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考虑智能网联车辆影响的八车道高速公路施工区可变限速控制方法
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作者 过秀成 肖哲 +2 位作者 张一鸣 张叶平 许鹏宇 《东南大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第2期353-359,共7页
为提升车联网环境下高速公路施工区交通运行效率及安全水平,提出了一种基于强化学习的可变限速控制方法.选取智能驾驶模型和真车试验模型,分别对传统人工车辆和智能网联车辆的跟驰行为进行建模,构建了以瓶颈下游路段交通流量为效率指标... 为提升车联网环境下高速公路施工区交通运行效率及安全水平,提出了一种基于强化学习的可变限速控制方法.选取智能驾驶模型和真车试验模型,分别对传统人工车辆和智能网联车辆的跟驰行为进行建模,构建了以瓶颈下游路段交通流量为效率指标、瓶颈路段速度标准差为安全指标的复合奖励值,利用深度确定性策略梯度算法,分车道动态求解最佳限速值.仿真结果表明,所提可变限速控制方法在不同智能网联车辆渗漏率条件下均能有效提升交通流运行效率和安全水平,且在智能网联车辆渗漏率较低时,提升效果更加显著.当智能网联车辆渗漏率为1.0时,瓶颈下游路段交通流量提升10.1%,瓶颈路段速度标准差均值下降68.9%;当智能网联车辆渗漏率为0时,瓶颈下游路段交通流量提升20.7%,瓶颈路段速度标准差均值下降78.1%.智能网联车辆的引入能够提升至多52.0%的瓶颈下游路段交通流量. 展开更多
关键词 可变限速控制 深度确定性策略梯度算法 八车道高速公路施工区 智能网联车辆 协同自适应巡航控制
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基于脑-小脑连接梯度的AD患者脑功能层级结构变化研究
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作者 何美荣 莫贤 +2 位作者 游晚芳 孙昂 张俊然 《磁共振成像》 CAS CSCD 北大核心 2024年第5期1-7,共7页
目的采用基于梯度的方法分析阿尔茨海默病(Alzheimer’s disease,AD)大脑皮层组织沿脑-小脑连接梯度的功能层级结构及其与小脑相互作用的改变,以及与认知功能障碍之间的联系。材料与方法基于AD神经影像学计划(Alzheimer’s Disease Neur... 目的采用基于梯度的方法分析阿尔茨海默病(Alzheimer’s disease,AD)大脑皮层组织沿脑-小脑连接梯度的功能层级结构及其与小脑相互作用的改变,以及与认知功能障碍之间的联系。材料与方法基于AD神经影像学计划(Alzheimer’s Disease Neuroimaging Initiative,ADNI)公开数据库,共纳入33名AD患者和46名年龄、性别相匹配的健康对照(healthy controls,HC)。采用梯度计算方法,通过对所有被试的脑-小脑静息态功能连接矩阵进行非线性分解,得到了每个被试的脑-小脑功能连接梯度。采用双样本t检验进行组间的脑-小脑梯度分数差异分析,以及梯度异常的脑区与小脑功能连接的组间比较,并采用相关分析评估了异常的梯度分数以及功能连接值与临床量表分数的相关性。结果与HC组相比,AD组在涉及高级认知功能区域右侧颞下回(right inferior temporal gyrus,RITG)(t=4.71,P<0.001)的梯度分数发生局部性改变,进一步基于梯度异常脑区为种子点的功能连接分析显示出RITG到小脑双侧CrusⅡ区域以及延伸到的ⅦB区(右侧:t=-4.89,P<0.001,左侧:t=-4.98,P<0.001)功能连接的降低。临床量表相关性分析显示,AD患者的梯度异常脑区的连接梯度分数与社会活动功能(Functional Activity Questionnaire,FAQ)评分密切相关(r=0.40,P=0.025)。结论AD患者参与高级认知功能的局部区域功能层级结构的异常变化及其与小脑双侧CrusⅡ和ⅦB脑区的功能连接降低可能是认知功能受损的潜在因素之一。 展开更多
关键词 阿尔茨海默病 脑-小脑连接梯度 静息态功能连接 磁共振成像 功能层级结构
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基于三周期极小曲面晶胞梯度支架的设计及力学性能
