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基于量子粒子群与标准粒子群混合算法的框架结构异构体系模型参数辨识_张迁

为了研究相邻框架结构地震碰撞问题,经常将框架结构动力学模型简化为树形拓扑结构,以提高计算效率。该文提出了一种将量子粒子群与标准粒子群结合的参数辨识方法,基于结构的动力特性等效原则,对框架结构建立适应于多体系统传递矩阵法(MS-TMM)高效计算的树形拓扑系统动力学模型,模型的相关力学参数的确定是基于量子粒子群与标准粒子群混合算法,由有限元方法计算得到模态参数,通过参数辨识的方法来完成。为了验证所提出方法的有效性,以三层框架结构为工程算例,将三层框架结构转化为树形拓扑力学模型,通过提出的参数辨识方法和标准量子粒子群算法分别进行参数辨识,并将两种方法的辨识结果分别利用多体系统传递矩阵法(MS-TMM)计算频率,将频率计算结果分别与Ansys结果进行比较。结果表明,该文方法的识别精度优于标准量子粒子群算法。

  • 2021-04-30
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基于Faster_R_CNN网络模型的铁路异物侵限检测算法研究_徐岩

行人和车辆等异物侵入铁路周边限界内的情况严重威胁了行人自身安全及铁路行车安全。针对传统铁路异物检测算法识别精度不高、分类不明确和结果易受外界环境影响等缺点,提出了一种基于Faster R-CNN网络模型的铁路异物侵限检测算法,并对该模型做适应性改进以满足铁路异物检测的现实需要。提出将全连接层用全局平均池化层替代来减少参数量;通过增加锚点个数来提高对目标区域建议的精确性;引入迁移学习思想训练网络以解决铁路异物侵限数据匮乏问题。在铁路异物侵限视频数据集上进行测试表明,本算法对于人、车及部分动物的综合检测精确度达到了97.81%。

  • 2021-04-30
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基于加权遗传算法的双目标应急物资配送车辆路径优化决策模型_宋英华

灾害发生后,应急物资调度是救援工作的核心,而应急物资车辆路径方案的选择尤为重要。以配送时间惩罚成本最小化和驾驶员心理成本最小化为目标,建立双目标应急物资配送车辆路径问题整数规划模型,并采用加权遗传算法求解,得出在两个目标成本最小情况下的最优近似配送方案。最后以四川省阿坝州九寨沟地震作为算例,验证了该模型和算法的有效性和可行性,对灾害后应急物资配送具有一定的参考价值。

  • 2021-04-29
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一种GTD模型参数估计的改进2D_TLS_ESPRIT算法_郑舒予

针对经典二维总体最小二乘法旋转不变子空间(2D-TLS-ESPRIT)算法估计二维几何绕射理论(GTD)模型参数精度不高、抗噪性能较差这一问题,提出了一种改进2D-TLS-ESPRIT算法。首先,改进算法通过将目标的极化散射矩阵加入到二维GTD散射中心模型,使得模型对目标极化散射特征的描述更加精准;其次,构建置换矩阵得到原始回波矩阵的共轭矩阵,并将两者结合起来,从而延长了目标电磁散射数据的长度;最后,仿真结果验证了改进算法的参数估计性能与噪声鲁棒性均要优于同类已有算法,雷达散射截面积(RCS)外推结果进一步验证了改进算法参数估计性能的先进性。

  • 2021-04-29
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基于二维云模型和Apriori算法的围岩稳定性分级研究_薛黎明

针对围岩稳定性分级大多是对未受工程扰动岩体进行分级,以及分级结果难以为支护方式提供决策的现状,建立围岩稳定性的岩体及地质因素和工程因素二维分级指标体系。运用云理论确定岩体及地质因素和工程因素的等级期望值、熵和超熵,通过二维云发生器绘出围岩稳定性分级的二维云图,并向二维体系等级图进行投影,得到围岩稳定性的综合等级。将该模型应用于工程实例,并与一维云模型和实际进行对比,验证了该模型的准确性。该模型得到不同系统耦合作用下的围岩稳定性等级,实现了等级的可视化。通过Apriori算法进行关联挖掘得到围岩稳定性的综合等级决策表,可以快速确定工程的综合稳定性等级,并根据已知综合等级和岩体及地质因素等级确定工程因素的等级。

  • 2021-04-27
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模型剪枝与低精度量化融合的DNN模型压缩算法_吴进

拥有庞大参数量的网络模型很难部署在智能手机、可穿戴智能设备等资源受限的移动设备上。从深度神经网络模型的基本原理出发,在现有压缩算法的基础上,采用优化剪枝策略与参数量化的方法相融合,提出了一种结果导向的数据驱动剪枝算法,利用低精度的量化算法来进一步压缩模型。使用VGGNet作为原始模型,在Kaggle猫狗图像和Oxford102植物样本集上进行微调。实验数据表明,使用本实验改进的方法,模型压缩的存储容量下降到113.1 MB,识别率提高到86.74%。

  • 2021-04-26
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基于胶囊网络的恒星光谱分类研究

大型巡天项目的快速发展, 产生大量的恒星光谱数据, 也使得实现恒星光谱数据的自动分类成为一项具有挑战性的工作. 提出一种新的基于胶囊网络的恒星光谱分类方法, 首先利用1维卷积网络和短时傅里叶变换将来源于LAMOST (Large Sky Area MultiObject Fiber Spectroscopy Telescope) Data Release 5 (DR5)的F5、G5、K5型1维恒星光谱转化成2维傅里叶谱图像, 再通过胶囊网络对2维谱图像进行自动分类. 由于胶囊网络具有保留图像中实体之间的分层位姿关系和无需池化层的优点, 实验结果表明: 胶囊网络具有较好的分类性能, 对于F5、G5、K5型恒星光谱的分类, 准确率优于其他分类方法.

  • 2021-04-26
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人机协同时代智能素养的理论模型研究

智能社会人机协同的作业方式要求我们重视学生智能素养的培养。基于加涅的学习结果分类理论,通过研究整合法,提出了智能素养的定位,进一步从智能知识、智能能力、智能思维、智能应用、智能态度五个维度阐述了智能素养的构成,构建了由十六个二级维度构成的智能素养理论模型。研究提出的智能素养理论模型可为智能素养的培养以及素养测评工具的设计与开发提供支持。

  • 2021-04-26
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时序大模型是面向时间序列数据的基础大模型,以 Transformer 等架构为核心,通过在海量多领域时序数据上进行预训练,学习时间维度上的通用模式、周期规律与长距离依赖关系。区别于传统时序模型针对单一任务单独训练,时序大模型具备强大的迁移能力,只需少量样本微调或零样本提示,即可适配时序预测、异常检测、缺失值补全、时序分类等下游任务。在工业场景中,它能够直接处理传感器、设备测点产生的海量时序信号,挖掘设备状态演变规律,支撑设备故障预警、工况识别与生产趋势预判,为工业智能落地提供底层模型能力。如:中服云的CServerAIR

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