检索结果-南通市图书馆

维普期刊数据库

域不变多模态多源数据行人重识别协同优化架构

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

控制与决策 2024年

作者：邹子琳陈莹江南大学轻工过程先进控制教育部重点实验室

为应对24小时全时段视频监控需求,行人重识别任务必须要同时应对单模态与跨模态重识别的挑战,但目前的行人重识别任务通常将单模态与跨模态作为两个分支独立研究,忽视了这两个任务互补的应用价值.为应对这一挑战,本文提出一种可协同训... 详细信息

为应对24小时全时段视频监控需求,行人重识别任务必须要同时应对单模态与跨模态重识别的挑战,但目前的行人重识别任务通常将单模态与跨模态作为两个分支独立研究,忽视了这两个任务互补的应用价值.为应对这一挑战,本文提出一种可协同训练单模态和跨模态行人数据集的可迁移网络架构,通过三路分支网络深入挖掘每个模态的行人信息,并深入探讨了协同优化架构中的域间隙和模态样本量不平衡问题,有效实现多任务的优化问题.针对域间隙的问题提出了一种低层级特征拉近策略,显著减少了跨域样本特征间的差异,使得模型能够学习并提取域不变的语义特征.同时,为了解决模态样本量不平衡的问题,设计了一种弱模态特征挖掘策略,通过灵活调整训练权重,使模型更加关注弱模态的优化.实验结果表明,所提出的框架可以迁移到使用ResNet作为主干网络的众多主流方法上,其中在经典方法 AGW的基础上Rank1和m AP分别提高了23.79%和17.78%.

关键词：行人重识别单模态跨模态多源数据跨域模态不平衡

利用HHO-LSTM-SVR模型预测TBM掘进参数

在线全文

同方期刊数据库

学校读者我要写书评

暂无评论

铁道标准设计 2024年

作者：满轲曹子祥刘晓丽宋志飞刘汭琳清华大学水沙科学与水利水电工程国家重点试验室北方工业大学土木工程学院

针对单一模型对TBM掘进参数预测准确度低、泛化性低等问题，利用改进最小二乘法集成哈里斯鹰优化(HHO)算法优化的长短期记忆(LSTM)网络和支持向量机回归(SVR)算法，构建一种实现TBM掘进参数高精度智能预测的混合模型(HHO-LSTM-SVR模型)... 详细信息

针对单一模型对TBM掘进参数预测准确度低、泛化性低等问题，利用改进最小二乘法集成哈里斯鹰优化(HHO)算法优化的长短期记忆(LSTM)网络和支持向量机回归(SVR)算法，构建一种实现TBM掘进参数高精度智能预测的混合模型(HHO-LSTM-SVR模型)。利用HHO-LSTM-SVR模型进行不同隧道围岩等级TBM掘进参数的预测，并选择哈里斯鹰优化算法优化的GRU模型和BP模型与HHO-LSTM-SVR模型进行预测误差对比分析，最后采用灰色关联度分析方法计算预测模型输入变量对输出变量的重要性。结果表明：隧道围岩等级越高，掘进参数的预测精度越高，Ⅱ级围岩各掘进参数平均相对误差绝对值为0.01，而Ⅳ级围岩为0.05；推力、转速和扭矩的预测精度相对较高，施工速度的预测精度最低；HHO-LSTM-SVR模型预测结果平均相对误差绝对值比各单一模型小57.68%，各单一模型预测性能相较于HHO-LSTM-SVR模型更低；TBM掘进不同等级的隧道围岩时岩机相互作用规律存在较大差异；利用改进最小二乘法集成组合2个单一模型可以有效提高模型预测准确度、泛化性和鲁棒性。

关键词： TBM 掘进参数隧道围岩等级岩机相互作用规律 HHO-LSTM-SVR模型

RNA选择性剪接异常在三阴性乳腺癌中的作用

在线全文

同方期刊数据库

学校读者我要写书评

暂无评论

中南大学学报(医学版) 2024年

作者：曹子谕李英睿浙江大学爱丁堡大学联合学院爱丁堡大学生物医学学院医学与兽医学部深圳大学附属华南医院

三阴性乳腺癌(triple-negative breast cancer,TNBC)是一种侵袭性极强且预后不良的乳腺癌亚型。RNA选择性剪接异常在TNBC的发生发展中发挥关键作用。本文首先系统介绍了RNA剪接的基本过程、选择性剪接的类型和调控机制，重点阐述了剪接... 详细信息

