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Low-frequency oscillation of train-network system considering traction power supply mode
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作者 Yuchen Liu Xiaoqin Lyu +1 位作者 Mingyuan Chang Qiqi Yang 《Railway Engineering Science》 EI 2024年第2期244-256,共13页
The low-frequency oscillation(LFO)has occurred in the train-network system due to the introduction of the power electronics of the trains.The modeling and analyzing method in current researches based on electrified ra... The low-frequency oscillation(LFO)has occurred in the train-network system due to the introduction of the power electronics of the trains.The modeling and analyzing method in current researches based on electrified railway unilateral power supply system are not suitable for the LFO analysis in a bilateral power supply system,where the trains are supplied by two traction substations.In this work,based on the single-input and single-output impedance model of China CRH5 trains,the node admittance matrices of the train-network system both in unilateral and bilateral power supply modes are established,including three-phase power grid,traction transformers and traction network.Then the modal analysis is used to study the oscillation modes and propagation characteristics of the unilateral and bilateral power supply systems.Moreover,the influence of the equivalent inductance of the power grid,the length of the transmission line,and the length of the traction network are analyzed on the critical oscillation mode of the bilateral power supply system.Finally,the theoretical analysis results are verified by the time-domain simulation model in MATLAB/Simulink. 展开更多
关键词 Low-frequency oscillation train-network system Modal analysis Bilateral power supply Participation factor
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Low-Frequency Stability Analysis of Power Electronic Traction Transformer Based Train-Network System 被引量:1
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作者 Yi Hong Yang Li +1 位作者 Zhikang Shuai Hanyu Yang 《CSEE Journal of Power and Energy Systems》 SCIE EI CSCD 2024年第4期1608-1617,共10页
