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Enhancing Fire Detection Performance Based on Fine-Tuned YOLOv10
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作者 Trong Thua Huynh Hoang Thanh Nguyen Du Thang Phu 《Computers, Materials & Continua》 SCIE EI 2024年第11期2281-2298,共18页
In recent years,early detection and warning of fires have posed a significant challenge to environmental protection and human safety.Deep learning models such as Faster R-CNN(Faster Region based Convolutional Neural N... In recent years,early detection and warning of fires have posed a significant challenge to environmental protection and human safety.Deep learning models such as Faster R-CNN(Faster Region based Convolutional Neural Network),YOLO(You Only Look Once),and their variants have demonstrated superiority in quickly detecting objects from images and videos,creating new opportunities to enhance automatic and efficient fire detection.The YOLO model,especially newer versions like YOLOv10,stands out for its fast processing capability,making it suitable for low-latency applications.However,when applied to real-world datasets,the accuracy of fire prediction is still not high.This study improves the accuracy of YOLOv10 for real-time applications through model fine-tuning techniques and data augmentation.The core work of the research involves creating a diverse fire image dataset specifically suited for fire detection applications in buildings and factories,freezing the initial layers of the model to retain general features learned from the dataset by applying the Squeeze and Excitation attention mechanism and employing the Stochastic Gradient Descent(SGD)with a momentum optimization algorithm to enhance accuracy while ensuring real-time fire detection.Experimental results demonstrate the effectiveness of the proposed fire prediction approach,where the YOLOv10 small model exhibits the best balance compared to other YOLO family models such as nano,medium,and balanced.Additionally,the study provides an experimental evaluation to highlight the effectiveness of model fine-tuning compared to the YOLOv10 baseline,YOLOv8 and Faster R-CNN based on two criteria:accuracy and prediction time. 展开更多
