检索结果-南通市图书馆

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

基于深度学习的雷达外推和降水估计研究

基于深度学习的雷达外推和降水估计研究

作者：耿苏桐南京信息工程大学

学位级别：硕士

太极拳十二功法对冠心病患者负性情绪改善的实验研究

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

太极拳十二功法对冠心病患者负性情绪改善的实验研究

作者：耿言首都体育学院

学位级别：硕士

基于顾客满意度的CGB银行信用卡精准营销策略优化研究

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

基于顾客满意度的CGB银行信用卡精准营销策略优化研究

作者：耿兰文山东建筑大学

学位级别：硕士

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

辽宁省绥中县乡村产业振兴政策执行问题研究

辽宁省绥中县乡村产业振兴政策执行问题研究

作者：耿自豪内蒙古师范大学

学位级别：硕士

非均匀介质中探地雷达数值模拟及小波变换处理应用研究

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

非均匀介质中探地雷达数值模拟及小波变换处理应用研究

作者：耿清清安徽建筑大学

学位级别：硕士

探地雷达是利用无线电波穿透地表,接收反射信号,确定地下结构和物质性质的常用地球物理勘探工具。数值模拟在探地雷达应用中起到至关重要的作用,其需要建立精确的理论模型,模拟电磁波在地下介质中的传播过程。通过比较实测数据与模拟结... 详细信息

探地雷达是利用无线电波穿透地表,接收反射信号,确定地下结构和物质性质的常用地球物理勘探工具。数值模拟在探地雷达应用中起到至关重要的作用,其需要建立精确的理论模型,模拟电磁波在地下介质中的传播过程。通过比较实测数据与模拟结果,可以更好地理解地下结构和物质性质,提高数据解读的准确性。在实际应用中,探地雷达实测数据易受外界因素干扰,如地下介质的复杂性、多样性、背景噪声等,从而影响数据的解读和分析,故探地雷达数据去噪处理是分析数据关键步骤。为了增强实测数据的解读效果和精确度,本文首先使用基于时域有限差分法的Gprmax软件,分别建立五种非均匀介质目标体模型。研究不同背景介质探地雷达信号图的异同,总结不同背景介质的数值模拟特征。分析不同深度、不同介电性质、地下不密实带模型的探地雷达信号响应,研究电磁波在不同模型中的传播规律,为实测资料数据的图像解释提供一些理论指导。其次,研究小波变换方法对探地雷达回波信号中噪声的处理效果及小波基的选取,显示小波变换在处理含有高斯噪声的信号时具有一定优势。在数值模拟信号中加入不同信噪比的高斯噪声,利用小波变换去噪,分析其去噪效果。它具备多尺度分析和局部化分析的优点,能够有效地提取信号中的有用信息并去除噪声。本文选择Haar小波基、Daubechies小波基、Symlet小波基等五种小波基处理不同模型含噪信号,比较其结果,发现不同的灾害模型选取的最优小波基截然不同。对比分析小波变换方法与奇异值分解法去噪效果,结果表明,小波变换在去除高斯噪声方面效果较好。最后,分析探地雷达实测数据及小波变换去噪处理。参考模拟结果初步确定实测数据的灾害类型,经实际勘察得到的实测结果与预测结果相同,验证了探地雷达数值模拟的可靠性。同时,利用小波变换处理实测数据,能去除大部分的噪声并且凸显出有用信号。图[54]表[5]参[92]

关键词：探地雷达非均匀介质信号分析小波变换奇异值分解

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

一种受监督热图隧道衬砌线识别算法

工程科学与技术 2024年第4期56卷 78-87页

作者：宋恒张宜声耿天宝王东杰中国中铁四局集团有限公司管理与技术研究院安徽合肥230000

衬砌线识别作为隧道缺陷检测分析的关键步骤,长期面临检测数据解析困难问题,为突破传统解析方法的局限性,提高解析结果的准确性、鲁棒性,本文对CenterNet算法进行改进,提出了受监督热图算法的隧道衬砌线关键点识别算法。该算法主要分为... 详细信息

