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Bacterial Cellulose/Zwitterionic Dual-network Porous Gel Polymer Electrolytes with High Ionic Conductivity
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作者 侯朝霞 WANG Haoran QU Chenying 《Journal of Wuhan University of Technology(Materials Science)》 SCIE EI CAS CSCD 2024年第3期596-605,共10页
Bacterial cellulose(BC)was innovatively combined with zwitterionic copolymer acrylamide and sulfobetaine methacrylic acid ester[P(AM-co-SBMA)]to build a dual-network porous structure gel polymer electrolytes(GPEs)with... Bacterial cellulose(BC)was innovatively combined with zwitterionic copolymer acrylamide and sulfobetaine methacrylic acid ester[P(AM-co-SBMA)]to build a dual-network porous structure gel polymer electrolytes(GPEs)with high ionic conductivity.The dual network structure BC/P(AM-co-SBMA)gels were formed by a simple one-step polymerization method.The results show that ionic conductivity of BC/P(AM-co-SBMA)GPEs at the room temperature are 3.2×10^(-2) S/cm@1 M H_(2)SO_(4),4.5×10^(-2) S/cm@4 M KOH,and 3.6×10^(-2) S/cm@1 M NaCl,respectively.Using active carbon(AC)as the electrodes,BC/P(AM-co-SBMA)GPEs as both separator and electrolyte matrix,and 4 M KOH as the electrolyte,a symmetric solid supercapacitors(SSC)(AC-GPE-KOH)was assembled and testified.The specific capacitance of AC electrode is 173 F/g and remains 95.0%of the initial value after 5000 cycles and 86.2%after 10,000 cycles. 展开更多
关键词 bacterial cellulose ZWITTERION gel polymer electrolytes ionic conductivity dual-network structure
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A lightweight and high compressive resistance thermal insulation material with dual-network structure
2
作者 Mengmeng Yang Zhaofeng Chen +5 位作者 Yang Ding Wu Qiong Tianlong Liu Manna Li Lixia Yang Sheng Cui 《Nano Research》 SCIE EI CSCD 2024年第5期4279-4287,共9页
