检索结果-南通市图书馆

作者：王天奥吉林大学

学位级别：硕士

元学习是一种新兴的机器学习范式,其目标是通过学习少量任务样本并快速适应新任务,从而实现更好的泛化能力。这种快速适应新任务的能力为元学习算法在各个领域的应用提供了新的可能性。当前,基于模型无关的元学习方法成为研究的主流,其... 详细信息

元学习是一种新兴的机器学习范式,其目标是通过学习少量任务样本并快速适应新任务,从而实现更好的泛化能力。这种快速适应新任务的能力为元学习算法在各个领域的应用提供了新的可能性。当前,基于模型无关的元学习方法成为研究的主流,其核心思想是建立双层优化过程,在内循环中使用少量任务样本更新模型参数,外循环通过任务分布调整参数以快速适应新任务。尽管模型无关的元学习方法在一定程度上取得了成功,但模型在面对新任务时仍表现不佳,存在过拟合问题。该问题的研究主要集中在两个关键问题:(1)记忆过拟合:传统元学习算法在内层循环学习到的元知识往往会过拟合到少量任务样本,学习到了区别于元知识的任务特定知识,这会导致模型在外环训练过程关注于任务特定知识,而忽略了更一般化的模式和规律,导致泛化能力下降。(2)学习过拟合:在外层循环训练过程中,元学习的训练过程往往面临着多任务少样本的情况,由于每个任务只有少量的样本可用于学习,模型可能无法从这些有限的数据中准确地捕获任务的特征和模式,从而导致训练不充分,难以实现良好的泛化性能。本文聚焦于上述关键问题,分别从参数和数据的角度提出了两种方案以缓解元学习算法的过拟合问题。针对记忆过拟合问题,本文从优化参数的视角提出了基于特征梯度参数削减的元学习方法。该方法在内循环中利用特征梯度信息评估不同层的重要性,通过利用每一层的特征梯度信息生成层分数,加权计算出参数削减系数,根据这些系数对每一层进行不同程度的参数削减,从而提升元知识对任务特定知识的比重,实现元知识的提纯,以减少任务特定知识对模型的影响。该方法通过分层参数削减,有效地提纯了内环训练过程中学习到的元知识,避免了任务特定知识对外层循环的负面影响,缓解了元学习中记忆过拟合问题,提高了模型在新任务上的泛化性能。针对学习过拟合问题,本文从优化数据的视角提出了基于多层数据增强的元学习方法。该方法通过在不同神经网络层进行特征的融合,使模型能够在不同训练阶段学习多个任务特定知识,从而提高了数据效率。该方法同时选择在外层训练过程中加入一部分内层的特征,结合现有数据增强技术,增加了外环训练数据的特征数量和质量,进而加强了模型对任务特征的感知能力。该方法通过在训练过程中引入内层循环训练数据的特征,有效地利用数据,减轻了由于数据稀疏导致的过拟合问题,提高了模型的泛化能力。综上所述,本文从参数和数据两个视角分别提出基于特征梯度参数削减的元学习方法和基于多层数据增强的元学习方法,有效的缓解了元学习中存在的记忆过拟合问题和学习过拟合问题。所提出的方法与现有元学习模型高度适配,通过多种数据集的全面评估验证了其优越性能。本文的研究为元学习算法的改进和进一步发展提供了新思路和有效方法。

关键词：元学习过拟合参数削减数据增强

非完整人脸图像的修复与识别关键技术研究与实现

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非完整人脸图像的修复与识别关键技术研究与实现

作者：刘璇奥电子科技大学

学位级别：硕士

应用于温度传感器的Σ-ΔADC的设计与实现

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应用于温度传感器的Σ-ΔADC的设计与实现

作者：金奥北方工业大学

学位级别：硕士

温度传感器在温度检测与控制中具有重要作用,通过将自然界中的非电学信号温度转换成电学信号电压值进行数字化测量。在如今高精尖技术的发展背景下,集成温度传感器把电路元器件集成在硅半导体上,具有易于安装操作、精度高、响应快、节... 详细信息