衬砌线识别作为隧道缺陷检测分析的关键步骤,长期面临检测数据解析困难问题,为突破传统解析方法的局限性,提高解析结果的准确性、鲁棒性,本文对CenterNet算法进行改进,提出了受监督热图算法的隧道衬砌线关键点识别算法。该算法主要分为关键点检测和曲线拟合两个阶段,包括网格分类任务、外围点监督、抗噪声扰动3种改进方法。双阶段共同训练时,在关键点检测阶段,首先,新增网格分类任务,依据分类结果监督热图拟合过程,以改进CenterNet算法对于密集关键点的热图拟合能力;其次,在训练的前10轮中额外输出一定数量外围点热图,通过外围点监督热图拟合,配合网络分类任务改进热图拟合能力。曲线拟合阶段微调训练时,对该阶段的输入加入抗噪声扰动,以缓解图像噪声干扰。为验证本文算法的改进效果,构建了隧道衬砌数据集,先验证单独使用网格分类任务、外围点监督、抗噪声扰动3种具体改进方法对衬砌线识别的影响;再通过消融实验,进一步展示3种改进方法的组合对算法识别结果的影响。实验结果表明:本文算法对比CenterNet和CornerNet算法识别效果提升明显,使用网格分类任务识别的曲线间距误差均降低约0.4个像素点;训练过程前10轮使用8~10个外围点监督模型学习,识别效果提升最大;抗噪声扰动强度σ为0.08时识别效果最佳,且抗噪声扰动强度不宜过大;此外,以上3种改进方法的任意组合均能有效提升识别效果。本文提出的受监督热图隧道雷达数据衬砌线识别算法可为工程建设领域探地雷达无损检测数据解译工作提供技术支撑。

关键词：探地雷达衬砌线检测网格分类任务外围点监督抗噪声扰动

LIS模式下基于双主星集合匹配的星图识别方法

维普期刊数据库

同方期刊数据库评论

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

传感技术学报 2024年第2期37卷 234-240页

作者：耿旖堃陈熙源东南大学仪器科学与工程学院江苏南京210096 微惯性仪表与先进导航技术教育部重点实验室江苏南京210096

为提高折射星图中非折射星的识别成功率,提出了一种大视场星敏感器高鲁棒性星图识别方法。首先,筛选基础星表,实现导航星库均匀化,采用分组快速搜索算法,提高星对角距特征匹配速度。其次,提出一种基于双主星集合的星点匹配算法,通过匹... 详细信息

为提高折射星图中非折射星的识别成功率,提出了一种大视场星敏感器高鲁棒性星图识别方法。首先,筛选基础星表,实现导航星库均匀化,采用分组快速搜索算法,提高星对角距特征匹配速度。其次,提出一种基于双主星集合的星点匹配算法,通过匹配、验证、确认三个阶段,多次检验星点集合中的导航星序号,提高星图识别算法的鲁棒性。仿真结果表明,在星点位置噪声、星等噪声、伪星和缺失星等干扰环境下,所提算法与传统的三角形-金字塔混合算法相比,抗干扰能力更强。在含有6颗折射星的干扰条件下,所提算法的非折射星识别成功率仍高于95.6%,较传统算法识别率提升31%。

关键词：星图识别星光折射导航星表星敏感器

维普期刊数据库

同方期刊数据库评论

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

黄河流域产业集聚对碳排放效率的影响研究

黄河流域产业集聚对碳排放效率的影响研究

作者：耿思凡兰州财经大学

学位级别：硕士

面对全球气候变暖问题,中国展现大国担当,于2020年提出“30·60”的减碳目标,经验表明,提高碳排放效率是实现该目标的有效途径。在产城融合背景下,产业集聚日益成为影响一个地区经济增长和碳排放的重要因素。同时,考虑到黄河流域作为能... 详细信息

