基于数据驱动方法反演C_(4)F_(7)N气体完整自洽碰撞截面集的研究 被引量：2

1

作者 张博雅 刘沛琼 +1 位作者 郝迈 李兴文 《中国电机工程学报》 北大核心 2025年第2期791-802,I0033,共13页

以C_(4)F_(7)N为代表的新型环保气体由于缺乏完整且物理自洽的电子-分子碰撞截面集,限制了对其微观放电机制的研究。该文应用数据驱动的方法,根据电子群参数与碰撞截面之间自洽的物理联系,基于LXCat数据库中大量碰撞截面数据,建立由电... 以C_(4)F_(7)N为代表的新型环保气体由于缺乏完整且物理自洽的电子-分子碰撞截面集,限制了对其微观放电机制的研究。该文应用数据驱动的方法,根据电子群参数与碰撞截面之间自洽的物理联系,基于LXCat数据库中大量碰撞截面数据,建立由电子群参数到碰撞截面的映射关系。在人工修正的C_(4)F_(7)N气体碰撞截面集和电子群参数实验数据的基础上,成功预测出一组新的完整且物理自洽的碰撞截面集,并评价预测C_(4)F_(7)N碰撞截面集的准确性、完备性和自洽性。结果表明,新的碰撞截面集计算的C_(4)F_(7)N气体电子群参数与实验值更加吻合。所采用的数据驱动方法可提高获得碰撞截面过程的效率,减弱人工修正过程中的主观性,为获得新型环保气体的碰撞截面提供新的思路。 展开更多

关键词 数据驱动 电子群参数 碰撞截面 自洽性 新型环保气体

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基于自学习控制限的煤矿风机异常预警研究

2

作者 詹剑良 金浩哲 盛东良 《煤炭技术》 2025年第6期229-232,共4页

煤矿风机作为大型复杂机械设备,是煤矿企业安全生产的关键设备,其安全可靠、高效地运行关系着企业的经济和社会效益。以概率论与数理统计中的理论,构建煤矿风机异常预警模型,并对煤矿风机异常判定规则进行定义,随后,利用煤矿风机实际监... 煤矿风机作为大型复杂机械设备,是煤矿企业安全生产的关键设备,其安全可靠、高效地运行关系着企业的经济和社会效益。以概率论与数理统计中的理论,构建煤矿风机异常预警模型,并对煤矿风机异常判定规则进行定义,随后,利用煤矿风机实际监测数据进行模型预警,验证该模型能够提早对煤矿风机异常进行预警。该模型利用实际运行数据,减少人工干预和专家经验,为煤矿风机的异常预警提供完整的解决方案,为煤矿风机降低事故率、及时维修检查和提高运行效率提供了模型指导依据。 展开更多

关键词 数据驱动 自学习 煤矿风机 异常预警

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师范生感知数据驱动决策:自我效能与焦虑感

3

作者 刘淑君 《教师教育论坛》 2025年第2期80-87,共8页

师范生数据驱动决策的自我效能及焦虑感与未来实践密切相关。以291名学生为样本调查师范生数据驱动决策的自我效能及焦虑感,并探究其可能影响因素。研究发现:第一,师范生数据驱动决策的自我效能较高,有一定的焦虑情绪但水平较低;第二,... 师范生数据驱动决策的自我效能及焦虑感与未来实践密切相关。以291名学生为样本调查师范生数据驱动决策的自我效能及焦虑感,并探究其可能影响因素。研究发现:第一,师范生数据驱动决策的自我效能较高,有一定的焦虑情绪但水平较低;第二,实习期间的数据使用实践对师范生自我效能及焦虑感都没有显著影响;第三,性别会显著影响师范生数据驱动决策的焦虑感,专业类型和学历层次对师范生自我效能及焦虑感没有显著影响,修读考试评价、统计学或数据智慧类相关课程会对师范生自我效能的某些维度或焦虑感产生显著影响。研究结论在课程改革、数据使用实践和情绪管理等方面为师范教育提供重要启示。 展开更多