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作者 朱文博 张旭婧 +1 位作者 许燕 石欣桐 《中国组织工程研究》 CAS 北大核心 2025年第16期3449-3457,共9页
背景:现阶段骨软骨一体化支架的弹性模量与天然骨软骨相差较大,植入人体后会引起应力遮蔽现象,从而导致植入物松动变形,影响骨软骨组织修复。轴向三周期极小曲面晶胞梯度支架可与人体骨软骨组织孔隙率及弹性模量相匹配,为骨软骨支架设... 背景:现阶段骨软骨一体化支架的弹性模量与天然骨软骨相差较大,植入人体后会引起应力遮蔽现象,从而导致植入物松动变形,影响骨软骨组织修复。轴向三周期极小曲面晶胞梯度支架可与人体骨软骨组织孔隙率及弹性模量相匹配,为骨软骨支架设计提供一种新的思路。目的:研究不同晶胞种类和孔径结构对晶胞梯度支架力学性能的影响。方法:使用Gyroid(G)型、Diamond(D)型Primitive(P)型3种基础晶胞,通过三周期极小曲面数学建模,在梯度区域使用不同尺寸、不同种类晶胞,共计构建6种晶胞梯度支架(G-2P-4D、P-2D-4G、D-2P-4D、G-2D-4P、P-2G-4D、D-2G-4P),进行力学实验及仿真模拟实验,评估支架的力学性能,通过计算流体动力学仿真得到了支架内流体的流动性能参数。结果与结论:有限元力学仿真和轴向压缩实验表明,P-2G-4D型与P-2D-4G型梯度支架的弹性模量相较高,分别为148.67 MPa和152.1 MPa,能够承受较高的轴向载荷,提高植入物的力学稳态;D-2P-4G型梯度支架应力分布最为均匀,可有效减少应力集中,使得连接函数区域均能够有效传递应力,减少应力遮蔽;G-2D-4P型梯度支架流动速率变化最小,为0.10-0.48 mm/s,渗透率较高,有利于植入后体液在支架内部流动。基于三周期极小曲面的晶胞梯度支架设计为骨软骨支架设计提供了新思路,仿真分析结果也为支架植入人体后的骨整合预测提供了参考。 展开更多
关键词 三周期极小曲面 晶胞梯度 连接函数 骨软骨支架 力学性能 流体性能
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基于前后逐段逼近的含多分支配电网单相接地故障测距方法
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作者 陶政臣 高湛军 见文号 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2024年第16期110-119,共10页
随着配电网的发展,T接分支的大量接入使得配电网结构复杂,传统测距算法通常忽略分支,测距精度变低,研究含多分支配电网单相接地故障测距具有重要意义。为此,提出一种基于前后逐段逼近的含多分支配电网单相接地故障精确测距方法。首先,... 随着配电网的发展,T接分支的大量接入使得配电网结构复杂,传统测距算法通常忽略分支,测距精度变低,研究含多分支配电网单相接地故障测距具有重要意义。为此,提出一种基于前后逐段逼近的含多分支配电网单相接地故障精确测距方法。首先,分析分布参数模型,根据零序电压、电流关系,提出故障区段判别系数,判别最小故障区段。其次,利用最小故障区段两端的零序电压、电流建立故障测距函数,采用梯度下降法求解精确故障点。最后,在PSCAD仿真平台上对所述方法进行验证。结果表明,所提方法可确定故障最小区段,精确计算出故障点,并具有较强的耐受过渡电阻能力,能较好适应高渗透率分布式电源的接入。 展开更多
关键词 配电网 T接分支 单相接地故障 故障区段判别 梯度下降法
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碳纳米管旋转功能梯度锥-柱连接壳行波模态频率分析
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作者 庞磊 成龙 +2 位作者 刘文光 张宇航 吕志鹏 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2024年第9期166-174,共9页
为了深化增强型复合材料在航空航天工程领域的应用,该文旨在研究碳纳米管对旋转功能梯度锥-柱连接壳行波模态频率的影响。采用人工弹簧模拟边界和壳体间的连接条件,并考虑碳纳米管分布形式的变化,基于细观力学模型推导了系统的能量方程... 为了深化增强型复合材料在航空航天工程领域的应用,该文旨在研究碳纳米管对旋转功能梯度锥-柱连接壳行波模态频率的影响。采用人工弹簧模拟边界和壳体间的连接条件,并考虑碳纳米管分布形式的变化,基于细观力学模型推导了系统的能量方程。引入切比雪夫多项式构造位移函数,利用Rayleigh-Ritz法求解了锥-柱连接壳的模态频率方程。通过算例分析了陶瓷体积分数指数、边界条件和碳纳米管体积分数对旋转功能梯度锥-柱连接壳行波模态频率的影响。结果表明:当陶瓷体积分数指数在0~5内,V型分布对结构行波模态频率的影响最为显著;随着旋转速度的增加,边界约束效果越强,壳结构越稳定;基体中碳纳米管体积分数越大,结构行波模态频率越高。 展开更多
