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Team-based fixed-time containment control for multi-agent systems with disturbances
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作者 赵小文 王进月 +1 位作者 赖强 刘源 《Chinese Physics B》 SCIE EI CAS CSCD 2023年第12期281-292,共12页
We investigate the fixed-time containment control(FCC)problem of multi-agent systems(MASs)under discontinuous communication.A saturation function is used in the controller to achieve the containment control in MASs.On... We investigate the fixed-time containment control(FCC)problem of multi-agent systems(MASs)under discontinuous communication.A saturation function is used in the controller to achieve the containment control in MASs.One difference from using a symbolic function is that it avoids the differential calculation process for discontinuous functions,which further ensures the continuity of the control input.Considering the discontinuous communication,a dynamic variable is constructed,which is always non-negative between any two communications of the agent.Based on the designed variable,the dynamic event-triggered algorithm is proposed to achieve FCC,which can effectively reduce controller updating.In addition,we further design a new event-triggered algorithm to achieve FCC,called the team-trigger mechanism,which combines the self-triggering technique with the proposed dynamic event trigger mechanism.It has faster convergence than the proposed dynamic event triggering technique and achieves the tradeoff between communication cost,convergence time and number of triggers in MASs.Finally,Zeno behavior is excluded and the validity of the proposed theory is confirmed by simulation. 展开更多
关键词 fixed-time containment control dynamic event-triggered strategy team-based triggered strategy multi-agent systems
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基于E-leaming的高校学习资源管理系统解决方案
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作者 尤凤英 《办公自动化(综合月刊)》 2008年第9期60-62,共3页
基于E-leaming环境的高校教育平台可满足学生共享高等教育资源以及专业人才的继续教育问题。在对E-leaming在高等教育中的应用进行了深入研究后给出了其原型系统的解决方案。
关键词 E-LEARNING 学习资源管理 个性化学习
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基于深度学习的耕地非农化遥感监测与时空分析——以开阳县为例 被引量:2
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作者 张兰兰 王红雷 《测绘通报》 CSCD 北大核心 2024年第3期13-18,共6页
如何快速发现耕地非农化违法行为,并了解其空间分布和变化过程是从根本上减少耕地非农化行为的核心问题。基于多时相遥感影像数据,本文建立了一套耕地非农化监测指标体系和具有本地地形、地物特征的样本库,利用深度学习技术搭建遥感变... 如何快速发现耕地非农化违法行为,并了解其空间分布和变化过程是从根本上减少耕地非农化行为的核心问题。基于多时相遥感影像数据,本文建立了一套耕地非农化监测指标体系和具有本地地形、地物特征的样本库,利用深度学习技术搭建遥感变化检测模型,将其应用于开阳县耕地非农化的时序化监测中。在此基础上,运用核密度估算法分析探讨区域耕地非农化的时空分布特征。应用结果表明,将卫星遥感与深度学习技术相结合,可实现大范围内耕地非农化的快速动态监测,开阳县2021年4月—2022年12月监测到的新增违法非农化行为整体呈下降态势,但存在局部聚集区域,且违法数量的高低表现出较为明显的季节特征。 展开更多
