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重金属地质高背景区土壤Se的地球化学特征及富Se耕地综合评价
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作者 刘力 张传华 +2 位作者 张凤太 邓炜 刘燕 《生态与农村环境学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第8期996-1005,共10页
为了合理保护和利用富Se耕地资源,为重金属地质高背景区富Se农产品的安全开发提供科学依据,以重庆市黔江区白土乡为例,采集74份耕地土壤(0~20 cm)及水稻籽实样品,分析稻谷及土壤中Se和重金属(Cd、Hg、Pb、As、Cr、Cu、Zn和Ni)含量,同时... 为了合理保护和利用富Se耕地资源,为重金属地质高背景区富Se农产品的安全开发提供科学依据,以重庆市黔江区白土乡为例,采集74份耕地土壤(0~20 cm)及水稻籽实样品,分析稻谷及土壤中Se和重金属(Cd、Hg、Pb、As、Cr、Cu、Zn和Ni)含量,同时分析土壤中养分元素及氧化物含量,研究土壤及稻谷中各元素的地球化学特征,并开展富Se耕地综合评价。结果显示,研究区土壤环境综合质量等级以三等(轻度污染)和四等(中度污染)为主,面积占比分别为41.65%和50.71%,污染因子为Cd。土壤Se平均含量为0.91 mg·kg^(-1),含量介于0.4~3.0 mg·kg^(-1)之间的点位占比为97.29%,土壤Se资源丰富。研究区耕地土壤总体养分条件良好,但部分区域存在单元素缺乏问题,以K缺乏最为显著。耕地土壤重金属和Se含量主要与灰岩、炭质页岩(夹煤线)的风化成土有关。此外,农业活动会造成耕地土壤Cd和As的输入。研究区糙米富Se率为100%,糙米Cd超标率为7.4%,土壤pH值是影响稻谷吸收土壤Cd和Se的主控因素,中碱性条件有利于水稻富集Se而抑制其对Cd的吸收。研究区富Se耕地综合等级以二等为主,面积占比为95.68%,适宜开展富Se资源开发利用。可根据各耕地地块单项指标得分情况,通过养分元素补充、土壤酸碱度调节等措施,趋利避害利用土壤富Se资源,对部分不适宜开展富Se资源开发利用的耕地,可进行种植结构调整。 展开更多
关键词 耕地土壤 重金属 se 地球化学特征 综合评价
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基于CNN‑LSTM‑SE的心电图分类算法研究
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作者 王建荣 邓黎明 +1 位作者 程伟 李国翚 《测试技术学报》 2024年第3期264-273,共10页
心血管疾病是我国死亡率较高的疾病之一,通过观察心电图来判断心电信号是否出现异常能够对心血管疾病进行预防和筛查。由于心电图数据规模大且繁杂,临床医护人员在心电图筛查时,工作负担大且容易出现误诊或漏诊的情况。为了提高心电图... 心血管疾病是我国死亡率较高的疾病之一,通过观察心电图来判断心电信号是否出现异常能够对心血管疾病进行预防和筛查。由于心电图数据规模大且繁杂,临床医护人员在心电图筛查时,工作负担大且容易出现误诊或漏诊的情况。为了提高心电图的筛查效率、减少医护人员的压力,提出了一种基于卷积神经网络、长短期记忆神经网络和SE网络的心电图分类算法模型(CNN-LSTM-SE),该模型将心电图分成5种不同的类别。主要研究内容包括:选用MIT-BIH心律失常数据集作为心电信号的数据来源,使用巴特沃斯带通滤波器对心电信号进行去噪处理,通过Z-score方法对心电信号进行标准化处理,利用独热编码方法对心电信号标签进行编码,最后使用处理后的心电数据对所提算法模型进行训练和测试。实验结果表明:所提模型相较于其它模型,能够有效提高心电图分类的准确性,在实验数据集上的分类准确率达到99.1%。 展开更多
关键词 心律失常 心电图 卷积神经网络 se网络 长短期记忆神经网络
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基于改进SE-Net和深度可分离残差的高光谱图像分类
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作者 王燕 王振宇 《兰州理工大学学报》 CAS 北大核心 2024年第2期87-95,共9页
