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Vibration parameter measurement using the temporal digital hologram sequence and windowed Fourier transform 被引量:2
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作者 Chong Yang,1,2 and Hong Miao 1,1) Key Laboratory of Mechanical Behavior and Design of Materials (CAS) Department of Modern Mechanics,University of Science and Technology of China,Anhui 230027,China 2) Institute of Structural Mechanics Chinese Academy of Engineering Physics,Sichuan 621900,China 《Theoretical & Applied Mechanics Letters》 CAS 2011年第5期36-40,共5页
Real time digital recording and numerical reconstruction of a temporal digital hologram sequence have become feasible in recent years.They provide a new measurement method which enjoys the valuable advantages of being... Real time digital recording and numerical reconstruction of a temporal digital hologram sequence have become feasible in recent years.They provide a new measurement method which enjoys the valuable advantages of being full-field,noncontact and high precision.In this paper,a combined method of temporal digital hologram sequence and windowed Fourier transform is proposed to measure the kinematic parameters of random vibration.A series of holograms are recorded by CCD camera and the original phase can be reconstructed by Fresnel reconstruction algorithm.The three-dimensional windowed Fourier transform is used to filter noise in phase and extract the instantaneous kinematic parameters of the specimen,such as the displacement,velocity and acceleration.An experiment is conducted on a chloroprene rubber latex membrane.Results demonstrate that the proposed method determines the vibration parameters precisely and enjoys many merits. 展开更多
关键词 vibration measurement digital holography temporal digital hologram sequence windowed Fourier transform
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Dim Moving Small Target Detection by Local and Global Variance Filtering on Temporal Profiles in Infrared Sequences
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作者 Chen Hao Liu Delian 《航空兵器》 CSCD 北大核心 2019年第6期43-49,共7页
In this paper, the temporal different characteristics between the target and background pixels are used to detect dim moving targets in the slow-evolving complex background. A local and global variance filter on tempo... In this paper, the temporal different characteristics between the target and background pixels are used to detect dim moving targets in the slow-evolving complex background. A local and global variance filter on temporal profiles is presented that addresses the temporal characteristics of the target and background pixels to eliminate the large variation of background temporal profiles. Firstly, the temporal behaviors of different types of image pixels of practical infrared scenes are analyzed.Then, the new local and global variance filter is proposed. The baseline of the fluctuation level of background temporal profiles is obtained by using the local and global variance filter. The height of the target pulse signal is extracted by subtracting the baseline from the original temporal profiles. Finally, a new target detection criterion is designed. The proposed method is applied to detect dim and small targets in practical infrared sequence images. The experimental results show that the proposed algorithm has good detection performance for dim moving small targets in the complex background. 展开更多