关键词 遥感影像 耕地 非农化 深度学习 核密度估算
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文明互鉴视野下的中国文艺理论自主知识体系与话语建构
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作者 曹顺庆 王梦如 《山西师大学报(社会科学版)》 2024年第3期84-90,共7页
中国自主知识体系与话语的完整建构,一直是当代文艺建设的难题,在大量西方话语资源的充斥下,很难看清中国文艺理论的原本面貌,中国文艺评论在国际舞台上也几近失声。归根结底,是中华文化自信力的丧失,导致中国学人往往与传统文化疏离和... 中国自主知识体系与话语的完整建构,一直是当代文艺建设的难题,在大量西方话语资源的充斥下,很难看清中国文艺理论的原本面貌,中国文艺评论在国际舞台上也几近失声。归根结底,是中华文化自信力的丧失,导致中国学人往往与传统文化疏离和隔膜,没有能力打破西方文明对中华文明的偏见与歧视。本文对历史遗留的话语困境进行了反思,指出文明互鉴对于人类发展的重要意义,重建中国文艺评论知识体系的另一个角度,是认识到西方文明常常借鉴自东方,中华民族数千年的积淀足以支撑起中国话语体系的理论框架与范畴术语。我们想要获得与西方世界平等对话的权利,可以从“重写文明史”入手,用客观史实还原人类文明的发展与文明互鉴的脉络,解构西方文明的话语霸权,从而摆脱西方文化对东方的歪曲与蔑视,完善中国文艺评论与中华现代文明的建设,强化文明互鉴,促进人类命运共同体的全面构建。 展开更多
关键词 中国文艺现代化 失语症 文化自信 文明互鉴 重写文明史
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基于BERT-LEAM模型的食品安全法规问题多标签分类 被引量:4
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作者 郑丽敏 乔振铎 +1 位作者 田立军 杨璐 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第7期244-250,158,共8页
在食品安全法规问答系统中,食品安全法规问题的单标签文本分类不能完全概括问题所包含的有效信息,为了改进单标签文本分类效果,根据问题所涉及食品安全角度和层次的不同,提出一种基于BERT-LEAM(Bidirectional encoder representational ... 在食品安全法规问答系统中,食品安全法规问题的单标签文本分类不能完全概括问题所包含的有效信息,为了改进单标签文本分类效果,根据问题所涉及食品安全角度和层次的不同,提出一种基于BERT-LEAM(Bidirectional encoder representational from transformers-label embedding attentive model)的多标签文本分类方法。采用多角度、分层次的多标签标注方法将单个问题文本赋予多个标签,并引入BERT预训练语言模型表示上下文特征信息,通过Attention机制学习标签与文本的依赖关系,进行Word embedding的聚合,将标签应用到文本分类过程中。实验表明,在粗粒度多标签数据集上的分类效果明显优于细粒度多标签数据集上的分类效果,BERT进行文本特征表示的方法优于Word2Vec方法,采用BERTLEAM模型的分类方法在粗粒度多标签数据集与细粒度多标签数据集的F1-W值分别为93.35%和79.81%,其分类效果优于其他分类模型。 展开更多
关键词 食品安全法规 多标签分类 BERT BERT-leam
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基于SVM稀疏表示的类特别字典学习算法
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作者 宋银涛 杨宝庆 +2 位作者 刘计 赵宇 闫敬 《燕山大学学报》 CAS 北大核心 2024年第5期437-445,共9页
近年来,深度学习对大规模训练样本的依赖性成为一个突出问题。在面对小样本数据集时,字典学习算法被提出作为一种解决方案。为了进一步提升字典学习在图像分类领域的竞争优势,本文提出了一种基于支持向量机的类特别字典学习算法。该算... 近年来,深度学习对大规模训练样本的依赖性成为一个突出问题。在面对小样本数据集时,字典学习算法被提出作为一种解决方案。为了进一步提升字典学习在图像分类领域的竞争优势,本文提出了一种基于支持向量机的类特别字典学习算法。该算法创新性地引入了类特别系数相异性约束项。该约束项将原本独立的重建项、稀疏项和判别项融合为一个统一的学习框架,以显著提升字典的判别能力。实验证明,该模型的分类性能优于其他先进的字典学习模型。此外,本文提出将深度学习预训练与字典学习算法相结合的方式,通过实验证明该方式可以显著提升字典学习算法在大规模训练样本中的分类性能。 展开更多
关键词 字典学习 稀疏表示 支持向量机 系数相异性约束项
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深度强化学习在无人机编队路径规划中的应用