针对目前常见的用于高光谱图像分类的卷积神经网络参数数量多,训练时间长,对样本数量依赖性大的问题,提出一种适用于有限训练样本条件下基于改进压缩激活网络和深度可分离残差的分类网络MDSR&SE-Net.首先使用主成分分析对原始高光... 针对目前常见的用于高光谱图像分类的卷积神经网络参数数量多,训练时间长,对样本数量依赖性大的问题,提出一种适用于有限训练样本条件下基于改进压缩激活网络和深度可分离残差的分类网络MDSR&SE-Net.首先使用主成分分析对原始高光谱图像进行通道降维,然后通过三维卷积神经网络连接多特征残差结构,同时嵌入改进的SE模块提取高光谱图像的空间和光谱细节特征,最后将提取到的特征数据输入Softmax分类器激活分类.为了使网络更加轻量,通过在残差结构中使用深度可分离卷积和引入全局平均池化减少参数数量.实验结果显示,使用有限训练样本在三种常见高光谱数据集上总体分类精度均达到99%以上. 展开更多
关键词 高光谱图像 深度可分离卷积 残差网络 压缩激活网络
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基于DEMATEL和SE-DEA的民航监察员培训效能评价
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作者 唐卫贞 于千容 +1 位作者 成昌浩 彭峻德 《舰船电子工程》 2024年第1期158-163,共6页
为优化培训模式,提高监察员的安全监管能力,降低民航各种不安全事件发生的概率,以“岗位胜任能力导向”为核心的培训模式逐步形成。首先基于“一个素质,三个能力”构建初始岗位胜任力模型,然后结合SPSS和AMOS进行指标筛选和模型验证,利... 为优化培训模式,提高监察员的安全监管能力,降低民航各种不安全事件发生的概率,以“岗位胜任能力导向”为核心的培训模式逐步形成。首先基于“一个素质,三个能力”构建初始岗位胜任力模型,然后结合SPSS和AMOS进行指标筛选和模型验证,利用DEMATEL法探究各指标之间的影响关系并改进权重,最后运用SE-DEA法检验目前的培训课程设置是否合理并进行评价。结果表明:构建的岗位胜任力共15项指标,具有良好的效度和信度;政治素质和管理能力对法治能力和业务能力的影响更大,对胜任力模型影响最大的是业务能力;经过培训,75%的监察员的岗位能力都得到有效提升,达到强化基层安全能力建设的预期,同时说明目前的培训课程设置仍需进一步改进。 展开更多
关键词 DEMATEL法 se-DEA法 权重优化 效能评价 岗位胜任力
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SE(3)描述的多刚体系统约束违约问题研究
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作者 袁歆懿 陈菊 田强 《力学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第8期2351-2363,共13页
多刚体系统动力学的指标-1微分代数方程组仅包含加速度级别约束方程,未考虑位移和速度约束方程.数值积分过程中位移和速度约束违约逐渐增加,导致计算结果精度下降,需引入约束稳定方法减小约束违约.首先根据Hamilton变分原理,建立了SE(3... 多刚体系统动力学的指标-1微分代数方程组仅包含加速度级别约束方程,未考虑位移和速度约束方程.数值积分过程中位移和速度约束违约逐渐增加,导致计算结果精度下降,需引入约束稳定方法减小约束违约.首先根据Hamilton变分原理,建立了SE(3)描述的多刚体系统动力学模型.其次给出4种约束稳定方法在SE(3)上形式:Baumgarte方法、罚函数方法、增广拉格朗日方法和约束违约增强稳定方法.相较于传统多刚体系统动力学建模,基于SE(3)的动力学建模可描述转动对平动的耦合效应,能更精确地模拟系统的动力学行为,可提升约束稳定方法的性能.在SE(3)框架下,将4种约束稳定方法与RKMK(Runge-Kutta Munthe-Kass)数值方法结合,对含位移约束和速度约束的动力学方程进行求解.最后通过两个动力学算例:含球铰的空间双球摆算例以及含圆柱铰的曲柄滑块机构算例,分别给出了4种约束稳定方法在SE(3)上对动力学系统的位移和速度约束违约的修正对比结果,并分析了系统能量的变化图.结果表明:SE(3)框架下,4种约束稳定方法结合RKMK算法均表现出良好的保结构和保能量性质,其中SE(3)上增广拉格朗日方法所得位移和速度约束违约较小,总能量保持情况更好;SE(3)上Baumgarte方法能更好地平衡系统计算效率和精度. 展开更多