Power electronic traction transformers(PETTs)will be increasingly applied to locomotives in the future for their small volume and light weight.However,similar to conventional trains,PETTs behave as constant power load... Power electronic traction transformers(PETTs)will be increasingly applied to locomotives in the future for their small volume and light weight.However,similar to conventional trains,PETTs behave as constant power loads and may cause low-frequency oscillation(LFO)to the train-network system.To solve this issue,a mathematical model of the PETT is firstly proposed and verified based on the extended describing function(EDF)method in this paper.In the proposed model,the LLC converter is simplified to an equivalent circuit consisting of a capacitor and a resistor in parallel.It is further demonstrated that the model can apply to various LLC converters with different topologies and controls.Particularly,when the parameter differences between cells are not obvious,the PETT can be simplified to a single-phase rectifier(i.e.,conventional train)by equivalent transformation.Based on the model of PETT,the system low-frequency stability and influential factors are analyzed by using the generalized Nyquist criterion.Lastly,the correctness and accuracy of theoretical analyses are validated by off-line and hardware-in-the-loop simulation results. 展开更多
关键词 Extended describing function method impedance model low-frequency oscillation power electronic traction transformer train-network system
原文传递
行动者网络视域下高校创新创业人才培养研究 被引量:2
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作者 陈红梅 梁敏 姜琦 《齐齐哈尔大学学报(哲学社会科学版)》 2025年第2期78-82,共5页
创新创业人才培养对于提升人才培养质量,实施创新驱动发展和人才强国战略具有重要意义。文章基于行动者网络视角,构建高校创新创业人才培养行动者网络,明晰人类行动者和非人类行动者的构成及角色定位,分析高校创新创业人才培养行动者网... 创新创业人才培养对于提升人才培养质量,实施创新驱动发展和人才强国战略具有重要意义。文章基于行动者网络视角,构建高校创新创业人才培养行动者网络,明晰人类行动者和非人类行动者的构成及角色定位,分析高校创新创业人才培养行动者网络的转译过程。指出在网络运行中存在的核心行动者支撑力薄弱、产学合作不紧密等问题,提出提升核心行动者实力水平以更好支撑创新创业人才培养网络运行等保障措施,在网络重构中不断推进创新创业人才培养进程,保障高质量创新创业人才培养目标的实现。 展开更多
关键词 行动者网络 创新创业人才培养 转译过程
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智算互联综述
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作者 张云勇 闫硕 +1 位作者 陈永铭 张启明 《电信科学》 北大核心 2025年第8期22-32,共11页