三阴性乳腺癌(triple-negative breast cancer,TNBC)是一种侵袭性极强且预后不良的乳腺癌亚型。RNA选择性剪接异常在TNBC的发生发展中发挥关键作用。本文首先系统介绍了RNA剪接的基本过程、选择性剪接的类型和调控机制，重点阐述了剪接体复合物的组成与功能、pre-mRNA上的顺式调控元件以及剪接体动态装配的过程。在此基础上，文章重点讨论了TNBC中影响肿瘤细胞增殖存活、侵袭转移、DNA损伤修复等关键恶性表型的几类选择性剪接事件及其调控机制。深入理解RNA选择性剪接失调在TNBC中的作用机制，对于阐明其分子病理基础、发现新的预后标志物和治疗策略具有重要意义。

关键词：三阴性乳腺癌选择性剪接剪接因子肿瘤发生侵袭转移 DNA损伤修复预后标志物治疗靶点

基于不变风险最小化的高比例分布式光伏配电网拓扑异常检测

在线全文

同方期刊数据库

学校读者我要写书评

暂无评论

电力自动化设备 2024年

作者：赵健曹子恺高源李梁上海电力大学电气工程学院

高比例分布式光伏接入配电网后，其出力波动导致终端用户功率数据偏移，不满足机器学习中数据独立同分布的要求，导致基于学习的拓扑异常检测方法收敛慢、精度低。为此，提出一种基于不变风险最小化的高比例分布式光伏配电网拓扑异常检... 详细信息

高比例分布式光伏接入配电网后，其出力波动导致终端用户功率数据偏移，不满足机器学习中数据独立同分布的要求，导致基于学习的拓扑异常检测方法收敛慢、精度低。为此，提出一种基于不变风险最小化的高比例分布式光伏配电网拓扑异常检测方法。首先，基于自适应在线深度学习构建配电网数据潮流（DF）模型，利用用户和配电变压器侧的历史量测数据反映量测点有限的配电网中各电气量间的潮流映射关系；其次，基于不变风险最小化（IRM）方法建立改进后的IRM-DF模型，降低高比例分布式光伏接入产生的数据分布偏移对原有数据潮流模型的影响，提升模型的准确性；然后，利用IRM-DF模型代替配电网的节点网络方程，输出各节点关联性矩阵，并利用孤立森林算法筛选出矩阵中的异常点，确定异常拓扑位置；最后，以仿真的低压配电网为例验证了所提方法的准确性和有效性。

关键词：分布式光伏配电网不变风险最小化自适应深度学习数据潮流模型

数字经济发展对全国统一大市场建设的影响效应检验

在线全文

同方期刊数据库

学校读者我要写书评

暂无评论

统计与决策 2024年第20期 17-22页

作者：曹子彬王海燕周口师范学院经济与管理学院马来西亚博特拉大学商业与经济学院中共河南省委党校经济学教研部

文章以2012—2021年中国31个省份的面板数据为基础，实证分析了数字经济发展对全国统一大市场建设的影响及异质性特征，并考察了其作用机制。研究发现，数字经济发展能够有效打破市场分割，助力全国统一大市场建设，且该结论经过一系列... 详细信息

文章以2012—2021年中国31个省份的面板数据为基础，实证分析了数字经济发展对全国统一大市场建设的影响及异质性特征，并考察了其作用机制。研究发现，数字经济发展能够有效打破市场分割，助力全国统一大市场建设，且该结论经过一系列稳健性检验后依旧成立。机制检验结果表明，数字经济发展通过提升市场流通效率和降低制度性交易成本两个渠道作用于全国统一大市场建设。异质性分析结果表明，数字经济发展对全国统一大市场建设的积极作用在中西部、创新水平较低及数字金融发展水平较低地区更为明显。

关键词：数字经济全国统一大市场流通效率制度性交易成本

同方期刊数据库

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

基于超分辨率重建的图像检索算法研究

基于超分辨率重建的图像检索算法研究

作者：曹子威南昌大学

学位级别：硕士

目前,网络上有着许多质量参差不齐的图片,如何对一些特征模糊的图像进行检索,成为了一个很重要的问题。本文主要针对低分辨率的图像进行研究,将低分辨率图像转成高分辨率图像之后再去对整个图像的数据集进行图像检索工作并加以改进。通... 详细信息