关键词 small target detection infrared image sequences complex background temporal profile variance filtering
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Characteristics of acoustic emission temporal sequences during the failure of a concrete structure under loading
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作者 包太 LIU +1 位作者 Xinrong 《Journal of Chongqing University》 CAS 2002年第2期42-45,共4页
The characteristics of acoustic emission (AE) signals given off in the course of the failure of a concrete structure is explored based on the laboratory experiments with concrete specimens. It is observed that the fai... The characteristics of acoustic emission (AE) signals given off in the course of the failure of a concrete structure is explored based on the laboratory experiments with concrete specimens. It is observed that the failure of a concrete structure experiences three stages divided by two inflexion points on the AE event curve, which are sequentially no damage, damage initiation and propagation, and major failure stages. In the first stage, existing micro cracks and defects are compacted by loading, but no damage propagated, hence few AE signals are detected, and it appears that there exists a nearly linear relationship between the relative stress and relative strain. In the second stage, the AE event frequency increases, implying that micro cracks begin to emerge inside the concrete structure, which is consistent with the damage mechanics. When the load is over 80 % of that breaks the structure, i.e. the maximum load, there is a vertical jump on the AE event count curve, which suggests that the failure propagation speeds up. After the second inflexion point, the AE event density increases faster than before, and there is another jump just before breaking, which indicates a quick propagation stage. These findings are valuable for evaluating the damage situations, and for studying and monitoring the dynamic process of the failure behaviors of a concrete structure. 展开更多
关键词 acoustic emission CONCRETE temporal sequences
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Spatio-temporal epidemic type aftershock sequence model for Tangshan aftershock sequence
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作者 Shaochuan Lue Yong Li 《Earthquake Science》 CSCD 2011年第5期401-408,共8页
Shallow earthquakes usually show obvious spatio-temporal clustering patterns. In this study, several spatio-temporal point process models are applied to investigate the clustering characteristics of the well-known Tan... Shallow earthquakes usually show obvious spatio-temporal clustering patterns. In this study, several spatio-temporal point process models are applied to investigate the clustering characteristics of the well-known Tangshan sequence based on classical empirical laws and a few assumptions. The relative fit of competing models is compared by Akalke Information Criterion. The spatial clustering pattern is well characterized by the model which gives the best fit to the data. A simulated aftershock sequence is generated by thinning algorithm and compared with the real seismicity. 展开更多
关键词 spatio-temporal model Tangshan aftershock sequence Laplace type clustering thinning simulation Akaike information criterion