关键词 旋转功能梯度锥-柱连接壳 碳纳米管 行波模态频率
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基于残差的分布式光伏发电功率组合预测方法 被引量:1
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作者 吴明朗 庞振江 +4 位作者 洪海敏 占兆武 靳飞 唐远洋 叶璇 《深圳大学学报(理工版)》 CAS CSCD 北大核心 2024年第3期293-302,共10页
分布式光伏发电功率预测在保障电网运行安全和就近消纳方面发挥着重要作用,为提升分布式光伏发电功率预测精度,提出一种基于多元气象的特征提取方法和基于残差连接的多模型融合的光伏发电功率预测模型.在特征提取时,引入统计、交叉、周... 分布式光伏发电功率预测在保障电网运行安全和就近消纳方面发挥着重要作用,为提升分布式光伏发电功率预测精度,提出一种基于多元气象的特征提取方法和基于残差连接的多模型融合的光伏发电功率预测模型.在特征提取时,引入统计、交叉、周期信息、近似熵和光伏板温度等特征提取方法,实现对时间、气象和发电功率的深层特征提取,丰富模型的输入.在模型构建时,建立基于残差连接的多层模型融合方法,首先提出基于k最近邻(k-nearest neighbor,kNN)的softmax回归预测模型,其次设计3层模型整体结构,并通过残差连接和多层堆叠的方式融合多个预测模型,持续提升光伏发电功率预测精度.基于电力公司真实数据,采用本研究方法与随机森林(random forest,RF)、TabNet和极端梯度提升(extreme gradient boosting,XGBoost)等模型,对光伏发电功率进行预测.结果表明,所提模型在均方根误差、平均绝对误差、均方误差和平均绝对百分比误差等方面可分别降低0.1097、0.0591、0.0507和0.0368,拟合优度可提升0.0804.基于多元气象的特征提取方法和基于残差连接的多模型融合的光伏发电功率预测模型能有效提升分布式光伏发电功率预测的精度和稳定性. 展开更多
关键词 人工智能 太阳能 特征提取 残差连接 随机森林 TabNet 极端梯度提升 功率预测
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信控路段混行交通生态驾驶深度强化学习模型
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作者 辛琪 王嘉琪 +2 位作者 杨文科 徐猛 袁伟 《交通运输系统工程与信息》 EI CSCD 北大核心 2024年第3期127-139,共13页
针对考虑通过性约束和安全性约束的动态规划模型,其在混行和大流量条件下模型复杂度较高,甚至会出现无解的问题,本文提出一种混行信控路段智能网联车辆生态驾驶轨迹优化的深度强化学习模型。本文所提模型通过设定不同程度的奖惩机制,并... 针对考虑通过性约束和安全性约束的动态规划模型,其在混行和大流量条件下模型复杂度较高,甚至会出现无解的问题,本文提出一种混行信控路段智能网联车辆生态驾驶轨迹优化的深度强化学习模型。本文所提模型通过设定不同程度的奖惩机制,并采用双延迟深度确定性策略梯度算法优化混行车流中智能网联车辆接近信号交叉口的轨迹。首先,选取车距、速度差、速度、到交叉口距离、排队长度、信号相位及配时等特征作为智能体状态,刻画驾驶安全性和通行效率,特别地,将交叉口排队长度扩增到状态中,解决智能网联车辆因有人驾驶车辆排队而临时停车的问题;其次,构建基于智能体状态和预期到达交叉口时间的多目标奖励函数,同时,优化混行车流下智能网联车辆的效率、能耗、舒适性和安全性,解决动态规划模型约束与求解复杂度关联的问题。仿真训练和测试结果表明,随着智能网联车辆渗透率的提高,车辆在交叉口等待时间显著减少;与无控制相比,能耗降低约5.47%;与动态规划模型相比,能耗降低约4.42%,与基于深度确定性策略梯度轨迹规划模型相比,能耗降低约2.91%。此外,在交通需求和信号周期波动条件下,本文所提模型均可实现智能网联车辆不停车通过信号交叉口。 展开更多
关键词 智能交通 轨迹优化 双延迟深度确定性策略梯度 信号交叉口 智能网联车辆