随着大模型参数量突破万亿规模,智算互联面临超大规模组网、低时延通信、高带宽同步等技术挑战。研究构建了包含吞吐量、时延、扩展比等指标的多维评价体系,分析了大模型训练、人工智能(artificial intelligence,AI)推理和边缘计算三大... 随着大模型参数量突破万亿规模,智算互联面临超大规模组网、低时延通信、高带宽同步等技术挑战。研究构建了包含吞吐量、时延、扩展比等指标的多维评价体系,分析了大模型训练、人工智能(artificial intelligence,AI)推理和边缘计算三大应用场景的需求特点。通过对比主流科技企业的解决方案,总结了CLOS架构、Fat-Tree拓扑等创新实践,重点探讨了互联协议、网络拓扑、拥塞控制等关键技术,并展望了开放协议、光电融合等未来发展方向。研究表明,智算互联技术的持续创新将为AI发展提供关键基础设施支撑。 展开更多
关键词 人工智能 智算互联 大模型训练 网络拓扑 光电融合
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市域铁路与城市轨道交通贯通运行条件下的列车运行图编制策略研究 被引量:1
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作者 何必胜 石宇航 +2 位作者 黄永龙 张光远 王蔚 《铁道运输与经济》 北大核心 2025年第7期86-96,共11页
随着我国城市轨道交通互联互通程度的不断加深,贯通运行已成为提升运输效率的重要方向。针对市域铁路与城市轨道交通在功能定位与系统架构上的差异所带来的运行图编制难题,提出了一种基于介观路网的列车运行图编制策略,通过构建介观路... 随着我国城市轨道交通互联互通程度的不断加深,贯通运行已成为提升运输效率的重要方向。针对市域铁路与城市轨道交通在功能定位与系统架构上的差异所带来的运行图编制难题,提出了一种基于介观路网的列车运行图编制策略,通过构建介观路网模型,精准描述列车的运行过程及其对轨道资源的占用与释放关系,结合列车子路径策略,实现列车越行、折返、停站、过轨等操作,并引入车底运用策略,提高车底资源调度效率。在此基础上,以重庆江跳线与城市轨道交通5号线贯通运行为案例,验证了所提方法在列车运行组织与资源协调中的适用性与可行性。研究表明,该策略可有效协调多制式系统在运行图编制中的冲突,为市域铁路与城市轨道交通的高效衔接提供了重要的理论支撑。 展开更多
关键词 公共交通 轨道交通 互联互通 多网融合 列车调度
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城际与市域铁路过轨运输下列车时刻表和停站方案协同优化
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作者 陈喜春 杨阳 田小鹏 《交通运输系统工程与信息》 北大核心 2025年第4期241-253,共13页
在城际与市域铁路过轨运输模式下,协同优化列车时刻表和停站方案,有利于降低旅客换乘频次,提升旅客出行质量。首先,采用小时OD(Origin-Destination)客流作为旅客出行需求输入,通过列车候选停站方案反映过轨运输模式下可能的停站选择,借... 在城际与市域铁路过轨运输模式下,协同优化列车时刻表和停站方案,有利于降低旅客换乘频次,提升旅客出行质量。首先,采用小时OD(Origin-Destination)客流作为旅客出行需求输入,通过列车候选停站方案反映过轨运输模式下可能的停站选择,借助时空网络分别引入基于弧段的列车与客流变量,建立多商品流约束刻画列车运行轨迹和旅客出行过程,采用耦合约束实现列车与客流的时空匹配,构建以最小化列车运行成本和旅客出行成本为目标的混合整数线性规划模型;其次,在拉格朗日松弛框架下,将所建模型分解为列车时空路径、停站方案选择和客流需求分配这3个易求解的子问题,设计基于对偶解的启发式方法求解原问题可行解;最后,为验证所提方法的有效性,以两组实际线路为背景进行案例分析。研究结果表明:本文方法能够生成响应旅客需求的列车服务方案,其中,超过80%跨线客流选择直达列车提升出行顺畅性,同时,各OD对的列车停站次数与客流分布趋势基本一致;对于17个车站和80列列车的案例,本文方法能够在合理计算时间内获得优于求解器的解。 展开更多
关键词 铁路运输 列车时刻表 时空网络 停站方案 拉格朗日松弛
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从“学术孤岛”到“耦合网络”:交叉学科博士生培养模式的断裂与弥合 被引量:4
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作者 王宝玺 杜蕾 《研究生教育研究》 北大核心 2025年第1期50-56,共7页