关键词 师范生 课程修读 数据驱动决策 自我效能 焦虑感

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基于数据-物理模型融合驱动的原始-对偶自监督学习最优潮流求解方法

4

作者 翁宗龙 李滨 +2 位作者 肖佳文 张佳乐 白晓清 《电力自动化设备》 北大核心 2025年第4期202-208,共7页

随着新型电力系统的构建以及清洁低碳能源体系的转变,高维强非线性、高不确定性、强耦合等特点使得现有最优潮流计算的复杂度急剧增加。基于数据-物理模型融合驱动,提出一种内嵌交流潮流方程的原始-对偶自监督学习的最优潮流求解方法。... 随着新型电力系统的构建以及清洁低碳能源体系的转变,高维强非线性、高不确定性、强耦合等特点使得现有最优潮流计算的复杂度急剧增加。基于数据-物理模型融合驱动,提出一种内嵌交流潮流方程的原始-对偶自监督学习的最优潮流求解方法。建立原始神经网络和对偶神经网络,并采用类增广拉格朗日的方法进行联合训练。原始神经网络仅预测所有节点的电压,在该训练网络中内嵌交流潮流方程,以计算发电机的有功和无功出力;对偶神经网络预测拉格朗日乘子估计值。仿真结果表明,所提方法不仅关注大量数据的底层特征,还优化解的质量,有助于更好地探索数据的结构和特性。同时,该方法无须预处理标签样本数据集,其计算精度和可信度优于数据驱动方法,其计算速度比传统物理模型驱动方法快数十倍。 展开更多

关键词 数据-物理融合驱动 类增广拉格朗日 原始-对偶自监督学习 最优潮流 内嵌交流潮流方程

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公路货运危险驾驶行为智能预测技术研究 被引量：3

5

作者 柳鹏飞 陆见光 +2 位作者 徐磊 唐向红 刘方杰 《汽车技术》 CSCD 北大核心 2024年第3期56-62,共7页

基于某省载货汽车历史行驶数据,提出了一种基于卷积神经网络-长短期记忆(CNN-LSTM)网络与自注意力机制的危险驾驶行为预测方法。针对载货汽车行驶数据量大、维度高、特征提取难度大、时序性强的特点,首先运用XG⁃Boost对特征进行筛选,接... 基于某省载货汽车历史行驶数据,提出了一种基于卷积神经网络-长短期记忆(CNN-LSTM)网络与自注意力机制的危险驾驶行为预测方法。针对载货汽车行驶数据量大、维度高、特征提取难度大、时序性强的特点,首先运用XG⁃Boost对特征进行筛选,接着利用卷积神经网络(CNN)进行空间特征提取,再运用长短期记忆(LSTM)网络捕捉驾驶行为的时序信息,最后通过自注意力机制对危险驾驶行为进行预测。试验结果表明,该方法相对其他长时间序列预测方法在某省公路货运驾驶数据上表现优异,识别准确率达到85.05%,加权平均召回率达到83%,F1分数(F1-Score)达到84%。 展开更多

关键词 公路货运 数据驱动 自注意力机制 危险驾驶 行为预测

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促进自主学习的数据结构“四位一体”实验教学改革 被引量：2

6

作者 刘忠民 陈英 +1 位作者 段喜龙 郑巍 《高教学刊》 2024年第6期144-147,152,共5页

数据结构存在前修课程基础不扎实、学生实验课前准备不充分和实验结果考核困难的问题。该文总结夯实基础、任务驱动、全员考核、强化训练“四位一体”的实验教学改革。从理论课堂弥补学生编程短板入手,结合任务驱动教学方法,明确布置实... 数据结构存在前修课程基础不扎实、学生实验课前准备不充分和实验结果考核困难的问题。该文总结夯实基础、任务驱动、全员考核、强化训练“四位一体”的实验教学改革。从理论课堂弥补学生编程短板入手,结合任务驱动教学方法,明确布置实验编码任务,要求实验课前学生必须完成并提交实验代码,在实验课堂采用覆盖每个学生并要求重写核心算法代码的考核方法,分批次考核学生实验结果,并借助PTA平台对学生进一步强化训练。实践表明,该教学改革措施有利于促进学生的自主学习,不仅达成比较好的学习效果,而且有助于培养学生的综合能力。 展开更多