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Reshaping the Cortical Connectivity Gradient by Long-Term Cognitive Training During Development
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作者 Tianyong Xu Yunying Wu +3 位作者 Yi Zhang Xi-Nian Zuo Feiyan Chen Changsong Zhou 《Neuroscience Bulletin》 SCIE CAS CSCD 2024年第1期50-64,共15页
The organization of the brain follows a topologi-cal hierarchy that changes dynamically during development.However,it remains unknown whether and how cognitive training administered over multiple years during develop-... The organization of the brain follows a topologi-cal hierarchy that changes dynamically during development.However,it remains unknown whether and how cognitive training administered over multiple years during develop-ment can modify this hierarchical topology.By measuring the brain and behavior of school children who had carried out abacus-based mental calculation(AMC)training for five years(starting from 7 years to 12 years old)in pre-training and post-training,we revealed the reshaping effect of long-term AMC intervention during development on the brain hierarchical topology.We observed the development-induced emergence of the default network,AMC training-promoted shifting,and regional changes in cortical gradi-ents.Moreover,the training-induced gradient changes were located in visual and somatomotor areas in association with the visuospatial/motor-imagery strategy.We found that gradient-based features can predict the math ability within groups.Our findings provide novel insights into the dynamic nature of network recruitment impacted by long-term cognitive training during development. 展开更多
关键词 connectivity gradient Cognitive training DEVELOPMENT Neural plasticity Abacus-based mental calculation
原文传递
CI-WGAN:融合临床指标和WGAN的孤独症个体化脑功能连接网络生成
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作者 孙海林 严加栋 +2 位作者 张嵘 KENDRICK Keith 蒋希 《数据采集与处理》 CSCD 北大核心 2024年第4期813-826,共14页
