能井水位和氡均为良好,水温有88.9%为良好。通过评估,较全面地分析了广东地下流体观测网存在的问题,并针对存在的不足提出改进措施及建议。 展开更多
关键词 地下流体观测网 观测仪器 观测环境 监测效能
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基于K-shell的城际轨道网络关键节点识别研究 被引量:4
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作者 刘星雨 刘杰 +1 位作者 王喆 黎浩东 《北京交通大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第4期181-190,共10页
针对城际轨道交通网络中关键节点较难识别的问题,对网络节点分析方法进行研究.基于K-shell分层法,结合邻居节点的影响以及动静态网络指标,建立了关键节点识别的Ks^(+)法.该模型综合考虑节点度、节点最短路径等静态物理指标与枢纽客流量... 针对城际轨道交通网络中关键节点较难识别的问题,对网络节点分析方法进行研究.基于K-shell分层法,结合邻居节点的影响以及动静态网络指标,建立了关键节点识别的Ks^(+)法.该模型综合考虑节点度、节点最短路径等静态物理指标与枢纽客流量、运营强度等动态运营指标,计算节点的综合评价值.通过K-shell分层算法评估节点的全局核心位置,结合邻居节点的影响力评估节点的局部重要性,最终计算节点k_(s)^(+)值以衡量其在网络中的影响力.利用传染病(Susceptible-Infectious-Recvered,SIR)模型与长三角轨道网络数据为实例,检测了算法的有效性.研究结果表明:识别出的关键节点与城市影响力基本一致,如前4个节点均是长三角地区的直辖市节点和省会城市节点;准确识别了网络中的核心节点与非核心节点,并将线路更重要、客流更多的核心节点排在前列;Ks^(+)识别出的关键节点在SIR仿真中传播速率较其他算法快1~3次迭代,客流损失峰值增加7%. 展开更多
关键词 铁路运输 关键节点 Ks^(+)算法 复杂轨道网络 梯度提升机算法
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美国亚太安全架构网络化:战略工具、内在限度与中国应对 被引量:2
15
作者 张耀 《战略决策研究》 2024年第6期15-35,114,115,共23页
随着美国霸权护持需求与联盟秩序维持功能之间的不相符问题日益突出,美国通过支点国家、军事存在和安全制度三大战略工具持续推动亚太安全架构的网络化。这一复合网络包括以盟友为核心、伙伴为辅助的盟伴体系,以军事基地、武器装备和联... 随着美国霸权护持需求与联盟秩序维持功能之间的不相符问题日益突出,美国通过支点国家、军事存在和安全制度三大战略工具持续推动亚太安全架构的网络化。这一复合网络包括以盟友为核心、伙伴为辅助的盟伴体系,以军事基地、武器装备和联合军演为主要形式的防御体系,以及以双边安全为主导、多边安全为补充的制度体系。然而,这一网络化进程存在限度,难以实现扁平化、联盟化和高度制度化的“整体网络”。在美国战略需求与多元威胁矛盾加剧的背景下,美国亚太安全架构的网络化进程受到网络与等级的结构性冲突、小多边主义的制度设计缺陷、东亚地缘环境特性以及美国国内财政与决策机制的限制。对此,中国可以通过楔子战略分化美国的盟伴体系,通过制度供给削弱美国的小多边安全制度体系,通过规范塑造抑制美国安全网络的整合,通过成本转嫁加剧美国的战略执行压力,从而有效阻滞美国亚太安全架构的网络化趋势。 展开更多
关键词 美国亚太安全架构 盟伴 网络化 支点国家 安全制度 军事存在
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基于深度学习的半监督语义分割综述 被引量:1
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作者 孙博远 刘夏雷 侯淇彬 《北京交通大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第2期10-22,共13页