关键词 数据结构 实验教学 自主学习 建构主义 任务驱动

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金属增材制造晶体塑性有限胞元自洽聚类分析方法 被引量：2

7

作者 于飞 廉艳平 +1 位作者 李明健 高汝鑫 《力学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第7期1916-1930,共15页

金属增材制造是一种先进的数字化制造技术,在高性能及复杂构件快速制备方面具有独特的优势.然而,其成形材料微观组织复杂且存在不可避免的制造缺陷,导致实际制造材料性能与设计性能存在偏差,亟需发展考虑真实材料微观组织和缺陷的力学... 金属增材制造是一种先进的数字化制造技术,在高性能及复杂构件快速制备方面具有独特的优势.然而,其成形材料微观组织复杂且存在不可避免的制造缺陷,导致实际制造材料性能与设计性能存在偏差,亟需发展考虑真实材料微观组织和缺陷的力学性能高效预测方法.针对该问题,发展了晶体塑性有限胞元-自洽聚类分析方法,包括离线数据准备和在线快速计算两个阶段.其中,在离线阶段,采用晶体塑性有限胞元法和聚类算法建立实际微观组织代表体元离散数据;在线阶段,采用基于加权余量-子域法的自洽聚类分析和考虑Hall-Petch效应的晶体塑性模型求解了代表体元问题的Lippmann-Schwinger方程,进而通过应力应变均匀化获得材料的宏观等效力学性能.通过理想及含不规则孔隙的多晶算例验证了所提出方法的计算精度及高效性;进一步,采用该方法研究了激光选区熔融增材制造IN625合金力学性能,并揭示了工艺参数对其力学性能的影响.结果表明,文章工作为金属增材制造成形材料力学性能预测提供了一种高效的计算方法. 展开更多

关键词 数据驱动方法 自洽聚类分析 晶体塑性 有限胞元 增材制造

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数据驱动的参数化生成式设计研究与应用

8

作者 曾绍庭 黄帅 《机械设计》 CSCD 北大核心 2024年第S02期192-195,共4页

文中探讨了数据驱动的参数化生成式设计理论与实践,强调生成式设计的自下而上、自组织和生成等核心特征。通过案例分析与设计实践,提出了如何从用户面部特征数据中提取设计变量,进而驱动创新的设计过程,从而创造与用户身体特征相匹配的... 文中探讨了数据驱动的参数化生成式设计理论与实践,强调生成式设计的自下而上、自组织和生成等核心特征。通过案例分析与设计实践,提出了如何从用户面部特征数据中提取设计变量,进而驱动创新的设计过程,从而创造与用户身体特征相匹配的个性化产品。以加州迪士尼公园路径设计和一款基于鱼群运动轨迹的鱼缸设计为两个分析案例,说明了物质自然的客观规律在形态方案探索中的作用。研究进一步通过一个3D打印定制化眼镜的案例,探索了如何通过用户面部特征识别技术获取设计变量,并将其应用于参数化生成式设计程序中,以产生既符合功能要求又满足审美需求的个性化眼镜。结果表明:参数化生成式设计能够有效地利用自组织系统的优化原则,生成符合物质自然规律的最佳形态,强调尊重自组织系统客观性的重要性,以及基于设计变量进行形态创新和功能性、人性化设计的方法论意义。 展开更多

