双向级联反馈模式的网络图书广告传播机制和策略

电子商务的快速发展引起图书销售模式和图书产业链的变革,出版商利用网络图书广告向消费者传递畅销书籍信息成为图书销售的重要途径。研究充分考虑了信息流的双向性和反馈性,针对当前网络图书广告的传播现状,提出网络图书广告的双向级联反馈传播机制,对网络图书广告传播中存在的问题提出相关举措,强调有效调节网络图书广告传播的信息流向,合理控制信息的级联放大效应,关注消费者的UGC效应才能提高网络图书广告的传播效率,使出版商、政府、消费者三方获得最优效益。

基于双向嵌套级联残差的交通标志检测方法

交通标志检测是自动驾驶领域的一个重要课题,其对于检测系统的实时性和精度都有非常高的要求。目标检测领域中的YOLOv3算法是业界公认在精度和速度上都处于前列的一种算法。文中以YOLOv3检测算法作为基础网络,提出一种双向嵌套级联残差单元(bid⁃NCR),替换掉原网络中顺序堆叠的标准残差块。双向嵌套级联残差单元的两条残差边采用相同的结构,都是一次卷积操作加上一次级联残差处理,两条边上级联的标准残差块的数量可以调节,从而形成不同的深度差。然后将两条边的结果逐像素相加,最后再做一次卷积操作。相较于标准残差块,双向嵌套级联残差单元拥有更强的特征提取能力和特征融合能力。文中还提出跨区域压缩模块(CRC),它是对2倍率下采样卷积操作的替代,旨在融合跨区域的通道数据,进一步加强主干网络输入特征图所包含的信息。实验结果表明:提出的模型在CCTSDB数据集上mAP(0.5)、mAP(0.5∶0.95)分别达到96.86%、68.66%,FPS达到66.09帧。相比于YOLOv3算法,3个指标分别提升1.23%、10.35%、127.90%。

基于变论域模糊PID算法的锂电池组级联式均衡控制

为了解决锂电池组在长期使用过程中串联单体电池之间电压存在不一致的问题,提出了一种基于变论域模糊PID控制的级联式双向Cuk均衡电路系统。该系统采用级联式双向Cuk均衡电路实现了不相邻电池之间的均衡,采用变论域模糊PID算法提高了电池电压的均衡速度。为了验证该系统的可行性与优越性,在MATLAB/Simulink中设计了传统双向Cuk均衡电路和级联式双向Cuk均衡电路仿真模型,模糊PID算法和变论域模糊PID算法控制下的仿真实验结果对比表明,基于变论域模糊PID算法的级联式双向Cuk均衡拓扑的均衡时间比未加控制算法的传统双向Cuk均衡拓扑的均衡时间减少了64.29%;比未加控制算法的级联式双向Cuk均衡拓扑的均衡时间减少了50.82%;比基于模糊PID算法的级联式双向Cuk均衡拓扑的均衡时间减少了14.29%。系列仿真实验结果对比分析验证了基于变论域模糊PID控制的级联式双向Cuk均衡电路系统可以提高电池的电压均衡速率。

基于滑模变结构控制的级联式双向DC/DC变换器

目前,级联式双向直流变换器的工作性能受到传统的线性控制方法制约。滑模变结构控制具有动态响应快、鲁棒性强等优良特性,是解决这一问题的突破口。根据系统升降压变换的工作原理建立相应的数学模型,设计了升压变换时的滑模电流控制器和降压变换时的滑模电压控制器。仿真结果表明,滑模控制器的动态性能和鲁棒性均强于传统的线性控制器。采用滑模变结构控制的控制策略具有可行性,并对提高变换器的工作性能提供了一定的借鉴作用。

基于深度学习的风机叶片边缘检测

利用传统视觉算法提取叶片边缘易受地平线或非目标风机的干扰对提取结果造成误差。针对这一问题,提出一种基于显著性及改进双向级联网络的检测算法,该算法可排除地平线及背景影响,获取完整边缘信息。其中,显著性检测网络模拟人的注意机制,提取视场重要信息,将目标风机与背景分离;改进双向级联网络在原有结构新增尺度选择模块,优化不同层之间特征共享,精确检测不同尺度的边缘,完整获取目标轮廓。利用某风电场无人机采集的实验数据,对识别性能评估得出该方法具有足够的精度,可在不同环境中准确识别叶片轮廓。