关键词 Fire detection ACCURACY prediction time fine-tuning real-time YOLOv10 Faster R-CNN
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Classification of Conversational Sentences Using an Ensemble Pre-Trained Language Model with the Fine-Tuned Parameter
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作者 R.Sujatha K.Nimala 《Computers, Materials & Continua》 SCIE EI 2024年第2期1669-1686,共18页
Sentence classification is the process of categorizing a sentence based on the context of the sentence.Sentence categorization requires more semantic highlights than other tasks,such as dependence parsing,which requir... Sentence classification is the process of categorizing a sentence based on the context of the sentence.Sentence categorization requires more semantic highlights than other tasks,such as dependence parsing,which requires more syntactic elements.Most existing strategies focus on the general semantics of a conversation without involving the context of the sentence,recognizing the progress and comparing impacts.An ensemble pre-trained language model was taken up here to classify the conversation sentences from the conversation corpus.The conversational sentences are classified into four categories:information,question,directive,and commission.These classification label sequences are for analyzing the conversation progress and predicting the pecking order of the conversation.Ensemble of Bidirectional Encoder for Representation of Transformer(BERT),Robustly Optimized BERT pretraining Approach(RoBERTa),Generative Pre-Trained Transformer(GPT),DistilBERT and Generalized Autoregressive Pretraining for Language Understanding(XLNet)models are trained on conversation corpus with hyperparameters.Hyperparameter tuning approach is carried out for better performance on sentence classification.This Ensemble of Pre-trained Language Models with a Hyperparameter Tuning(EPLM-HT)system is trained on an annotated conversation dataset.The proposed approach outperformed compared to the base BERT,GPT,DistilBERT and XLNet transformer models.The proposed ensemble model with the fine-tuned parameters achieved an F1_score of 0.88. 展开更多
