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“地时”(Earthtime)研究计划:“深时”(Deep Time)记录的定年精度与时间分辨率 被引量:19
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作者 吴怀春 王成善 +2 位作者 张世红 杨天水 万晓樵 《现代地质》 CAS CSCD 北大核心 2011年第3期419-428,共10页
地质年代的精度、准确度和分辨率的水平决定了人们在多大程度上可以回答一些关于"深时"的生态、气候、生物演化和基础地质问题。目前用于定年和对比的技术主要包括放射性同位素年代学、生物地层学、磁性地层学和旋回地层学等... 地质年代的精度、准确度和分辨率的水平决定了人们在多大程度上可以回答一些关于"深时"的生态、气候、生物演化和基础地质问题。目前用于定年和对比的技术主要包括放射性同位素年代学、生物地层学、磁性地层学和旋回地层学等,但各有优缺点,甚至有时不同定年系统所获得的结果存在一些矛盾。"地时"(Earhtime)研究计划就是要开展广泛的国际合作,通过整合、校正和提高地质年代学和定量地层学方法,发展出一套新的地质年代学技术,使地质年代的误差达到0.1%的水平,实现精确确定地球历史的时间及先后顺序。中国东北松辽盆地发育连续、完整的白垩系为开展高分辨率年代学研究提供了机遇,将是对"地时"研究计划在中生代陆相地层中应用的良好补充和重要贡献。 展开更多
关键词 地时(Earthtime) 深时(deep time) 定年精度 时间分辨率 松辽盆地 白垩纪
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“深时”(Deep Time)研究与沉积学 被引量:58
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作者 孙枢 王成善 《沉积学报》 CAS CSCD 北大核心 2009年第5期792-810,共19页
近百年来全球气候正在经历一次以变暖为主要特征的显著变化,人类文明的发展迫切要求我们对这种变化的发展趋势及其环境与资源效应有更加深入的了解。仅仅对现代和第四纪气候研究是有局限性的,全面了解地球表层及气候系统需要研究整个地... 近百年来全球气候正在经历一次以变暖为主要特征的显著变化,人类文明的发展迫切要求我们对这种变化的发展趋势及其环境与资源效应有更加深入的了解。仅仅对现代和第四纪气候研究是有局限性的,全面了解地球表层及气候系统需要研究整个地质历史时期地球表层系统的发展演化。基于这样一种需求,从沉积记录研究前第四纪地质历史时期的地球古气候变化及重大地质事件,并为未来气候预测提供依据的"深时"(Deep Time)研究计划在国际地球科学界逐渐形成。"深时"研究将聚焦地球气候系统中的重大科学问题,通过地质历史时期极端气候事件探讨气候变化的极限和速率、大气成分和大洋成分变化、大气环流和大洋环流以及生物圈、固体地球与太阳的联系等,最终揭示地球气候系统与地球系统的联系。"深时"研究将通过解译、定年和模拟的基本方法,发展完善大陆科学钻探项目,获得保存良好、高分辨率的沉积记录是重中之重。可以预见,"深时"研究将与"深空"(Deep Space)、"深海"(Deep Sea)和"深部"(Deep Interior)研究计划一样,成为未来国际和国内地球科学重大研究领域。同时,在开展"深时"研究过程中,沉积学也将扮演核心学科的角色发挥重要的作用。 展开更多
关键词 “深时”研究 沉积学 气候变化 地球表层系统 沉积记录
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Gesture Recognition Based on Time-of-Flight Sensor and Residual Neural Network
3
作者 Yuqian Ma Zitong Fang +4 位作者 Wen Jiang Chang Su Yuankun Zhang Junyu Wu Zhengjie Wang 《Journal of Computer and Communications》 2024年第6期103-114,共12页
With the advancement of technology and the increase in user demands, gesture recognition played a pivotal role in the field of human-computer interaction. Among various sensing devices, Time-of-Flight (ToF) sensors we... With the advancement of technology and the increase in user demands, gesture recognition played a pivotal role in the field of human-computer interaction. Among various sensing devices, Time-of-Flight (ToF) sensors were widely applied due to their low cost. This paper explored the implementation of a human hand posture recognition system using ToF sensors and residual neural networks. Firstly, this paper reviewed the typical applications of human hand recognition. Secondly, this paper designed a hand gesture recognition system using a ToF sensor VL53L5. Subsequently, data preprocessing was conducted, followed by training the constructed residual neural network. Then, the recognition results were analyzed, indicating that gesture recognition based on the residual neural network achieved an accuracy of 98.5% in a 5-class classification scenario. Finally, the paper discussed existing issues and future research directions. 展开更多