温度传感器在温度检测与控制中具有重要作用,通过将自然界中的非电学信号温度转换成电学信号电压值进行数字化测量。在如今高精尖技术的发展背景下,集成温度传感器把电路元器件集成在硅半导体上,具有易于安装操作、精度高、响应快、节省空间、可靠性高、低功耗、可定制化等一系列优点,对集成温度传感器的研究逐渐深入,性能指标随之提高,实现温度测量的应用场景也日益增多。集成温度传感器主要由感温电路和进行模拟信号和数字信号转换的ADC电路组成,其中ADC电路需要具备低功耗、小体积、大测温范围、低噪声、高灵敏度等性能。在此研究背景下,本文结合温度传感器的具体应用,针对加速度计温度检测的结果,制定了对集成温度传感器的设计要求,基于SMIC 180nm CMOS工艺对高精度Σ-ΔADC进行设计与研究,主要取得了以下研究成果:1、为满足低功耗、大测温区间、低噪声、高精度温度传感器的设计要求,在集成温度传感器的具体应用场景下,对它采用的各个模块进行结构分析,指定具体模块需要满足的功能要求及性能指标。2、为实现感温电路的低噪声输出,感温电路利用BJT工艺技术,基于Bandgap电路对斩波器和陷波滤波器技术进行应用,通过降低输出电压的闪烁噪声获得低噪声输出。为实现低功耗设计,采用负反馈形式来控制Bandgap电路的启动。3、Σ-ΔADC电路利用Bandgap电路产生的参考电压和待测电压,经过采样、保持、量化、编码后输出温度相关的码字,Σ-ΔADC的有效位数为12位,且满足噪声-104d B以下的要求,可以单独使用ADC模块对外部输入电压进行测量。4、进行整体性能的模块优化,在电路设计的仿真后进行版图设计、后仿真、芯片测试,在Σ-ΔADC电路上实现从-55℃到125℃的测温范围,噪底不大于0.01℃/sqrt(Hz),整体误差可达到1℃,芯片整体面积为880um×620um,满足设计要求。

关键词：温度传感器带隙基准 Σ-ΔADC 采样参考电压

基于文献及临床数据的冠心病合并焦虑用药规律分析及网络药理学研究

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基于文献及临床数据的冠心病合并焦虑用药规律分析及网络药理学研...

作者：贾奥黑龙江中医药大学

学位级别：硕士

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基于扩散模型的蛋白质序列生成模型研究

基于扩散模型的蛋白质序列生成模型研究

作者：游奥云南师范大学

学位级别：硕士

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基于卡尔曼滤波的传送带跟随系统研究

基于卡尔曼滤波的传送带跟随系统研究

作者：汤有安山东交通学院

学位级别：硕士

本文围绕水平传送带场景下的工业机器人动态跟随抓取物料系统展开研究。研究的关键问题为工业机器人的动态跟随作业:在不停传送带的条件下,工业机器在传送带上动态跟随目标位置,期间以较高的跟随精度完成工业机器人的跟随动作。本文提... 详细信息

本文围绕水平传送带场景下的工业机器人动态跟随抓取物料系统展开研究。研究的关键问题为工业机器人的动态跟随作业:在不停传送带的条件下,工业机器在传送带上动态跟随目标位置,期间以较高的跟随精度完成工业机器人的跟随动作。本文提出一种基于自适应卡尔曼滤波的实时传送带跟随系统,实现了工业机器人在水平传送带上高精度地完成动态跟随作业。论文的主要研究内容如下。提出一种改进的传送带跟随系统硬件平台。通过使用机器人附加轴的方式驱动传送带的伺服电机,并获取电机的编码器脉冲值作为系统上目标位置预测的过程数据。该系统相较于传统传送带跟随系统的硬件结构,不仅提升了在工业环境中工作的抗干扰性能,而且通过增大系统的脉冲当量提升了系统的量程精度,能够优化系统每周期的预测精度。提出一种基于MATLAB的传送带跟随系统视觉目标检测办法。说明图像中目标坐标转换成工业机器人坐标系下坐标的转换原理,通过图像增强和形态学运算检测图像中目标的轮廓,使用模板匹配算法在图像中识别目标的坐标信息,并将该目标坐标信息作为目标的初始位置传输给工业机器人。提出一种基于自适应卡尔曼滤波的目标位置预测办法。通过机器人控制器获取传送带伺服电机编码器的脉冲值,根据本文提出的自适应卡尔曼滤波算法处理获取的编码器脉冲值。将滤波后得到的最优估计值结合视觉目标检测算法得到的目标初始位置计算目标的实时预测位置,转换成机器人坐标系下的位置后,完成传送带上目标的动态跟随作业。针对本文提出的传送带跟随系统,通过原理样机的综合测试,分别进行传送带跟随系统的硬件结构优化实验分析、视觉目标检测精度实验分析和综合实验分析。实验结果表明,本文提出的传送带跟随系统,在硬件结构优化上将系统的量程精度提升了373.785倍。在视觉目标检测精度上保证目标的轮廓识别精度误差在0.1mm以内。在综合实验中,本系统解决了传统系统无法在传送带变速下进行跟随的问题,并在传送带速度为30、60、90、120和280mm/s时,机器人在传送带流线方向上的跟随精度同比提升20%、51.52%、45.84%、40.99%和49.62%。