关键词 Bidirectional encoder for representation of transformer conversation ensemble model fine-tuning generalized autoregressive pretraining for language understanding generative pre-trained transformer hyperparameter tuning natural language processing robustly optimized BERT pretraining approach sentence classification transformer models
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深度卷积神经网络嵌套fine-tune的图像美感品质评价 被引量:3
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作者 李雨鑫 普园媛 +2 位作者 徐丹 钱文华 刘和娟 《山东大学学报(工学版)》 CAS 北大核心 2018年第3期60-66,共7页
针对使用卷积神经网络对图像美感品质研究中图像数据库过小的问题,使用fine-tune的迁移学习方法,分析卷积神经网络结构和图像内容对图像美感品质评价的影响。在按图像内容进行美感品质评价研究时,针对图像数据再次减小的问题,提出连续两... 针对使用卷积神经网络对图像美感品质研究中图像数据库过小的问题,使用fine-tune的迁移学习方法,分析卷积神经网络结构和图像内容对图像美感品质评价的影响。在按图像内容进行美感品质评价研究时,针对图像数据再次减小的问题,提出连续两次fine-tune的嵌套fine-tune方法,并在数据库Photo Quality上进行试验。试验结果表明,嵌套fine-tune方法得到的美感品质评价正确率比传统提取人工设计特征方法平均高出5.36%,比两种深度学习方法分别平均高出3.35%和2.33%,有效解决了卷积神经网络在图像美感品质研究中因图像数据库过小而带来的训练问题。 展开更多
关键词 图像美感品质评价 图像内容 CNN 迁移学习 嵌套fine-tune
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部分嵌套式设计在中医药“同病异治”疗效评价中的应用及方法学探索 被引量:1
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作者 冯硕 马继征 +3 位作者 郭玉峰 曹戬 胡晶 廖星 《中国中医药信息杂志》 CAS CSCD 2024年第4期26-30,共5页
目的本研究针对中医学同病异治、辨证论治的特征,引入部分嵌套式设计。方法部分嵌套式设计以复杂干预对照标准化治疗,中医组按“证型-治法-方药”分割为多个子集(存在嵌套结构),对照组采用标准化西医治疗(无嵌套结构);并以一项溃疡性结... 目的本研究针对中医学同病异治、辨证论治的特征,引入部分嵌套式设计。方法部分嵌套式设计以复杂干预对照标准化治疗,中医组按“证型-治法-方药”分割为多个子集(存在嵌套结构),对照组采用标准化西医治疗(无嵌套结构);并以一项溃疡性结肠炎“同病异治”数据为例,套用该设计类型并采用多水平模型分析。结果部分嵌套式设计符合“同病异治”诊疗特征并满足循证评价的设计要求,通过多水平模型可实现类似数据结构的分析。结论利用部分嵌套式设计能实现对“同病异治”整体效果的评价,可为中医药临床疗效评价提供方法学参考。 展开更多
关键词 部分嵌套式设计 同病异治 循证医学 疗效评价 方法学
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嵌套加强的LQ550高强冷弯薄壁C型钢连续檩条受力性能研究 被引量:2
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作者 袁焕鑫 房铭坤 +2 位作者 杜新喜 柯善夫 谭美超 《建筑结构》 北大核心 2024年第1期66-71,共6页
为提高LQ550级高强冷弯薄壁C型钢连续檩条的承载能力,采用在支座处嵌套的方法来加强连续檩条。对未加强和采用两种嵌套方式加强的檩条共7组试件进行三点受弯试验,得到了试件的承载性能和破坏形态,试验结果表明加强后的试件出现跨中局部... 为提高LQ550级高强冷弯薄壁C型钢连续檩条的承载能力,采用在支座处嵌套的方法来加强连续檩条。对未加强和采用两种嵌套方式加强的檩条共7组试件进行三点受弯试验,得到了试件的承载性能和破坏形态,试验结果表明加强后的试件出现跨中局部屈曲和嵌套端部局部屈曲两种破坏形态。采用ABAQUS软件建立了非线性有限元模型对嵌套加强的檩条进行数值模拟,有限元分析得到的承载力和破坏形态与试验结果吻合良好,验证了有限元模型的准确性。基于验证的有限元模型,分析了两种嵌套方式和不同嵌套长度对檩条承载力的提升,且表明嵌套檩条的长度宜取为连续檩条跨度的1/5~1/4。 展开更多