关键词 多刚体动力学 李群se(3) RKMK方法 约束违约
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Harmony SE在民用飞机设计中的应用
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作者 刘晚移 冯蕴雯 +2 位作者 侯杰然 陈俊宇 郭英男 《西北工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第1期35-44,共10页
随着民用飞机技术精细化和产品复杂性的提高,民用飞机设计已从传统的基于文档的系统工程转变为基于模型的系统工程,系统表达也从以文档为中心转变为以模型为中心。为进一步提高民用飞机设计中系统建模的模型质量与正确性,进而缩短设计... 随着民用飞机技术精细化和产品复杂性的提高,民用飞机设计已从传统的基于文档的系统工程转变为基于模型的系统工程,系统表达也从以文档为中心转变为以模型为中心。为进一步提高民用飞机设计中系统建模的模型质量与正确性,进而缩短设计的开发周期与成本,探究以模型驱动及验证为主导的系统工程方法在民用飞机设计领域的适用性,建立民用飞机设计的系统工程框架,用以支持民用飞机的可靠设计与高效交付。以Harmony SE建模方法为切入点,介绍其工作流程和建模思想;分析民用飞机在系统工程实践中出现的突出问题,说明Harmony SE方法在民用飞机系统工程领域的适用性,建立民用飞机设计的系统工程实践体系;以油箱增压组件为研究对象,应用实践体系开展组件级系统工程实践。结果表明,文中所提出的民用飞机设计系统工程体系和方法能够正确合理地分配设计需求并建立完整的系统模型,有助于提升现阶段民用飞机设计的效率与准确性。 展开更多
关键词 基于模型的系统工程 Harmony se 民用飞机 架构模型 油箱增压组件
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基于TEE和SE的移动平台双离线匿名支付方案
7
作者 杨波 冯伟 +2 位作者 秦宇 张彦超 佟冬 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2024年第8期3553-3576,共24页
近年来,中央银行数字货币(CBDC)受到全球多个国家和地区的高度关注.双离线交易作为CBDC的可选属性,在无网络连接的情况下进行支付,被认为具有较大的实用价值.面向CBDC的双离线匿名支付场景,基于可信执行环境(TEE)和安全单元(SE)技术,提... 近年来,中央银行数字货币(CBDC)受到全球多个国家和地区的高度关注.双离线交易作为CBDC的可选属性,在无网络连接的情况下进行支付,被认为具有较大的实用价值.面向CBDC的双离线匿名支付场景,基于可信执行环境(TEE)和安全单元(SE)技术,提出了一种专为移动平台设计的高效双离线匿名支付方案(dual offline anonymous E-payment for mobile devices,OAPM).OAPM适用于资源受限的移动设备,允许移动付款者在不联网状态下安全地向收款者支付数字货币,且不向收款者及商业银行泄露个人隐私信息,付款者的支付行为也不会被链接,同时允许收款者设备处于离线状态,监管机构(如中央银行)在必要情况下能够识别匿名付款者的真实身份.该方案满足数字货币交易的多项重要属性,包括正确性、不可链接性、可追踪性、不可陷害性、机密性、真实性、防双花性以及可控匿名性等.实现了原型系统,并对可能的参数进行了评估.安全性分析和实验结果表明,该方案从安全性和效率两方面均能满足移动用户CBDC双离线交易的实际需求. 展开更多
关键词 央行数字货币(CBDC) 双离线支付 可信执行环境(TEE) 安全单元(se) 移动设备 安全架构
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基于SE-RetinaNet的面向玻璃面板的小尺寸低显著性缺陷检测
8
作者 王为 赵涛 +1 位作者 钟羽中 佃松宜 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2024年第7期123-127,131,共6页