Ceramic fibrous aerogels are highly desirable for thermal management materials due to their high porosity,excellent elasticity,thermal conductivity,and good thermal resistance.However,the fabrication of nanofibrous ae... Ceramic fibrous aerogels are highly desirable for thermal management materials due to their high porosity,excellent elasticity,thermal conductivity,and good thermal resistance.However,the fabrication of nanofibrous aerogel with super-elasticity and good shape retention at the same time has remained challenging.To meet the requirements,a novel anisotropy nanofibrous-granular aerogel with a quasi-layered multi-arch-like and hierarchical-cellular structure is designed and prepared by vacuum-filtration-assisted freeze-drying and sintering.The quasi-layered multi-arch and flexible nanofibers endowed the aerogels with excellent mechanical robustness(ultimate stress up to 60 kPa with strain 60%)and super-elasticity with recoverable compression strain up to 60%.The introduced SiO_(2) aerogel nanoparticles and nanofibers are assembled into an arch-like structure and become the connection point of adjacent nanofibers,which endows low thermal conductivity(0.024 mW/(m·K))of composite aerogel.This novel strategy provides a fresh perspective for the preparation of nanofibrous aerogel with robust mechanical in thermal insulation and other fields. 展开更多
关键词 nanofibrous aerogel dual-network structure thermal insulation nanofibrous-granular composite aerogels strong mechanical
原文传递
Robust,self-adhesive,and low-contact impedance polyvinyl alcohol/polyacrylamide dual-network hydrogel semidry electrode for biopotential signal acquisition
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作者 Guangli Li Ying Liu +8 位作者 Yuwei Chen Yonghui Xia Xiaoman Qi Xuan Wan Yuan Jin Jun Liu Quanguo He Kanghua Li Jianxin Tang 《SmartMat》 2024年第2期67-82,共16页
Herein,we fabricated a flexible semidry electrode with excellent mechanical performance,satisfactory self-adhesiveness,and low-contact impedance using physical/chemical crosslinked polyvinyl alcohol/polyacrylamide dua... Herein,we fabricated a flexible semidry electrode with excellent mechanical performance,satisfactory self-adhesiveness,and low-contact impedance using physical/chemical crosslinked polyvinyl alcohol/polyacrylamide dual-network hydrogels(PVA/PAM DNHs)as an efficient saline reservoir.The resultant PVA/PAM DNHs showed admirable adhesive and compliance to the hairy scalp,facilitating