关键词：传送带跟随系统工业机器人视觉目标检测自适应卡尔曼滤波

长期护理保险对失能老人家庭代际支持的影响研究

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长期护理保险对失能老人家庭代际支持的影响研究

作者：李耀奥山东财经大学

学位级别：硕士

随着我国人口老龄化的进程不断加快,我国失能老人的规模也在不断扩大。再加之当前我国人口生育率不断走低,代际分居趋势越来越明显,失能老人的长期照料问题引发社会关注。为切实缓解家庭的照料压力,提高失能老年人的生活质量,保障失能... 详细信息

随着我国人口老龄化的进程不断加快,我国失能老人的规模也在不断扩大。再加之当前我国人口生育率不断走低,代际分居趋势越来越明显,失能老人的长期照料问题引发社会关注。为切实缓解家庭的照料压力,提高失能老年人的生活质量,保障失能老年人安享晚年生活,我国开始探索长期护理保险制度。长期护理保险为失能老年人提供康复训练、基本生活照料等服务或费用补贴,使失能老人享受到专业化和多元化的社会照料服务,因而可能会对子女提供的家庭代际支持产生一定影响。因此,探究长期护理保险制度实施对家庭代际支持产生的影响,评估长期护理保险制度的试点成效尤为重要,这也是相关政策制定者主要关注的问题。基于此,本文利用CHARLS 2013-2020年四期调查数据,聚焦失能老年人这一群体,运用双重差分(DID)模型,研究我国长期护理保险制度的实施对家庭代际支持的影响。同时,针对基准回归可能存在的不足,本文还进行了平行趋势检验、更换PSMDID模型、虚构长期护理保险实施时间、虚构长期护理保险试点城市等一系列稳健性检验,以确保本文研究结论的准确性。为了考察长期护理保险在不同失能老年群体之间存在差异性影响,本文还通过区分失能程度和子女数量进行异质性分析,以使研究结论更具现实意义。本文还进行了机制检验,分析长期护理保险影响失能老人家庭代际支持的路径。最后,本文还创新性地考察了长期护理保险的现金补贴政策对家庭照料的影响。本文研究发现:第一,长期护理保险的实施显著降低了失能老人获得子女家庭照料的概率,减少了失能老人获得子女经济支持的金额,但对其精神慰藉获得没有产生显著影响,即长期护理保险的实施减轻了子女的照料负担和经济负担,同时没有以牺牲亲子间的情感联系为代价。第二,异质性分析结果表明,长期护理保险的实施显著降低了轻度失能老年人获得家庭照料的概率和经济支持的金额,减少了3个子女以上的失能老人获得经济支持的金额。第三,机制分析结果表明,长期护理保险通过增加失能老人正式照料服务的使用,降低其获得子女家庭照料的概率;通过降低失能老人的自付医疗费用支出,减少其获得子女经济支持的金额。最后,本文发现长期护理保险给予现金补贴会显著促进子女提供家庭照料,甚至延长了照料时间,但对其劳动供给和劳动收入产生了显著负向影响,对其身体健康没有产生显著影响,还在一定程度上改善了其心理健康。基于研究结论,本文提出以下建议:第一,扩大长期护理保险制度的试点和保障范围。第二,扩大长期护理保险制度的服务提供范围,提高制度的保障水平。第三,完善长期护理保险制度的家庭照料支持政策。第四,注重失能老人的心理服务。

关键词：长期护理保险家庭代际支持失能老人双重差分模型

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阵列天线的优化波束赋形方法研究

阵列天线的优化波束赋形方法研究

作者：章奥电子科技大学

学位级别：硕士

多中心组团城市建成环境对轨道交通出行碳减排的影响研究

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多中心组团城市建成环境对轨道交通出行碳减排的影响研究

作者：孔奥重庆交通大学

学位级别：硕士

作为现代城市公共交通的主要方式,城市轨道交通在减少交通碳排放方面有着巨大的潜力。同时,利用多个中心独立性和连接性的独特优势,多中心组团的城市模式正逐渐成为城市规划和空间布局的重要趋势。现有研究针对单中心城市从建成环境角... 详细信息

