检索结果-南通市图书馆

基于速率编码的极低延迟深度脉冲神经网络研究

同方学位论文库评论

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

控制理论与应用 2024年

作者：熊志民陈云华冯忍陈平华广东工业大学计算机学院苏州酷珈科技有限公司

脉冲神经网络(Spiking Neural Network, SNN)具有强大的时空信息表征、异步事件处理能力,但由于脉冲发放过程不具有连续可微性,其训练是一个难题.人工神经网络(Artificial Neural Network, ANN)转SNN的方法,能够获得较高推理精度的深度S... 详细信息

脉冲神经网络(Spiking Neural Network, SNN)具有强大的时空信息表征、异步事件处理能力,但由于脉冲发放过程不具有连续可微性,其训练是一个难题.人工神经网络(Artificial Neural Network, ANN)转SNN的方法,能够获得较高推理精度的深度SNN,但却存在SNN网络延迟和功耗过高的问题.为了降低网络延迟和功耗,本文从脉冲信息传递的异步特性入手,分析了极低延迟下SNN精度损失的主要原因,提出残余膜电位误差(Residual Membrane Potential Error, RMPE)的概念,并对其进行分析与推导,建立残余膜电位与初始膜电位和权重之间的关系模型.基于所建立的残余膜电位模型,提出一种初始膜电位和权重的分层校准算法,减少残余膜电位误差,从而解决脉冲输入序列均匀分布假设与真实分布不一致的问题.提出一种ANN-SNN的双阶段转化框架,在第一阶段,采用带有可训练分层阈值的量化截断激活函数对ANN进行二次训练,以实现量化误差与截断误差的最优化;在第二阶段,对SNN进行微调训练,以进一步缩小残余膜电位误差,使得在极低延迟下的ANN-SNN转化也能获得较高的精度.实验结果表明,本文方法推理延迟和功耗方面都优于现有的方法.

关键词：脉冲神经网络 ANN-SNN转化速率编码

在线全文

同方期刊数据库

学校读者我要写书评

暂无评论

浅议水电工程项目施工成本控制

大众科技 2008年第10期10卷 61-62页

作者：冯忍柳州桂龙建筑工程公司广西柳州545005

水利水电工程项目成本是水利水电施工企业在工程项目施工过程中的实际耗费,包括物化劳动的耗费和活劳动中必要的耗费。水电工程施工项目作为水利水电施工企业经营管理的基点、效益的主体,加强项目成本管理是水利水电施工企业提高管理水... 详细信息

水利水电工程项目成本是水利水电施工企业在工程项目施工过程中的实际耗费,包括物化劳动的耗费和活劳动中必要的耗费。水电工程施工项目作为水利水电施工企业经营管理的基点、效益的主体,加强项目成本管理是水利水电施工企业提高管理水平、经济效益和持续稳定发展的关键因素之一,是反映水利水电施工企业工作质量的总和指标。

关键词：水电工程项目施工成本控制方法

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

趣话“文化衫”

中国老年 2011年第4期 29-29,27页

作者：冯百忍

随着社会的发展，思想的解放，国人的生活也丰富多彩起来，而且逐步与国际社会接轨。其中具有代表性的现象之一，就是街头流行的形形色色的“文化衫”。夏秋之季，男女老少，特别是年轻人，身著各式各样的文化衫招摇过市，成了城市的一... 详细信息

随着社会的发展，思想的解放，国人的生活也丰富多彩起来，而且逐步与国际社会接轨。其中具有代表性的现象之一，就是街头流行的形形色色的“文化衫”。夏秋之季，男女老少，特别是年轻人，身著各式各样的文化衫招摇过市，成了城市的一道绚丽多彩的风景线。

关键词：文化衫趣话国际社会年轻人风景线街头男女

维普期刊数据库评论

在线全文

维普期刊数据库

学校读者我要写书评

暂无评论

壁面粗糙度对间隙涡空化起始的数值模拟研究

壁面粗糙度对间隙涡空化起始的数值模拟研究

第十六届全国水动力学学术会议暨第三十二届全国水动力学研讨会

作者：冯先忍王本龙上海交通大学工程力学系

本研究对三维NACA0009水翼间隙流进行数值模拟,重点研究了壁面粗糙度对梢涡空化起始的影响。考虑到梢涡流动的大曲率特点,使用了非线性k-ε湍流模型,并在梢涡集中的区域进行网格加密。粗糙壁面通过带有粗糙度修正的壁函数实现,用全湿流... 详细信息

