目前,基于信道状态信息(Channel State Information,CSI)的室内摔倒检测(Fall Detection,FD)系统已被证明拥有巨大潜力,但是,不同室内布局带来的多径效应的差异往往使其无法实现跨场景使用。因此,该文提出了DA-Fall(Domain-adaptive Fal...目前,基于信道状态信息(Channel State Information,CSI)的室内摔倒检测(Fall Detection,FD)系统已被证明拥有巨大潜力,但是,不同室内布局带来的多径效应的差异往往使其无法实现跨场景使用。因此,该文提出了DA-Fall(Domain-adaptive Fall),通过结合两种自适应策略的域自适应方法来改进未标记噪声信号的泛化,从而提高对目标域的检测精度。在提出的摔倒检测系统中,引入了域鉴别器和域混淆自适应层来进行对抗性训练。首先,该算法通过引入依赖于相对值的相对鉴别器来优化对抗训练,从而更好地反映域间差异。其次,将基于多核架构的最大均值差异(Multiple Kernel Maximum Mean Difference,MK-MMD)作为域对抗损失的正则化项,进一步减小域间的边缘分布距离。实验分析表明,DA-Fall取得了比WiFall,RT-Fall,SignGAN更好的效果,在原场景与新场景中分别达到了96.83%和91.03%的检测精度。展开更多
本文基于化工模拟软件Aspen Plus V7.3,选用1,3-丙二醇为萃取剂,对乙酸乙酯—乙腈共沸体系的连续萃取精馏过程进行模拟与条件优化;利用正交实验对工艺参数进行优化。结果表明,在全塔理论板数为43,原料和萃取剂分别在第20块和第4块理论...本文基于化工模拟软件Aspen Plus V7.3,选用1,3-丙二醇为萃取剂,对乙酸乙酯—乙腈共沸体系的连续萃取精馏过程进行模拟与条件优化;利用正交实验对工艺参数进行优化。结果表明,在全塔理论板数为43,原料和萃取剂分别在第20块和第4块理论板进料,回流比为1.5,溶剂比为2.4的条件下,可得到纯度分别为99.96%和99.79%的乙酸乙酯和乙腈,萃取剂1,3-丙二醇的循环补充量为0.12kg/h。模拟与优化结果为乙酸乙酯—乙腈共沸物连续萃取精馏分离过程的工业化设计和操作提供了理论依据和设计参考。展开更多
文摘目前,基于信道状态信息(Channel State Information,CSI)的室内摔倒检测(Fall Detection,FD)系统已被证明拥有巨大潜力,但是,不同室内布局带来的多径效应的差异往往使其无法实现跨场景使用。因此,该文提出了DA-Fall(Domain-adaptive Fall),通过结合两种自适应策略的域自适应方法来改进未标记噪声信号的泛化,从而提高对目标域的检测精度。在提出的摔倒检测系统中,引入了域鉴别器和域混淆自适应层来进行对抗性训练。首先,该算法通过引入依赖于相对值的相对鉴别器来优化对抗训练,从而更好地反映域间差异。其次,将基于多核架构的最大均值差异(Multiple Kernel Maximum Mean Difference,MK-MMD)作为域对抗损失的正则化项,进一步减小域间的边缘分布距离。实验分析表明,DA-Fall取得了比WiFall,RT-Fall,SignGAN更好的效果,在原场景与新场景中分别达到了96.83%和91.03%的检测精度。
文摘本文基于化工模拟软件Aspen Plus V7.3,选用1,3-丙二醇为萃取剂,对乙酸乙酯—乙腈共沸体系的连续萃取精馏过程进行模拟与条件优化;利用正交实验对工艺参数进行优化。结果表明,在全塔理论板数为43,原料和萃取剂分别在第20块和第4块理论板进料,回流比为1.5,溶剂比为2.4的条件下,可得到纯度分别为99.96%和99.79%的乙酸乙酯和乙腈,萃取剂1,3-丙二醇的循环补充量为0.12kg/h。模拟与优化结果为乙酸乙酯—乙腈共沸物连续萃取精馏分离过程的工业化设计和操作提供了理论依据和设计参考。