关键词 Hand Posture Recognition Human-Computer Interaction deep Learning Gesture Datasets Real-time Processing
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“Deep-time Digital Basin” Based on Big Data and Artificial Intelligence 被引量:2
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作者 FENG Zhiqing LIAN Peiqing 《Acta Geologica Sinica(English Edition)》 SCIE CAS CSCD 2019年第S01期14-16,共3页
1 Introduction Information technology has been playing an ever-increasing role in geoscience.Sphisicated database platforms are essential for geological data storage,analysis and exchange of Big Data(Feblowitz,2013;Zh... 1 Introduction Information technology has been playing an ever-increasing role in geoscience.Sphisicated database platforms are essential for geological data storage,analysis and exchange of Big Data(Feblowitz,2013;Zhang et al.,2016;Teng et al.,2016;Tian and Li,2018).The United States has built an information-sharing platform for state-owned scientific data as a national strategy. 展开更多
关键词 deep-time DIGITAL earth(DDE) deep-time DIGITAL basin(DDB) BIG data artificial intelligent knowledge base
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Sedimentological/Palaeogeographic Data as Fundamental Building Blocks of the DDE Project:Critical Underpinning of Reconstructing Deep-time Earth Systems 被引量:1
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作者 Isabel P.MONTANEZ HU Xiumian +3 位作者 HOU Mingcai WANG Chengshan CHEN Jitao 《Acta Geologica Sinica(English Edition)》 SCIE CAS CSCD 2019年第S01期52-54,共3页
1 Introduction Sedimentary rocks archive important information for understanding how the earth system operates and how life and environments have evolved through earth history.Properly identifying characteristics of s... 1 Introduction Sedimentary rocks archive important information for understanding how the earth system operates and how life and environments have evolved through earth history.Properly identifying characteristics of sedimentary rocks,along with the subsequent interpretation of depositional processes and sedimentary environments in a basin or locality. 展开更多
关键词 SEDIMENTOLOGY PALAEOGEOGRAPHY EARTH system deep-time Digital EARTH data science