关键词 参数化设计 生成式设计 数据驱动设计 自组织 自下而上

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基于数据驱动的MEMS加速度计自检测自校正技术研究

9

作者 薛健 张博亚 +4 位作者 尹可 付杰 付洪硕 凤雷 刘冰 《计算机测量与控制》 2024年第10期53-61,共9页

MEMS加速度计是一种用于测量载体加速度的微型集成系统,已被广泛应用于生产生活中;然而MEMS器件在使用过程中易由内外因素影响出现故障,若不能及时检测故障并校正故障数据,将会使得系统无法准确感知外界环境进而导致控制出现偏差,因此... MEMS加速度计是一种用于测量载体加速度的微型集成系统,已被广泛应用于生产生活中;然而MEMS器件在使用过程中易由内外因素影响出现故障,若不能及时检测故障并校正故障数据,将会使得系统无法准确感知外界环境进而导致控制出现偏差,因此及时检测MEMS加速度计的故障并校正其故障数据对于提高系统的鲁棒性、测量准确性以及控制稳定性等方面具有重要意义;现有检测校正方法大多依靠建立加速度计的物理模型或构建传感器冗余网络来实现加速度计的自检测与自校正,但这些方法存在建模复杂且引入额外误差或硬件资源需求高等问题;为了避免建模不准确引入的误差并减少算法对硬件资源的需求,基于近传感器计算的思想,设计了一种轻量化的、基于数据驱动的MEMS加速度计自检测自校正算法;测试结果表明,算法对冲击、偏差、信号丢失、恒定输出4种故障的检测率均达到90%,校正后数据与正常数据的平均绝对误差小于0.15 g,并且具有在2.54 ms内处理加速度计数据的能力。 展开更多

关键词 MEMS加速度计 自检测 自校正 近传感器计算 数据驱动

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配电网无功优化的数据驱动方法研究

10

作者 张晋豪 叶剑华 +1 位作者 杨耿煌 罗凤章 《天津职业技术师范大学学报》 2024年第3期27-33,共7页

大批分布式新能源接入,使得配电网运行环境日趋复杂,对无功优化提出了更高要求。为应对该挑战,提出了一种数据驱动的无功优化新方法。使用带残差结构的改进卷积神经网络提取配电网负荷和新能源出力数据的高维特征;进行特征位置编码并引... 大批分布式新能源接入,使得配电网运行环境日趋复杂,对无功优化提出了更高要求。为应对该挑战,提出了一种数据驱动的无功优化新方法。使用带残差结构的改进卷积神经网络提取配电网负荷和新能源出力数据的高维特征;进行特征位置编码并引入自注意力机制进一步处理,建立数据驱动模型。利用历史运行数据和无功优化最优策略库训练所提无功优化模型,发掘配电网节点数据和无功设备补偿策略间的非线性映射规律。通过IEEE 33节点算例验证了本文所提方法的有效性。 展开更多

关键词 无功优化 数据驱动 改进卷积神经网络 配电网 注意力机制

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动态数据驱动的适应性建模与仿真 被引量：14

11

作者 韩守鹏 邱晓刚 黄柯棣 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2006年第z2期147-151,共5页

动态数据驱动应用系统(DDDAS)是一能够将实验或测量数据与仿真紧密结合在一起的新型研究模式,是未来仿真应用的发展方向之一。本文简述了DDDAS的产生动机和发展现状,分析了DDDAS的概念与开展DDDAS相关研究的现实意义。指出了仿真在DDDA... 动态数据驱动应用系统(DDDAS)是一能够将实验或测量数据与仿真紧密结合在一起的新型研究模式,是未来仿真应用的发展方向之一。本文简述了DDDAS的产生动机和发展现状,分析了DDDAS的概念与开展DDDAS相关研究的现实意义。指出了仿真在DDDAS中的重要性,并从应用、算法和系统结构三个层次详细讨论了DDDAS仿真的适应性这一核心研究问题。在此基础上,重点讨论了DDDAS建模与仿真的研究内容,以及利用先进并行与分布式仿真技术实现DDDAS建模与仿真环境所需解决的关键问题。对几个典型的DDDAS应用进行了介绍,并对DDDAS仿真的军事应用前景进行了分析。 展开更多