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A staged deep learning approach to spatial refinement in 3D temporal atmospheric transport
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作者 M.Giselle Fernández-Godino Wai Tong Chung +4 位作者 Akshay A.Gowardhan Matthias Ihme Qingkai Kong Donald D.Lucas Stephen C.Myers 《Artificial Intelligence in Geosciences》 2025年第1期191-201,共11页
High-resolution spatiotemporal simulations effectively capture the complexities of atmospheric plume sion disper-in complex terrain.However,their high computational cost makes them impractical for applications requiri... High-resolution spatiotemporal simulations effectively capture the complexities of atmospheric plume sion disper-in complex terrain.However,their high computational cost makes them impractical for applications requiring rapid responses or iterative processes,such as optimization,uncertainty quantification,or inverse modeling.To address this challenge,this work introduces the Dual-Stage Temporal Three-dimensional UNet Super-resolution(DST3D-UNet-SR)model,a highly efficient deep learning model for plume dispersion predictions.DST3D-UNet-SR is composed of two sequential modules:the temporal module(TM),which predicts the transient evolution of a plume in complex terrain from low-resolution temporal data,and the spatial refinement module(SRM),which subsequently enhances the spatial resolution of the TM predictions.We train DST3D-UNet-SR using a comprehensive dataset derived from high-resolution large eddy simulations(LES)of plume transport.We propose the DST3D-UNet-SR model to significantly accelerate LES of three-dimensional(3D)plume dispersion by three orders of magnitude.Additionally,the model demonstrates the ability to dynamically adapt to evolving conditions through the incorporation of new observational data,substantially improving prediction accuracy in high-concentration regions near the source. 展开更多
关键词 Atmospheric sciences GEOSCIENCES Plume transport 3D temporal sequences Artificial intelligence CNN LSTM Autoencoder Autoregressive model U-Net SUPER-RESOLUTION Spatial refinement
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Rice Grain Damage by Combination and Sequence Infestations by the Rice Leaffolder, Cnaphalocrocis medinalis Guenee(Lepidoptera: Pyralidae), and the White-Backed Rice Planthopper, Sogatella furcifera Horváth(Hemiptera: Delphacidae) 被引量:2
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作者 JIANG Li-ben ZHU Zhan-fei +2 位作者 GE Lin-quan YANG Guo-qing WU Jin-cai 《Journal of Integrative Agriculture》 SCIE CAS CSCD 2014年第11期2460-2470,共11页
The rice leaffolder (RLF), Cnaphalocrocis medinalis Guenée (Lepidoptera:Pyralidae), and the white-backed rice planthopper (WBPH), Sogatella furcifera Horváth (Hemiptera: Delphacidae), are major ins... The rice leaffolder (RLF), Cnaphalocrocis medinalis Guenée (Lepidoptera:Pyralidae), and the white-backed rice planthopper (WBPH), Sogatella furcifera Horváth (Hemiptera: Delphacidae), are major insect pests in China and several other Asian countries. These two pests commonly occur simultaneously or in a temporal sequence. Thus, the investigation of the effect of complex infestations or temporal sequence infestations by these pests on rice yield has a practical signiifcance for the