关键词 高强钢 冷弯薄壁C型钢 连续檩条 嵌套加强 受力性能
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电影叙事中嵌套结构的文化功能 被引量:1
6
作者 伊正慧 《电影文学》 北大核心 2024年第8期83-86,共4页
作为一种经典的叙事手法,嵌套叙事丰富了电影的内部空间,建构出复杂多义的意义场所,营造了相互交缠、充满回响的文本结构,还提供了一种更改现实的可能性。当形式被提到和内容并重的地位,甚至有时比内容更为重要时,真实与虚构的界限便被... 作为一种经典的叙事手法,嵌套叙事丰富了电影的内部空间,建构出复杂多义的意义场所,营造了相互交缠、充满回响的文本结构,还提供了一种更改现实的可能性。当形式被提到和内容并重的地位,甚至有时比内容更为重要时,真实与虚构的界限便被模糊了,虚构开始去迫近、乃至修改真实。下面将从以叙事者为主体的嵌套结构和以时空为主体的嵌套结构两方面,举例多部经典电影中嵌套结构的呈现方式,分析影片中的嵌套结构所具备的文化功能。 展开更多
关键词 嵌套结构 文化功能 电影形式 可写性文本
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混合式抽水蓄能电站群容量计算研究Ⅱ:多尺度嵌套容量计算模型及实例
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作者 郭爱军 畅建霞 +2 位作者 王义民 王学斌 孙骁强 《水利学报》 EI CSCD 北大核心 2024年第8期898-907,共10页
基于流域梯级水电站增建混合式抽水蓄能电站(简称混蓄电站),对保障新型电力系统安全稳定运行、促进新能源大规模发展和消纳具有重要意义。研究提出基于多尺度嵌套调度模型的混蓄电站群容量计算模型,该模型嵌套含混蓄电站的梯级水电站短... 基于流域梯级水电站增建混合式抽水蓄能电站(简称混蓄电站),对保障新型电力系统安全稳定运行、促进新能源大规模发展和消纳具有重要意义。研究提出基于多尺度嵌套调度模型的混蓄电站群容量计算模型,该模型嵌套含混蓄电站的梯级水电站短期调峰模型、考虑短期调峰与综合利用供水任务的梯级水电站中长期优化调度模型两大核心模块;此外,针对该容量计算模型的高维特征,提出基于代理模型思想的求解方法。以黄河上游待规划的大型混蓄电站群为实例,分别计算混蓄电站单独开发、梯级开发、整体开发三种模式下电站装机容量以及抽水调峰效益,并推导理论公式揭示混蓄电站抽发循环效率及抽水时长对电站装机容量的影响机制。实例计算取得的结果:龙羊峡-拉西瓦混蓄电站推荐采用水泵机组+可逆式抽蓄机组形式开发,单独开发模式下,推荐装机160万kW;当其与拉西瓦-尼那混蓄电站梯级开发时,推荐装机205万kW。当混蓄电站设计抽水时长减小时,其装机容量可增加,调峰能力变大,但电站抽水耗电调峰效益不变。拉西瓦-尼那、李家峡-直岗拉卡、公伯峡-苏只混蓄电站推荐装机分别为75万、16万和59万kW。4座混蓄电站整体开发模式下,可用于新能源消纳的抽水调峰电量为年均87.42亿kWh。 展开更多
关键词 混蓄电站群 容量计算模型 多尺度嵌套调度 黄河流域
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一种基于嵌套结构的锁频锁相高功率微波振荡器仿真研究
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作者 李家文 葛行军 +4 位作者 党方超 张鹏 邓如金 胡晓冬 李志敏 《强激光与粒子束》 CAS CSCD 北大核心 2024年第3期24-30,共7页
高功率微波(HPM)产生器件通过增加慢波结构的过模比使得功率容量显著提高。嵌套型结构让过模器件的空心结构或内导体结构得到使用,同时嵌套型器件的低阻抗使得其与低阻脉冲功率源能良好匹配。基于内外嵌套结构提出了一种锁频锁相高功率... 高功率微波(HPM)产生器件通过增加慢波结构的过模比使得功率容量显著提高。嵌套型结构让过模器件的空心结构或内导体结构得到使用,同时嵌套型器件的低阻抗使得其与低阻脉冲功率源能良好匹配。基于内外嵌套结构提出了一种锁频锁相高功率微波振荡器。相对于传统的锁频锁相方法,提出了基于耦合波导实现锁频锁相的新方法。内外相对论速调管振荡器(RKO)产生的微波信号通过耦合波导泄漏到高频结构中,对电子束进行预调制,从而实现锁频锁相。另外,为实现内外高功率微波通道合成,设计了双通道功率合成器。在振荡器的工作频点,功率合成器能弥补振荡器两输出通道相位差,使得功率合成效率提高,合成效率为98.3%。在二极管电压575 kV,磁场强度0.6 T条件下,内外RKO的微波输出功率分别为2.2 GW和3.2 GW,频率差波动小于20 MHz,相位差稳定在10°附近;加载双通道功率合成器,仿真结果表明,微波输出功率为5.31 GW,功率效率32.2%。结果表明,嵌套器件在互锁状态时,振荡器饱和时间缩短,输出功率增大。 展开更多