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作者 周从航 李建兴 +2 位作者 石宇静 林致睿 林航航 《电光与控制》 CSCD 北大核心 2024年第10期27-33,共7页
基于深度强化学习(DRL)对无人机编队路径规划问题进行研究。针对强化学习算法模型在编队控制问题中存在收敛速度慢、奖励稀疏等不足,将人工势场法引入深度强化学习,建立了无人机编队路径规划网络训练框架。同时,根据编队控制目标设计了... 基于深度强化学习(DRL)对无人机编队路径规划问题进行研究。针对强化学习算法模型在编队控制问题中存在收敛速度慢、奖励稀疏等不足,将人工势场法引入深度强化学习,建立了无人机编队路径规划网络训练框架。同时,根据编队控制目标设计了编队切换奖励函数进行训练。基于AirSim和UE4仿真器,搭建了无人机强化学习编队路径规划仿真训练环境,实现在威胁区域环境中的无人机编队路径规划控制。通过对比实验验证了本文算法在编队稳定性以及碰撞率等方面相较于基线算法具有更优越的性能以及更快的收敛速度。 展开更多
关键词 多无人机 深度强化学习 编队控制 路径规划 AirSim
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中国共产党坚定历史自信的核心要义、底气来源及实践路径
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作者 李卓 罗小西 《广西科技师范学院学报》 2024年第1期1-9,共9页
中国共产党在走过百年奋斗历程之际,提出“坚定历史自信”的命题,其主要目的在于激励全党踔厉奋发、勇毅前行,提醒全党不忘初心、牢记使命,引导全党抵制历史虚无主义。中国共产党坚定历史自信,强调历史自信与现实自信、未来自信的统一,... 中国共产党在走过百年奋斗历程之际,提出“坚定历史自信”的命题,其主要目的在于激励全党踔厉奋发、勇毅前行,提醒全党不忘初心、牢记使命,引导全党抵制历史虚无主义。中国共产党坚定历史自信,强调历史自信与现实自信、未来自信的统一,既包括坚定对过去党史进程的自信、坚定对现实伟大实践的自信,也包括坚定对未来发展前景的自信。当前,中国共产党坚定历史自信具备充足的底气,科学理论的指导、历史成就的支撑、文化底蕴的积淀以及牢固的群众基础都是其历史自信的底气来源。未来中国共产党坚定历史自信必须以深化党史党建研究为本、以细化党史学习教育为基、以优化群众路线建设为要、以强化自我革命精神为重,在新的赶考之路上创造更辉煌的历史。 展开更多
关键词 中国共产党 历史自信 党史观 党史学习教育
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大学生使用人工智能技术辅助移动学习英语词汇的行为意向影响因素研究 被引量:2
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作者 王瑜 《现代远距离教育》 CSSCI 2023年第5期72-80,共9页
人工智能技术在英语教育领域中应用广泛,有必要对我国大学生使用人工智能技术辅助移动学习英语词汇的行为意向进行研究。本文基于技术采纳和使用整合修正模型和二语习得特点对影响我国大学生接受和使用人工智能技术辅助移动学习英语词... 人工智能技术在英语教育领域中应用广泛,有必要对我国大学生使用人工智能技术辅助移动学习英语词汇的行为意向进行研究。本文基于技术采纳和使用整合修正模型和二语习得特点对影响我国大学生接受和使用人工智能技术辅助移动学习英语词汇的行为意向的因素进行了研究,并采用路径方法分析了问卷调查数据。研究结果表明,绩效预期、努力预期、便利条件和态度对接受和使用人工智能技术辅助学习英语词汇的行为意向有直接显著的影响,其中态度的影响效应最大;社会影响、感知趣味和感知学习资源对行为意向没有显著的直接影响效应。 展开更多
关键词 人工智能技术 移动学习 行为意向 英语词汇学习
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基于机器学习的脑卒中风险预测模型比较研究 被引量:4
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作者 于淼 刘康 +1 位作者 徐鑫鹏 罗艳侠 《中国初级卫生保健》 2023年第3期25-28,共4页
目的:探讨多种机器学习预测模型对脑卒中发病风险的评估效果。方法:选取2013年1月1日—2017年12月31日参与“北京健康管理队列”的体检人群作为研究对象,基线人群共计56017例。比较研究对象脑卒中发病与未发病人群之间基本人口学信息、... 目的:探讨多种机器学习预测模型对脑卒中发病风险的评估效果。方法:选取2013年1月1日—2017年12月31日参与“北京健康管理队列”的体检人群作为研究对象,基线人群共计56017例。比较研究对象脑卒中发病与未发病人群之间基本人口学信息、代谢异常相关指标的差异,选用经典决策树模型、多层感知器模型、卷积神经网络模型开展模型构建,并与多因素logistic回归分析模型进行比较。结果:各模型分析结果均显示年龄、收缩压、腰围、身体质量指数为脑卒中发病的影响因素;多因素logistic回归分析模型、经典决策树模型、多层感知器模型、卷积神经网络模型的准确率分别为0.978、0.985、0.988、0.996。结论:代谢异常指标中的腹型肥胖、血压升高、低密度脂蛋白胆固醇降低、血糖升高均是脑卒中发病的潜在危险因素;经典决策树模型、多层感知器模型、卷积神经网络模型3种机器学习模型较多因素logistic回归分析模型预测性能更优,其中卷积神经网络模型的准确率最为良好,多层感知器模型的特异度最为良好。 展开更多
关键词 脑卒中 代谢指标 机器学习 预测模型 影响因素