control of these pests. The present study comprised experiments with the following four different variables in potted rice at the tillering stage:single pest species infestation, complex infestation, complete combination infestation and temporal sequence infestation (C. medinalis infestation prior to S. furcifera and S. furcifera infestation prior to C. medinalis). The results showed that the four infestations resulted in a signiifcant decrease in 1 000-grain weight (1 000GW) and rate of yield loss (RYL) but an increase in blighted grain rate (BGR), with a signiifcant positive correlation with the infestation density. However, the inlfuences of the complex infestation, complete combination infestation or sequence infestation on the 1 000GW, BGR and RYL were greater than those of the single pest species infestations but did not have addition effects, i.e., the effects of the complex infestation and combination infestation or sequence infestation on the 1 000GW, BGR and RYL were less than the additive effects of the two single pest species infestations at the same densities. In the condition of the same total infestation pressure, no signiifcant differences in the 1 000GW, BGR and RYL were found between C. medinalis infestation prior to S. furcifera and S. furcifera infestation prior to C. medinalis as well as between the sequence infestation and the complex infestation. 展开更多
关键词 Cnaphalocrocis medinalis Sogatella furcifera complex infestation temporal sequence infestation rice yield loss
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Multi-scale regionalization based mining of spatio-temporal teleconnection patterns between anomalous sea and land climate events
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作者 XU Feng SHI Yan +3 位作者 DENG Min GONG Jian-ya LIU Qi-liang JIN Rui 《Journal of Central South University》 SCIE EI CAS CSCD 2017年第10期2438-2448,共11页
Climate sequences can be applied to defining sensitive climate zones, and then the mining of spatio-temporal teleconnection patterns is useful for learning from the past and preparing for the future. However, scale-de... Climate sequences can be applied to defining sensitive climate zones, and then the mining of spatio-temporal teleconnection patterns is useful for learning from the past and preparing for the future. However, scale-dependency in this kind of pattern is still not well handled by existing work. Therefore, in this study, the multi-scale regionalization is embedded into the spatio-temporal teleconnection pattern mining between anomalous sea and land climatic events. A modified scale-space clustering algorithm is first developed to group climate sequences into multi-scale climate zones. Then, scale variance analysis method is employed to identify climate zones at characteristic scales, indicating the main characteristics of geographical phenomena. Finally, by using the climate zones identified at characteristic scales, a time association rule mining algorithm based on sliding time windows is employed to discover spatio-temporal teleconnection patterns. Experiments on sea surface temperature, sea level pressure, land precipitation and land temperature datasets show that many patterns obtained by the multi-scale approach are coincident with prior knowledge, indicating that this method is effective and reasonable. In addition, some unknown teleconnection patterns discovered from the multi-scale approach can be further used to guide the prediction of land climate. 展开更多