脑功能连接(Functional connectivity,FC)网络作为潜在的脑影像标志物对孤独症谱系障碍(Autism spectrum disorder,ASD)的辅助诊疗研究具有重要作用。然而现有的FC生成方法大多仅基于脑影像数据,未充分考虑个体的临床指标从而易丢失疾... 脑功能连接(Functional connectivity,FC)网络作为潜在的脑影像标志物对孤独症谱系障碍(Autism spectrum disorder,ASD)的辅助诊疗研究具有重要作用。然而现有的FC生成方法大多仅基于脑影像数据,未充分考虑个体的临床指标从而易丢失疾病的特异性信息。而且,ASD作为一种谱系障碍,其临床指标存在显著的个体化差异。因此,仅基于脑影像数据的传统生成模型在生成准确的且能反映个体化临床指标的ASD个体FC的任务上存在挑战。针对上述挑战,提出了个体化临床指标引导的沃瑟斯坦生成对抗网络模型(Clinical-indicator-aware Wasserstein generative adversarial network,CI-WGAN),用于生成孤独症个体化FC网络。该模型引入个体化临床指标引导机制,实现了高精度ASD患者FC网络的生成。基于全世界最大孤独症脑影像公开数据集之一的ABIDE I数据集进行实验,CI-WGAN生成FC与真实FC的峰值信噪比(Peak signal-to-noise ratio,PSNR)、结构相似度(Structural similarity,SSIM)与平均绝对误差(Mean absolute error,MAE)分别达到19.037、0.236与0.178,相较于其他FC生成模型分别提升了3%、12%与2%。此外基于生成FC和独立临床验证指标的表征相似度分析(Representational similarity analysis,RSA),CI-WGAN生成的FC相较其他模型生成FC最少提高了0.1倍和3.7倍,证明了CI-WGAN生成的FC包含更多的ASD个体特异性信息。本文提出的CI-WGAN模型实现了高质量个体化FC的生成,为ASD的早期诊断和个性化治疗提供了有力的技术支持。 展开更多
关键词 孤独症谱系障碍 大脑功能连接 生成对抗网络 临床指标引导机制 梯度惩罚机制
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基于DenseNet卷积神经网络的短期风电预测方法
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作者 殷林飞 蒙雨洁 《综合智慧能源》 CAS 2024年第7期12-20,共9页
风能作为一种清洁、可再生的能源,在能源转型中扮演着至关重要的角色,准确预测风电出力对电力系统的安全高效运行非常重要,然而风速的波动性和随机性,对风电预测带来了挑战。为了提高风电预测的准确性,提出了一种基于DenseNet卷积神经... 风能作为一种清洁、可再生的能源,在能源转型中扮演着至关重要的角色,准确预测风电出力对电力系统的安全高效运行非常重要,然而风速的波动性和随机性,对风电预测带来了挑战。为了提高风电预测的准确性,提出了一种基于DenseNet卷积神经网络的短期风电预测模型。该模型通过精简DenseNet201网络得到了拥有出色的密集连接结构和适当深度、宽度的DenseNet160网络,不仅能缓解训练过程中梯度消失现象,还能通过密集连接将浅层的信息反映到深层,实现深度监督。基于巴西纳塔尔地区378 d的风力数据集,采用DenseNet160网络以及27种算法对未来一天的风力发电情况进行预测。结果表明:DenseNet160网络的平均绝对误差、均方误差以及平均绝对百分误差比其他算法分别降低了至少10.89%,4.98%,8.68%;同时,与使用相同数据集的混合经济模型相比,DenseNet160网络的MAE值小了25.56%。说明该模型能精准地拟合风力发电数据,获得可靠的风力预测结果。 展开更多
关键词 风电预测 可再生能源 DenseNet 卷积神经网络 密集连接 梯度消失
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基于改进的RRT^(*)-connect算法机械臂路径规划 被引量:23
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作者 刘建宇 范平清 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2021年第6期274-278,共5页