目前,网络上有着许多质量参差不齐的图片,如何对一些特征模糊的图像进行检索,成为了一个很重要的问题。本文主要针对低分辨率的图像进行研究,将低分辨率图像转成高分辨率图像之后再去对整个图像的数据集进行图像检索工作并加以改进。通过将低分辨率图像重建为高分辨率,不仅增强了图像的清晰度,还为图像检索提供了更加精确的特征信息,从而在检索算法中取得更佳的结果。随后,对经过重建的高分辨率图像进行检索任务,并对基于深度哈希的检索算法进行改进,以提高整个图像检索系统的效率和准确度。论文主要工作如下:(1)针对传统的卷积神经网络(CNN)受限于固定的感受视野尺寸,导致仅能适应特定大小的图像输入的问题,本文提出了一种新型的多尺度特征注意力机制(Multi-scale Feature Attention Mechanism,MFA)。这个模块可以让神经元根据输入图像的不同尺度动态调整自己的感受野,类似人眼的视觉机制,显著提高了网络处理各类尺度输入的能力。此外,针对原始模型在上采样阶段依赖众多额外参数,从而增加了网络的复杂性与参数数量的弊端。本文提出了新的上采样模块(Upsampling Based On Multi-channel Feature Integration,Up-MCFI),通过多通道特征整合简化了学习过程。该模块通过调整通道重组权重来简化网络参数,降低复杂度。这种上采样方式不仅高效,也更直观,易于实现和优化。(2)针对原来Resnet网络中的准确性和学习收敛性方面的问题,本文提出了基于轴向注意力机制的改良型残差网络(Improved Axial Attention Residual Networks,IARes Net)。这种网络优化了信息流的传递路径,重新设计了快捷连接,并引入了分组构建模块,这使得网络能够更高效地处理更广泛的特征信息,同时计算负荷不会显著增加。此外,针对质心三元组损失函数无法对多尺度图像特征进行反馈的问题。本文引入了一个创新的损失函数,即基于显著性特征的多尺度三元组损失(Multi-scale Triplet Loss based on Salient Features,MTLS),旨在使得损失函数能在学习过程中更好地区分正负样本,并充分利用多尺度下的显著性特征以提高整体性能。改进后的损失函数在处理噪声数据和异常值方面表现出极高的鲁棒性,并优化了计算效率。本文首先使用超分辨率模型对输入的低分辨率图片进行处理,使用MFA模块处理不同尺度的图像输入,以及Up-MCFI来降低参数的复杂度。再使用优化后的图像检索算法对处理完的图像进行检索,采用IARes Net优化信息传播途径,并且使用MTLS提高计算效率,从而提高整体的图像检索能力。

关键词：图像检索超分辨率深度哈希注意力机制

基于多算法融合的TBM掘进参数和围岩等级预测研究

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

基于多算法融合的TBM掘进参数和围岩等级预测研究

作者：曹子祥北方工业大学

学位级别：硕士

随着国家对长大深埋隧道建设的战略需求,全断面隧道掘进机(TBM)工法相较于钻爆法具有明显的优势。但是当遇到岩爆和突涌水等地质条件变化时TBM工法的地质适应性会变差,主要由于岩机相互作用信息感知不充分、不及时,从而未能采取有效支... 详细信息