玻璃面板中的缺陷具有低显著、尺寸小、形态多样、数量少等特点,现有先进目标检测算法难以胜任玻璃面板的质检任务。基于此,提出了SE-RetinaNet—一种面向玻璃面板的小尺寸低显著性的缺陷检测算法。该算法在特征金字塔的顶层和底层引入... 玻璃面板中的缺陷具有低显著、尺寸小、形态多样、数量少等特点,现有先进目标检测算法难以胜任玻璃面板的质检任务。基于此,提出了SE-RetinaNet—一种面向玻璃面板的小尺寸低显著性的缺陷检测算法。该算法在特征金字塔的顶层和底层引入了SE注意力机制和自注意力机制,增强网络对底层小尺寸特征的提取能力并强化顶层网络捕捉特征的长距离依赖关系的能力,同时在网络末端引入定位子网络SE-Regression,通过结合残差块和Inception模块的优点加强了定位的准确度同时防止网络退化。实验结果表明,所提算法能有效检测玻璃面板中各种尺寸的低显著性缺陷,其检测性能优于现有经典目标检测的算法,能够在玻璃面板缺陷检测问题上发挥较好的性能。 展开更多
关键词 小目标检测 玻璃面板缺陷检测 Focal loss se注意力机制 自注意力机制
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基于VGG16-DenseNet集成模型的烤烟智能分级
9
作者 黄本荣 范兆烽 +7 位作者 王飞 江逸昕 马祥根 肖光林 詹德良 吴善建 黄嘉星 温永仙 《中国烟草科学》 CSCD 北大核心 2024年第3期102-112,共11页
为实现烤烟烟叶等级快速、准确的智能化识别,本研究基于手机拍摄的不同品种烤烟烟叶正、反面图像,构建了VGG16与DenseNet组合的新网络模型VGG16-Dense,并应用手机拍摄的翠碧1号、云烟87烤烟烟叶6个等级正反面图片,总共24类,验证该模型... 为实现烤烟烟叶等级快速、准确的智能化识别,本研究基于手机拍摄的不同品种烤烟烟叶正、反面图像,构建了VGG16与DenseNet组合的新网络模型VGG16-Dense,并应用手机拍摄的翠碧1号、云烟87烤烟烟叶6个等级正反面图片,总共24类,验证该模型的有效性,同时与5个网络模型DenseNet121、ResNet50、AlexNet、VGG16和GoogLeNet进行比较。研究表明:VGG16-Dense网络模型在验证集的各评估指标(准确率、精确率、召回率、F1分数和平均损失值)均达到优秀值,在测试集的各评估指标较其他模型是最优的,准确率为92.71%,精确率为93.07%,召回率为92.71%,F1分数为92.72%,平均损失值为0.22,有较好的泛化能力,错判较少。VGG16-Dense网络模型能同时智能判别烤烟烟叶等级及其正反面,甄别不同品种,这为初级烤烟收购中的定级实现智能化提供理论指导。 展开更多
关键词 烤烟智能分级 深度学习 组合网络模型 se模块
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基于SE注意力CycleGAN的蓝印花布单纹样自动生成
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作者 冉二飞 贾小军 +2 位作者 喻擎苍 谢昊 陈卫彪 《丝绸》 CAS CSCD 北大核心 2024年第1期31-37,共7页
根据蓝印花布纹样的风格特征,文章提出一种端到端的蓝印花布纹样自动生成方法,实现简笔画图像向蓝印花布单纹样的自动迁移。针对蓝印花布的抽象风格和小数据集问题,重新构造CycleGAN生成网络中的编码器和解码器,使用SE(squeeze and exci... 根据蓝印花布纹样的风格特征,文章提出一种端到端的蓝印花布纹样自动生成方法,实现简笔画图像向蓝印花布单纹样的自动迁移。针对蓝印花布的抽象风格和小数据集问题,重新构造CycleGAN生成网络中的编码器和解码器,使用SE(squeeze and excitation)注意力模块和残差模块与原始的卷积模块串联,提高特征提取能力和网络学习能力。同时减少生成网络中转换器的残差块层数,降低过拟合。实验结果表明,基于SE注意力CycleGAN网络方法自动生成的蓝印花布新纹样主观性上更贴合原始风格,与原图更加接近,有助于蓝印花布的数字化传承和创新。 展开更多
关键词 蓝印花布 se注意力 风格迁移 CycleGAN 单纹样 半监督学习 图像生成
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基于CEEMDAN和SE算法的打夯机负荷振动信号识别研究
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作者 刘剑 王强 《中国工程机械学报》 北大核心 2024年第2期220-224,共5页