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A Simple Method for Source Depth Estimation with Multi-path Time Delay in Deep Ocean 被引量:2
6
作者 杨坤德 杨秋龙 +1 位作者 郭晓乐 曹然 《Chinese Physics Letters》 SCIE CAS CSCD 2016年第12期86-90,共5页
A method of source depth estimation based on the multi-path time delay difference is proposed. When the minimum time arrivals in all receiver depths are snapped to a certain time on time delay-depth plane, time delay ... A method of source depth estimation based on the multi-path time delay difference is proposed. When the minimum time arrivals in all receiver depths are snapped to a certain time on time delay-depth plane, time delay arrivals of surface-bottom reflection and bottom-surface reflection intersect at the source depth. Two hydrophones deployed vertically with a certain interval are required at least. If the receiver depths are known, the pair of time delays can be used to estimate the source depth. With the proposed method the source depth can be estimated successfully in a moderate range in the deep ocean without complicated matched-field calculations in the simulations and experiments. 展开更多
关键词 of on with A Simple Method for Source Depth Estimation with Multi-path time Delay in deep Ocean for in IS SOURCE
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面向ICS的CGAN-DEEPFOREST入侵检测 被引量:1
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作者 郑灿伟 李世明 +3 位作者 王禹贺 杜军 倪蕴涛 赵艳 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2023年第4期868-874,共7页
随着工业化与信息化的深度融合,工业控制系统(ICS)的安全问题广受关注,ICS领域出现了许多入侵检测模型.但是,现存模型存在局限性,无法同时解决数据不平衡、分类时间长、小样本检测率低和准确率低的问题.因此,本文提出CGAN-DeepForest入... 随着工业化与信息化的深度融合,工业控制系统(ICS)的安全问题广受关注,ICS领域出现了许多入侵检测模型.但是,现存模型存在局限性,无法同时解决数据不平衡、分类时间长、小样本检测率低和准确率低的问题.因此,本文提出CGAN-DeepForest入侵检测模型解决上述问题.首先,采用改进的条件生成对抗网络(CGAN)定向扩充数据来改善数据的不平衡性.其次,采用随机森林对平衡后的数据集进行特征提取,降低分类模型训练时间和分类时间.再次,采用深度森林(DeepForest)进行分类,提高小样本检测率和整体准确率,输出分类结果.最后,使用数据集Gas验证模型效果.实验结果表明,本文模型与简单深度森林模型相比准确率整体提升3%,小样本数据NMRI、MFCI、Dos的查全率、查准率、F1分别提高至95%、84%、90%;与随机森林模型相比,准确率整体提高6%,小样本NMRI的查全率提升23%;与深度卷积神经网络相比,准确率接近94%时,模型训练时间和分类时间提高约50%. 展开更多
关键词 工业控制系统 入侵检测 CGAN-deep Forest 不平衡性 分类时间
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Integration of Real-Time Chemical Sensors for Deep Sea Research 被引量:10
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作者 陈鹰 叶瑛 杨灿军 《China Ocean Engineering》 SCIE EI 2005年第1期129-137,共9页