关键词 动态数据驱动应用系统 适应性仿真 动态重构 数据同化

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航空发动机部件性能参数融合预测 被引量：13

12

作者 鲁峰 黄金泉 《航空学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第10期1795-1800,共6页

为了改善目前单独采用基于模型和数据驱动的部件健康参数预测精度,提高数据驱动方法的故障诊断的泛化能力,提出一种自调整决策融合机制,对航空发动机部件性能蜕化在连续蜕化空间进行融合诊断。传感器测量值同时输入到机载自适应模型和... 为了改善目前单独采用基于模型和数据驱动的部件健康参数预测精度,提高数据驱动方法的故障诊断的泛化能力,提出一种自调整决策融合机制,对航空发动机部件性能蜕化在连续蜕化空间进行融合诊断。传感器测量值同时输入到机载自适应模型和数据驱动的诊断模块中,分别利用卡尔曼滤波算法和自适应遗传算法优化的支持向量回归机(AGA-SVR)对主要部件性能进行预测,再利用自调整决策权重的量子粒子群寻优(QPSO)进行决策级融合诊断。以某型涡扇发动机为对象进行气路部件蜕化的仿真研究表明,与单独使用基于模型和数据驱动的诊断方法相比,采用决策融合机制有效地提高了部件故障诊断精度。 展开更多

关键词 航空发动机 故障诊断 自适应模型 数据驱动 卡尔曼滤波 自适应遗传算法 支持向量回归机 量子粒子群寻优

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粗粒度可重构平台中循环自流水硬件实现 被引量：2

13

作者 徐进辉 杨梦梦 +1 位作者 窦勇 周兴铭 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2009年第6期1080-1088,共9页

循环流水技术运用于粗粒度可重构体系结构可带来显著性能提升.循环控制、流水线同步和存储器有效利用是其中的关键问题.文中介绍了在粗粒度可重构体系结构LEAP上循环自主流水化的硬件实现.该方法基于支持循环迭代自动调度的控制部件、... 循环流水技术运用于粗粒度可重构体系结构可带来显著性能提升.循环控制、流水线同步和存储器有效利用是其中的关键问题.文中介绍了在粗粒度可重构体系结构LEAP上循环自主流水化的硬件实现.该方法基于支持循环迭代自动调度的控制部件、数据驱动ALU和可配置静态交换路由.利用动态调度循环中操作的优势,LEAP可发掘更高的程序并行度;分布式存储访问和高效数据重用则提高了带宽利用率.实验结果表明,相对于通用处理器,LEAP有13.08～535.65倍的性能提升. 展开更多

关键词 粗粒度可重构 循环自主流水 循环迭代控制 数据驱动 静态交换路由

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大数据生物特征识别技术研究进展 被引量：5

14

作者 刘琦 于汉超 +1 位作者 蔡剑成 韩琥 《科技导报》 CAS CSCD 北大核心 2021年第19期74-82,共9页

随着机器学习领域研究的持续发展,特别是深度学习方面的进步及图像处理器(GPU)等算力的持续提高,利用生物特征大数据的识别技术获得广泛关注,并在人证比对、智能监控以及疫情防控等多个领域取得了很好的应用。分析了大数据生物特征识别... 随着机器学习领域研究的持续发展,特别是深度学习方面的进步及图像处理器(GPU)等算力的持续提高,利用生物特征大数据的识别技术获得广泛关注,并在人证比对、智能监控以及疫情防控等多个领域取得了很好的应用。分析了大数据生物特征识别技术的发展态势,总结了生物特征类型以及大数据驱动的生物特征识别技术发展与应用,探讨了大数据生物特征识别技术的未来发展趋势。 展开更多

关键词 生物特征识别 大数据驱动 自监督学习 领域通用特征 人工智能

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动态数据驱动的北京市森林火险天气预报与发布系统研建 被引量：3

