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一、概述我所1967年从英国进口 T_(48),T_(45)蠕变材料试验机共十五台.它是一种使金属材料的试样加高温且要求稳定的条件下,加负载重量在较长的时间过程中测量材料蠕变力学性能的机器.温度控制在该试验机上具有很重要的地位.试样测量的有效长度有二种,一种为100mm,另一种为25mm,要求对试样加热的炉子其均温区为200mm.蠕变试验规定对试样测量其有效长度的上、中、下三点温度,这三点温度梯度相等;

关键词：智能控制器蠕变试验机金属材料

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热电偶校验炉实现模糊技术控温

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沪昌科技 1996年第3期 37-41页

作者：赵光锵

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热处理炉用微处理器控温设计方案综述

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五钢科技 1994年第2期 46-49页

作者：赵光锵

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自制1251高温试验控温系统

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五钢科技 1993年第5期 43-46页

作者：赵光锵任为宝

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基于改进卷积的多尺度表情识别

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计算机工程与应用 2024年第2期60卷 231-243页

作者：郑浩赵光哲北京建筑大学电气与信息工程学院北京100044

在表情识别任务中由于人脸特征的多样性和不确定性,导致在特征提取阶段容易出现特征缺失以及特征提取率低下等问题,与此同时,在具有特征复用结构的网络训练过程中还会堆积大量冗余特征,从而影响特征质量。针对以上问题,提出了一种基于... 详细信息

在表情识别任务中由于人脸特征的多样性和不确定性,导致在特征提取阶段容易出现特征缺失以及特征提取率低下等问题,与此同时,在具有特征复用结构的网络训练过程中还会堆积大量冗余特征,从而影响特征质量。针对以上问题,提出了一种基于特征筛选结合改进卷积的残差多尺度特征融合注意力机制模型(residual multiscale feature fusion attentional network,RMFANet)。参考蓝图可分离卷积以及空洞卷积的思想,设计并引入了改进后的卷积形式,从而更有效地将卷积进行分离,提升特征提取效能;在改进后卷积模式的基础上设计并引入了多尺度并行特征提取通路,丰富了特征信息;设计并引入了特征筛选模块,以减少模型训练过程中产生的冗余特征,同时筛选出优质特征,提升特征质量;设计并引入了浅层输入特征处理层,以简化网络结构,降低计算复杂度;引入通道注意力机制,以突出局部关键特征信息;最后引入SMU激活函数,从而提升模型的非线性能力。通过实验结果可以看出,该模型可以在保证较低参数量以及计算成本的前提条件下在Fer2013数据集以及CK+数据集上分别取得70.298%和96.566%的识别准确率,相比较传统算法而言具有更好的鲁棒性。

关键词：多尺度表情识别改进卷积特征筛选浅层特征处理通道注意力机制 SMU激活函数

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基于降方差采样策略的随机重构法

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化工学报 2024年第5期75卷 1939-1950页

作者：赵光耀杨明磊钱锋华东理工大学能源化工过程智能制造教育部重点实验室上海200237 华东理工大学过程系统工程教育部工程研究中心上海200237

在随机重构法的采样过程中,每个结构特征需要的采样数量是不相等且变化的。为了将拉丁超立方采样用于降低随机重构模型的方差,基于随机重构法采样过程的特征和拉丁超立方采样原理,提出了适用于随机重构法的新型拉丁超立方采样方法,探究... 详细信息

在随机重构法的采样过程中,每个结构特征需要的采样数量是不相等且变化的。为了将拉丁超立方采样用于降低随机重构模型的方差,基于随机重构法采样过程的特征和拉丁超立方采样原理,提出了适用于随机重构法的新型拉丁超立方采样方法,探究了在多种分子数量设定情况下应用该方法对随机重构模型的方差和精度的影响。结果表明,应用该方法能够显著降低随机重构模型的方差,提高模型的精度,在分子数量为1000~50000范围内,新模型的标准差相较传统模型降低了71.36%~74.53%,目标函数值降低了1.69%~13.82%。综合模型精度和模拟过程的运算开销,选择4000~6000作为新模型最优的分子数量设定。

关键词：随机重构法新型拉丁超立方采样方差模拟 Monte Carlo模拟

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