关键词 高功率微波 锁频锁相 嵌套结构 相对论速调管振荡器 功率合成
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嵌套集合建模能力和数字表征对儿童贝叶斯推理的影响
9
作者 史滋福 陈枭豪 《心理科学》 CSSCI CSCD 北大核心 2024年第2期274-280,共7页
为进一步探讨数字表征对贝叶斯推理的影响,特别是自然频数促进效应的作用机制,以285名小学生为被试,考察不同嵌套集合建模能力儿童在解决三种数字表征的贝叶斯推理问题时的表现。结果发现:(1)具有高嵌套集合建模能力的儿童能更好地解决... 为进一步探讨数字表征对贝叶斯推理的影响,特别是自然频数促进效应的作用机制,以285名小学生为被试,考察不同嵌套集合建模能力儿童在解决三种数字表征的贝叶斯推理问题时的表现。结果发现:(1)具有高嵌套集合建模能力的儿童能更好地解决贝叶斯推理问题;(2)相比于概率和几率格式,儿童在自然频数格式下的推理表现更好;(3)概率格式下高低嵌套集合建模能力被试的推理表现无差异,但在自然频数和几率格式下,高嵌套集合建模能力被试的推理成绩好于低嵌套集合能力被试。这表明在适当的数字表征下,嵌套集合建模能力是影响儿童进行贝叶斯推理的关键因素。 展开更多
关键词 儿童 贝叶斯推理 嵌套集合建模能力 数字表征
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嵌套阵的疏密子阵融合波达方向估计方法
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作者 王娜 赵宣植 +1 位作者 刘增力 侯书画 《哈尔滨工程大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第3期607-614,共8页
为有效利用嵌套阵包含疏密子阵的几何结构以提高估计性能,本文提出一种在2子阵上分别测向再融合的波达方向估计方法。通过理论分析和实际案例阐明融合嵌套阵的两子阵测向结果可以消除信源角度估计模糊,且不会出现互质阵解模糊时伴随的... 为有效利用嵌套阵包含疏密子阵的几何结构以提高估计性能,本文提出一种在2子阵上分别测向再融合的波达方向估计方法。通过理论分析和实际案例阐明融合嵌套阵的两子阵测向结果可以消除信源角度估计模糊,且不会出现互质阵解模糊时伴随的匹配错误。利用无需谱峰搜索的求根多重信号分类方法在嵌套阵2子阵上求解测向结果,若稀疏子阵间距为N倍半波长,推导出对其复根开N次方可获含模糊角的高精度估计,再结合最小方差准则与精度较低但无模糊的密集子阵测向结果进行融合,最终得到高精度的波达方向估计。与嵌套阵已有算法相比,该算法提高了波达方向估计精度和分辨率,由于无需2子阵协方差降低了计算量,且能够支持嵌套阵的分布式配置。仿真结果验证了所提算法的有效性。 展开更多
关键词 嵌套阵列 求根多重信号分类 方差融合 疏密子阵 波达方向估计 稀疏子阵 密集子阵 解模糊
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联合多模态与多跨度特征的嵌套命名实体识别
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作者 邱云飞 邢浩然 +1 位作者 于智龙 张文文 《计算机科学与探索》 CSCD 北大核心 2024年第6期1613-1626,共14页
嵌套命名实体识别(NNER)因日趋重要的现实意义成为信息抽取的研究热点。但是,由于语料资源匮乏、穷举窗口受限以及跨度特征缺失等问题,面向垂直领域的NNER研究进展缓慢且存在实体识别错误或遗漏的问题。针对上述问题,提出一种以矿物学... 嵌套命名实体识别(NNER)因日趋重要的现实意义成为信息抽取的研究热点。但是,由于语料资源匮乏、穷举窗口受限以及跨度特征缺失等问题,面向垂直领域的NNER研究进展缓慢且存在实体识别错误或遗漏的问题。针对上述问题,提出一种以矿物学为研究背景,融合语料感知词典的垂直领域NNER模型。首先,结合点互信息、词频逆文本频率算法与注意力机制自动集成语料感知词典,同时扩展锚文本知识提升模型的训练精度。其次,从共享视角出发,设计三种多模态信息的融合策略,训练编码器学习字符、字形、词汇的扩展向量表示,通过三重积运算和切片注意力机制,筛选整合由多层感知机捕捉到的私有表征,缩小异质特征的空间差距。再次,以自底向上的层级架构确定跨度间的上下文关联,生成建议跨度集合,以双仿射机制和线性分类器获得目标跨度与相邻跨度、目标跨度内部表征、目标跨度边界等特征。最后,为目标跨度分配对应的实体类型标签。在六项数据集上的实验结果表明,相比于基线模型,提出的方法实现了显著的性能提升,能有效提升低资源场景下的NNER任务效果。 展开更多