基于双向渐进最优的RRT^(*)-connect算法,对高维的机械臂运动规划进行分析,从而使规划过程中的搜索路径更短,效率更高。将目标偏向策略引入采样过程,同时对采样点区域进行约束,保证每次采样都能朝着目标方向搜索,使得搜索路径更优。在... 基于双向渐进最优的RRT^(*)-connect算法,对高维的机械臂运动规划进行分析,从而使规划过程中的搜索路径更短,效率更高。将目标偏向策略引入采样过程,同时对采样点区域进行约束,保证每次采样都能朝着目标方向搜索,使得搜索路径更优。在此基础上,采用梯度下降法优化搜索出的路径,将整个路径做平滑处理,去除大角度转弯。利用Matlab对改进后的RRT^(*)-connect算法进行仿真对比分析,从而证明该算法在各种复杂环境下都能保证搜索的概率完备性以及渐进最优性,并且搜索路径更短,用时更少。在ROS平台使用UR5机械臂进行仿真实验,验证该算法的实用性与有效性。 展开更多
关键词 机械臂 路径规划 改进RRT*-connect 梯度下降法
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构网型全功率风电机组网侧变流器耦合分析及抑制策略 被引量:5
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作者 谢震 杨曙昕 +2 位作者 代鹏程 杨淑英 张兴 《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2023年第14期3745-3758,3768,共15页
随着风力发电的高比例接入电网,全功率风电机组的稳定运行能力面临着挑战。传统的网侧变流器采用锁相环(PLL)同步策略,构网型全功率风电机组的网侧变流器则基于功率同步策略,利用直流电压的动态特性实现直流电压同步的构网型控制。由于... 随着风力发电的高比例接入电网,全功率风电机组的稳定运行能力面临着挑战。传统的网侧变流器采用锁相环(PLL)同步策略,构网型全功率风电机组的网侧变流器则基于功率同步策略,利用直流电压的动态特性实现直流电压同步的构网型控制。由于构网型控制存在功率耦合问题,无功通过耦合通道影响有功功率,进一步引起网侧直流电压的动态波动。该文针对网侧变流器构网型控制所存在的耦合问题,建立了直流电压-无功功率耦合模型,利用相对增益理论方法详细分析了系统参数对耦合效应的影响,并采用一种基于无功前馈的直流电压补偿方法,在实验中利用该方法可将由无功变化引起的直流电压动态超调降低81.8%。通过实验验证了理论分析的正确性及所提方法的有效性。 展开更多
关键词 全功率风电机组 网侧变流器 直流电压 耦合效应
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新型GAN的WSN异常检测方法
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作者 刘拥民 张钱垒 +2 位作者 杨钰津 罗皓懿 黄浩 《计算机工程与设计》 北大核心 2023年第12期3554-3562,共9页
为实时预警无线传感器网络(WSN)进行数据传输过程中的一系列威胁,提出一种新型生成对抗网络(GAN)的WSN异常检测方法。采用梯度归一化和代价距离改进的GAN目标函数,与改进的对抗学习异常检测方法相结合,能准确、全面地将数据流特征的分... 为实时预警无线传感器网络(WSN)进行数据传输过程中的一系列威胁,提出一种新型生成对抗网络(GAN)的WSN异常检测方法。采用梯度归一化和代价距离改进的GAN目标函数,与改进的对抗学习异常检测方法相结合,能准确、全面地将数据流特征的分布情况映射到潜在空间,使生成器在训练过程中增加生成数据的多样性,提升模型的鲁棒性;引入带有丢失操作的全连接层网络体系,显著增强对WSN中数据流异常状态的识别能力。仿真结果表明,该方法可全面有效地提高入侵检测方法的综合检测效果。 展开更多
关键词 无线传感器网络 生成对抗网络 异常检测 梯度归一化 代价距离 目标函数 全连接层网络
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用于图像分类的模糊策略学习率ResNet 被引量:1
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作者 张睿权 覃华 《计算机工程与设计》 北大核心 2023年第8期2305-2311,共7页