语义分割在诸多现实领域有丰富的应用,但是其训练过程需要大量像素级别标注图像,训练成本较高.半监督语义分割可以在仅使用少量标注图像和大量无标注图像的情况下进行训练,更贴近现实场景,受到国内外的广泛关注.本文分析和总结了近年基... 语义分割在诸多现实领域有丰富的应用,但是其训练过程需要大量像素级别标注图像,训练成本较高.半监督语义分割可以在仅使用少量标注图像和大量无标注图像的情况下进行训练,更贴近现实场景,受到国内外的广泛关注.本文分析和总结了近年基于深度学习的半监督语义分割的相关研究,对现有方法进行分类讨论.首先,介绍了半监督语义分割中使用最广泛的基准数据集,以及常用的实验设定和评价指标.其次,从基于对抗学习、基于多网络架构、基于多阶段架构以及单阶段端到端架构4个方面对基于深度学习的半监督语义分割算法进行了梳理和归类.再次,在不同数据集主流基准下对多种代表性方法进行公平对比实验.最后,从基础模型结构、单阶段端到端方法的潜在能力、有标签数据的长尾分布问题以及与先进大模型结合等方面,对半监督语义分割任务面临的挑战以及可能的未来研究方向进行了讨论. 展开更多
关键词 半监督语义分割 卷积神经网络 对抗学习 自学习
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基于零样本学习的单张SAR图像相干斑滤波方法 被引量:1
17
作者 邓均午 李铭典 陈思伟 《信号处理》 CSCD 北大核心 2024年第5期932-943,共12页
相干斑滤波是合成孔径雷达(Synthetic aperture radar,SAR)图像解译重要的预处理步骤。近年来,基于卷积神经网络(Convolutional neural network,CNN)的相干斑滤波方法得到了快速的发展。然而,基于监督学习的滤波方法缺乏无相干斑参考SA... 相干斑滤波是合成孔径雷达(Synthetic aperture radar,SAR)图像解译重要的预处理步骤。近年来,基于卷积神经网络(Convolutional neural network,CNN)的相干斑滤波方法得到了快速的发展。然而,基于监督学习的滤波方法缺乏无相干斑参考SAR图像作为真值,基于自监督学习的滤波方法大多需要同一场景的多时相SAR图像训练网络,但是这些额外的数据集在实际场景中较难获取。此外,自监督学习方法通常需要较大的训练数据集和较深的网络进行相干斑滤波,导致其计算复杂度较高。因此,本文提出了一种基于零样本学习的单张SAR图像相干斑滤波方法。该方法的核心思想是对待测试的单张SAR图像进行子视分解,选取与待测试SAR图像欧式距离最近的子视图像进行配对,理论上证明了使用配对的子视图像自监督训练网络能达到使用无相干斑参考SAR图像监督训练网络的滤波效果。因此,通过设计自监督损失函数快速训练轻量化相干斑滤波网络,将训练好的网络对待测试SAR图像进行滤波。相较于基于监督学习和自监督学习的相干斑滤波方法,本文所提方法不需要无相干斑参考或多时相SAR图像用于模型训练,也不需要额外训练数据,只需使用任意一个轻量化的CNN即可实现相干斑滤波。在Radarsat-2和ALOS-2实测数据上的实验结果表明,本文所提方法的参数量比对比方法低22倍,能更好的实现对匀质区域相干斑的抑制和图像细节的保护。 展开更多
关键词 合成孔径雷达 卷积神经网络 零样本学习 相干斑滤波 子视分解
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基于同态加密与机器学习的混合区块链保护方法
18
作者 张和琳 陈红 +3 位作者 粟仁杰 陈岸青 林德威 郑志伟 《微型电脑应用》 2024年第10期58-61,71,共5页