15

作者 杨广斌 唐小明 +2 位作者 黄水生 罗鹏 王亚欣 《林业科学研究》 CSCD 北大核心 2008年第z1期20-26,共7页

基于动态数据驱动应用系统(DDDAS)技术范式,对北京市森林火险预报与发布系统进行了研究。利用野外自动气象站获取的实时、动态数据以及气象部门提供的预报数据,实现了森林火险等级预报的自动化业务运行,并通过网络和手机短信方式对预报... 基于动态数据驱动应用系统(DDDAS)技术范式,对北京市森林火险预报与发布系统进行了研究。利用野外自动气象站获取的实时、动态数据以及气象部门提供的预报数据,实现了森林火险等级预报的自动化业务运行,并通过网络和手机短信方式对预报结果进行发布;系统在运行过程中能够根据预报结果自适应地对预报模型进行修正,使预报结果精度得到提高。 展开更多

关键词 动态数据驱动 自适应修正 森林火险天气预报 火险等级发布

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基于数据驱动具有自我学习能力的机组组合智能决策方法研究 被引量：41

16

作者 杨楠 叶迪 +4 位作者 林杰 黄禹 董邦天 胡文斌 刘颂凯 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2019年第10期2934-2945,共12页

在能源技术变革日新月异、人工智能技术快速发展的背景下,研究具有高适应性、高精度的机组组合决策方法具有重要意义。该文基于长短时记忆网络,通过构建面向机组组合问题的深度学习模型,提出一种基于数据驱动具有自我学习能力的机组组... 在能源技术变革日新月异、人工智能技术快速发展的背景下,研究具有高适应性、高精度的机组组合决策方法具有重要意义。该文基于长短时记忆网络,通过构建面向机组组合问题的深度学习模型,提出一种基于数据驱动具有自我学习能力的机组组合智能决策方法。首先基于K-means算法对历史调度数据进行聚类预处理;然后构建基于长短时记忆网络的机组组合深度学习模型,通过历史数据训练建立系统负荷与调度决策结果之间的映射模型,以此为基础进行机组组合决策;最后通过积累历史数据实现对模型的持续修正,从而赋予其自我进化、自我学习的能力。基于标准算例、实际电网数据的一系列仿真结果表明:相比于传统决策方法,该方法不仅可以在实际使用过程中不断提升其决策精度或效率,且在面对不同类型的机组组合问题时适应性更好。 展开更多

关键词 数据驱动 深度学习 基于数据驱动的机组组合决策方法 自我学习能力

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基于自学习和监督学习混合驱动的智能汽车跟驰控制策略 被引量：6

17

作者 赵健 宋东鉴 +3 位作者 朱冰 刘斌 陈志成 张培兴 《中国公路学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第3期55-65,共11页

随着人工智能技术的不断进步,越来越多的数据驱动方法被用于解决智能汽车跟驰控制问题,基于此,提出一种自学习和监督学习混合驱动的跟驰控制策略,实现拟人化的高性能跟驰控制。首先,基于实车试验平台采集跟驰数据,将跟驰控制问题建模为... 随着人工智能技术的不断进步,越来越多的数据驱动方法被用于解决智能汽车跟驰控制问题,基于此,提出一种自学习和监督学习混合驱动的跟驰控制策略,实现拟人化的高性能跟驰控制。首先,基于实车试验平台采集跟驰数据,将跟驰控制问题建模为马尔可夫决策过程,利用深度强化学习中的深度确定性策略梯度建立自学习跟驰控制策略,基于长短期记忆网络对马尔可夫决策过程的状态转移进行建模,根据历史数据对未来状态进行预测,利用高斯混合回归和连续隐式马尔可夫模型建立具有人类驾驶人特性的跟驰参考模型并将其引入强化学习架构中。提出一种自学习和监督学习的混合架构,通过引入人类驾驶人跟驰参考模型引导强化学习正确学习人类驾驶人特性,提升策略拟人性;通过对马尔可夫决策过程状态转移建模使策略进行加速度决策时能够考虑跟驰过程的状态随机性。最后利用实车跟驰数据进行策略验证,对提出策略和监督学习策略的跟驰控制性能进行对比并给出一系列量化评价指标。研究结果表明:所提出策略在跟踪前车速度和保持理想跟驰距离上具有超越人类驾驶人的表现,并有效降低了跟驰过程中的加速度冲击,在保证跟驰安全性、跟踪性、舒适性的同时具备较好的拟人性。 展开更多