关键词 CLIMATE sequences ANOMALOUS climatic EVENTS SPATIO-temporal teleconnection patterns MULTI-SCALE REGIONALIZATION
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Nonlinear ionization control by temporally shaped fs+ps double-pulse sequence on ZnO
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作者 尹唯一 宋娟 +3 位作者 任翔宇 姚倩 林贤 戴晔 《Chinese Optics Letters》 SCIE EI CAS CSCD 2023年第2期71-75,共5页
We designed a femtosecond(fs)+picosecond(ps)double-pulse sequence by using a Mach-Zehnder-like apparatus to split a single 120 fs pulse into two sub-pulses,and one of them was stretched to a width of 2 ps by a four-pa... We designed a femtosecond(fs)+picosecond(ps)double-pulse sequence by using a Mach-Zehnder-like apparatus to split a single 120 fs pulse into two sub-pulses,and one of them was stretched to a width of 2 ps by a four-pass grating system.Through observing the ripples induced on the ZnO surface,we found the ionization rate appeared to be higher for the sequence in which the fs pulse arrived first.The electron rate equation was used to calculate changes of electron density distribution for the sequences with different delay times.We suggest that using a temporally shaped fs+ps pulse sequence can achieve nonlinear ionization control and influence the induced ripples. 展开更多
关键词 ZNO ultrafast double-pulse sequence RIPPLE temporal shaping nonlinear ionization
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基于序列图时空增强与地理关系的兴趣点推荐 被引量:1
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作者 刘超 朱军 《计算机应用研究》 北大核心 2025年第3期755-761,共7页
针对现有兴趣点(points-of-interest,POI)推荐存在的地理特征挖掘不充分与未将顺序信息纳入空间偏好的问题,提出基于序列图时空增强与地理关系(spatial-temporal enhancement of sequence graph and geographical relationships,STESGGR... 针对现有兴趣点(points-of-interest,POI)推荐存在的地理特征挖掘不充分与未将顺序信息纳入空间偏好的问题,提出基于序列图时空增强与地理关系(spatial-temporal enhancement of sequence graph and geographical relationships,STESGGR)的POI推荐模型。首先,利用POI位置信息构建地理图,采用图卷积网络(graph convolutional network,GCN)与注意力机制获取用户访问POI的地理特征。其次,利用用户签到信息提取时空特征构建时空信息增强的序列图,采用门图神经网络(gated graph neural network,GGNN)与注意力机制获取用户访问POI的时空偏好。然后,引入共同性学习优化框架学习顺序信息与地理特征之间的互补信息,进一步挖掘地理特征。最后,融合两个特征信息并通过多层感知机(multilayer perceptron,MLP)进行POI推荐。在五个真实数据集上进行了实验,结果表明STESGGR模型在AUC和Logloss指标上分别提升1.2%~2.7%和3.2%~12.4%。实验证明STESGGR在基于位置的POI推荐下有较好的表现,充分挖掘了顺序与地理特征,提升了推荐效果。 展开更多
关键词 POI推荐 时空信息 地理信息 顺序信息 注意力机制
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基于ConvRNN-ResNet的毫米波步态识别方法 被引量:1
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作者 史秋彦 叶宁 +2 位作者 徐康 王甦 王汝传 《计算机应用与软件》 北大核心 2025年第1期108-115,共8页
步态作为一种复杂的时空生物特征,因具有难以伪装、非接触式识别的特性,被应用于人员目标识别。受此启发,使用毫米波雷达,基于步态特征,实现目标识别。从毫米波雷达接收的数据中逐帧提取距离多普勒信息,进行背景去噪,构建环境无关的时... 步态作为一种复杂的时空生物特征,因具有难以伪装、非接触式识别的特性,被应用于人员目标识别。受此启发,使用毫米波雷达,基于步态特征,实现目标识别。从毫米波雷达接收的数据中逐帧提取距离多普勒信息,进行背景去噪,构建环境无关的时空步态数据集。针对传统融合卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)与长短期记忆网络(Long Short-Term Memory, LSTM)的串联模型CNN-LSTM无法充分提取复杂时空特征的问题,提出融合卷积循环神经网络(Convolutional Recurrent Neural Network, ConvRNN)和残差网络(Residual Network, ResNet)的模型ConvRNN-ResNet,对时空序列进行分析。实验表明,提出的模型在观测时长5 s的行走数据上准确率达99.2%,在2.5 s短观测时长下有94.5%的准确率,优于CNN-LSTM,具备目标识别的能力。 展开更多
关键词 步态识别 残差网络 卷积循环神经网络 时空序列
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基于时序感知和长短期兴趣融合的序列推荐 被引量:1