the establishment of a robust electrode/skin interface for biopotential signal transmission.Moreover,the PVA/PAM DNHs steadily released trace saline onto the scalp to achieve the minimized potential drift(1.47±0.39 mV/min)and low electrode–scalp impedance(18.2±8.9 kΩ@10 Hz).More importantly,the application feasibility of real-world brain−computer interfaces(BCIs)was preliminarily validated by 10 participants using two classic BCI paradigms.The mean temporal cross-correlation coefficients between the semidry and wet electrodes in the eyes open/closed and the N200 speller paradigms are 0.919±0.054 and 0.912±0.050,respectively.Both electrodes demonstrate anticipated neuroelectrophysiological responses with similar patterns.This semidry electrode could also effectively capture robust P-QRS-T peaks during electrocardiogram recording.Considering their outstanding advantages of fast setup,user-friendliness,and robust signals,the proposed PVA/PAM DNH-based electrode is a promising alternative to wet electrodes in biopotential signal acquisition. 展开更多
关键词 brain-computer interface dual-network hydrogel electrocardiogram signals electroencephalography signals semidry electrode
原文传递
基于A-BiLSTM和CNN的文本分类
4
作者 黄远 戴晓红 +2 位作者 黄伟建 于钧豪 黄峥 《计算机工程与设计》 北大核心 2024年第5期1428-1434,共7页
为解决单一神经网络不能获取准确全局文本信息的问题,提出一种基于A-BiLSTM双通道和优化CNN的文本分类模型。A-BiLSTM双通道层使用注意力机制关注对文本分类贡献值较大的部分,并用BiLSTM提取文本中上下文语义信息;A-BiLSTM双通道层中将... 为解决单一神经网络不能获取准确全局文本信息的问题,提出一种基于A-BiLSTM双通道和优化CNN的文本分类模型。A-BiLSTM双通道层使用注意力机制关注对文本分类贡献值较大的部分,并用BiLSTM提取文本中上下文语义信息;A-BiLSTM双通道层中将两者输出的特征信息融合,得到高级语义;A-BiLSTM双通道层后,使用优化CNN的强学习能力提取关键局部特征,得到最终文本特征表示。分类器输出文本信息的类别。实验结果表明,该模型分类效果优于其它对比模型,具有良好的泛化能力。 展开更多
关键词 文本分类 深度学习 双通道网络 注意力机制 双向长短时记忆网络 卷积神经网络 词向量模型
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用户资源创新能力、创业模式与创业绩效关系研究——基于众创空间的双重网络嵌入的调节作用
5
作者 周劲波 李炆灿 《科技进步与对策》 北大核心 2024年第4期33-42,共10页
资源对用户开展创业活动至关重要,但对用户创业者资源创新能力影响创业模式选择以及关于创业绩效理论机制的探讨较少。通过构建不同资源创新能力、创业模式与创新绩效之间的匹配关系模型,对221家嵌入众创空间的用户创业企业进行实证研... 资源对用户开展创业活动至关重要,但对用户创业者资源创新能力影响创业模式选择以及关于创业绩效理论机制的探讨较少。通过构建不同资源创新能力、创业模式与创新绩效之间的匹配关系模型,对221家嵌入众创空间的用户创业企业进行实证研究。结果发现:①资源获取创新能力有助于用户创业者选择协同型创业模式并促进生存绩效提升;②资源利用创新能力有助于用户创业者选择自主型创业模式并促进成长绩效提升;③创业模式在资源创新能力对创业绩效影响中发挥部分中介作用;④众创空间双重网络嵌入对资源创新能力与创业模式关系以及创业模式与创业绩效关系发挥正向调节作用。 展开更多