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基于MOOC的在线学习行为分析 被引量:1
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作者 吴岳芬 龚子诚 +2 位作者 袁江 邹远超 杨勃 《湖南理工学院学报(自然科学版)》 CAS 2023年第2期26-31,共6页
以超星MOOC平台数据结构课程的学习数据为研究对象,对四类学习者的在线学习行为与学习效果进行相关性分析.结果表明,学习目的是影响学习者学习行为的重要因素;校内专业必修和校外学分制选修的学习者,以及有强烈学习意愿的学习者,在各项... 以超星MOOC平台数据结构课程的学习数据为研究对象,对四类学习者的在线学习行为与学习效果进行相关性分析.结果表明,学习目的是影响学习者学习行为的重要因素;校内专业必修和校外学分制选修的学习者,以及有强烈学习意愿的学习者,在各项学习行为中表现较好,最终学习效果较好.最后,从学习者和MOOC平台两个角度,提出促进在线学习效果的策略,为教师跟踪学习者的学习状态、课程完成率,提高教学管理提供参考. 展开更多
关键词 MOOC 在线学习行为 数据分析
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基于对比自监督的遥感图像场景分类 被引量:1
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作者 吴奕恒 陈知明 +3 位作者 戴颖成 欧阳文欣 李建军 刘峰 《燕山大学学报》 CAS 北大核心 2023年第3期236-245,共10页
基于视觉Transformer的自监督模型掩码自编码器因其优秀的全局特征捕捉能力,被广泛应用于遥感图像分类领域。但该模型存在图像重建训练时局部上下文语义信息易丢失从而限制其分类精度的进一步提升。针对以上问题,本文提出了融合掩码重... 基于视觉Transformer的自监督模型掩码自编码器因其优秀的全局特征捕捉能力,被广泛应用于遥感图像分类领域。但该模型存在图像重建训练时局部上下文语义信息易丢失从而限制其分类精度的进一步提升。针对以上问题,本文提出了融合掩码重建和对比学习的三阶段自监督遥感图像分类新模型——对比掩码自编码器。第一阶段进行掩码重建预训练,以提取遥感图像全局特征;第二阶段则通过对比学习中的正负样本补充第一阶段掩码建模过程中丢失的局部上下文信息;最后通过训练线性分类器完成特征分类。在公开遥感图像数据集AID和NWPU-RESISC45上将本文方法与主流自监督分类方法、监督分类方法进行对比实验。实验结果表明,该模型在两个数据集上分类精度分别达到95.37%和95.14%,性能优于DINO、MoCo、SSGANs等主流自监督模型,接近GLANet、CANet、MG-CAP(Sqrt-E)等主流监督模型,具有良好的应用价值。 展开更多
关键词 自监督学习 对比学习 遥感图像 特征提取 无监督预训练
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高维数据降维方法研究脉络及最新进展 被引量:1
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作者 刘翠霞 史代敏 宋文静 《统计学报》 2023年第3期11-21,共11页
围绕高维数据降维方法及其应用展开综述和评析,首先对于有监督学习框架下充分降维方法和基于特征选择降维方法的演变、发展进行系统性评述,然后系统介绍在线高维数据降维、无监督学习高维降维和张量降维等最新降维方法的发展脉络,最后... 围绕高维数据降维方法及其应用展开综述和评析,首先对于有监督学习框架下充分降维方法和基于特征选择降维方法的演变、发展进行系统性评述,然后系统介绍在线高维数据降维、无监督学习高维降维和张量降维等最新降维方法的发展脉络,最后列举高维数据降维方法在金融、遥感等领域的应用研究以及亟待解决的问题。 展开更多
关键词 高维降维 在线降维 张量降维 稀疏降维 无监督学习
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新媒介会影响大学生的学习参与吗?——对“驯化媒介”类大学生的分析 被引量:3
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作者 李文烨 郭一凡 《现代远距离教育》 CSSCI 2023年第6期84-94,共11页
新媒介已经广泛嵌入了大学生的日常生活与学习空间,既往研究多基于媒介依赖理论,假定新媒介阻碍了学习过程的发生,忽略了个体能动的“驯化”新媒介的过程。基于华东、华中地区13所学校问卷调查数据的分析发现,有接近30%的学生呈现出对... 新媒介已经广泛嵌入了大学生的日常生活与学习空间,既往研究多基于媒介依赖理论,假定新媒介阻碍了学习过程的发生,忽略了个体能动的“驯化”新媒介的过程。基于华东、华中地区13所学校问卷调查数据的分析发现,有接近30%的学生呈现出对新媒介的积极“驯化”。进一步对此种使用策略进行基准回归、倾向得分匹配和分位数回归,发现即便此类学生在新媒介上花费了较多的时间和精力,但其在课堂上的学习参与也要显著高于其他学生。构建中介效应模型深入探讨这一数据结果背后的影响机制,结果显示,对媒介开展了“驯化”的学生要比其他学生有着更低的“信息茧房”和“媒介依赖”问题,这使得他们不会受此困扰而降低课堂上的学习参与,并且他们也有着更高的媒介素养,以在信息洪流中更好地完成“泛知识学习”。综上,当下的部分大学生已经能够能动地摆脱新媒介带来的消极影响,以一种“驯化”的方式将新媒介转化为其学习和娱乐的工具,这启示管理者理性看待技术与人之间的关系,关注学生新媒介素养的培养,借助新媒介技术积极打造辅助学生开展“泛知识学习”的学习空间。 展开更多