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作者 侯亚飞 荀亚玲 +1 位作者 杨海峰 李砚峰 《计算机工程与设计》 北大核心 2025年第3期804-811,共8页
针对序列推荐模型对用户长期兴趣建模过程中,并未考虑与侧边信息的深度联系以及常常忽略用户近期内的多次交互行为的问题,提出一种基于时序感知和长短期兴趣融合的序列推荐方法。结合项目的侧边信息,设计全新的虚拟类目的自由路由机制... 针对序列推荐模型对用户长期兴趣建模过程中,并未考虑与侧边信息的深度联系以及常常忽略用户近期内的多次交互行为的问题,提出一种基于时序感知和长短期兴趣融合的序列推荐方法。结合项目的侧边信息,设计全新的虚拟类目的自由路由机制对用户的长期兴趣进行建模,增强模型对用户长期行为的建模能力。考虑用户近期内的多次交互并结合属性预测,提升模型对用户短期行为的建模效果。在3个公开数据集上的实验结果表明,各项评估性能均优于其它序列推荐模型。 展开更多
关键词 推荐系统 序列推荐 自注意力机制 长短期兴趣编码 自由路由 时序感知 项目属性
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基于时空图神经网络的城市路网行程时间预测研究综述 被引量:1
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作者 董慧 潘晓 +2 位作者 郭景峰 陈晓 王书海 《燕山大学学报》 北大核心 2025年第2期95-105,共11页
随着城市化进程的加速和交通网络的不断扩展,城市交通管理面临着日益复杂的挑战。准确的行程时间预测对于优化交通管理、提升出行体验以及推动智慧城市发展具有重要意义。受复杂的城市网络结构、交通流量的动态变化以及外界因素的影响,... 随着城市化进程的加速和交通网络的不断扩展,城市交通管理面临着日益复杂的挑战。准确的行程时间预测对于优化交通管理、提升出行体验以及推动智慧城市发展具有重要意义。受复杂的城市网络结构、交通流量的动态变化以及外界因素的影响,城市路网行程时间表现为强时空依赖性和随机性。时空图神经作为一种强大的时空建模工具,能够有效地捕获城市路网中复杂的时空关系。因此,基于时空图神经网络构建行程时间预测框架成为智慧交通领域的研究热点之一。从基于时空图神经网络行程时间预测框架的关键要素出发,即时空信息建模、预测任务选择以及学习范式设计,介绍此类研究近三年的研究进展。首先,对基于时空图神经网络的行程时间预测研究从问题定义和基本框架进行概述性描述。然后,根据关键要素中预测任务选择数量的不同,将相关研究工作分为单任务和多任务行程时间预测方法两类,并详细介绍每一类预测方法独有的特点以及代表性工作。最后,讨论行程时间预测在时空高阶相关性、隐式时空依赖关系以及可解释性方面建模的难点,并展望其未来发展趋势。 展开更多
关键词 图神经网络 时空图序列 时空数据挖掘 行程时间预测
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基于《黄帝内经》的五脏衰老时序性思考
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作者 林淑敏 张英杰 +1 位作者 金一兰 向楠 《中华中医药杂志》 北大核心 2025年第8期4209-4212,共4页
从古至今,衰老一直是医学研究的重点。中医学认为,衰老从根本上源自五脏的虚衰。《黄帝内经》中对衰老进行了解读,其以五脏为根本,以十年为周期,探讨了衰老的规律。后世医家以及现代研究进一步探讨丰富了衰老的机理规律。因此文章基于... 从古至今,衰老一直是医学研究的重点。中医学认为,衰老从根本上源自五脏的虚衰。《黄帝内经》中对衰老进行了解读,其以五脏为根本,以十年为周期,探讨了衰老的规律。后世医家以及现代研究进一步探讨丰富了衰老的机理规律。因此文章基于《黄帝内经》和后世医家的阐释,以及相关现代研究,对五脏的时序性衰老进行思考探讨。以期了解其规律,丰富人体衰老理论系统,为当代延缓和控制人体衰老提供理论支撑。 展开更多
关键词 《黄帝内经》 衰老 五脏 时序性 规律
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时序五藏标志性功能的进化历程
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作者 高艳 王义国 +3 位作者 尹秀平 周宇航 黄一钦 张启明 《时珍国医国药》 北大核心 2025年第5期918-921,共4页
五藏相生是中医基础理论的核心内容,但其生物学依据尚不明确。通过将中医五藏的标志性功能与生物进化不同阶段的特征进行匹配,发现生物进化的不同阶段按时间序列先后出现,其特征与五藏的相生关系一致。文章揭示了中医时序五藏标志性功... 五藏相生是中医基础理论的核心内容,但其生物学依据尚不明确。通过将中医五藏的标志性功能与生物进化不同阶段的特征进行匹配,发现生物进化的不同阶段按时间序列先后出现,其特征与五藏的相生关系一致。文章揭示了中医时序五藏标志性功能的进化历程,为中医五藏相生提供科学依据。 展开更多
关键词 时序五藏 标志性功能 进化历程
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基于交叉滞后网络分析胃癌化疗病人体质对症状网络的影响
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作者 李思宇 朱凯丽 +2 位作者 夏超 杨玲 段培蓓 《护理研究》 北大核心 2025年第5期705-715,共11页
目的:利用胃癌化疗病人3个时间点的体质和症状数据构建动态网络,探讨胃癌化疗病人体质和症状的演变规律,并识别干预靶点。方法:以2021年7月—2024年2月在江苏省4所三级甲等医院招募386例胃癌化疗病人为研究对象,在化疗早期(第2次化疗后,... 目的:利用胃癌化疗病人3个时间点的体质和症状数据构建动态网络,探讨胃癌化疗病人体质和症状的演变规律,并识别干预靶点。方法:以2021年7月—2024年2月在江苏省4所三级甲等医院招募386例胃癌化疗病人为研究对象,在化疗早期(第2次化疗后,T1)、化疗中期(第4次化疗后,T2)、化疗后期(第6次化疗后,T3)进行体质和症状测量,利用交叉滞后网络分析探讨体质和症状随时间变化的交互作用。结果:平和质是悲伤、味觉改变、食欲下降等症状的保护性体质。在T1→T2时期,血瘀质和阳虚质主要预测T2时期的疲乏和悲伤,“悲伤→疲乏”是最强的预测路径。在T2→T3时期,痰湿质能够促进味觉改变的发生。味觉改变能预测T3时期食欲缺乏的发生。结论:通过动态网络分析揭示了体质与症状之间的动态关系,可基于“体质可调”理论,早期进行血瘀质、阳虚质及痰湿质的体质调护,并及时转变症状的干预重点。 展开更多
关键词 胃癌 化疗 中医体质 症状网络 交叉滞后分析 时序关系 因果关系
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基于时空关节映射的骨架动作识别方法
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作者 赵晨 彭舰 黄军豪 《计算机科学》 北大核心 2025年第10期106-114,共9页