There is a great demand for in-situ real-time chemical sensors in the oceanographic research, to measure the chemical components under the deep sea. The ISE (Ion Selective Electrode) is commonly used as a detecting pa... There is a great demand for in-situ real-time chemical sensors in the oceanographic research, to measure the chemical components under the deep sea. The ISE (Ion Selective Electrode) is commonly used as a detecting part of deep-sea electro-chemical sensors. The paper highlights the solidification and micromation of the working and reference electrodes. The sensors of pH and H 2S with a thermal probe are accomplished after the solution of configuration of electrodes and signal processing. The sensor system has been tested successfully in the cruise of DY105-12, 14 sponsored by China Ocean Mineral Research and Exploitation Association(COMRA). 展开更多
关键词 deep sea electro-chemical sensor real time
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Deep-time Paleogeographic Reconstruction Based on Database:Taking the South China T. approximatus Biozone(Early Ordovician) as an Example
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作者 ZHANG Linna FAN Junxuan CHEN Qing 《Acta Geologica Sinica(English Edition)》 SCIE CAS CSCD 2019年第S01期76-79,共4页
Paleogeography is a discipline that studies spatial distribution and evolutionary characteristics of geographic objects in earth history(Feng,2003;Feng et al.,2012).It focuses on the sediments,organisms and environmen... Paleogeography is a discipline that studies spatial distribution and evolutionary characteristics of geographic objects in earth history(Feng,2003;Feng et al.,2012).It focuses on the sediments,organisms and environmental proxies,most of which are preserved in the rocks.However,a large amount of this geological and biological information was no longer preserved after the geological process of burial. 展开更多
关键词 PALEOGEOGRAPHY deep-time GIS DATABASE
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基于Attention机制改进TimeGAN的小样本时间序列预测方法 被引量:2
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作者 黄开远 罗娜 《华东理工大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2023年第6期890-899,共10页
利用深度学习进行时间序列预测时所表现出的优越性能在很大程度上得益于数量庞大的训练样本。然而,实际过程中普遍存在数据难以收集而无法准确建模的问题。为了解决时间序列预测中的小样本问题,本文提出了一种基于注意力机制并融合时间... 利用深度学习进行时间序列预测时所表现出的优越性能在很大程度上得益于数量庞大的训练样本。然而,实际过程中普遍存在数据难以收集而无法准确建模的问题。为了解决时间序列预测中的小样本问题,本文提出了一种基于注意力机制并融合时间卷积网络与长短期记忆网络的数据增强网络(ATCLSTM-TimeGAN),通过在时间序列过程生成对抗网络(TimeGAN)中加入Soft-Attention机制来解决其动态信息丢失的问题。针对生成器的输入一般为随机向量,采用时间卷积结构与Self-Attention机制融合,获得更好的数据生成效果。为了验证生成数据的真实性与有用性,比较了不同的数据增强方法所生成数据的分布差异以及合成数据用于预测时的预测效果。实验结果表明,相比于其他方法,ATCLSTM-TimeGAN能够更好地覆盖原始数据的分布,有效地降低了小样本下的预测误差。 展开更多
关键词 小样本学习 数据增强 Attention机制 时间序列预测 深度学习
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基于GPlates平台的深时地质图编图方法研究
11
作者 郝丽荣 王杨刚 郭磊 《地质论评》 CAS CSCD 北大核心 2024年第S01期313-314,共2页