关键词 嵌套命名实体识别 多模态 多任务 远程监督 矿物学
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农村养老服务政策的多层次嵌套组合研究
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作者 王辉 张素美 《改革》 CSSCI 北大核心 2024年第7期143-155,共13页
厘清农村养老服务的政策设计逻辑有助于完善政策内容、推动老龄事业高质量发展。政策设计的多层次嵌套模型为相关政策的系统分析提供了理论视角。借助该模型,选取23份国家级和30份省级相关政策文本,将其政策目标和政策方法置于宏观、中... 厘清农村养老服务的政策设计逻辑有助于完善政策内容、推动老龄事业高质量发展。政策设计的多层次嵌套模型为相关政策的系统分析提供了理论视角。借助该模型,选取23份国家级和30份省级相关政策文本,将其政策目标和政策方法置于宏观、中观和微观三个层面内进行嵌套分析。研究结果显示,我国农村养老服务政策设计遵循“宏观治理安排-中观政策制度设计-微观操作性计划”这一多层次嵌套逻辑,即政策目标和政策方法两个维度在宏观、中观、微观三个层面中相互支撑,共同构成农村养老服务供给的政策体系。未来需要从出台农村养老服务专项政策、完善多层次政策目标、组合应用多种政策工具、宏观调配养老服务资源等方面推进农村养老服务供给。 展开更多
关键词 农村养老服务 多层次嵌套模型 政策目标 政策方法
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大模型时代公共性算法的应用场景、层次嵌套及逐层规制——以数字政府建设为例
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作者 梁宇栋 张宸瑜 《中共福建省委党校(福建行政学院)学报》 北大核心 2024年第2期84-98,共15页
以大规模的深度学习模型来解决复杂问题为特征的“大模型时代”悄然而至,算法在其中扮演着关键的角色。数字政府建设作为我国国家治理转型的重要战略,必然需要面对大模型时代的趋势与公共性算法的运用。从具体的应用场景来看,大模型时... 以大规模的深度学习模型来解决复杂问题为特征的“大模型时代”悄然而至,算法在其中扮演着关键的角色。数字政府建设作为我国国家治理转型的重要战略,必然需要面对大模型时代的趋势与公共性算法的运用。从具体的应用场景来看,大模型时代下的公共性算法能够在数字治理、数字政务以及数字监管中提升多方效能,助力政府数字化转型。从具体的运作机制分析来看,算法分别在数据层、协同层以及理念层上实现了层次嵌套,通过数据喂养训练合格技术、人机交互赋能多元主体、价值内化保障数智理性。但上述运作机制存在法治保障的不足,应当分别从上述三个层面的运作机制出发,尝试通过事前与事后并行的方式,规范算法运作、公众与机关共治的形式,保障有效交互、伦理与司法审查的途径,从而实现数智理性。 展开更多
关键词 大模型时代 公共性算法 层次嵌套 数字政府 技术伦理
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多时间尺度嵌套的梯级水电可承载风光资源规模研究 被引量:2
14
作者 冯晨 常高松 +3 位作者 陶湘明 马光文 黄炜斌 闫孟婷 《中国农村水利水电》 北大核心 2024年第2期44-50,55,共8页
随着双碳目标的提出,我国能源结构正逐步以依赖化石能源转向以可再生清洁能源体系为主。然而以风电和光伏发电为代表的清洁能源因出力波动性与不确定性难以单独运行并网消纳。水电站具有良好的调节能力,可与风电场、光伏电站联合运行,... 随着双碳目标的提出,我国能源结构正逐步以依赖化石能源转向以可再生清洁能源体系为主。然而以风电和光伏发电为代表的清洁能源因出力波动性与不确定性难以单独运行并网消纳。水电站具有良好的调节能力,可与风电场、光伏电站联合运行,平抑新能源发电的不稳定性。我国西南地区水能资源丰富,建设有大量具有调节性水库的梯级水电站,将梯级水电与流域周边风电、光伏资源互补运行,充分利用梯级水电的调节能力打捆外送优质电能是实现能源转型的重要手段。为量化梯级水电站对风电、光伏资源的承载能力,提出了水电中长期优化调度—水风光短期优化配置的嵌套计算模型。以水电中长期优化调度计算结果确定短期调度计算边界,在短期调度时调整风电、光伏规模,以源荷匹配度最大、发电量最大和弃电率最小为目标进行优化调度,采用分层嵌套策略进行解耦,以计算梯级水电站可承载的风电、光伏资源规模。应用该模型于雅砻江流域梯级水电站群,计算得到雅砻江流域“三库七级”梯级水电站承载风电、光伏资源规模。研究结果表明:考虑2025规划水平年以及5%弃电率约束,雅砻江流域梯级水电可承载风电资源规模139.6万kW、光伏资源规模1074万kW。研究成果对优化流域内水风光多能互补发电系统具有参考价值。 展开更多
关键词 梯级水电站 承载能力 分层嵌套 多能互补