面对全球气候变暖问题,中国展现大国担当,于2020年提出“30·60”的减碳目标,经验表明,提高碳排放效率是实现该目标的有效途径。在产城融合背景下,产业集聚日益成为影响一个地区经济增长和碳排放的重要因素。同时,考虑到黄河流域作为能源流域,是我国减排降碳的重点区域。因而本文聚焦于黄河流域,采用理论分析和实证检验相结合的研究方法,对产业集聚与碳排放效率之间的关系进行深入研究。通过动态面板计量模型,结合替换被解释变量、缩短样本时间窗口的稳健性检验方法,验证了产业集聚与碳排放效率之间的关系。并通过中介效应模型检验了劳动力蓄水池效应、中间投入共享效应和知识溢出效应路径的存在性。进一步,从资源—非资源型城市视角分析了产业集聚对碳排放效率的异质性影响,以及政府干预和市场化水平在产业集聚影响碳排放效率中的调节作用。经深入研究与实证检验,本文主要的研究结论如下:一是,产业集聚对碳排放效率的改善具有显著的促进作用,这主要是源于多样化集聚,专业化集聚则抑制碳排放效率的提高。二是,专业化集聚通过抑制劳动力蓄水池效应、中间投入共享效应和知识溢出效应,导致碳排放效率下降,而多样化集聚通过促进劳动力蓄水池效应、中间投入共享效应和知识溢出效应进而改善碳排放效率。三是,非资源型城市适合多样化集聚,而资源型城市的专业化集聚为正,但不显著;政府过度干预显著抑制产业集聚、多样化集聚的碳减排效应,而市场化水平能够显著提高产业集聚和专业化集聚的碳减排效应,但对多样化集聚的促进作用不显著。基于以上研究结论,本文从加强黄河流域多样化集聚、人力资本积累、分区域管理、构建有效市场、打造有为政府等视角,提出促进黄河流域产业集聚经济发展和碳减排的建议。

关键词：黄河流域产业集聚碳排放效率中介效应

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

基于毫米波雷达的人体语音识别技术研究

基于毫米波雷达的人体语音识别技术研究

作者：耿永福北方工业大学

学位级别：硕士

近年来,随着雷达技术的快速发展,其在人体感知和识别领域的应用受到了广泛关注。语音信号作为人体的重要生命特征之一,语音的获取和识别技术已经逐渐被国内外学术界和学者不断挖掘。毫米波雷达以其独特的高分辨率、高精度、受环境影响... 详细信息

近年来,随着雷达技术的快速发展,其在人体感知和识别领域的应用受到了广泛关注。语音信号作为人体的重要生命特征之一,语音的获取和识别技术已经逐渐被国内外学术界和学者不断挖掘。毫米波雷达以其独特的高分辨率、高精度、受环境影响小和便于保护隐私等诸多优点使其在语音识别领域有广泛的发展前景。本文致力于研究24G毫米波雷达对人体语音进行识别,并提出了一种新的模型剪枝算法对卷积神经网络进行轻量化。本文主要工作如下:1.雷达信号处理算法研究:首先通过人体生理学上的研究和电磁学建模确立了毫米波雷达对人体语音识别的可行性。基于上述的理论基础确立了毫米波雷达的人体语音信号处理流程。这个过程涵盖了数据采集、信号处理以及特征提取等步骤。通过合理设计毫米波雷达的参数设置,实现了对人体语音信号的准确捕获和采集。在特征提取阶段,利用时频分析方法提取了语音信号的特征并生成了微多普勒热图,为后续的模型训练和识别奠定了基础。为了满足神经网络训练的数据需求,本文邀请了20名志愿者在室内进行语音数据的采集,对这些数据进行处理并整理成一个自建的语音集。2.模型训练:本文采用了四种常见的卷积神经网络模型对数据集进行训练并进行对比实验分析。分别是Alex Net、VGG、Res Net以及Rep VGG神经网络。根据对比实验数据进行了分析和总结。通过比较四种模型在各项指标上的表现,分析了它们在语音识别任务中的优势和劣势,为后续的模型选择和优化提供了参考和指导。这些分析结果对于进一步提高语音识别系统的性能和效果具有重要意义,为实现更准确、更可靠的语音识别技术提供了理论基础和实践指导。3.优化模型:本文提出了一种新的模型剪枝算法,旨在对卷积神经网络进行轻量化。具体而言,该算法针对Rep VGG神经网络,采用最大相关度模型剪枝方法。与传统的根据L1范数大小排序并剔除最小范数的卷积核算法不同,本文提出了一种基于最大范数相关度的方法,即剔除相关度最高的卷积核。这一方法的核心思想是保留对其它相关度低的卷积核的特征识别力,并有效降低计算负载。通过该算法,可以实现对Rep VGG神经网络的剪枝,从而减少网络参数数量,提高模型的计算效率。本文提出的最大相关度模型剪枝算法能够更好地保留模型的特征提取能力,避免因剪枝而导致信息损失。经实验结果表明,本文所提出的最大相关度模型剪枝算法可以降低网络模型的参数量和计算量,而网络模型识别的准确率仅略有下降。

关键词：毫米波雷达人体语音识别卷积神经网络模型剪枝