地图是人类对地理事物的符号化表达。通过视觉符号语言,地图能够实现复杂空间信息的传递。从最早的地图出现至今,地图经历了由追求空间位置的精确性、表达内容的客观性、表达范围的广阔性,到地图表达的多层级、多维度、多类型的转变。... 地图是人类对地理事物的符号化表达。通过视觉符号语言,地图能够实现复杂空间信息的传递。从最早的地图出现至今,地图经历了由追求空间位置的精确性、表达内容的客观性、表达范围的广阔性,到地图表达的多层级、多维度、多类型的转变。随着信息技术的快速发展,地图的展示形式也发生着变革,由原来的平面静态图到现在的多元动态图,这种连续的、动态的地图表达方式. 展开更多
关键词 深时 GPlates 岩浆岩 编图
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深部直墙半圆拱巷道围岩时效损伤劣化特征与动态补强技术 被引量:1
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作者 赵光明 刘之喜 +1 位作者 孟祥瑞 秦志宏 《采矿与岩层控制工程学报》 EI 北大核心 2024年第1期61-75,共15页
随着煤矿开采向深部逐渐延伸,巷道的大变形和长时间持续流变特性已成为支护中极具挑战的课题之一。为了探究深部巷道围岩损伤劣化的时效特征及动态补强技术,基于实验室试验,并结合理论分析、数值模拟及现场工业试验进行了研究。研究结... 随着煤矿开采向深部逐渐延伸,巷道的大变形和长时间持续流变特性已成为支护中极具挑战的课题之一。为了探究深部巷道围岩损伤劣化的时效特征及动态补强技术,基于实验室试验,并结合理论分析、数值模拟及现场工业试验进行了研究。研究结果表明:(1)基于Laplace逆变换推导出圆形轴对称巷道的变形规律解析解,结合理论分析、非圆形巷道等效变换和现场试验确定塑性区半径为1.5~2.1m,进一步得到直墙半圆拱巷道时效变形解析解;(2)基于弹性与弹塑性巷道模型,采用能量耗散表征了围岩损伤劣化的时效特征与塑性区演化趋势,并提出了一次支护的时机;(3)阐明了围岩在一次支护后的时效性损伤劣化的演化趋势,基于垂直应力峰值比率,提出了二次支护方案与时机,进一步分析围岩剪应力与垂直应力,确定了二次支护锚杆的长度为3.0 m,支护时机为40~70 d。研究结果可为深部煤矿巷道的设计与维护提供理论依据和实践指导。 展开更多
关键词 深部巷道 损伤劣化 时效特征 动态补强
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全球矿床数据库建设现状、应用与展望
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作者 史蕊 张洪瑞 《岩石矿物学杂志》 CAS CSCD 北大核心 2024年第1期74-88,共15页
基于大数据和人工智能技术的数据驱动科学范式推动地球科学研究发生了变革。作为地球科学的重要分支,现代矿床学经历了百余年的发展,已经积累了海量的数据资料,这些数据的流通和共享是发挥其资源价值的关键。文章介绍了中国“地质云”... 基于大数据和人工智能技术的数据驱动科学范式推动地球科学研究发生了变革。作为地球科学的重要分支,现代矿床学经历了百余年的发展,已经积累了海量的数据资料,这些数据的流通和共享是发挥其资源价值的关键。文章介绍了中国“地质云”与全球矿产资源储量动态评估数据库、澳大利亚深部地球探测计划AuScope、美国矿产资源在线空间数据库、国际经济地质学家学会(SEG)Geofacets数据库、美国标准普尔公司SNL Metals&Mining数据库等国际主要矿床数据库的情况;同时,列举了应用大数据思维和人工智能方法在区域成矿规律、矿床成因机制、矿床类型判别、资源潜力评价、战略咨询等方面取得的若干重要进展。文章提出,未来在深时数字地球国际大科学计划的平台下,整合全球海量矿床数据,建设开放、共享、统一的矿床大数据平台势在必行。 展开更多
关键词 矿床 数据库 大数据 深时数字地球
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基于改进深度Q网络的虚拟电厂实时优化调度 被引量:2
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作者 张超 赵冬梅 +1 位作者 季宇 张颖 《中国电力》 CSCD 北大核心 2024年第1期91-100,共10页
深度强化学习算法以数据为驱动,且不依赖具体模型,能有效应对虚拟电厂运营中的复杂性问题。然而,现有算法难以严格执行操作约束,在实际系统中的应用受到限制。为了克服这一问题,提出了一种基于深度强化学习的改进深度Q网络(improved dee... 深度强化学习算法以数据为驱动,且不依赖具体模型,能有效应对虚拟电厂运营中的复杂性问题。然而,现有算法难以严格执行操作约束,在实际系统中的应用受到限制。为了克服这一问题,提出了一种基于深度强化学习的改进深度Q网络(improved deep Q-network,MDQN)算法。该算法将深度神经网络表达为混合整数规划公式,以确保在动作空间内严格执行所有操作约束,从而保证了所制定的调度在实际运行中的可行性。此外,还进行了敏感性分析,以灵活地调整超参数,为算法的优化提供了更大的灵活性。最后,通过对比实验验证了MDQN算法的优越性能。该算法为应对虚拟电厂运营中的复杂性问题提供了一种有效的解决方案。 展开更多
关键词 虚拟电厂 实时优化 深度强化学习 云边协同 优化调度
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基于多序列隐关系的时序事件预测
15
作者 郝志峰 刘俊 +1 位作者 温雯 蔡瑞初 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2024年第7期119-127,共9页