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中文医疗文本中的嵌套实体识别方法 被引量:1
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作者 闫璟辉 宗成庆 徐金安 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2024年第6期2923-2935,共13页
实体识别是信息抽取的关键技术.相较于普通文本,中文医疗文本的实体识别任务往往面对大量的嵌套实体.以往识别实体的方法往往忽视了医疗文本本身所特有的实体嵌套规则而直接采用序列标注方法,为此,提出一种融合实体嵌套规则的中文实体... 实体识别是信息抽取的关键技术.相较于普通文本,中文医疗文本的实体识别任务往往面对大量的嵌套实体.以往识别实体的方法往往忽视了医疗文本本身所特有的实体嵌套规则而直接采用序列标注方法,为此,提出一种融合实体嵌套规则的中文实体识别方法.所提方法在训练过程中将实体的识别任务转化为实体的边界识别与边界首尾关系识别的联合训练任务,在解码过程中结合从实际医疗文本中所总结出来的实体嵌套规则对解码结果进行过滤,从而使得识别结果能够符合实际文本中内外层实体嵌套组合的组成规律.在公开的医疗文本实体识别的实验上取得良好的效果.数据集上的实验表明,所提方法在嵌套类型实体识别性能上显著优于已有的方法,在整体准确率方面比最先进的方法提高0.5%. 展开更多
关键词 实体识别 中文文本 医疗领域 嵌套实体识别 边界识别
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基于径流模数的LSTM模型在无资料嵌套流域的应用 被引量:1
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作者 石卓 史东华 +2 位作者 姚成 孟涵 张锦堂 《河海大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2024年第3期51-57,共7页
针对LSTM模型参数在无资料嵌套流域移植效果不佳的问题,以屯溪流域为研究对象,以其嵌套子流域为参证流域,综合考虑面积因素对参数移植法的影响,建立了基于径流模数的LSTM模型(RM-LSTM模型),并采用参数移植法进行流域洪水过程模拟。结果... 针对LSTM模型参数在无资料嵌套流域移植效果不佳的问题,以屯溪流域为研究对象,以其嵌套子流域为参证流域,综合考虑面积因素对参数移植法的影响,建立了基于径流模数的LSTM模型(RM-LSTM模型),并采用参数移植法进行流域洪水过程模拟。结果表明:RM-LSTM模型在研究流域应用效果较好,模拟结果的确定性系数达0.87,洪峰、洪量及峰现时间合格率均在85.0%以上;在参证子流域内,RM-LSTM模型参数移植后模拟结果的确定性系数及洪峰、洪量、峰现时间合格率较LSTM模型参数移植结果均有明显提升;RM-LSTM模型能够更好地考虑流域面积变化对参数移植方法的影响。 展开更多
关键词 LSTM模型 径流模数 参数移植 无资料地区 嵌套流域 屯溪流域
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基于运动嵌套网格的直升机旋翼/机身/平尾干扰流场模拟分析
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作者 张天毅 徐国华 +1 位作者 史勇杰 胡志远 《南京航空航天大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第3期534-544,共11页
基于运动嵌套网格方法建立了一套针对直升机旋翼/机身/平尾非定常干扰流场的数值模拟方法,并通过ROBIN机身和Caradonna&Tung旋翼算例进行了验证。应用该方法计算了悬停和前飞状态下直-9直升机旋翼/机身/平尾干扰流场,并与孤立旋翼... 基于运动嵌套网格方法建立了一套针对直升机旋翼/机身/平尾非定常干扰流场的数值模拟方法,并通过ROBIN机身和Caradonna&Tung旋翼算例进行了验证。应用该方法计算了悬停和前飞状态下直-9直升机旋翼/机身/平尾干扰流场,并与孤立旋翼、孤立机身流场的数值模拟结果进行了对比,分析了不同前飞速度下的旋翼/机身/平尾非定常气动干扰规律。计算结果表明,机身对旋翼诱导速度的干扰具有很强的方向性,并且会导致旋翼桨尖涡涡管畸变,引起旋翼拉力系数波动峰峰值增加;在旋翼下洗流作用下,机身/平尾表面呈现出复杂的非定常压力分布;随前进比增大,旋翼尾流远离平尾区域,气动干扰显著减弱。 展开更多
关键词 直升机 计算流体力学 干扰流场 运动嵌套网格 数值模拟
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基于动态嵌套网格技术的载荷出舱过程研究