ResNet深度神经网络用于图像分类时,全连接层训练算法收敛性差降低了分类效果。针对此不足,提出一种模糊策略梯度算法训练ResNet。推导出ResNet全连接层权重的迭代公式,用历史梯度信息修正当前一阶小批量梯度,用模糊策略学习率更新权重... ResNet深度神经网络用于图像分类时,全连接层训练算法收敛性差降低了分类效果。针对此不足,提出一种模糊策略梯度算法训练ResNet。推导出ResNet全连接层权重的迭代公式,用历史梯度信息修正当前一阶小批量梯度,用模糊策略学习率更新权重,通过上下边界函数处理学习率的过大或过小而引发的迭代振荡,改善训练算法收敛性。在CINIC-10和CIFAR-100数据集上的实验结果表明,所提算法训练的ResNet分类效果优于相比较算法。特别是在综合性分类指标Kappa系数上,所提算法训练的ResNet较最新的AdaBound算法平均提高了9.29%,改进效果显著。 展开更多
关键词 图像分类 全连接层 训练算法收敛性 深度神经网络 小批量梯度 模糊策略学习率 上下边界函数
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基于双矢量的并网逆变器无模型预测电流控制策略 被引量:2
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作者 芮涛 尹政 +2 位作者 汪凤翔 陆格野 李真 《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2023年第14期3759-3768,共10页
为消除并网逆变器模型预测控制对系统参数的依赖,该文提出一种基于双矢量的并网逆变器无模型预测电流控制(MFPCC)策略。该策略通过计算和存储上一时刻双矢量作用下的电流梯度,更新剩余6个未使用矢量的电流梯度,并结合当前时刻的电流采样... 为消除并网逆变器模型预测控制对系统参数的依赖,该文提出一种基于双矢量的并网逆变器无模型预测电流控制(MFPCC)策略。该策略通过计算和存储上一时刻双矢量作用下的电流梯度,更新剩余6个未使用矢量的电流梯度,并结合当前时刻的电流采样值,实现未来时刻的电流预测;进一步利用电流预测的价值函数选取合适的电流梯度及其作用时间,从而得到下一时刻最优的电压矢量。该方法不依赖于任何系统参数、计算量小,且消除了传统MFPCC策略中电流梯度更新停滞现象,降低了输出电流谐波。最后,通过仿真和实验验证了所提方法的有效性和优越性。 展开更多
关键词 并网逆变器 无模型预测电流控制 双矢量 电流梯度更新
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基于双判别器生成对抗网络的遮挡人脸图像修复算法
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作者 布安旭 马驰 +2 位作者 胡辉 陈月乃 杨乐 《计算机与数字工程》 2023年第4期910-915,977,共7页
对于当前遮挡人脸图像修复中,大多存在修复后人脸图像不连续、纹理模糊及网络训练过中存在模型崩溃等问题,针对这些问题提出了一种基于双判别器生成对抗网络的图像修复方法。该方法在全局判别器的基础上引入局部判别网络,以保证局部修... 对于当前遮挡人脸图像修复中,大多存在修复后人脸图像不连续、纹理模糊及网络训练过中存在模型崩溃等问题,针对这些问题提出了一种基于双判别器生成对抗网络的图像修复方法。该方法在全局判别器的基础上引入局部判别网络,以保证局部修复结果与周围区域的一致性;将encoder-decoder结构的卷积神经网络作为生成器,并在层间加入跳跃连接,从而提高模型对结构信息的预测能力;在判别器中引入Wasserstein距离,并添加梯度惩罚来训练两个判别模型,最终利用泊松图像编辑得到更加真实自然的修复结果。在CelebA人脸数据集上进行验证,实验结果表明该方法相较于所对比的文献模型具有更好的修复效果。 展开更多
关键词 图像修复 生成对抗网络 跳跃连接 梯度惩罚
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基于Tensorflow框架的手写数字识别
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作者 李林峰 陈佳怡 +2 位作者 郑佳伟 李潼 吴俊钦 《数字通信世界》 2023年第2期133-136,共4页
文章利用Tensorf low深度学习结构来构建神经网络模型,并采用激活函数对MINIST进行训练;加入特征转换过程,利用梯度下降优化器,将数据降维;在输出层上将全连接模型和Softmax层相结合,经过交叉验证,达到90%以上的识别率。
关键词 Tensorf low MNIST 梯度下降优化器 全连接模型