为了提高打夯机在复杂工作环境中筒体容易产生多种非线性振动信号扛干扰能力,设计了一种基于自适应噪声完备经验模态分解(CEEMDAN)算法和标准误差(SE)算法的打夯机负荷振动信号识别方法。采用CEEMDAN算法分解信号数据,以极限学习机为打... 为了提高打夯机在复杂工作环境中筒体容易产生多种非线性振动信号扛干扰能力,设计了一种基于自适应噪声完备经验模态分解(CEEMDAN)算法和标准误差(SE)算法的打夯机负荷振动信号识别方法。采用CEEMDAN算法分解信号数据,以极限学习机为打夯机负荷建立模型,完成打夯机负荷的精确判断。研究结果表明:CEEMDAN对打夯机振动信号起到良好的预处理作用,各内涵模态(IMF)分量SE值均未出现相互重叠,有效IMF分量SE总体表现为欠负荷>常负荷>过负荷的特征。该模型对过负荷达到最高识别率,形成了98.85%的过负荷识别率,比EMD-SE与MEEMD-SE的过负荷识别率依次增大15.61%、12.14%。该研究可以有效识别负荷情况,为下一步驱动打夯机做出相应动作奠定基础,有效地提高节能效果。 展开更多
关键词 CEEMDAN se 相关系数 ELM 负荷状态识别
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Bi_(2)O_(2)Se纳米线的生长及其超导量子干涉器件
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作者 刘怀远 肖建飞 +2 位作者 吕昭征 吕力 屈凡明 《物理学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2024年第4期285-290,共6页
Bi_(2)O_(2)Se是一种新型半导体材料,具有载流子迁移率高、空气中稳定和自旋轨道耦合强等优点,并且其合成方法多种多样,应用范围十分广泛.但已有研究大多集中在其二维薄膜,本文介绍一种使用三温区管式炉通过化学气相沉积生长Bi_(2)O_(2... Bi_(2)O_(2)Se是一种新型半导体材料,具有载流子迁移率高、空气中稳定和自旋轨道耦合强等优点,并且其合成方法多种多样,应用范围十分广泛.但已有研究大多集中在其二维薄膜,本文介绍一种使用三温区管式炉通过化学气相沉积生长Bi_(2)O_(2)Se一维纳米线的方法,研究了云母衬底处于水平方向不同位置以及竖直方向不同高度对Bi_(2)O_(2)Se纳米线生长的影响,并归纳出适于其生长的优化条件.之后,基于生长的Bi_(2)O_(2)Se纳米线构建了超导量子干涉器件,并观测到随磁场的超导量子干涉,为拓宽Bi_(2)O_(2)Se纳米线的应用提供了思路. 展开更多
关键词 Bi_(2)O_(2)se纳米线 化学气相沉积 超导量子干涉器
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High-efficiency sodium storage of Co_(0.85)Se/WSe_(2) encapsulated in N-doped carbon polyhedron via vacancy and heterojunction engineering 被引量:2
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作者 Ya Ru Pei Hong Yu Zhou +5 位作者 Ming Zhao Jian Chen Li Xin Ge Wei Zhang Chun Cheng Yang Qing Jiang 《Carbon Energy》 SCIE EI CAS CSCD 2024年第1期94-107,共14页
With the advantage of fast charge transfer,heterojunction engineering is identified as a viable method to reinforce the anodes'sodium storage performance.Also,vacancies can effectively strengthen the Na+adsorption... With the advantage of fast charge transfer,heterojunction engineering is identified as a viable method to reinforce the anodes'sodium