近年来,基于骨架的动作识别任务受到了研究人员的广泛关注,并取得了长足的研究进展。图卷积网络和卷积神经网络作为强大且有效的模型范式,在骨架动作识别领域同样受到了研究人员的青睐。1)大多数基于GCN(Graph Convolutional Network)... 近年来,基于骨架的动作识别任务受到了研究人员的广泛关注,并取得了长足的研究进展。图卷积网络和卷积神经网络作为强大且有效的模型范式,在骨架动作识别领域同样受到了研究人员的青睐。1)大多数基于GCN(Graph Convolutional Network)的方法使用的是时间、空间分别建模的方式,这阻碍了时空信息的直接交互;2)基于CNN(Convolutional Neural Network)的方法有效地建模了时空信息,但相比于基于GCN的方法,它并没有很好地利用空间信息。针对上述问题,提出了一个新颖的时空信息聚合操作,称作时空节点映射(Spatial-Temporal Joint Mapping,STJM)。该方法既结合了基于GCN的方法中图的拓扑信息,又采用了基于CNN的方法来同时聚合时空信息。相较于传统的GCN方法,该方法将节点进行了高维映射,拥有更强的表意能力。在进行节点高维映射后,只需要一个简单的τ×K的卷积核即可同时聚合时间与空间特征。作为一个新颖的时空信息聚合模块,许多基于GCN的拓扑增强策略都可以应用在STJM block上。实验表明,将STJM作为一个即插即用的模块与现有模型进行结合,在NTU RGB+D 60和NTU RGB+D 120两个大规模骨架数据集上,其性能获得了显著提升。 展开更多
关键词 图卷积网络 卷积神经网络 动作识别 时空建模 骨架序列
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基于PDW重构的智能机载雷达工作模式识别算法
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作者 李晨轩 张劲东 +1 位作者 李一鸣 李明杰 《空军工程大学学报》 北大核心 2025年第1期67-75,共9页
针对脉冲丢失对机载雷达工作模式识别准确率影响较大的问题,提出了一种基于脉冲描述字(PDW)重构的智能机载雷达工作模式识别算法。首先根据到达时间(TOA)的一阶差分序列提取到达时间差(DTOA)频繁项;其次,根据频繁项获得雷达真实的脉冲... 针对脉冲丢失对机载雷达工作模式识别准确率影响较大的问题,提出了一种基于脉冲描述字(PDW)重构的智能机载雷达工作模式识别算法。首先根据到达时间(TOA)的一阶差分序列提取到达时间差(DTOA)频繁项;其次,根据频繁项获得雷达真实的脉冲重复间隔(PRI)以及PRI变化规律;再次,计算不同PRI情况下的脉冲数完成PDW重构,最后将重构后的PDW送入搭建好的时间卷积网络(TCN)识别机载雷达工作模式,该方法能够挖掘PDW序列中的时间关联性,可以更好地获取PDW序列的特征。通过仿真实验,该方法在脉冲丢失率小于70%的情况下,对于雷达工作模式的识别准确率能够达到95%以上。 展开更多
关键词 脉冲丢失 序列重构 时间卷积网络 雷达工作模式识别
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黄河流域低碳竞争力评价及障碍因素诊断
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作者 王琦 马丽 《环境科学与技术》 北大核心 2025年第S1期213-223,共11页
双碳目标下需要研究黄河流域不同尺度低碳竞争力发展水平。文章以黄河流域70个地级市2010-2021年的低碳竞争力为研究对象,以经济社会和环境3个维度构建低碳竞争力评价体系并对其时空演化类型进行划分和主要障碍因素进行诊断。结果表明:... 双碳目标下需要研究黄河流域不同尺度低碳竞争力发展水平。文章以黄河流域70个地级市2010-2021年的低碳竞争力为研究对象,以经济社会和环境3个维度构建低碳竞争力评价体系并对其时空演化类型进行划分和主要障碍因素进行诊断。结果表明:(1)黄河流域低碳竞争力得分随时间上升趋势明显,经济维度得分最高,下游得分最高。(2)低水平区域主要聚集在中游地区,高水平区域主要在山东半岛及省会城市。太原和西安地区对周边地区的带动作用有待加强。(3)黄河流域各地区的影响因子存在一定差异,但创新能力和碳汇基础是其主要障碍因子。 展开更多
关键词 黄河流域 低碳竞争力 时空序列聚类 障碍因素
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基于双路TCN的长短距离融合学习转录因子结合位点预测
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作者 吴志强 宋佳智 +1 位作者 姜静清 罗蕊 《软件导刊》 2025年第3期31-36,共6页
准确预测DNA与转录因子的结合位点对深入理解基因表达及调控机理具有重要意义。卷积神经网络(CNN)和长短时记忆网络(LSTM)已成功应用于DNA-转录因子结合位点预测任务,准确性相比传统机器学习方法提升明显。然而,CNN仅擅长学习局部空间信... 准确预测DNA与转录因子的结合位点对深入理解基因表达及调控机理具有重要意义。卷积神经网络(CNN)和长短时记忆网络(LSTM)已成功应用于DNA-转录因子结合位点预测任务,准确性相比传统机器学习方法提升明显。然而,CNN仅擅长学习局部空间信息,无法建模DNA序列中的长距离依赖关系;LSTM网络的顺序处理特性无法实现并行运算,计算效率偏低。为此,提出一种结合双路时间卷积网络(TCN)和长短距离融合学习机制的模型解决上述问题。在网络结构层面,使用时间卷积网络作为序列特征提取器,兼具长距离建模和并行处理的优势,而且双路结构使模型能分离学习DNA互补特征,一定程度上提升了模型的稳定性;在特征学习层面,充分利用时间卷积网络不同层的上下文信息建模能力设计了长短距离融合学习策略,增强了预测特征的表示能力。在165个ChIP-seq数据集上的实验结果表明,该方法的各项指标结果优于当前流行的基于深度学习的方法。通过利用具有不同距离依赖信息的时序特征,可为转录因子结合位点预测提供一个有价值的框架。 展开更多
关键词 转录因子 结合位点 序列数据处理 时间卷积网络 特征融合
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面向作答序列数据的情境自适应学习推荐方法
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作者 陈泽君 张所娟 +3 位作者 陈卫卫 崔静 龙佳琪 陈恩红 《计算机研究与发展》 北大核心 2025年第9期2152-2165,共14页
学习推荐作为智能教育领域的核心研究任务,目的是根据学习者的认知状态,提供个性化的学习资源.现有的学习推荐方法依赖于学习者对知识概念的掌握程度,缺少对作答序列数据中情境信息的充分挖掘,无法有效提高学习者的知识迁移能力.提出了... 学习推荐作为智能教育领域的核心研究任务,目的是根据学习者的认知状态,提供个性化的学习资源.现有的学习推荐方法依赖于学习者对知识概念的掌握程度,缺少对作答序列数据中情境信息的充分挖掘,无法有效提高学习者的知识迁移能力.提出了面向作答序列数据的情境自适应学习推荐方法.该方法构建包括知识概念情境和习题情境的学习情境感知表征模块,融合时序大语言模型的认知状态表征模块,实现基于知识图谱的情境自适应学习推荐模块,将习题、知识概念和学习者特征进行动态关联,依据学习情境特征实现自适应精准推荐,解决了学习情境自适应推荐难的问题,提高了模型的情境感知和自适应能力,在保证学习效果的同时,增强了学习过程的新颖性以及学习推荐系统的效率和准确度.在AAAI 2023和Neur IPS_t34数据集上的比较和消融实验表明,所提模型的准确率和新颖性均优于基线模型. 展开更多
关键词 智能教育 认知状态 情境感知 时序大模型 作答序列数据 知识图谱 学习推荐
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