本研究对三维NACA0009水翼间隙流进行数值模拟,重点研究了壁面粗糙度对梢涡空化起始的影响。考虑到梢涡流动的大曲率特点,使用了非线性k-ε湍流模型,并在梢涡集中的区域进行网格加密。粗糙壁面通过带有粗糙度修正的壁函数实现,用全湿流方法计算光滑和粗糙水翼的初生空化数。结果显示,适当增加水翼粗糙度改变了叶梢间隙的流线走向,降低了梢涡强度,增加了涡心压强,从而推迟梢涡空化起始。仅添加20μm的粗糙度就可以使初生空化数降低11%。最后基于数值模拟结果拟合出包含粗糙度影响的初生空化数公式。

关键词：壁面粗糙度间隙涡空化初生湍流边界层

来源： cnki会议评论

在线全文

cnki会议

学校读者我要写书评

暂无评论

自校准首脉冲时间编码神经元模型

计算机科学 2024年第3期51卷 244-250页

作者：冯忍陈云华熊志民陈平华广东工业大学计算机学院广州510006

由于脉冲神经元具有复杂的时空动力过程且脉冲信息不可导,脉冲神经网络(SNN)的训练一直是一个难题。基于人工神经网络(ANN)转SNN间接训练深度SNN的方法,避免了直接训练深度SNN的难题,但该方法所获得的SNN的性能在很大程度上会受到脉冲... 详细信息

由于脉冲神经元具有复杂的时空动力过程且脉冲信息不可导,脉冲神经网络(SNN)的训练一直是一个难题。基于人工神经网络(ANN)转SNN间接训练深度SNN的方法,避免了直接训练深度SNN的难题,但该方法所获得的SNN的性能在很大程度上会受到脉冲信息编码机制的影响。在众多编码机制中,首脉冲时间编码(TTFS)具有良好的生物学基础和更高的能效,但现有TTFS编码采用单脉冲形式,信息表征能力较弱,编码所需时间窗较大。为此,在TTFS的单脉冲编码基础上,增加一个校准脉冲,形成一种自校准首脉冲时间(SC-TTFS)编码机制,并构建相应的SC-TTFS神经元模型。在SC-TTFS中,首脉冲为必定发放的脉冲,而校准脉冲根据首脉冲发放后剩余的膜电位来确定是否发放,用于对编码脉冲所引起的转换量化误差和截断误差进行补偿,同时缩小编码所需的时间窗。通过对多种编码对应的转换误差进行对比分析,以及在多种网络结构上进行ANN-SNN转换实验,验证了所提方法的优越性。采用CIFAR10和CIFAR100数据集,基于VGG和ResNet两种网络结构进行了实验验证。结果表明,所提方法在两类网络结构和两种数据集上均实现了精度无损的ANN-SNN转换,且相较于最先进的同类方法,所提方法所构建的SNN具有最短的网络推理延迟。另外,在VGG结构上,所提方法相比TTFS编码能源效率提升了约80%。

关键词：脉冲神经网络脉冲编码机制 ANN-SNN转化

船用中速柴油机排气SCR净化消声器的联合仿真分析

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

船舶工程 2019年第1期41卷 79-82,109页

作者：冯兆缘冯先忍周密刘文超向育佳陈宁江苏科技大学能源与动力工程学院江苏镇江212003 中船动力有限公司江苏镇江212002 南京航空航天大学航空学院南京210016

船用柴油机对环境的影响主要可分为噪声污染和排放造成的大气污染,伴随着国际海事组织(IMO)第3阶段排放标准(Tier Ⅲ)的实施,为船舶配置选择性催化还原反应(SCR)脱硝装置已成为必然选择,可借鉴车用柴油机排气净化消声器装置的应用经验,... 详细信息

船用柴油机对环境的影响主要可分为噪声污染和排放造成的大气污染,伴随着国际海事组织(IMO)第3阶段排放标准(Tier Ⅲ)的实施,为船舶配置选择性催化还原反应(SCR)脱硝装置已成为必然选择,可借鉴车用柴油机排气净化消声器装置的应用经验,对船舶柴油机的排气消声器和SCR反应器进行联合设计。采用动力系统、流场和声场联合分析的方法,结合商用软件GT-Power、Fluent和LMS Virtual. Lab进行联合仿真,计算初步设计配置于船用MAN 9L32/40型柴油机排气净化消声器的压力损失和消声效果。仿真计算结果显示,该排气净化消声器的压力损失满足柴油机排气要求,同时在2 000 Hz以下具有良好的消声效果。