作为现代城市公共交通的主要方式,城市轨道交通在减少交通碳排放方面有着巨大的潜力。同时,利用多个中心独立性和连接性的独特优势,多中心组团的城市模式正逐渐成为城市规划和空间布局的重要趋势。现有研究针对单中心城市从建成环境角度对轨道交通出行特征影响做了较多分析,而多中心组团城市与单中心城市相比,存在交通网络的多中心性以及居民出行方式的多样性等特征的明显差异。因此,深入研究多中心组团城市的建成环境对轨道交通出行特征和碳排放的影响,能够辨识多中心城市的轨道出行特征,开发节能减排发展潜力,为城市规划和交通管理提供科学依据。首先,针对目前缺乏围绕多中心组团城市建成环境指标体系的问题,基于开源数字地图、高德开放平台等网络开放数据,构建符合多中心组团城市特点的建成环境要素指标体系,具体包括POI密度、土地利用混合度、路网密度、距主要商圈距离、公交车站线路数、坡度、房价、车站类型和轨道交通站点开通时间等9项具体建成环境指标,并采用Arcgis软件可视化数据的空间分布特征。其次,现有研究对多中心组团城市轨道交通出行特征的研究较为缺乏,基于重庆市中心城区轨道交通IC卡数据,从客流时间分布特征、客流空间分布特征、平均出行距离分布特征和典型组团出行特征等方面对多中心组团城市轨道交通出行特征进行分析,并与单中心城市轨道交通出行特征进行对比。然后,基于乘客是否采用轨道交通出行产生的碳排放量差值作为城市轨道交通碳减排的测算思路,采用“自下而上法”对轨道交通出行碳减排进行测算。接着,借助普通最小二乘模型(OLS)、地理加权回归模型(GWR)和变尺度地理加权回归模型(MGWR)等回归模型,研究多中心组团城市建成环境对轨道交通出行特征和碳减排的影响关系。通过对数据进行了Box-cox正态性转换和空间自相关性检验,优化了利用“GWR”或“MGWR”模型构建建成环境对轨道交通出行碳减排的影响模型的逻辑。通过OLS、GWR和MGWR三种模型的分析结果发现,MGWR模型对本文所选取的自变量和因变量具有最佳的拟合效果。基于MGWR模型结果,对各建成环境变量进行带宽分析和回归系数分析,结果表现为:POI密度、开通年限、距主要商圈距离、路网密度和平均坡度主要体现为局部变量,而土地利用混合度、公交车站线路数和平均房价则主要体现为全局变量。在工作日早高峰出发客流的MGWR模型中,路网密度和平均坡度等回归系数的平均值为负值,而POI密度、开通年限、土地利用混合度、距离主要商圈的距离、公交车站线路数和平均房价等回归系数的平均值为正值。在工作日早高峰出发客流平均出行距离的MGWR模型中,POI密度、土地利用混合度、路网密度和平均房价等四个回归系数的平均值为负,而开通年限、距主要商圈距离、公交车站线路数和平均坡度等四个回归系数的平均值为正。周末上午到达客流客流量MGWR模型回归系数与工作日早高峰出发客流客流量MGWR模型回归系数的唯一区别在于路网密度。周末上午到达客流的平均出行距离MGWR模型回归系数与工作日早高峰出发客流的平均出行距离MGWR模型回归系数的区别在于路网密度和平均房价。最后,根据多中心组团与单中心的不同城市特征,选取了7个对比研究案例,以评估城市特征下建成环境对轨道交通客流量和平均出行距离的影响异同。通过对比发现,在建成环境对出行客流量影响方面,多中心组团城市建成环境与单中心城市对轨道交通出行特征正负影响关系的研究结论基本一致;在对轨道交通出行客流量的贡献度方面,POI密度和公交车站线路数要素在多中心组团城市和单中心城市的结果较为一致,而土地利用混合度和距主要商圈距离要素的结果则存在较大差异;在对轨道交通平均出行距离的贡献度方面,距主要商圈距离和土地利用混合度要素在多中心组团城市和单中心城市的结果较为一致,而公交车站线路数和POI密度要素的结果则存在较大差异。

关键词：交通规划轨道交通建成环境碳排放多中心组团

基于OPM3的汽车零部件企业研发项目管理水平评价 ——以M企业为例

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基于OPM3的汽车零部件企业研发项目管理水平评价 ——以M企业为例

作者：奥通云南财经大学

学位级别：硕士