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基于多变量非线性DAE子系统模型的同步发电机励磁汽门综合控制
被引量:
1
1
作者
陈蓓玉
岳华
屠壮
《南京信息工程大学学报(自然科学版)》
CAS
2020年第4期515-520,共6页
同步发电机励磁汽门综合控制由多变量非线性DAE子系统模型来描述.本文扩展了非线性常微分方程系统的反步控制方法,研究了其镇定控制问题.首先若被控系统的向量相对阶存在,那么可通过一个微分同胚和反馈控制实现系统的解耦和等价转化.然...
同步发电机励磁汽门综合控制由多变量非线性DAE子系统模型来描述.本文扩展了非线性常微分方程系统的反步控制方法,研究了其镇定控制问题.首先若被控系统的向量相对阶存在,那么可通过一个微分同胚和反馈控制实现系统的解耦和等价转化.然后基于等价系统,利用反步方法设计其镇定控制器,使得整个闭环系统渐近稳定.最后基于MATLAB进行了仿真,仿真结果验证了本文所提方法的有效性.
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关键词
MIMO微分代数系统
同步发电机
励磁汽门控制
反步
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职称材料
改进的YOLOv3目标检测算法
被引量:
5
2
作者
曹春键
臧强
+1 位作者
王泽嘉
屠壮
《中国科技论文》
CAS
北大核心
2021年第11期1195-1201,共7页
针对YOLOv3目标检测算法存在网络参数量大、检测精度不够高的问题,首先,使用一种轻量化YOLOv3特征提取网络的方法,降低特征提取网络部分的参数量;其次,提出一种多级特征融合网络结构,提高YOLOv3算法特征层的检测效果;最后,采用一种软化...
针对YOLOv3目标检测算法存在网络参数量大、检测精度不够高的问题,首先,使用一种轻量化YOLOv3特征提取网络的方法,降低特征提取网络部分的参数量;其次,提出一种多级特征融合网络结构,提高YOLOv3算法特征层的检测效果;最后,采用一种软化的非极大值抑制(soft non-maximun suppression,Soft-NMS)算法,在检测阶段有效避免重叠目标下的漏检。结果表明,相比于YOLOv3算法,改进YOLOv3算法的参数量降低了46%,模型大小约为原模型的50%,在PASCAL VOC 2007数据集上的平均精度均值(mean average precision,mAP)提升了3.5%。
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关键词
目标检测
YOLOv3算法
特征融合
非极大值抑制
平均精度均值
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职称材料
题名
基于多变量非线性DAE子系统模型的同步发电机励磁汽门综合控制
被引量:
1
1
作者
陈蓓玉
岳华
屠壮
机构
南京信息工程大学自动化学院
江苏省大气环境与装备技术协同创新中心
出处
《南京信息工程大学学报(自然科学版)》
CAS
2020年第4期515-520,共6页
基金
国家自然科学基金(51575283)
国家重点研发计划(2017YFD0701201-02)。
文摘
同步发电机励磁汽门综合控制由多变量非线性DAE子系统模型来描述.本文扩展了非线性常微分方程系统的反步控制方法,研究了其镇定控制问题.首先若被控系统的向量相对阶存在,那么可通过一个微分同胚和反馈控制实现系统的解耦和等价转化.然后基于等价系统,利用反步方法设计其镇定控制器,使得整个闭环系统渐近稳定.最后基于MATLAB进行了仿真,仿真结果验证了本文所提方法的有效性.
关键词
MIMO微分代数系统
同步发电机
励磁汽门控制
反步
Keywords
MIMO differential algebraic system
synchronous generator
excitation and valve control
backstepping
分类号
TP13 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
改进的YOLOv3目标检测算法
被引量:
5
2
作者
曹春键
臧强
王泽嘉
屠壮
机构
南京信息工程大学自动化学院
江苏省大气环境与装备技术协同创新中心
出处
《中国科技论文》
CAS
北大核心
2021年第11期1195-1201,共7页
基金
国家自然科学基金资助项目(61973170,51575283)
国家重点研发计划项目(2017YFD0701201-02)
南京信息工程大学大学生创新创业训练计划项目(201910300308,202010300110Y)。
文摘
针对YOLOv3目标检测算法存在网络参数量大、检测精度不够高的问题,首先,使用一种轻量化YOLOv3特征提取网络的方法,降低特征提取网络部分的参数量;其次,提出一种多级特征融合网络结构,提高YOLOv3算法特征层的检测效果;最后,采用一种软化的非极大值抑制(soft non-maximun suppression,Soft-NMS)算法,在检测阶段有效避免重叠目标下的漏检。结果表明,相比于YOLOv3算法,改进YOLOv3算法的参数量降低了46%,模型大小约为原模型的50%,在PASCAL VOC 2007数据集上的平均精度均值(mean average precision,mAP)提升了3.5%。
关键词
目标检测
YOLOv3算法
特征融合
非极大值抑制
平均精度均值
Keywords
object detection
YOLOv3 algorithm
feature fusion
non-maximun suppression(NMS)
mean average precision(mAP)
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于多变量非线性DAE子系统模型的同步发电机励磁汽门综合控制
陈蓓玉
岳华
屠壮
《南京信息工程大学学报(自然科学版)》
CAS
2020
1
下载PDF
职称材料
2
改进的YOLOv3目标检测算法
曹春键
臧强
王泽嘉
屠壮
《中国科技论文》
CAS
北大核心
2021
5
下载PDF
职称材料
已选择
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条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
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