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表征井间地层参数及油水动态的连通性计算方法 被引量:39
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作者 赵辉 康志江 +2 位作者 张允 孙海涛 李颖 《石油学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第5期922-927,共6页
为研究井间连通性,利用注采数据建立了可模拟井间油水动态的新连通性计算模型。该模型对油藏注采系统进行了简化表征,将其离散成井与井之间的连通单元,每个单元由传导率和控制体积两个特征参数表征;基于连通单元通过物质平衡和水驱前缘... 为研究井间连通性,利用注采数据建立了可模拟井间油水动态的新连通性计算模型。该模型对油藏注采系统进行了简化表征,将其离散成井与井之间的连通单元,每个单元由传导率和控制体积两个特征参数表征;基于连通单元通过物质平衡和水驱前缘推进方程进行井点压力计算和饱和度追踪,最终得出井点处的油水产出动态;在此基础上结合投影梯度算法通过拟合实际动态建立了模型参数自动反演方法。该模型相比传统连通性模型可以进行油水动态指标的预测、实时反映井间相互作用和连通状况、有效表征油藏井间地层参数。应用实例表明,其反演结果可靠,并与示踪剂测试结果吻合,进一步验证了该方法的有效性。 展开更多
关键词 井间连通性 物质平衡 前缘推进 数值模拟 投影梯度
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低渗透油藏注采动态连通性评价方法 被引量:14
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作者 吴天江 刘显 +2 位作者 杨海恩 王兴宏 陈荣环 《断块油气田》 CAS 2014年第1期79-82,共4页
井间动态连通性是油藏动态分析的重要内容之一。以多元线性回归法建立的井间动态连通性模型适用对象主要为中高渗透油藏,目前对低渗透油藏井间动态连通性的研究甚少。低渗透油藏孔喉细微,孔隙结构和流体分布复杂,渗流存在启动压力梯度,... 井间动态连通性是油藏动态分析的重要内容之一。以多元线性回归法建立的井间动态连通性模型适用对象主要为中高渗透油藏,目前对低渗透油藏井间动态连通性的研究甚少。低渗透油藏孔喉细微,孔隙结构和流体分布复杂,渗流存在启动压力梯度,渗流规律与中高渗透油藏有很大差异。文中以油藏地质参数和油水井生产动态数据为基础,将启动压力梯度引入低渗透油藏油井产量计算,同时利用非线性扩散系数对注水信号在低渗透油藏传播存在的时滞性和衰减性作了降噪处理,从而使模型反演的连通系数更符合于低渗透油藏特征。实例计算所得连通系数反映的井间动态连通性与生产动态特征吻合较好。 展开更多
关键词 井间连通性 注采模型 启动压力梯度 低渗透油藏
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温度梯度作用下纵连板式无砟轨道疲劳应力谱 被引量:17
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作者 徐庆元 孟亚军 +2 位作者 李斌 娄平 闫斌 《中南大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第2期736-741,共6页
为了研究服役期间温度梯度作用下纵连板式无砟轨道疲劳应力谱,建立基于传热学理论的纵连板式无砟轨道温度梯度计算模型和温度梯度作用下疲劳应力谱计算模型,并对模型进行验证。以广州气象数据为例,首先利用经过验证的温度梯度计算模型... 为了研究服役期间温度梯度作用下纵连板式无砟轨道疲劳应力谱,建立基于传热学理论的纵连板式无砟轨道温度梯度计算模型和温度梯度作用下疲劳应力谱计算模型,并对模型进行验证。以广州气象数据为例,首先利用经过验证的温度梯度计算模型计算服役期间轨道板温度梯度时程曲线,然后将所计算的温度梯度时程曲线输入经过验证的疲劳应力谱计算模型,得到服役期间自重和温度梯度时程曲线作用下不同板厚和裂缝间距的纵连板式无砟轨道疲劳应力谱。研究结果表明:服役期间温度梯度作用下纵连板式无砟轨道疲劳应力谱具有明显的时变特性;板厚对温度梯度作用下服役期间纵连板式无砟轨道疲劳应力谱影响较小,裂缝间距对其影响很大。 展开更多
关键词 轨道工程 传热学 温度梯度 纵连板式无砟轨道 疲劳应力谱
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