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TOPMODEL模型中地形指数计算方法的研究进展
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作者 周惠成 刘艳丽 《人民黄河》 CAS 北大核心 2006年第6期24-26,共3页
半分布式流域水文模型(TOPMODEL)是以计算地形指数ln(a/tanβ)及其分布为基础的。目前常用的计算地形指数的方法为多流向法,在现行的多流向法的计算中,当网格单元没有入流(即计算单元网格比周围单元地势高)时,公式中出现分母为零的情况... 半分布式流域水文模型(TOPMODEL)是以计算地形指数ln(a/tanβ)及其分布为基础的。目前常用的计算地形指数的方法为多流向法,在现行的多流向法的计算中,当网格单元没有入流(即计算单元网格比周围单元地势高)时,公式中出现分母为零的情况,这给通过格网DEM自动计算地形指数带来了困难。笔者把栅格单元径流的流入与流出各自看成独立事件,提出了一种栅格流入与流出方向各自权重归一化的方法,并对多流向法进行了改进。 展开更多
关键词 地形指数 TOPMODEL 单流向法 多流向法 权重归一化
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基于改进型TridentNet输电设备本体图像缺陷检测方法 被引量:1
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作者 徐凡 廖逍 +1 位作者 卢大玮 白景坡 《电力信息与通信技术》 2022年第12期39-46,共8页
输电线路本体图像缺陷检测能够及时有效地发现设备缺陷,预防设备故障的发生。目前的输电图像缺陷检测方法对不同尺度的缺陷检测能力有待提升,需做进一步算法研究。基于输电线路巡检场景,文章提出一种针对TridentNet网络的改进方法。优... 输电线路本体图像缺陷检测能够及时有效地发现设备缺陷,预防设备故障的发生。目前的输电图像缺陷检测方法对不同尺度的缺陷检测能力有待提升,需做进一步算法研究。基于输电线路巡检场景,文章提出一种针对TridentNet网络的改进方法。优化基于尺度的训练策略,通过调整筛选范围提升模型训练效果,引入骨干网络中的新维度——势,以提升特征提取效率;设计权重归一化处理环节加入网络的特征提取部分,实现训练数据batch较小时的模型收敛加速与精度提高,从而提升同一图像中多尺度缺陷检测的准确率与召回率。实验结果表明了TridentNet网络的改进方法的有效性与准确性。 展开更多
关键词 神经网络 缺陷检测 输电设备 TridentNet 权重归一化
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基于结构的加权对齐计算方法 被引量:1
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作者 魏瑶 邵叱风 《哈尔滨商业大学学报(自然科学版)》 CAS 2022年第2期217-223,232,共8页
现阶段最优对齐的成本计算大多只与对齐中移动个数保持相关,忽视了活动之间的结构关系,缺乏对单一活动成本的考虑.基于活动的结构关联提出一种增强活动依赖的最优对齐加权计算方法.基于活动的结构关联提出相对权重的概念,并给出计算方法... 现阶段最优对齐的成本计算大多只与对齐中移动个数保持相关,忽视了活动之间的结构关系,缺乏对单一活动成本的考虑.基于活动的结构关联提出一种增强活动依赖的最优对齐加权计算方法.基于活动的结构关联提出相对权重的概念,并给出计算方法;基于结构出现频次,提出活动权重归一化方法;基于动态规划的对齐方法计算加权后的对齐成本.实验利用一个包含顺序、选择及并发结构的模型及其部分系统日志对方法的可行性及有效性进行了验证. 展开更多
关键词 最优对齐 结构关联 相对权重 权重归一化 动态规划
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复方土牛膝口炎膜处方优化及工艺研究 被引量:4
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作者 张筱英 莫明秀 +1 位作者 梁德荣 蒋三元 《中国医院药学杂志》 CAS CSCD 北大核心 2009年第13期1068-1071,共4页
目的:优选复方土牛膝缓释口炎膜的最佳配方和制备工艺,研制复方土牛膝缓释口炎膜,为临床提供一种缓释、高效、安全、方便的口腔用药新制剂。方法:以综合评分参数为指标,对相关参数的实验数据进行权重分析和设置,经归一化处理后,运用正... 目的:优选复方土牛膝缓释口炎膜的最佳配方和制备工艺,研制复方土牛膝缓释口炎膜,为临床提供一种缓释、高效、安全、方便的口腔用药新制剂。方法:以综合评分参数为指标,对相关参数的实验数据进行权重分析和设置,经归一化处理后,运用正交试验法,筛选出药膜最佳配方及制备工艺。结果:复方土牛膝缓释口炎膜的最佳配方为CP934p-HPMC(1∶3),甘油的加入量2%,膜料pH5.8,聚山梨醇酯的加入量0.3%。结论:方法可靠,药膜最佳配方合理,制备工艺简单,性质稳定。 展开更多
关键词 复方土牛膝缓释口炎膜 归一化权重 综合评分参数 最佳配方 工艺研究
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基于多尺度卷积特征融合的行人重识别 被引量:13
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作者 徐龙壮 彭力 《激光与光电子学进展》 CSCD 北大核心 2019年第14期213-219,共7页
针对现有的基于卷积神经网络的行人重识别方法对于遮挡和复杂背景引起的判别信息缺失问题,提出了一种基于多尺度卷积特征融合的行人重识别算法。在训练阶段,使用金字塔池化方法对卷积特征图进行分块和池化,获得包含全局特征和多尺度局... 针对现有的基于卷积神经网络的行人重识别方法对于遮挡和复杂背景引起的判别信息缺失问题,提出了一种基于多尺度卷积特征融合的行人重识别算法。在训练阶段,使用金字塔池化方法对卷积特征图进行分块和池化,获得包含全局特征和多尺度局部特征的多个特征向量;对每一个特征向量进行独立分类,并在各个分类的最后内积层上归一化权重和特征,以提升分类性能;最后使用梯度下降法优化全部的分类损失。在识别阶段,将池化后的多个特征向量融合成一个新向量,使用新向量在库中进行相似性匹配。在Market-1501、DukeMTMC-reID数据库上对所提算法的有效性进行实验验证。结果表明,本文模型提取的特征具有更好的识别效果,Rank-1精度和平均准确率也优于大多数先进算法。 展开更多
关键词 机器视觉 卷积神经网络 金字塔池化 多尺度特征融合 行人重识别 权重与特征归一化
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On the Fourth Moment of Coefficients of Symmetric Square L-Function
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作者 Huixue LAO 《Chinese Annals of Mathematics,Series B》 SCIE CSCD 2012年第6期877-888,共12页
t Let f(z) be a holomorphic Hecke eigencuspform of weight k for the full mod- ular group. Let Af(n) be the nth normalized Fourier coefficient of f(z). Suppose that L(sym2f, s) is the symmetric square L-functio... t Let f(z) be a holomorphic Hecke eigencuspform of weight k for the full mod- ular group. Let Af(n) be the nth normalized Fourier coefficient of f(z). Suppose that L(sym2f, s) is the symmetric square L-function associated with f(z), and Asym2f(n) de- notes the nth coefficient L(sym2f, s). In this paper, it is proved that where P2 (t) is a polynomial in t of degree 2. Similarly, it is obtained that where P2(t) is a polynomial in t of degree 2. 展开更多
关键词 Fourier coefficient of cusp form Symmetric power L-function Rankin-Selberg L-function
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