交叉学科博士生培养模式是通过制度安排、培养组织、导学关系与博士生主体四个关键要素相互交织形成的培养范式。在新时代背景下,该模式不仅是学术逻辑下知识生产模式转型的应然要求,还是社会逻辑下拔尖创新人才培养的实然导向,具有促... 交叉学科博士生培养模式是通过制度安排、培养组织、导学关系与博士生主体四个关键要素相互交织形成的培养范式。在新时代背景下,该模式不仅是学术逻辑下知识生产模式转型的应然要求,还是社会逻辑下拔尖创新人才培养的实然导向,具有促进新质生产力形成及推动教育、科技、人才“三位一体”建设的重要理论价值与实践意义。然而,交叉学科博士生培养亦存在着“学术孤岛”现象,表现为招生—资助—学位授予的制度缺陷、培养过程中组织协同不足、博士生与导师存在身份认同偏差、“孤独学者”难以适应跨学科培养需求。对此,应构建交叉学科博士生培养的“耦合网络”,通过创新招生—资助—学位授予制度、推进落实有组织科研模式、建立良好的博士生导学关系并积极倡导博士生朋辈协作,进而提升交叉学科博士生的科研能力与创新能力。 展开更多
关键词 交叉学科 博士生培养模式 学术孤岛 耦合网络
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改进模型预测控制的列车自组网运行控制 被引量:1
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作者 宋宗莹 杨迎泽 +4 位作者 王兴中 于晓泉 李烁 武悦 胡超 《科技创新与应用》 2025年第5期22-26,共5页
重载组合列车自组织网络是一种新型智能化的管理体系,能够实现列车的实时信息交互和协同运动。随着列车向长编组、重载化发展,对于重载组合列车自组织网络提出新的要求。该文提出一种改进模型预测控制的列车自组网运行控制策略。首先,... 重载组合列车自组织网络是一种新型智能化的管理体系,能够实现列车的实时信息交互和协同运动。随着列车向长编组、重载化发展,对于重载组合列车自组织网络提出新的要求。该文提出一种改进模型预测控制的列车自组网运行控制策略。首先,建立重载组合列车自组织网络系统的单列车与多列车运动模型,其中多列车运动模型以3辆车为例具体化。其次,设计一种基于模型预测控制的多列车协同控制,以实现多列车的高效率安全运行,并且通过优化模型预测控制预测时域,改善控制效果。最后,仿真实验验证所提方案在加速、减速和不同预测时域的效果。结果表明,所提出控制效果的优越性,在保证运算性能的同时达到最优的控制效果。 展开更多
关键词 重载组合列车 自组织网络 模型预测控制 优化预测时域 运行安全
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基于区间预测的高速列车无线网络控制时延补偿方法
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作者 刘洋 李帅 李常贤 《铁道学报》 北大核心 2025年第5期77-88,共12页
为了降低高速列车无线网络控制数据传输时延对列车运行控制稳定性的影响,以搭建的列车无线网络控制实验台采集的时延数据作为试验数据,采用自适应噪声完备集合经验模态分解(CEEMDAN)和小波包分解(WPD)对其进行预处理,以降低时延序列的... 为了降低高速列车无线网络控制数据传输时延对列车运行控制稳定性的影响,以搭建的列车无线网络控制实验台采集的时延数据作为试验数据,采用自适应噪声完备集合经验模态分解(CEEMDAN)和小波包分解(WPD)对其进行预处理,以降低时延序列的复杂度;利用天鹰算法优化的长短期记忆神经网络(AO-LSTM)对处理后的时延数据进行点预测,并在此基础上,采用非参数核密度估计对时延进行区间预测;通过引入观测器,设计一种改进的自适应滑模控制算法对列车运行进行控制,同时对时延进行补偿。采用Matlab软件对列车运行控制进行仿真,仿真结果表明:在90%和95%置信度下,相较反向传播(BP)和Elman神经网络方法,提出的时延补偿方法的区间平均覆盖率更高;在短时延和长时延干扰下,相比模糊PID控制和反步法控制,对速度跟踪的误差更小。仿真对比分析结果显示,设计的自适应滑模控制器能对数据传输时延进行补偿,并能够对列车运行实现精准控制。 展开更多
关键词 高速列车 无线网络控制 自适应滑模控制 区间预测 时延补偿
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重载群组列车自组织网络系统虚假数据注入攻击检测方法 被引量:1
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作者 宋宗莹 杨迎泽 +2 位作者 王兴中 于晓泉 李烁 《铁路计算机应用》 2025年第6期40-44,共5页
针对重载群组列车自组织网络系统(简称:自组织网络系统)因其高度互联性面临虚假数据注入攻击的问题,设计了一种基于回声状态网络的虚假数据注入攻击检测方法。通过构建自组织网络系统的信息物理模型,设计相应的协同控制策略,确保列车组... 针对重载群组列车自组织网络系统(简称:自组织网络系统)因其高度互联性面临虚假数据注入攻击的问题,设计了一种基于回声状态网络的虚假数据注入攻击检测方法。通过构建自组织网络系统的信息物理模型,设计相应的协同控制策略,确保列车组间的速度同步与安全间距。仿真实验表明,该方法成功检测出不同情境下的虚假数据注入攻击,为重载群组列车自组织网络系统提供了有效的安全保障,为铁路运输系统智能化发展提供支撑。 展开更多