关键词 新媒介 大学生 学习参与 媒介驯化 媒介素养
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实验诊断学MOOC-CBL教学体验式学习新模式的思考 被引量:3
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作者 罗艺 喻明霞 +2 位作者 潘运宝 黎锦 李一荣 《基础医学教育》 2023年第4期334-337,共4页
实验诊断学是连接实验室和临床医学的桥梁课程。基于新兴的慕课教学平台,如何充分利用线上资源优势,引导临床医学生掌握各种疾病的实验室诊断技术和进行临床思维能力的训练,是实验诊断学慕课建设的目标和重点。文章总结了目前实验诊断... 实验诊断学是连接实验室和临床医学的桥梁课程。基于新兴的慕课教学平台,如何充分利用线上资源优势,引导临床医学生掌握各种疾病的实验室诊断技术和进行临床思维能力的训练,是实验诊断学慕课建设的目标和重点。文章总结了目前实验诊断学慕课的建设现状和存在的问题,并提出了在线上慕课教师讲授型(LBL)教学基础上,融入病例引导式教学(CBL)和基于虚拟现实(VR)的情境体验式学习,以更好地实现基于检验知识的临床技能训练的学习效果。 展开更多
关键词 实验诊断学 教学改革 慕课 病例引导式教学
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基于学生视角的教学设计推进病理生理学课程教与学共鸣 被引量:3
16
作者 陈小湧 谭红梅 《基础医学教育》 2023年第12期1033-1037,共5页
病理生理学是研究疾病发生发展过程中功能和代谢改变规律及其机制的学科,作为桥梁学科连接了基础医学与临床医学,因涉及学科多、逻辑性强、抽象难懂等特点,容易造成教与学存在差距,严重影响教学质量。从学生角度出发是教育的核心理念,... 病理生理学是研究疾病发生发展过程中功能和代谢改变规律及其机制的学科,作为桥梁学科连接了基础医学与临床医学,因涉及学科多、逻辑性强、抽象难懂等特点,容易造成教与学存在差距,严重影响教学质量。从学生角度出发是教育的核心理念,注重学情分析,立足于学生视角,反向设计教学,是实现教与学共鸣的根本路径。文章以病理生理学为例,立足学生已有知识版图,由浅入深、从已知探索未知,推进知识融会贯通并激发学习潜力;利用学生已有的生活经验,联系临床情景与生活实际,促进知识情感交融并唤起学习动力;充分考虑学生的领悟能力,适当借助信息科学技术再现疾病发生发展演变过程,实现知识可视化且提升学习效率;多管齐下、有的放矢,提供可知、可感、可视的沉浸式学习之旅,实现病理生理学课程教与学共鸣,助力新医科背景下的课程改革。 展开更多
关键词 病理生理学 临床融合 课程改革 学生视角 教学共鸣 知识拓展
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基于强化学习的巨型星座离散时间路由策略
17
作者 储珂 朱立东 +1 位作者 成思希 王慧琳 《移动通信》 2023年第7期64-70,共7页
由于天地一体化网络中移动性和时变环境导致的流量负载、拓扑结构和资源可用性的高时空动态特性,需要考虑当有恶意的网络行为攻击卫星时,如何在未知的网络中探索高效智能的网络优化方案。针对这一问题,以信息年龄、时延抖动率作为多优... 由于天地一体化网络中移动性和时变环境导致的流量负载、拓扑结构和资源可用性的高时空动态特性,需要考虑当有恶意的网络行为攻击卫星时,如何在未知的网络中探索高效智能的网络优化方案。针对这一问题,以信息年龄、时延抖动率作为多优化目标,提出了一种基于深度强化学习的卫星巨型星座抗干扰路由策略,设置信息年龄、队列增长率以及距离为奖励,实现目标的优化。仿真结果表明,与现有的路由算法相比,该算法不仅可以保证数据的时效性、受到干扰时卫星网络路由的鲁棒性,还可以有效利用星间资源,提升网络的整体性能。 展开更多
关键词 深度强化学习 卫星巨型星座 信息年龄 离散时间动态虚拟拓扑路由策略
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Pore pressure prediction in offshore Niger delta using data-driven approach: Implications on drilling and reservoir quality
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作者 Joshua Pwavodi Ibekwe N.Kelechi +2 位作者 Perekebina Angalabiri Sharon Chioma Emeremgini Vivian O.Oguadinma 《Energy Geoscience》 2023年第3期252-265,共14页