关键词 资源创新能力 用户创业模式 用户创业绩效 众创空间 双重网络嵌入
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基于双节点-双边图神经网络的茶叶病害分类方法
6
作者 张艳 车迅 +2 位作者 汪芃 汪玉凤 胡根生 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第3期252-262,共11页
传统茶叶病害分类主要依赖人工方法,此类方法费工费时,同时茶叶病害样本较少使得现有的机器学习方法的模型训练不充分,病害分类准确率不够高。针对茶炭疽病、茶黑煤病、茶饼病和茶白星病4类病害,提出一种基于双节点-双边图神经网络的茶... 传统茶叶病害分类主要依赖人工方法,此类方法费工费时,同时茶叶病害样本较少使得现有的机器学习方法的模型训练不充分,病害分类准确率不够高。针对茶炭疽病、茶黑煤病、茶饼病和茶白星病4类病害,提出一种基于双节点-双边图神经网络的茶叶病害分类方法。首先通过两分支卷积神经网络提取RGB茶叶病害特征和灰度茶叶病害特征,两分支均采用ResNet12作为骨干网络,参数独立不共享,两类特征作为图神经网络的两个子节点,以获得不同域样本所包含的病害信息;其次构建相对度量边和相似性边两类边,从而强化节点对相邻节点所含病害特征的聚合能力。最后,经过双节点特征和双边特征更新模块,实现双节点和双边交替更新,提高边特征对节点距离度量的准确性,从而实现训练样本较少条件下对茶叶病害的准确分类。本文方法和小样本学习方法进行了对比实验,结果表明,本文方法获得更高的准确率,在miniImageNet和PlantVillage数据集上5way-1shot的准确率分别达到69.30%和88.42%,5way-5shot准确率分别为82.48%和93.04%。同时在茶叶数据集TeaD-5上5way-1shot和5way-5shot准确率分别达到84.74%和86.34%。 展开更多
关键词 茶叶 病害分类 图神经网络 双节点 相对度量边 相似性边
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网络嵌入与双元学习如何提升供应商创新性——一个模糊集定性比较分析
7
作者 朱雪春 赵卓然 贡文伟 《科技进步与对策》 北大核心 2024年第3期123-132,共10页
供应商创新性在推动供应链创新发展中发挥重要作用。既有文献侧重研究单个或多因素对供应商创新性的净效应,鲜有分析多因素对供应商创新性的协同效应。面对日益复杂和高度不确定的外部环境,需从整体角度探索供应商创新驱动路径。基于组... 供应商创新性在推动供应链创新发展中发挥重要作用。既有文献侧重研究单个或多因素对供应商创新性的净效应,鲜有分析多因素对供应商创新性的协同效应。面对日益复杂和高度不确定的外部环境,需从整体角度探索供应商创新驱动路径。基于组态视角,采用模糊集定性比较分析方法(fsQCA),从网络嵌入和双元学习两个层面探讨4个前因条件对供应商创新性的联动效应及其作用路径。研究发现:关系嵌入、结构嵌入、利用式学习和探索式学习并不是构成企业提高或导致非高水平供应商创新性的必要条件,且单个前因条件对供应商创新水平的解释力较弱,提高供应商创新性的影响因素是多方面的;存在4条驱动供应商创新性的路径,即互动—学习模式、合作共创模式、学习驱动模式、探索-引领模式;导致非高水平供应商创新性的路径有2条,且与供应商创新性提升路径具有非对称性;网络嵌入与双元学习的合理匹配,对提升供应商创新性具有重要作用。研究结论不仅可深化供应链创新、网络嵌入和双元学习相关理论,而且可为提高供应商创新性、促进供应链创新发展提供借鉴。 展开更多
关键词 供应商创新性 网络嵌入 双元学习 定性比较分析
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基于MaxViT和改进几何特征点法的车载单目视觉测速方法研究
8
作者 韩锟 田文涛 +2 位作者 李蔚 樊运新 张浩波 《铁道科学与工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第5期1805-1815,共11页