storage performance.Also,vacancies can effectively strengthen the Na+adsorption ability and provide extra active sites for Na+adsorption.However,their synchronous engineering is rarely reported.Herein,a hybrid of Co_(0.85)Se/WSe_(2) heterostructure with Se vacancies and N-doped carbon polyhedron(CoWSe/NCP)has been fabricated for the first time via a hydrothermal and subsequent selenization strategy.Spherical aberration-corrected transmission electron microscopy confirms the phase interface of the Co_(0.85)Se/WSe_(2) heterostructure and the existence of Se vacancies.Density functional theory simulations reveal the accelerated charge transfer and enhanced Na+adsorption ability,which are contributed by the Co_(0.85)Se/WSe_(2) heterostructure and Se vacancies,respectively.As expected,the CoWSe/NCP anode in sodium-ion battery achieves outstanding rate capability(339.6 mAh g^(−1) at 20 A g^(−1)),outperforming almost all Co/W-based selenides. 展开更多
关键词 Co_(0.85)se/Wse_(2)heterostructure density functional theory simulations N-doped carbon polyhedron se vacancies sodium-ion batteries
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基于多源信号融合和SE-CNN的滚动轴承故障诊断方法 被引量:1
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作者 杨冠雄 陈曦晖 余红坤 《煤矿机械》 2024年第4期158-160,共3页
针对传统轴承故障诊断方法存在对故障特征不敏感、特征提取不充分以及易受外界环境干扰等问题,提出了一种基于多源信号融合的滚动轴承故障诊断方法。首先为降低单通道信号中的异常值干扰,对多源传感器采集到的原始振动信号开展基于多通... 针对传统轴承故障诊断方法存在对故障特征不敏感、特征提取不充分以及易受外界环境干扰等问题,提出了一种基于多源信号融合的滚动轴承故障诊断方法。首先为降低单通道信号中的异常值干扰,对多源传感器采集到的原始振动信号开展基于多通道特征信息的数据层融合,实现类内故障特征信息互补;然后构建引入SE注意力机制的卷积神经网络(CNN)故障诊断模型,对无效特征信息进行过滤,增强特征提取表征能力,实现滚动轴承故障的精准识别;最后搭建多工况模拟实验台开展了不同干扰工况下的验证。实验结果表明,该方法的平均准确率可达98%以上,在不同程度的干扰工况下均能实现准确的轴承故障类型识别,具有较高的泛化能力。 展开更多
关键词 故障诊断 CNN 信号融合 se注意力机制
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基于BaGa_(4)Se_(7)晶体的中红外辐射源稳定性实验研究
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作者 李楠 李惟帆 +3 位作者 祁峰 姚吉勇 郭丽媛 路远 《激光与红外》 CAS CSCD 北大核心 2024年第5期685-691,共7页