时序事件预测是指基于历史事件预测下一个事件,事件包括时间和类型两个属性。当前主要工作集中在单方面(事件时间或事件类型)的预测,但这无法回答“何时发生何事”这类更精细的问题。此类问题的挑战主要是事件类型非常多样,而行为往往... 时序事件预测是指基于历史事件预测下一个事件,事件包括时间和类型两个属性。当前主要工作集中在单方面(事件时间或事件类型)的预测,但这无法回答“何时发生何事”这类更精细的问题。此类问题的挑战主要是事件类型非常多样,而行为往往高度稀疏,给预测带来极大困难;需要预测的事件时间和事件类型分属两个域,如何把这两个域的信息加以融合并形成互补也是一个挑战。针对上述挑战,从融合多序列隐信息的角度探索了一种解决方法。基于某些事件序列之间具有模式相似性这一观察,提出建模事件序列的隐关系图,利用邻居序列的信息解决行为稀疏性的问题;通过合理设计神经网络模块,将事件的时间域和类型域的信息映射到共同的抽象空间,解决事件时间和事件类型信息的融合建模问题。通过在多个真实数据集上进行了大量实验,实验结果印证了多序列深度时序模型优于现有的一系列基准模型。 展开更多
关键词 多序列关系 事件预测 深度学习 时序 图方法
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基于多尺度卷积注意力机制的输电线路防振锤缺陷检测 被引量:1
16
作者 张烨 李博涛 +2 位作者 尚景浩 黄新波 翟鹏超 《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2024年第11期3522-3537,共16页
作为输电线路中的重要金具部件,防振锤的缺陷将对输电线路构成严重威胁。针对由于防振锤缺陷样本数量稀少、背景复杂、区域形状尺寸不一造成的防振锤缺陷识别能力不足的问题,提出一种基于多尺度卷积注意力机制的防振锤缺陷检测方法。首... 作为输电线路中的重要金具部件,防振锤的缺陷将对输电线路构成严重威胁。针对由于防振锤缺陷样本数量稀少、背景复杂、区域形状尺寸不一造成的防振锤缺陷识别能力不足的问题,提出一种基于多尺度卷积注意力机制的防振锤缺陷检测方法。首先,通过统计不同缺陷的防振锤尺寸,设计适应不同类别的多尺度卷积注意力机制,使网络重点关注图像中的防振锤区域;其次,引入结构重参数化方法,以将网络中的多分支结构无损失地转换为单分支结构,在提高网络检测性能的同时维持检测速度在较高水平;最后,以渐进式特征金字塔网络结构(AFPN)为基础,融合更多的浅层网络,提高了网络检测防振锤小目标的能力。实际收集的防振锤缺陷数据集实验结果表明,设计的检测方法可显著提升防振锤缺陷检测的性能,检测精度mAP0.5达到了91.9%,在TITAN XP平台下检测速度达60.88帧/s,可为输电线路防振锤智能化巡检提供参考。 展开更多
关键词 防振锤 深度学习 注意力机制 实时缺陷检测
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基于改进Wide&Deep算法的用户留存运营策略
17
作者 蔡琨 闫宇 +2 位作者 谢致达 张云 叶秀泳 《信息与电脑》 2023年第6期82-84,共3页
在业务高质量发展的背景下,存量用户经营是企业重要的工作方向。文章改进谷歌经典算法Wide&Deep,对不同的特征分组控制每个组输出的神经元个数,从而避免某类特征直连神经元个数过多而导致权重过大,提升模型的精准度。同时,采用大数... 在业务高质量发展的背景下,存量用户经营是企业重要的工作方向。文章改进谷歌经典算法Wide&Deep,对不同的特征分组控制每个组输出的神经元个数,从而避免某类特征直连神经元个数过多而导致权重过大,提升模型的精准度。同时,采用大数据实时计算,提高数据采集和流动的速度,更敏锐地感知用户的行为,快速连接到匹配的运营策略,有效提升了用户运营的工作效率,赋能业务构建立体的存量客户经营策略,实现运营工作的智能化、自动化和实时化。 展开更多
关键词 深度学习 实时计算 用户留存 大数据
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基于Transformer的三维人体姿态估计及其动作达成度评估
18
作者 杨傲雷 周应宏 +1 位作者 杨帮华 徐昱琳 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第4期136-144,共9页
针对人机交互、医疗康复等领域存在的人体姿态分析与评估问题,本文提出了一种基于Transformer的三维人体姿态估计及其动作达成度评估方法。首先,本文定义了人体姿态的关键点及关节角,并在深度位姿估计网络(DPEN)的基础上,提出并构建了... 针对人机交互、医疗康复等领域存在的人体姿态分析与评估问题,本文提出了一种基于Transformer的三维人体姿态估计及其动作达成度评估方法。首先,本文定义了人体姿态的关键点及关节角,并在深度位姿估计网络(DPEN)的基础上,提出并构建了一个基于Transformer的三维人体姿态估计模型(TPEM),Transformer的引入能够更好的提取人体姿态的长时序特征;其次,利用TPEM模型对三维人体姿态估计结果,设计了基于加权3D关节角的动态时间规整算法,在时序上对不同人物同一动作的姿态进行姿态关键帧的规整匹配,并据此提出了动作达成度评估方法,用于给出动作的达成度分数;最后,通过在不同数据集上进行实验验证,TPEM在Human3.6 M数据集上实现了平均关节点误差为37.3 mm,而基于加权3D关节角的动态时间规整算法在Fit3D数据集上的平均误差帧数为5.08,展现了本文所提方法在三维人体姿态估计与动作达成度评估方面的可行性和有效性。 展开更多
关键词 三维人体姿态估计 深度学习 动态时间规整 动作评估
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Time Series Forecasting with Multiple Deep Learners: Selection from a Bayesian Network
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作者 Shusuke Kobayashi Susumu Shirayama 《Journal of Data Analysis and Information Processing》 2017年第3期115-130,共16页