车载视觉测速技术作为自动驾驶车辆组合测速技术的重要组成,具有硬件成本低、算法拓展性强、低速下测量准确等特点,应用前景广阔。为进一步提高视觉测速算法在各类工况下的精度和鲁棒性,将几何特征点法在特征点充足时测速精度高和深度... 车载视觉测速技术作为自动驾驶车辆组合测速技术的重要组成,具有硬件成本低、算法拓展性强、低速下测量准确等特点,应用前景广阔。为进一步提高视觉测速算法在各类工况下的精度和鲁棒性,将几何特征点法在特征点充足时测速精度高和深度学习方法在多场景下测速稳定的优势进行结合,提出一种基于MaxViT和改进几何特征点法的车载单目视觉测速算法。该算法构建基于双输入MaxViT网络和改进几何特征点法的双通道,并行处理车载前视相机获取的连续3帧输入图像序列,滚动估计车辆当前速度,其中双输入MaxViT网络差异化提取图像不同区域的光流特征,估计当前速度所在的置信度为90%的速度区间,改进特征点法基于特征点运动计算当前速度估计值。当速度估计值落在双输入MaxViT网络估计的速度区间时,以该估计值作为实时车速测量值,否则以速度区间中值作为实时车速测量值。当算法迭代运行多帧后,将速度区间中值作为本帧速度输出以减小累积误差。使用6个车速小于40 km/h且包括加减速等工况与直弯道等场景的自建数据集进行实验验证,以理论测速精度0.1 m/s的GPS速度信号为参考速度,本文方法平均相对测速误差少于1.37%,最大相对测速误差少于6.13%。实验结果表明,提出的新方法有效提高了车载视觉测速精度与鲁棒性,可为多元车载视觉测速方法融合提供理论支撑。 展开更多
关键词 车载车辆测速 视觉测速 双输入MaxViT网络 特征点法 验证输出
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基于双流YOLOv4的金属表面缺陷检测方法
9
作者 徐浩 李丰润 陆璐 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2024年第4期209-216,共8页
目前有许多学者使用深度学习进行表面缺陷检测研究,由于这些研究大都沿用主流目标检测算法的思路,注重高级语义特征,而忽视了低级语义信息(色彩、形状)对表面缺陷检测的重要性,因此导致缺陷检测效果不够理想。为解决上述问题,提出了一... 目前有许多学者使用深度学习进行表面缺陷检测研究,由于这些研究大都沿用主流目标检测算法的思路,注重高级语义特征,而忽视了低级语义信息(色彩、形状)对表面缺陷检测的重要性,因此导致缺陷检测效果不够理想。为解决上述问题,提出了一种金属表面缺陷检测网络——双流YOLOv4网络,骨干网络分成两个分支,输入分为高分辨率图像和低分辨率图像,浅分支负责从高分辨率图像中提取低级特征,深分支负责从低分辨率图像中提取高级特征,通过削减两分支的层数和通道数来减少模型总参数量;为了强化低级语义特征,提出了一种树形多尺度融合方法(Tree-structured Multi-scale Feature Fusion Me-thod,TMFF),并设计了一个结合极化自注意力机制和空间金字塔池化的特征融合模块(Feature Fusion Module with Polarized Self-Attention Mechanism and Spatial Pyramid Pooling,FFM-PSASPP)应用到TMFF中。在东北大学热轧带表面缺陷数据集NEU-DET、金属表面缺陷数据集GC10-DET和伊莱特电饭煲内胆缺陷数据集Enaiter的测试集上对所提算法进行了测试,测得的map@50结果分别为0.80,0.66和0.57,相比大部分主流的用于缺陷检测的目标检测算法均有提升,且模型参数量仅为原YOLOv4的一半,速度与YOLOv4接近,可满足实际使用需求。 展开更多
关键词 金属表面缺陷检测 目标检测 YOLOv4 双流骨干网络 多尺度特征强化
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基于双参考优化的壁画图像色彩还原
10
作者 徐志刚 张聪 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2024年第2期345-352,共8页
褪变色壁画图像的色彩还原研究可以促进壁画的保护和展示。壁画图像色彩还原旨在将退化壁画图像的色彩褪变区域还原为原有色彩。常规的基于单幅参考壁画图像的色彩还原方法难以选取与退化壁画图像相似的参考壁画图像,进而影响色彩还原... 褪变色壁画图像的色彩还原研究可以促进壁画的保护和展示。壁画图像色彩还原旨在将退化壁画图像的色彩褪变区域还原为原有色彩。常规的基于单幅参考壁画图像的色彩还原方法难以选取与退化壁画图像相似的参考壁画图像,进而影响色彩还原质量。为此,提出一种基于双参考优化的壁画图像色彩还原方法。采用双参考策略,即使用2幅参考壁画图像对退化壁画图像进行色彩还原,利用图像优化模块抑制褪变色壁画图像中普遍存在的噪声、划痕等多重退化,通过编码器-解码器网络编码提取壁画图像多尺度特征,并构建特征融合模块优化壁画图像的多尺度特征。采用双参考指导模块计算参考壁画图像与退化壁画图像的语义对应置信度,以实现图像区域间的相似性匹配,并实现2幅参考壁画图像的风格融合。在此基础上,利用融合特征实现退化壁画图像的色彩还原。实验结果表明,该方法可以较准确地还原退化壁画图像色彩,同时能较好保持壁画图像原有的边缘结构信息,并且使用无参考图像质量评估指标对各个方法的还原壁画图像进行客观评估,与对比方法相比,该方法在客观评估指标上最多可降低12.2%。 展开更多
关键词 褪变色图像 壁画图像 色彩还原 编码器-解码器网络 双参考优化方法
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双分支结构的多层级三维点云补全