为了保障混合区块链用户派发、交易和变更操作的安全,提出基于同态加密与机器学习的混合区块链隐私保护方法。以公钥压缩和换模为基础,采用同态加密方法,通过密钥生成、加密、密文运算、解密以及检验生成同态加密混合区块链,实现混合区... 为了保障混合区块链用户派发、交易和变更操作的安全,提出基于同态加密与机器学习的混合区块链隐私保护方法。以公钥压缩和换模为基础,采用同态加密方法,通过密钥生成、加密、密文运算、解密以及检验生成同态加密混合区块链,实现混合区块链数据加密,采用基于机器学习的卷积神经网络前向传播方法,依次通过卷积层、池化层、激励层、全局平均池化层操作完成同态加密结果检验,检验通过后,构建隐私混合区块链,使隐私数据密文上链,并在上链前排除无效数据,实现混合区块链保护。实验说明:该方法混合区块链数据加密效率及检验准确率高;隐私保护成功率接近100%,且不受节点数量增加影响;可保证混合区块链派发、交易和变更操作安全,有效避免用户隐私信息泄露。 展开更多
关键词 同态加密 机器学习 区块链保护 卷积神经网络 密文上链 版权交易
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基于长短时记忆网络的结构动态载荷预测方法
19
作者 樊昱玮 郭腾博 +3 位作者 李哲 洪良友 刘超 蒋东翔 《中国舰船研究》 CSCD 北大核心 2024年第6期228-236,共9页
[目的]针对传统代理模型无法处理具有时间依赖性的动态过程和异构数据的问题,提出一种基于长短时记忆网络(LSTM)的动态载荷代理模型方法。[方法]代理模型包含载荷特征编码和载荷响应解码2个模块。首先,通过载荷特征编码模块的LSTM对动... [目的]针对传统代理模型无法处理具有时间依赖性的动态过程和异构数据的问题,提出一种基于长短时记忆网络(LSTM)的动态载荷代理模型方法。[方法]代理模型包含载荷特征编码和载荷响应解码2个模块。首先,通过载荷特征编码模块的LSTM对动态外载荷时间序列进行特征提取;然后,将外载荷时序特征与结构参数特征进行融合,由载荷解码模块的LSTM进一步进行特征提取并生成最终输出,从而综合考虑动态外载荷时间序列和结构参数一维特征的异构数据输入,预测结构内力响应时间历程;最后,在有限元仿真数据集上对模型进行精度评估,并与其他代理模型方法进行对比。[结果]结果显示,该动态载荷代理模型的平均精度可达98%,高于其他对比方法,且计算速度相较于有限元方法更快。[结论]所提方法可解决时序-非时序异构数据的代理模型问题,具有精度高、效率高的优点,在快速迭代计算场景下能够发挥较大作用。 展开更多
关键词 结构优化 动态载荷 人工智能 代理模型 深度学习 长短时记忆网络
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基于碳纳米纸传感器和深度学习的碳纤维复合材料损伤监测 被引量:2
20
作者 杜禹樵 马成坤 +3 位作者 王柏涛 王晨宇 张璐 王晓强 《沈阳航空航天大学学报》 2024年第3期43-52,共10页
纤维增强树脂基复合材料损伤机理复杂,为保证其长期稳定应用,需要采用先进的健康监测技术对其进行损伤监测。基于碳纳米纸传感器可灵敏监测电阻变化,对碳纤维增强聚合物(carbon fibre reinforced polymer composite,CFRP)复合材料进行... 纤维增强树脂基复合材料损伤机理复杂,为保证其长期稳定应用,需要采用先进的健康监测技术对其进行损伤监测。基于碳纳米纸传感器可灵敏监测电阻变化,对碳纤维增强聚合物(carbon fibre reinforced polymer composite,CFRP)复合材料进行冲击损伤监测,并设计出一套基于人工神经网络(artificial neural network,ANN)深度学习算法的损伤监测系统。通过数据分析可知,该系统可长期有效地监测CFRP的损伤发生与位置预测,且损伤位置精确度高达92%。该损伤监测系统可实现对复合材料健康状况的评估。 展开更多
关键词 碳纤维增强聚合物复合材料 碳纳米纸传感器 损伤监测 深度学习 人工神经网络
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