Considering the recent developments in deep learning, it has become increasingly important to verify what methods are valid for the prediction of multivariate time-series data. In this study, we propose a novel method... Considering the recent developments in deep learning, it has become increasingly important to verify what methods are valid for the prediction of multivariate time-series data. In this study, we propose a novel method of time-series prediction employing multiple deep learners combined with a Bayesian network where training data is divided into clusters using K-means clustering. We decided how many clusters are the best for K-means with the Bayesian information criteria. Depending on each cluster, the multiple deep learners are trained. We used three types of deep learners: deep neural network (DNN), recurrent neural network (RNN), and long short-term memory (LSTM). A naive Bayes classifier is used to determine which deep learner is in charge of predicting a particular time-series. Our proposed method will be applied to a set of financial time-series data, the Nikkei Average Stock price, to assess the accuracy of the predictions made. Compared with the conventional method of employing a single deep learner to acquire all the data, it is demonstrated by our proposed method that F-value and accuracy are improved. 展开更多
关键词 time-Series Data deep LEARNING Bayesian NETWORK RECURRENT Neural NETWORK Long Short-Term Memory Ensemble LEARNING K-Means
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深地工程多维信息感知与智能建造的发展与展望 被引量:3
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作者 张茹 吕游 +5 位作者 张泽天 任利 谢晶 张安林 严志伟 米欧 《煤炭学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第3期1259-1290,共32页
随着大数据、云计算、人工智能等数字技术的加速演进,各领域智能化、信息化、数字化已成为未来的大势所趋。深地工程作为国家重大战略科技问题,必然面临智能化升级。然而,深部岩体“三高一扰动”的复杂特征给深地工程智能化转型带来严... 随着大数据、云计算、人工智能等数字技术的加速演进,各领域智能化、信息化、数字化已成为未来的大势所趋。深地工程作为国家重大战略科技问题,必然面临智能化升级。然而,深部岩体“三高一扰动”的复杂特征给深地工程智能化转型带来严峻的挑战。为实现深地工程与数字技术的高效融合,研究基于“感知-传送-解译-分析-决策”的智能化实践路径,系统回顾了地下工程中智能感知、实时传输、信息解译、数据分析、智能决策等领域的代表性研究进展,并针对性提出了“多感知、快响应、大数据、优方法、精模型、强平台、易推广”的深地工程智能建造发展方向。研究表明:①前沿的深地工程感知技术包括:光纤传感器、MEMS传感器、计算机视觉、自动化机器人等,待数据采集完毕后,通过兼具配置简单、容错能力强、可移动性好等优点的无线通信协议完成数据的实时响应,以实现深地工程监测数据的精准感知与实时传输;②深地工程原位监测技术获取的数据类型主要包括图像、波、点云等,对原始数据解译及分析的模型众多,采用新一代的人工智能技术,如:人工神经网络和深度学习技术,可显著提高解译与分析的效率;③智能决策系统具备高效的学习能力,能够适应复杂环境下的不确定性,通过循环自主学习,以进行决策问题的智能解答。当前,我国深地工程智能建造的政策与产业体系已基本建立,大量智能建造系统已应用于实践。基于此,从智能感知与信息解译、围岩评价及安全评估、围岩控制与动态修复、平台开发及应用推广等4个方面展望了数智化深地工程的发展方向,进而构建了基于多源信息的深地工程围岩稳定性综合评价与分析系统构想。 展开更多
关键词 深地工程 人工智能 实时响应 信息解译 数据分析 智能决策
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