随着国家对长大深埋隧道建设的战略需求,全断面隧道掘进机(TBM)工法相较于钻爆法具有明显的优势。但是当遇到岩爆和突涌水等地质条件变化时TBM工法的地质适应性会变差,主要由于岩机相互作用信息感知不充分、不及时,从而未能采取有效支护和合理掘进参数。而想要得到合理掘进参数需要建立在岩机相互作用信息清晰的基础上,故本文为了获得清晰的岩机相互作用信息,采用机器学习方法建立TBM掘进参数和隧道围岩等级的预测模型,并且利用数值模拟方法验证预测结果在工程中的应用效果。主要研究内容和成果如下:(1)采用最小二乘法将门控循环单元(GRU)和随机森林(RF)进行集成,构建了一种TBM掘进参数预测模型(GRU-RF模型),并利用灰色关联度分析法对模型输入特征(岩体参数)进行筛选。此外,又选择了其它六个模型进行各掘进参数预测误差的对比分析。结果表明GRU-RF模型的预测准确度和泛化性最高,所有模型对推力的预测精度最高、对贯入度的预测精度最低,最小二乘法集成传统机器学习模型和深度学习模型可以构建强预测性能的模型,利用灰色关联度分析法筛选模型输入特征具有一定的必要性。(2)利用鲸鱼优化算法(WOA)优化RF模型构建了基于TBM掘进参数预测隧道围岩等级的WOA-RF模型,结果表明WOA-RF模型对Ⅳ级围岩的预测精度高于Ⅱ级围岩和Ⅲ级围岩,较多Ⅱ级和Ⅳ级围岩被误分类为Ⅲ级围岩。为了有效解决数据集不平衡限制模型预测性能的问题,提出了超采样技术平衡数据集和对Ⅲ级围岩分段预测的两个方案,结果表明两种方案均可提升模型预测性能,但是分段预测时模型预测性能最高,并且该方案可以实质性地解决少数类围岩难以被准确识别的问题。(3)利用ABAQUS软件基于测试集推力真实值与预测值以及对应的真实围岩与预测围岩构建了TBM动态开挖隧道的三维数值模型。结果表明GRU-RF模型推力预测值开挖隧道后围岩变形和应力与推力真实值开挖时相同,支持向量机(SVR)模型推力预测值与真实值之间存在一定的偏差;发现分段预测结果相较于平衡数据集预测结果对工程的综合不利影响更小,指导实际工程的可行性更大。还提出了TBM开挖隧道数字孪生平台框架。(4)基于MATLAB平台开发了集数据预处理系统、相关性分析系统、回归预测系统和分类预测系统于一体的TBM掘进参数和围岩等级预测软件。该软件可以从TBM采集到的原始掘进数据中提取到有效掘进数据并对其进行降噪处理,可以计算变量间的线性或非线性相关性大小,在回归和分类预测系统中包含了多个模型供选择并且可以直接调用完成训练的预测模型去测试其它数据集。

关键词： TBM 机器学习掘进参数岩体参数围岩等级数值模拟

基于多智能体深度强化学习的束流偏移控制系统研究

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

基于多智能体深度强化学习的束流偏移控制系统研究

作者：曹子耕西北师范大学

学位级别：硕士

歌剧《费加罗的婚礼》中阿尔玛维瓦伯爵角色塑造和演唱分析

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

歌剧《费加罗的婚礼》中阿尔玛维瓦伯爵角色塑造和演唱分析

作者：曹子俊河北大学

学位级别：硕士

莫扎特创作了诸多经典歌剧,歌剧《费加罗的婚礼》便是其中之一。歌剧描绘了十八世纪欧洲社会封建专制的真实景象,是第三阶级平民百姓担纲主角的首次尝试。歌剧脚本改编自法国启蒙运动时期戏剧作家博马舍同名小说,内容虽为反对封建的严... 详细信息

莫扎特创作了诸多经典歌剧,歌剧《费加罗的婚礼》便是其中之一。歌剧描绘了十八世纪欧洲社会封建专制的真实景象,是第三阶级平民百姓担纲主角的首次尝试。歌剧脚本改编自法国启蒙运动时期戏剧作家博马舍同名小说,内容虽为反对封建的严肃主题,却极富强烈张力的喜剧效果。本文以追溯、探求歌剧《费加罗的婚礼》中阿尔玛维瓦的角色塑造和演唱分析为研究目的,将全文划分成三个部分。其中,第一部分主要从创作背景的角度,对戏剧剧本和歌剧脚本进行分析,并概述《费加罗的婚礼》的剧情;第二部分针对歌剧人物阿尔玛维瓦伯爵的音乐形象和戏剧形象展开分析,从戏剧文本发展的角度看伯爵人物性格的嬗变,从整部歌剧宏观的角度总结伯爵角色塑造;第三部分对伯爵音乐唱段进行演唱分析,总结戏剧男中音的演唱技巧、风格,将人物角色塑造置于演唱实践中,以提高舞台演绎与角色塑造能力。通过研究,笔者深刻体会到只有对歌剧中的角色进行全方位分析,才能在演唱中投入感情、融入角色,进而游刃有余地演唱作品,也希望为更多演唱者提供一定的借鉴和参考。

关键词：费加罗的婚礼阿尔玛维瓦伯爵音乐形象演唱分析