在实际应用中,光源的输出能量稳定性影响着光源在各种应用中的可靠性和性能,如激光治疗、光谱分析、光电对抗以及光成像等领域。本文首先对光学参量振荡器(OPO)系统从激光泵浦源、谐振腔结构和非线性晶体三个方面对输出能量稳定性进行... 在实际应用中,光源的输出能量稳定性影响着光源在各种应用中的可靠性和性能,如激光治疗、光谱分析、光电对抗以及光成像等领域。本文首先对光学参量振荡器(OPO)系统从激光泵浦源、谐振腔结构和非线性晶体三个方面对输出能量稳定性进行分析。实验方面,使用BaGa_(4)Se_(7)(BGSe)晶体搭建脉冲激光泵浦的3~8μm中红外OPO辐射源,从激光泵浦源和OPO系统两部分对输出能量波动性进行了详细的测量和分析。当输入泵浦能量为30 mJ,正入射输出4.5μm波长时,平均能量为2.151 mJ,标准差为56.49μJ,计算RMS波动为2.62%。根据分析得出,随着激光增益的提高和腔损耗的减小,输出脉冲的波动减小。该研究为不同应用场景下BGSe晶体的红外辐射源的工作参数的选择提供了有益的指导。 展开更多
关键词 中红外激光 BaGa 4se 7 光参量振荡器 稳定性 方均根波动
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基于SE-SBM的机采棉加工工艺配置效率评价
16
作者 崔思浩 李玉林 +2 位作者 张若宇 蔡凤杰 刘磊 《农机化研究》 北大核心 2024年第6期56-62,共7页
针对目前机采棉加工工艺优化过程中缺乏从系统角度定量评估工艺配置效率的情况,把机采棉加工工艺系统看作一个具有输入输出的系统,以机采棉生产投入、工艺配置情况作为输入指标,以机采棉加工质量和皮棉产量等产出水平作为输出指标,建立... 针对目前机采棉加工工艺优化过程中缺乏从系统角度定量评估工艺配置效率的情况,把机采棉加工工艺系统看作一个具有输入输出的系统,以机采棉生产投入、工艺配置情况作为输入指标,以机采棉加工质量和皮棉产量等产出水平作为输出指标,建立了基于SE-SBM(Super Efficiency Slacks-based Measure)的工艺配置效率评价模型。以新疆某棉花加工企业的9条机采棉加工生产线为例,通过收集数据和利用DEA-Slover5.0软件计算,对其工艺配置效率进行了评估和比较,再根据所得结论确定了改进方向和额度,并提出了有针对性的建议。所构建的指标体系和评价方法可用于评估不同机采棉加工生产线的工艺配置效率,能为实施机采棉加工工艺设计和优化改进提供决策参考。 展开更多
关键词 机采棉 工艺配置 效率评价 se-SBM模型
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偃松PpSS和PpSE基因过表达载体构建
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作者 王思瑶 于宏影 +2 位作者 刘洋 梁雪 南方 《温带林业研究》 2024年第2期68-71,共4页
【目的】构建偃松甾醇代谢途径关键基因SS和SE过表达载体,为促进偃松甾醇高效合成奠定基础,为药用偃松遗传改良提供重要基因资源。【方法】以偃松的cDNA为模板,将SS和SE基因克隆至pNC-Cam1304-35s载体;重组质粒通过PCR及测序鉴定正确后... 【目的】构建偃松甾醇代谢途径关键基因SS和SE过表达载体,为促进偃松甾醇高效合成奠定基础,为药用偃松遗传改良提供重要基因资源。【方法】以偃松的cDNA为模板,将SS和SE基因克隆至pNC-Cam1304-35s载体;重组质粒通过PCR及测序鉴定正确后,三亲杂交转入根瘤农杆菌LBA4404。【结果】抗性农杆菌PCR产物长度与预期一致,阳性菌液测序结果与目标基因序列相同。【结论】成功构建SS和SE过表达载体,重组载体的获得为进一步挖掘其在偃松甾醇代谢中的调控机制研究奠定了基础。 展开更多
关键词 偃松 SS se 过表达
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基于CEEMDAN-SE-VMD和CNN-BIGRU的短期负荷预测
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作者 张超 张菁 李洋帆 《电子器件》 CAS 2024年第3期849-857,共9页