用于混合动力汽车的DC/DC变换器控制研究

讨论了一种可应用在混合动力汽车中的双向级联升降压变换器的低损耗、恒频、零电压开关(ZVS)的控制方法。通过与传统控制方法进行对比,研究了其优点和软开关解决方案。为实现ZVS,选择合适的变换器电感使每一个脉冲周期的开始和结束时都产生一个负偏置电流,这样当半导体开关的体二极管导通时,半导体开关打开。该控制方法是纯软件解决方案,与传统控制方法相比更具有成本优势。通过变换器样机对该模型的工作理论和软开关的工作过程进行了实验验证。

改进的卷积神经网络及在地层识别中的应用

针对地层识别效率低、准确率不高的问题,提出一种基于改进卷积神经网络的地层识别新方法。该方法基于Ghost模块及扩张卷积,搭建双向级联GhostNet,可有效减少网络参数,从而降低计算量;同时,该模型具有多尺度特征提取能力,并采用双向损失函数对学习过程进行监督,从浅层聚焦于图像局部信息到深层提取语义信息,对所有层输出进行融合,可有效提高地层识别的准确度。首先根据地区特性对测井曲线进行组合优选,对数据进行分层、沃尔什滤波以及线性插值等预处理操作,然后将测井曲线形态映射为二值图像,构造样本数据集,应用改进后的网络即可进行地层识别。实验结果表明,与同类算法比较,提出算法的准确率约有六个百分点的提高,且参数量显著减少。从而表明该方法在复杂地层识别方面具有较大潜力。

级联双向变换器在多能源变流器中的应用

纯并网型分布式发电已不能满足用户降低用电成本的需求,多能源变流器(multi-source converter,MSC)作为分布式发电的有效组织和管理装置,正逐渐被用户接受,其中,蓄电池用双向变换器作为核心部分,需满足宽电压输入、高升压比及隔离、高转换效率等技术要求,是MSC设计的难点之一。该文基于buck/boost双向电路和双向LLC电路级联方案对蓄电池用双向变换器进行了设计,首先对拓扑组合和工作原理及其特点进行了分析,并推导了谐振频率下双向LLC电路的小信号模型;然后,结合电压、效率等指标,对变换器的中间电压、LLC谐振网络等电路参数进行了优化设计;最后,采用实验验证了该级联双向变换器设计的正确性与可行性。

BDCN和U-net边缘生成两阶段修复算法

为了对图像中大面积不规则缺失区域进行合理的结构修复和精细的纹理重构,提出了一种基于双向级联边缘检测网络(BDCN)和U-net残缺边缘生成的两阶段网络图像修复算法.第一阶段首先基于BDCN网络提取边缘,然后基于U-net架构的边缘生成网络用下采样对缺失图像边缘提取特征,再结合上采样的输入信息和下采样各层信息还原图像边缘纹理细节;第二阶段使用空洞卷积进行下采样和上采样,经过残差网络重建细节丰富的缺失图像.在公开数据集上将所提算法与现有经典算法进行对比,实验结果表明,所提算法能得到合理的结构和精细的纹理细节,优于对比算法。

适用于混合动力汽车的DC/DC变换器低损耗控制方法

提出了一种双向级联升降压变换器的低损耗、恒频、零电压开关的控制方法 ,可应用于混合动力汽车中。通过和传统控制方法对比,讨论了其优点和软开关解决方案。在这种控制方法下,每个脉冲周期的开始和结束时,产生一个负向的偏置电流,使开关器件导通,这样MOSFET开关管就可在反向并联二极管导通时开通。由于这种控制方法是纯软件解决方案,与传统控制方法相比,更具有成本优势。该模型的工作理论和软开关的工作过程,通过变换器样机进行了实验验证。