关键词：船舶SCR系统排气噪声排气净化消声器联合仿真

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

电气仪表工程安装和调试的要点研究

今日自动化 2020年第7期 70-72页

作者：冯仰忍靳永平内蒙古天润化肥股份有限公司内蒙古鄂尔多斯017100

电气仪表工程是化工自动化系统重要的构成部分,与系统运行状态息息相关。为此,本文探究了电气仪表安装和调试的要点,针对于仪表盘的安装、管道设备的安装、保护箱和仪表配线的安装提出了相应的建议,并强调要做好现场清理、进行安装前的... 详细信息

电气仪表工程是化工自动化系统重要的构成部分,与系统运行状态息息相关。为此,本文探究了电气仪表安装和调试的要点,针对于仪表盘的安装、管道设备的安装、保护箱和仪表配线的安装提出了相应的建议,并强调要做好现场清理、进行安装前的检查等工作,探讨了电气仪表工程调试内容和方法,以提高电气仪表安装科学性,优化仪表使用性能,将其作用最大化。

关键词：仪表盘电气仪表调试要点管道设备安装要点

平衡侧斜和偏侧斜对船舶螺旋桨水动力性能的影响

维普期刊数据库评论

在线全文

维普期刊数据库

学校读者我要写书评

暂无评论

江苏科技大学学报（自然科学版） 2019年第4期33卷 7-12,17页

作者：陆金铭冯先忍冯兆缘江苏科技大学能源与动力学院

为了改善船舶螺旋桨在中高载荷下由于吸力面局部压力过低造成空化的现象,提出通过改变螺旋桨的侧斜方式和侧斜角度来改善螺旋桨吸力面的压力分布,从而改善桨叶的空化形态的方法.以DTMB P4119桨为原型改变其侧斜方式和侧斜角度,新构造了... 详细信息

为了改善船舶螺旋桨在中高载荷下由于吸力面局部压力过低造成空化的现象,提出通过改变螺旋桨的侧斜方式和侧斜角度来改善螺旋桨吸力面的压力分布,从而改善桨叶的空化形态的方法.以DTMB P4119桨为原型改变其侧斜方式和侧斜角度,新构造了7个螺旋桨,并基于k-ωSST湍流模型和混合网格方法对新构桨进行敞水数值计算.结果表明:对偏侧斜桨,随着侧斜角度的增加,螺旋桨的推力系数增加,敞水效率略有降低.而对于平衡侧斜桨,在低进速下,随着侧斜角度的增加,螺旋桨的推力系数和敞水效率降低;中低进速下平衡侧斜桨和偏侧斜桨的敞水效率相当,中高进速下,平衡侧斜桨的敞水效率高于偏侧斜桨;桨叶吸力面的低压区随侧斜角度的增加而变得狭长,有利于削弱片空化.

关键词：船舶螺旋桨侧斜水动力性能压力分布

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

具有混合奖惩信号的脉冲时间依赖可塑性算法

微电子学与计算机 2022年第9期39卷 20-25页

作者：陈运享冯忍陈云华广东工业大学计算机学院广东广州510006

近年来,具有生理学基础的脉冲时间依赖可塑性(Spiking Timing-Dependent Plasticity,STDP)规则在脉冲神经网络中得到了越来越多的应用.由STDP规则和奖惩机制相结合的R-STDP(reward-modulated STDP)学习算法在改善脉冲神经网络的性能上... 详细信息

近年来,具有生理学基础的脉冲时间依赖可塑性(Spiking Timing-Dependent Plasticity,STDP)规则在脉冲神经网络中得到了越来越多的应用.由STDP规则和奖惩机制相结合的R-STDP(reward-modulated STDP)学习算法在改善脉冲神经网络的性能上有良好的效果.但R-STDP算法在训练多层脉冲神经网络时,仍存在反馈信号仅作用于网络末层、中间层无法获得有用奖惩信号.为此,利用自编码器的无监督特性,提出一种具有混合奖惩信号的MR-STDP(Mix Reward-modulated STDP)算法.在中间层中增加重构层以够建基于卷积自编码器的奖惩信号因子模型,通过比较卷积层和重构层的神经元脉冲发放时间,获取中间层网络权重调整的指导因子信号.指导因子信号是对比层间自编码器的输入层与重构层的相同位置神经元所发放的脉冲序列相似性度量指标,并将其与R-STDP相结合,使得中间层能够获得权重指导信号.在MNIST和COVID-19 CT数据集上的实验结果表明,该方法取得了比R-STDP更高的精度,且中间层网络的学习效率大幅提高.

关键词：脉冲神经网络脉冲时间依赖可塑性图像识别卷积自编码器