11
作者 邱云飞 王宜帆 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2024年第9期272-282,共11页
为了缓解现有点云补全方法在特征提取过程中很难平衡局部特征和全局特征的问题,提出了一种双分支结构的多层级点云补全算法。利用两个独立的分支网络分别提取出输入点云的局部特征信息和全局特征信息,再将两种特征信息进行拼接形成特征... 为了缓解现有点云补全方法在特征提取过程中很难平衡局部特征和全局特征的问题,提出了一种双分支结构的多层级点云补全算法。利用两个独立的分支网络分别提取出输入点云的局部特征信息和全局特征信息,再将两种特征信息进行拼接形成特征向量。使用五层联合感知机将特征向量映射成多个维度,进而提取多维特征信息并将其整合成最终特征向量。采用金字塔结构在256、512、1024特征维度上对最终特征向量进行特征解码,预测三种不同分辨率的点云。引入鉴别器网络,通过联合训练鉴别器产生的对抗损失和分层重建点云产生的补全损失去优化网络。在ShapeNet数据集上进行实验,算法显著提升了点云补全精度,并且在缺失大面积点云时也能恢复出较为完善的物体形状。 展开更多
关键词 三维点云 形状补全 深度学习 双分支结构 鉴别器网络
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基于通道注意特征融合的轴承故障诊断方法
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作者 齐爱玲 马森哲 《航天器环境工程》 CSCD 2024年第1期115-122,共8页
针对传统故障诊断方法通常依赖单域信息输入,导致信号中的部分信息丢失或信息不完整使用的问题,提出了一种基于通道注意特征融合的轴承故障诊断方法。首先,将原始信号通过快速傅里叶变换(FFT)和连续小波变换(CWT)处理得到频域和时频图... 针对传统故障诊断方法通常依赖单域信息输入,导致信号中的部分信息丢失或信息不完整使用的问题,提出了一种基于通道注意特征融合的轴承故障诊断方法。首先,将原始信号通过快速傅里叶变换(FFT)和连续小波变换(CWT)处理得到频域和时频图。然后,将来自不同域的2个样本输入双流Ghost Module(GM)神经网络故障诊断模型中提取频域和时频域特征,并结合通道注意力机制有效融合频域和时频域的重要特征,从而获得更丰富的故障诊断信息,实现对故障信号的准确分类。最后,利用美国凯斯西储大学、中国江南大学和加拿大渥太华大学的轴承故障数据集进行实验验证。结果表明,与现行主流模型相比,基于通道注意特征融合的轴承故障诊断方法在3个数据集上的分类故障诊断准确率分别达到99.78%、98.50%和97.65%,证明该方法具有良好的诊断效果。 展开更多
关键词 轴承故障诊断 特征融合 双流GM神经网络 通道注意力
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基于机械臂运动轨迹控制双生成对抗网络的设计
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作者 陈振伟 《东莞理工学院学报》 2024年第3期109-115,共7页
为了提高机械臂的运动准确性,以改善机械臂的工作效率,设计了一种用于机械臂运动轨迹控制的双生成对抗网络。首先,对机械臂的结构进行了分析,根据机械臂的结构特点建立了机械臂的坐标系,在该坐标系上,通过机械臂各关节点的变换矩阵,求... 为了提高机械臂的运动准确性,以改善机械臂的工作效率,设计了一种用于机械臂运动轨迹控制的双生成对抗网络。首先,对机械臂的结构进行了分析,根据机械臂的结构特点建立了机械臂的坐标系,在该坐标系上,通过机械臂各关节点的变换矩阵,求取了机械臂的运动学方程;然后,将机械臂末端执行器的位置向量、关节速度等信息与编码器相结合,以获取双向生成性对抗网络,并在双向生成性对抗网络的基础上,设计了双生成对抗网络,以对机械臂的运动轨迹进行控制;最后,利用所提方法与干扰观测器方法对机械臂的运动轨迹进行控制测试。测试结果显示,所提方法的控制准确度比干扰观测器方法的控制准确度提高了40.13%,而且所提方法控制机械臂运动过程中,出现的波动也比干扰观测器方法的控制过程要小。说明所提方法不仅能较为准确地控制机械臂运动,而且控制过程较为平稳,有助于提高机械臂的工作效率。 展开更多
关键词 机械臂 运动轨迹 双生成对抗网络 轨迹控制
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单宁酸-纤维素/聚乙烯醇/聚丙烯酸双网络水凝胶的制备及性能
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作者 计烨 杨建军 +3 位作者 吴庆云 吴明元 张建安 刘久逸 《高分子材料科学与工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第1期17-24,共8页