针对电力负荷预测的精度较低问题,提出一种基于CEEMDAN-SE-VMD和CNN-BIGRU组合模型的负荷预测方法。首先该模型采用自适应噪声的完全经验模态分解(CEEMDAN)处理成分复杂的原始负荷数据,经过分解后得到若干个包含不同频率成分的本征模函... 针对电力负荷预测的精度较低问题,提出一种基于CEEMDAN-SE-VMD和CNN-BIGRU组合模型的负荷预测方法。首先该模型采用自适应噪声的完全经验模态分解(CEEMDAN)处理成分复杂的原始负荷数据,经过分解后得到若干个包含不同频率成分的本征模函数(IMF)。再利用样本熵(SE)对分解后不同频率的本征模函数进行熵值聚类重组。然后,利用变分模态分解(VMD)对重组后的高频序列进行二次分解,将二次分解后得到的子序列和样本熵重组的低频序列和趋势序列数据输入卷积神经网络(CNN)网络,利用其来提取反映负荷序列复杂相关的高位特征向量。最后,再输入到双向门控循环单元(BIGRU)网络中进行预测,得到各子序列的预测结果,叠加得到最终的负荷序列预测结果。通过横向和纵向实验结果对比,证明所提出的模型能够较好地提升电力负荷预测精度。 展开更多
关键词 CEEMDAN 二次分解 样本熵 卷积神经网络 双向门控循环单元
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基于CEEMDAN-SE-GWO-LSTM模型的短期风速预测
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作者 王胜研 王娟娟 《电工技术》 2024年第4期74-78,81,共6页
为了降低风速具有的非线性和随机性带来的预测难度,提高预测准确性,提出一种融合完全自适应噪声集合经验模态分解(CEEMDAN)、样本熵(SE)、灰狼优化算法(GWO)和长短期记忆神经网络(LSTM)的组合预测模型来预测短期风速。首先利用CEEMDAN... 为了降低风速具有的非线性和随机性带来的预测难度,提高预测准确性,提出一种融合完全自适应噪声集合经验模态分解(CEEMDAN)、样本熵(SE)、灰狼优化算法(GWO)和长短期记忆神经网络(LSTM)的组合预测模型来预测短期风速。首先利用CEEMDAN将风速数据分解为若干模态分量,再通过样本熵对各分量进行筛选,将样本熵值相近的模态分量进行叠加,形成新的若干个子序列,然后对各子序列采用GWO-LSTM模型进行训练与预测,最后叠加子序列的预测结果。实验结果表明,所提CEEMDAN-SE-GWO-LSTM模型相对于单一的LSTM模型在均方根误差、平均绝对误差和平均相对误差这3个误差指标上分别降低了21.7%、44.5%和40.9%,因此该模型具有较好的预测精度与稳定性,可有效预测短期风速。 展开更多
关键词 风速预测 CEEMDAN se GWO 长短期记忆神经网络
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融合Inception与SE-Attention的加密流量移动业务识别
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作者 王依菁 王清贤 +2 位作者 丁大钊 闫廷聚 曹琰 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2024年第10期399-407,共9页
移动设备通常接入无线局域网,并依赖WiFi加密协议对网络中数据链路层流量进行加密,以维护通信安全。然而,现有加密流量识别方法主要针对网络层及以上的流量载荷进行分析,无法有效识别链路层加密流量的移动业务类别。针对该问题,提出了... 移动设备通常接入无线局域网,并依赖WiFi加密协议对网络中数据链路层流量进行加密,以维护通信安全。然而,现有加密流量识别方法主要针对网络层及以上的流量载荷进行分析,无法有效识别链路层加密流量的移动业务类别。针对该问题,提出了一种在WiFi加密场景下基于链路层流量的移动业务识别方法。通过被动嗅探WiFi数据帧,提取链路层中可用的流量侧信道特征,将流量数据转换为二维直方图矩阵。融合Inception网络和SE-Attention机制,提出识别模型——SE-Inception,旨在更好地捕捉到流量数据帧分布特征中的细节和全局信息,突出对重要特征的关注,以提高识别准确率。文中采用真实数据集进行实验验证,结果表明该方法在WiFi加密场景下可有效识别链路层加密流量的移动业务类别,平均准确率可达98.29%,相比于已有的识别方法具有更优的性能。 展开更多
关键词 无线局域网 链路层加密流量 流量识别 INCEPTION se注意力机制
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