关键词 协同控制 虚假数据注入攻击 攻击检测 重载群组列车 自组织网络系统
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基于文本图表示学习的人格分类方法
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作者 刘猛 范摇珊 +2 位作者 刘芳 张德育 贡胜男 《沈阳理工大学学报》 2025年第4期7-12,共6页
针对网络用户的传统人格分类方法提取文本语义特征不充分、分类准确率低的问题,提出一种基于文本图表示学习的人格分类方法。该方法利用自然语言处理技术,并结合深度学习和图网络模型,设计一种自适应图卷积网络(adaptive graph convolut... 针对网络用户的传统人格分类方法提取文本语义特征不充分、分类准确率低的问题,提出一种基于文本图表示学习的人格分类方法。该方法利用自然语言处理技术,并结合深度学习和图网络模型,设计一种自适应图卷积网络(adaptive graph convolutional network,ADGCN),通过自适应调整机制优化节点表示,平衡了节点特征的局部与全局信息。在Kaggle数据集上的测试实验表明,F1分数最高为80%,且平均F1分数达到71.14%,比传统机器学习方法和预训练模型BERT提高近20%,展现了模型计算效率上的优越性。 展开更多
关键词 语义特征 网络用户人格分类 BERT预训练 图卷积网络
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基于改进YOLOv5的降雪天气高速列车障碍物检测
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作者 马晓君 王栋 +1 位作者 刘德胜 梁晨 《计算机仿真》 2025年第1期155-161,451,共8页
针对降雪天气造成的铁路场景不清晰,以及遮挡造成的目标误检率等问题,提出了一种基于改进的YOLOv5的铁路障碍物入侵检测网络模型。在原有算法基础上引入坐标注意力检测机制,提高特征的提取能力,增强对遮挡目标及小目标的检测能力;提出Fo... 针对降雪天气造成的铁路场景不清晰,以及遮挡造成的目标误检率等问题,提出了一种基于改进的YOLOv5的铁路障碍物入侵检测网络模型。在原有算法基础上引入坐标注意力检测机制,提高特征的提取能力,增强对遮挡目标及小目标的检测能力;提出Focal-SIoU边界框回归损失函数,加快训练的收敛速度并提升预测框的定位精度;引入RepGFPN提高网络的检测速度,保证识别的实时性。在数据集RD和VOC 2012上的实验结果表明,提出的算法与原YOLOv5算法相比,mAP_(@0.5)分别提高了6.1%和2%,检测速度分别达到64FPS和67FPS,表明提出的算法可以在降雪的天气下快速、准确地检测出障碍物。 展开更多
关键词 复杂天气 障碍物识别 高速列车 神经网络
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基于不同学习范式的深度图聚类方法综述
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作者 周丽娟 吴梦琪 +1 位作者 李欣冉 牛常勇 《模式识别与人工智能》 北大核心 2025年第3期233-251,共19页
图聚类方法旨在使用无监督方式将图节点划分到不同类别中,用于发现复杂系统中的隐藏模式、社区结构和组织关系.现有方法通过不同的学习范式构建自监督模式,指导图表示学习并实现聚类,因此学习范式是图聚类方法的关键,但现有综述少有从... 图聚类方法旨在使用无监督方式将图节点划分到不同类别中,用于发现复杂系统中的隐藏模式、社区结构和组织关系.现有方法通过不同的学习范式构建自监督模式,指导图表示学习并实现聚类,因此学习范式是图聚类方法的关键,但现有综述少有从学习范式的角度讨论图聚类方法.因此,文中基于不同学习范式总结图聚类方法的研究进展,将图聚类方法分类为重构式图聚类、对比式图聚类、对抗式图聚类和混合式图聚类.基于研究范围和聚类效果,重点探讨重构式图聚类和对比式图聚类.在单关系数据集和多关系数据集上的聚类结果表明,对比式图聚类在单关系数据集上表现较优,而重构式图聚类在多关系数据集上表现较优.最后,总结图聚类领域面临的挑战,展望未来的研究方向,并介绍深度图聚类方法在各个领域的应用. 展开更多
关键词 图聚类 自监督训练 图神经网络 图对比学习 图重构学习
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基于对抗训练和全局指针网络的医疗文本 实体关系联合抽取模型
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作者 段宇锋 柏萍 《情报科学》 北大核心 2025年第3期47-57,共11页