通过将单宁酸(TA)和纤维素纳米纤维(CNF)嵌入硼砂-聚乙烯醇(PVA)/聚丙烯酸(PAA)水凝胶网络,利用一锅法制备了TA/CNF-g-PVA/PAA纳米复合双网络水凝胶。采用红外光谱、扫描电镜、热重分析、溶胀、黏附及生物实验对其进行结构表征和性能测... 通过将单宁酸(TA)和纤维素纳米纤维(CNF)嵌入硼砂-聚乙烯醇(PVA)/聚丙烯酸(PAA)水凝胶网络,利用一锅法制备了TA/CNF-g-PVA/PAA纳米复合双网络水凝胶。采用红外光谱、扫描电镜、热重分析、溶胀、黏附及生物实验对其进行结构表征和性能测试。结果表明,当TA和CNF的质量比为1:2时,PATCP水凝胶在猪皮上的黏附强度最高达5.64 kPa;PATCP水凝胶还表现出显著的抗溶胀性能,其平衡溶胀率仅为PVA/PAA水凝胶的3/5;PATCP水凝胶对大肠杆菌和金黄色葡萄球菌的抑菌圈最大宽度分别为17 mm和13 mm;该水凝胶具有一定的自愈合性能,水凝胶溶血率均在2%以下,且水凝胶提取液中细胞存活率均在89%以上,表现出优异的生物相容性。 展开更多
关键词 单宁酸 纤维素纳米纤维 纳米复合 双网络 水凝胶
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国内国际双循环动态宏观经济研究——基于中国、美国、日本及欧盟的时变溢出及动态经济网络视角
15
作者 牛晓健 朱俊福 《统计研究》 北大核心 2024年第5期75-85,共11页
厘清国内外的宏观经济运行特征,对于制定实施加快构建新发展格局政策措施具有重要意义。为此,本文采用TVP-VAR模型的广义方差分解刻画国内外宏观经济变量间的动态关联关系,并基于这一关系构建国内外宏观经济动态网络。研究结果表明,进... 厘清国内外的宏观经济运行特征,对于制定实施加快构建新发展格局政策措施具有重要意义。为此,本文采用TVP-VAR模型的广义方差分解刻画国内外宏观经济变量间的动态关联关系,并基于这一关系构建国内外宏观经济动态网络。研究结果表明,进出口及汇率能够较大程度对经济网络产生溢出,而M2、利率和贷款则主要受到其他宏观变量的影响。我国宏观经济变量受国际金融及贸易的影响程度较大,美国对我国的净溢出总体上最强。从国内大循环的动态经济网络视角看,现阶段网络内重要的经济变量逐渐演化为固定资产投资、工业增加值和出口。从国内国际双循环的动态经济网络视角看,2011年以前,网络内重要的变量主要为国外宏观经济变量;从2011年至2021年底,网络内重要的变量逐步演化为固定资产投资、消费和工业增加值等国内宏观经济变量。 展开更多
关键词 国内国际双循环 经济动态互动 经济网络 时变溢出 传播动力学
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基于双层注意力和深度自编码器的时间序列异常检测模型
16
作者 尹春勇 赵峰 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2024年第5期826-835,共10页
目前时间序列通常具有弱周期性以及高度复杂的相关性特征,传统的时间序列异常检测方法难以检测此类异常。针对这一问题,提出了一种新的无监督时间序列异常检测模型(DA-CBG-AE)。首先,使用新型滑动窗口方法,针对时间序列周期性设置滑动... 目前时间序列通常具有弱周期性以及高度复杂的相关性特征,传统的时间序列异常检测方法难以检测此类异常。针对这一问题,提出了一种新的无监督时间序列异常检测模型(DA-CBG-AE)。首先,使用新型滑动窗口方法,针对时间序列周期性设置滑动窗口大小;其次,采用卷积神经网络提取时间序列高维度空间特征;然后,提出具有堆叠式Dropout双向门循环单元网络作为自编码器的基本结构,从而捕捉时间序列的相关性特征;最后,引入双层注意力机制,进一步提取特征,选择更加关键的时间序列,从而提高异常检测准确率。为了验证该模型的有效性,将DA-CBG-AE与6种基准模型在8个数据集上进行比较。最终的实验结果表明,DA-CBG-AE获得了最优的F1值(0.863),并且其检测性能相比最新的基准模型Tad-GAN高出25.25%。 展开更多
关键词 异常检测 双层注意力机制 自编码器 卷积神经网络 双向门循环单元
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基于GRU-CNN双网络输出构建BP模型的径流预测方法
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作者 张玥 姜中清 +2 位作者 周伊 周静姝 王宇露 《水力发电》 CAS 2024年第6期17-22,共6页