Despite exploration and production success in Niger Delta,several failed wells have been encountered due to overpressures.Hence,it is very essential to understand the spatial distribution of pore pressure and the gene... Despite exploration and production success in Niger Delta,several failed wells have been encountered due to overpressures.Hence,it is very essential to understand the spatial distribution of pore pressure and the generating mechanisms in order to mitigate the pitfalls that might arise during drilling.This research provides estimates of pore pressure along three offshore wells using the Eaton's transit time method,multi-layer perceptron artificial neural network(MLP-ANN)and random forest regression(RFR)algorithms.Our results show that there are three pressure magnitude regimes:normal pressure zone(hydrostatic pressure),transition pressure zone(slightly above hydrostatic pressure),and over pressured zone(significantly above hydrostatic pressure).The top of the geopressured zone(2873 mbRT or 9425.853 ft)averagely marks the onset of overpressurization with the excess pore pressure above hydrostatic pressure(P∗)varying averagely along the three wells between 1.06−24.75 MPa.The results from the three methods are self-consistent with strong correlation between the Eaton's method and the two machine learning models.The models have high accuracy of about>97%,low mean absolute percentage error(MAPE<3%)and coefficient of determination(R2>0.98).Our results have also shown that the principal generating mechanisms responsible for high pore pressure in the offshore Niger Delta are disequilibrium compaction,unloading(fluid expansion)and shale diagenesis. 展开更多
关键词 Niger Delta Pore pressure RESERVOIR Fracturing pressure Artifidal neural network Machine leaming algorithm Random forest regression
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移动微学习节能方法研究
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作者 杨丽 《长江信息通信》 2023年第2期176-178,共3页
针对移动微学习用户需求动态化、个性化和爆炸式增长的趋势,立足移动终端的电池容量小、数据传输速度慢、应用耗能大等固有缺陷,综合考虑用户需求和体验,借助5G和鲲鹏云技术,构建带约束的能耗多目标函数。同时,通过多分枝随机分形搜索... 针对移动微学习用户需求动态化、个性化和爆炸式增长的趋势,立足移动终端的电池容量小、数据传输速度慢、应用耗能大等固有缺陷,综合考虑用户需求和体验,借助5G和鲲鹏云技术,构建带约束的能耗多目标函数。同时,通过多分枝随机分形搜索算法的高强度探索能力寻求多目标函数最优解,满足移动微学习低能耗高可靠的需求。 展开更多
关键词 移动微学习 移动终端 节能 方法
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基于Deep Learning网络态势感知建模方法研究 被引量:24
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作者 周长建 司震宇 +1 位作者 邢金阁 刘海波 《东北农业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2013年第5期144-149,共6页
网络组织和生长方式多变,现代网络呈拓扑结构复杂化、网络设备异构、信息交互频繁等特征,增加网络态势分析与决策难度,需加强对网络态势感知分析的研究,通过与BP神经网络比较进行深度学习网络态势研究,结果表明,深度学习较BP神经网络在... 网络组织和生长方式多变,现代网络呈拓扑结构复杂化、网络设备异构、信息交互频繁等特征,增加网络态势分析与决策难度,需加强对网络态势感知分析的研究,通过与BP神经网络比较进行深度学习网络态势研究,结果表明,深度学习较BP神经网络在网络态势感知方面有较大优越性。 展开更多
关键词 网络态势感知 深度学习 网络态势 机器学习
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