【目的/意义】在比较分析现有关系抽取方法的基础上,构建适用于医疗文本的关系抽取模型。【方法/过程】构建AGP模型实现关系抽取。该模型将医疗文本的嵌入表示输入Transformer编码器进一步提取文本特征,利用全局指针网络解码。为了提高... 【目的/意义】在比较分析现有关系抽取方法的基础上,构建适用于医疗文本的关系抽取模型。【方法/过程】构建AGP模型实现关系抽取。该模型将医疗文本的嵌入表示输入Transformer编码器进一步提取文本特征,利用全局指针网络解码。为了提高鲁棒性,模型引入了对抗训练。【结果/结论】AGP模型在CMeIE-V1、CMeIE-V2和DiaKG数据集上F1值分别达到0.6190、0.5321和0.5684。实验结果证明AGP模型在医疗文本关系抽取任务上的性能优于基准模型。【创新/局限】本文提出的模型未整合大语言模型。 展开更多
关键词 对抗训练 全局指针网络 关系抽取 预训练模型 医疗文本
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基于多层级特征融合的密集行人检测算法
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作者 乔建华 马清松 +2 位作者 杨振疆 赵利军 李小松 《计算机工程与设计》 北大核心 2025年第9期2608-2617,共10页
为解决Deformable DETR目标检测模型对于小目标众多的人群密集场景检测困难的问题,提出一种改进的密集行人检测算法Deformable-DETR-MAEB。通过将多头注意力机制结合模型的各级编码器输出设计了用于实现多层级特征融合的MAEB模块,提高... 为解决Deformable DETR目标检测模型对于小目标众多的人群密集场景检测困难的问题,提出一种改进的密集行人检测算法Deformable-DETR-MAEB。通过将多头注意力机制结合模型的各级编码器输出设计了用于实现多层级特征融合的MAEB模块,提高模型的小目标检测的能力。此外,还在解码器部分设计了正样本增强模块并制定了二阶段模型训练策略,减少模型的训练周期,并采用提取特征能力更强的Swin Transformer替换了原有的骨干网络。实验结果表明,改进后的密集行人检测算法在CrowdHuman数据集上的平均检测精度为83.4%,相比原模型提高了5.2%,对于小目标行人的平均检测精度提高了2.7%。 展开更多
关键词 密集行人检测 多头注意力 特征融合 小目标 正样本增强 训练策略 骨干网络
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图基础模型研究进展与挑战:图神经网络的视角
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作者 吴涛 聂发志 +4 位作者 先兴平 王超 袁霖 乔少杰 牛伟纳 《通信学报》 北大核心 2025年第7期226-248,共23页
图基础模型(GFM)是基础模型思想在图学习领域中的延伸,是在广泛图数据上预训练并微调适配多种下游任务的图模型。与借助大语言模型(LLM)实现GFM的技术路线不同,主要关注从图神经网络(GNN)的角度构建GFM。首先,分析了GFM的研究现状并定... 图基础模型(GFM)是基础模型思想在图学习领域中的延伸,是在广泛图数据上预训练并微调适配多种下游任务的图模型。与借助大语言模型(LLM)实现GFM的技术路线不同,主要关注从图神经网络(GNN)的角度构建GFM。首先,分析了GFM的研究现状并定义了关键概念。其次,总结了GFM骨干架构和基础表示单元的研究成果。再次,根据代理任务和微调策略的不同,分别总结了图模型的预训练技术与微调方法。然后,介绍了与GFM相关的评价指标。最后,分析了面临的挑战并展望了未来的研究方向。 展开更多
关键词 图基础模型 图神经网络 预训练 模型微调 提示调优
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考虑知识扩散的大型产品装配生产调度模型及算法
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作者 陆志强 马新一 《同济大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第3期471-484,共14页
人力资源的技能结构可以显著影响生产线的效率,而线内师徒培训引起的知识扩散现象是改善人力资源结构的手段之一。引入社交网络描述知识扩散现象,提出在已知目标人力资源结构的条件下考虑知识扩散下资源技能效率提升的多技能资源受限项... 人力资源的技能结构可以显著影响生产线的效率,而线内师徒培训引起的知识扩散现象是改善人力资源结构的手段之一。引入社交网络描述知识扩散现象,提出在已知目标人力资源结构的条件下考虑知识扩散下资源技能效率提升的多技能资源受限项目调度问题,建立以最小化达成培训目标所需项目个数和平均每个项目所需成本为目标的混合整数规划模型。针对该模型,设计了一种改进的基于分解的多目标进化算法,并嵌入动态规划资源分配算子和任务聚类贪婪调度计划生成机制。通过数值实验证明算法优越性。 展开更多