提高径流预测精度是避免洪水灾害发生的重要手段,由于预测阶段并无已知有效样本,给预测工作带来难度,因此,提出以双网络输出为预测阶段提供数据参考,结合训练阶段双网络输出与真实值之间的关系,对预测阶段采用二次多变量建模实现径流预... 提高径流预测精度是避免洪水灾害发生的重要手段,由于预测阶段并无已知有效样本,给预测工作带来难度,因此,提出以双网络输出为预测阶段提供数据参考,结合训练阶段双网络输出与真实值之间的关系,对预测阶段采用二次多变量建模实现径流预测。首先,构建GRU和CNN深度学习网络,同步输出2条径流预测序列;其次,在已知时段内,构建2条预测结果与实测值之间的多变量BP模型;最后,基于双网络输出预测值,通过确定的BP模型输出径流预测结果。经测试,该方法给预测时段提供了可靠的先验样本,高效学习了网络输出与真实值之间关系,预测精度显著提升。 展开更多
关键词 洪水预报 径流预测 双网络输出 GRU CNN BP神经网络
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基于稀疏注意力关系网络的小样本图像分类方法
18
作者 郭礼华 王广飞 《重庆科技学院学报(自然科学版)》 CAS 2024年第1期41-47,共7页
针对小样本图像分类问题,从卷积操作的局部连接性和基于非局部操作的注意力机制出发,提出了稀疏注意力关系网络(SARN)模型。在非局部操作过程中,利用稀疏策略筛选参与响应计算的相关特征。通过稀疏注意力机制构建不同空间位置相关特征... 针对小样本图像分类问题,从卷积操作的局部连接性和基于非局部操作的注意力机制出发,提出了稀疏注意力关系网络(SARN)模型。在非局部操作过程中,利用稀疏策略筛选参与响应计算的相关特征。通过稀疏注意力机制构建不同空间位置相关特征之间的依赖性,切断语义无关特征之间的联系。后续卷积操作对不同空间位置的语义相关特征进行度量,抑制了无关信息的干扰,提高了模型的整体度量能力。通过在Mini-ImageNet和Tiered-ImageNet数据集上进行的一系列实验发现,相较于其他小样本学习模型,SARN模型的性能获得了显著提升。 展开更多
关键词 小样本学习 度量学习 关系网络 稀疏注意力机制 双重注意力机制
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5G超密集异构网络双连接技术架构设计
19
作者 董春利 《通信电源技术》 2024年第1期160-162,共3页
双连接(Dual Connectivity,DC)技术是一种创新型技术,可以满足5G超密集异构网络(Heterogeneous Network,HetNet)日益增长的高数据速率传输需求。在5G超密集HetNet中,DC切换是对传统移动网络切换的进一步优化和发展。因此,以DC技术的一... 双连接(Dual Connectivity,DC)技术是一种创新型技术,可以满足5G超密集异构网络(Heterogeneous Network,HetNet)日益增长的高数据速率传输需求。在5G超密集HetNet中,DC切换是对传统移动网络切换的进一步优化和发展。因此,以DC技术的一般概念为基础,设计了5G非独立接入(Non-Standalone Access,NSA)架构和独立接入(Standalone Access,SA)架构。同时,为确保5G超密集HetNet业务的连续性,避免小蜂窝之间频繁切换和乒乓效应的发生,设计了基于DC的切换程序。 展开更多
关键词 5G超密集异构网络(HetNet) 双连接(DC)技术 非独立接入(NSA) 独立接入(SA)
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基于动态采样对偶可变形网络的实时视频实例分割
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作者 宋一然 周千寓 +2 位作者 邵志文 易冉 马利庄 《浙江大学学报(工学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第2期247-256,共10页
为了更好地利用视频帧中蕴含的时间信息,提升视频实例分割的推理速度,提出动态采样对偶可变形网络(DSDDN). DSDDN使用动态采样策略,根据前、后帧的相似性调整采样策略.对于相似性高的帧,该方法跳过当前帧的推理过程,仅使用前帧分割进行... 为了更好地利用视频帧中蕴含的时间信息,提升视频实例分割的推理速度,提出动态采样对偶可变形网络(DSDDN). DSDDN使用动态采样策略,根据前、后帧的相似性调整采样策略.对于相似性高的帧,该方法跳过当前帧的推理过程,仅使用前帧分割进行简单迁移计算.对于相似性低的帧,该方法动态聚合时间跨度更大的视频帧作为输入,对当前帧进行信息增强.在Transformer结构里,该方法额外使用2个可变形操作,避免基于注意力的方法中的指数级计算量.提供精心设计的追踪头和损失函数,优化复杂的网络.在YouTube-VIS数据集上获得了39.1%的平均推理精度与40.2帧/s的推理速度,验证了提出的方法能够在实时视频分割任务上取得精度与推理速度的良好平衡. 展开更多
关键词 视频 实时推理 实例分割 动态网络 对偶可变形网络
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