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作者 陈超群 张红英 +2 位作者 陈建平 童明波 曾建江 《航天返回与遥感》 CSCD 北大核心 2024年第2期29-40,共12页
针对内装载荷在空中分离出舱过程中存在的安全性和姿态稳定性问题,文章采用动态嵌套网格结合罚函数的研究方法对载荷在考虑适配器碰撞下的出舱分离过程进行了数值模拟。相较于以往的研究,该方法将分离过程中的气动特性由离散的稳态计算... 针对内装载荷在空中分离出舱过程中存在的安全性和姿态稳定性问题,文章采用动态嵌套网格结合罚函数的研究方法对载荷在考虑适配器碰撞下的出舱分离过程进行了数值模拟。相较于以往的研究,该方法将分离过程中的气动特性由离散的稳态计算转变为连续的瞬态计算,将适配器碰撞由特征点法估算转变为节点-面法精细计算,实现了非定常流场与多体碰撞的耦合求解,拥有更好的保真性。文章首先通过与美国空军Arnolds工程发展中心风洞实验室的标模试验进行对比,验证了所采用的数值方法的准确性;随后建立了载荷出舱系统仿真模型并分析了标准工况下的出舱特性以及初始速度、初始攻角对载荷在牵引伞作用下出舱过程的影响。结果表明:标准工况下载荷能够安全平稳出舱;初始速度越低,分离过程越平稳,适配器受压缩程度越低,马赫数Ma=0.5时运载器与载荷的最小间距相较于Ma=0.8时增大了1 mm;初始攻角较大对分离时的安全性和稳定性有不利影响,攻角ɑ=15°时适配器摩擦力是ɑ=5°时的2.67倍。该方法适用于采用适配器作为安全保护措施的载荷出舱系统的数值模拟研究,所得结论可为研究载荷出舱系统分离过程提供一定参考。 展开更多
关键词 多体系统空中分离 动态嵌套网格 罚函数 计算流体力学 适配器 牵引伞
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基于跨度解码的嵌套命名实体识别方法
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作者 念永明 陈艳平 +1 位作者 秦永彬 黄瑞章 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2024年第1期174-181,共8页
跨度分类是嵌套命名实体识别常用的方法,但由于需要穷举并验证每一个跨度,存在高复杂度和数据不平衡的问题。并且,由于对每个跨度是单独进行预测,忽视了文本序列中存在的实体间的依赖关系。针对跨度分类方法存在的上述问题,提出了一种... 跨度分类是嵌套命名实体识别常用的方法,但由于需要穷举并验证每一个跨度,存在高复杂度和数据不平衡的问题。并且,由于对每个跨度是单独进行预测,忽视了文本序列中存在的实体间的依赖关系。针对跨度分类方法存在的上述问题,提出了一种基于跨度解码的嵌套命名实体识别方法。结合词性特征、字符特征、词特征以及上下文特征对文本进行编码,获取文本丰富的语义信息;识别可能的实体开始位置,在此基础上穷举可能的实体跨度,一定程度地减少潜在的实体跨度;使用基于注意力机制的解码器逐一对每个开始所对应的实体跨度的类型进行预测,解码过程中将已预测的实体信息进行传递,进而捕获和学习实体间的依赖关系。实验结果表明,跨度解码可以有效地改进跨度分类,所提出的方法在公共的英语嵌套实体数据集ACE2005和GENIA上的F1分数分别提高了0.45和0.14个百分点。 展开更多
关键词 嵌套命名实体识别 跨度分类 编解码 神经网络
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MKE: 基于背景知识与多头选择的嵌套命名实体识别
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作者 李政 涂刚 汪汉生 《中文信息学报》 CSCD 北大核心 2024年第4期86-98,107,共14页
目前,在嵌套命名实体识别研究中,基于片段的方法将命名实体识别转化为分类问题,通过微调预训练模型,能够较好地识别嵌套实体,但仍存在领域知识缺乏和无法实现实体多分类的不足。该文提出基于知识嵌入的多头模型,用于解决这些问题。模型... 目前,在嵌套命名实体识别研究中,基于片段的方法将命名实体识别转化为分类问题,通过微调预训练模型,能够较好地识别嵌套实体,但仍存在领域知识缺乏和无法实现实体多分类的不足。该文提出基于知识嵌入的多头模型,用于解决这些问题。模型的改进包括:①引入领域背景知识,知识嵌入层以实体矩阵的形式,实现背景知识的无损嵌入;②将命名实体识别过程转化为多头选择过程,借助注意力打分模型,计算候选片段得分,最终在正确识别嵌套实体边界的同时实现实体多分类。实验结果表明,以实体矩阵方式实现的背景知识嵌入,可以有效提高识别准确率,在7个嵌套与非嵌套命名实体识别数据集上取得SOTA表现。 展开更多
关键词 嵌套命名实体识别 知识嵌入 多头选择 注意力 实体多分类
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