关键词 项目调度 人力资源培训 知识扩散 社交网络
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基于领航一致性控制的5G时间敏感网络车车通信时间同步方法
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作者 陈永 张娜 +1 位作者 陶瑄 张冰旺 《铁道学报》 北大核心 2025年第5期68-76,共9页
在高速铁路下一代5G时间敏感网络(5G-TSN)下实现车车通信时间同步,对于保障高速列车行车安全至关重要。针对现有车车时间同步方法未考虑链路传输延时抖动、数据丢包等因素,导致车车通信时间同步主从时钟偏移估计不准确、稳定性差等问题... 在高速铁路下一代5G时间敏感网络(5G-TSN)下实现车车通信时间同步,对于保障高速列车行车安全至关重要。针对现有车车时间同步方法未考虑链路传输延时抖动、数据丢包等因素,导致车车通信时间同步主从时钟偏移估计不准确、稳定性差等问题,提出一种基于领航一致性控制的5G-TSN车车通信时间同步方法。建立5G-TSN下基于领航追随多智能体理论的车车通信时间同步模型;设计车车通信时间同步一致性控制协议,通过追随列车时钟状态误差动态调整,完成5G-TSN下车车通信的同步误差补偿,能够有效实现车车通信时间同步。试验结果表明,与事件触发控制和卡尔曼滤波同步比较方法相比,所提方法具有更好的稳定性和同步性能。 展开更多
关键词 时间同步 5G时间敏感网络 车车通信 领航追随 一致性控制
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一种基于预训练语言模型XLNet的测井曲线重构方法 被引量:1
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作者 曹茂俊 赵宇杰 《计算机技术与发展》 2025年第2期183-190,共8页
在油田勘探开发过程中,测井曲线作为地球物理测井的第一手资料,能够真实反映地下空间的分布与特性。然而,在实际工作中,由于井壁垮塌和仪器故障等原因,部分测井数据常常出现失真或缺失。为解决这一问题,该文提出了一种基于预训练语言模... 在油田勘探开发过程中,测井曲线作为地球物理测井的第一手资料,能够真实反映地下空间的分布与特性。然而,在实际工作中,由于井壁垮塌和仪器故障等原因,部分测井数据常常出现失真或缺失。为解决这一问题,该文提出了一种基于预训练语言模型XLNet的测井曲线重构方法。该方法通过筛选地层地质岩性特征指数,获取高质量的训练样本,并将其作为预训练模型重构测井曲线的依据。构建并训练带有预训练权重信息的XLNet模型,使模型具备对复杂地层特性的理解和数据重构能力。在模型的构建与训练过程中,引入了预训练权重,并进一步结合了LoRA(Low-Rank Adaptation)模块,以充分利用测井曲线之间的高度依赖关系,进而辅助XLNet生成和补全失真或缺失的测井数据。与已知曲线重构模型:基于注意力表征的长短期记忆神经网络(LSTM-Attent)、双向门控神经网络(BiGRU)、TimesNet及XLNet相比,基于预训练语言模型XLNet-LoRA的测井曲线重构模型具有更高的预测准确性。 展开更多
关键词 测井曲线重构 深度学习 预训练语言模型 XLNet网络 LoRA机制
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基于多传感器数据融合的动作识别训练辅助系统仿真研究
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作者 钟华 孙莉 《自动化与仪器仪表》 2025年第7期205-209,共5页
针对传统体育动作数据融合和识别精度低,导致体育运动训练效果不佳的问题,设计一个基于多传感器数据融合的体育动作识别训练辅助系统。利用惯性传感器和视觉传感器分别进行人体关节点和深度图像采集;然后对两个传感器数据进行融合,并将... 针对传统体育动作数据融合和识别精度低,导致体育运动训练效果不佳的问题,设计一个基于多传感器数据融合的体育动作识别训练辅助系统。利用惯性传感器和视觉传感器分别进行人体关节点和深度图像采集;然后对两个传感器数据进行融合,并将其输入至搭建的PSO-BPNN模型中进行体育动作识别;最后将该模型应用到搭建的辅助训练系统中进行体育训练,以提升体育训练效果。仿真结果表明,提出的基于PSO-BPNN模型对走路、跑步、踢球、弯腰、下蹲5类体育动作的识别准确率分别为96.34%、91.77%、97.58%、99.42%和98.01%,均高于现有的PSO-LSTM模型和SA-SVM模型的体育动作识别准确率。系统应用发现,设计的系统可实现体育动作各关节点准确识别,与标准关节点间误差较小,可提升体育动作辅助训练效果。 展开更多
关键词 多传感器 数据融合 体育动作识别 辅助训练 BPNN神经网络
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