关键词 汽车工程 跟驰控制 自学习 监督学习 深度强化学习 数据驱动

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大学英语自主学习研究——基于语料库的数据驱动学习模式 被引量：6

18

作者 杨玲 《韶关学院学报》 2012年第1期196-201,共6页

以建构主义和第二语言习得理论为依据,运用实证研究的方法,探讨基于语料库的数据驱动学习模式对非英语专业大学生自主学习的影响。结果表明:数据驱动模式不仅能提高学习者的词汇学习能力,而且有助于培养学习者自主学习能力和小组协作意识。

关键词 语料库 数据驱动学习 自主学习

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冷连轧机垂直振动理论研究进展与展望 被引量：9

19

作者 李旭 曹雷 +1 位作者 陈方升 张殿华 《轧钢》 2022年第5期1-12,共12页

轧机振动是冷轧带钢生产时普遍存在的问题,严重影响了产品质量并制约了板带材制备过程的高速化发展。其产生机理是由于轧机结构动态变化和轧制过程相互作用产生的自激振动。国内外学者从大量实验测定和理论探索中逐步形成并完善了不同... 轧机振动是冷轧带钢生产时普遍存在的问题,严重影响了产品质量并制约了板带材制备过程的高速化发展。其产生机理是由于轧机结构动态变化和轧制过程相互作用产生的自激振动。国内外学者从大量实验测定和理论探索中逐步形成并完善了不同简化模型,这些模型为提高轧机稳定性和发现消振抑振手段奠定了坚实基础。在归纳总结国内外相关文献中采用的不同理论模型基础上,从建模方法、轧机结构模型和轧制过程关键子模型等角度对研究成果进行了简要阐述、对比和评论;同时,介绍了人工智能理论在振动预测方面的应用,并结合当前钢铁行业的发展趋势对轧机振动未来的研究方向进行了展望。 展开更多

关键词 冷连轧 轧机自激振动 轧机结构 摩擦模型 数据驱动

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混合驱动水下滑翔机自噪声测量及分析 被引量：9

20

作者 刘璐 肖灵 《中国舰船研究》 CSCD 北大核心 2017年第4期132-139,共8页

[目的]混合驱动水下滑翔机是一种融合了传统自主式无人潜航器(AUV)和水下滑翔机(AUG)驱动方式的新型水下航行器。为研究混合驱动水下滑翔机自噪声的噪声源分布及基本特征,[方法]首先进行自噪声采集系统的设计与研制,并在消声水池中进行... [目的]混合驱动水下滑翔机是一种融合了传统自主式无人潜航器(AUV)和水下滑翔机(AUG)驱动方式的新型水下航行器。为研究混合驱动水下滑翔机自噪声的噪声源分布及基本特征,[方法]首先进行自噪声采集系统的设计与研制,并在消声水池中进行噪声分析实验。以2016年8月南海某海域1 000 m深度范围内的观测数据为研究对象,通过分步运转法,得到实航下滑翔机平台不同工作状态下的自噪声数据。[结果]试验分析与研究结果表明,设计和研制的自噪声采集系统工作稳定,在滑翔工作模式下水下滑翔机的机械噪声对自噪声的贡献最大,500 Hz以上的高频段时自噪声与浮力调节单元工作密切相关,在1 kHz达到峰值。[结论]所得结论对水下滑翔机减振降噪措施的实施和性能的改进可提供一些指导。 展开更多

关键词 混合驱动水下滑翔机 自噪声 数据采集 减振降噪

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