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高维数据自适应降维方法

机械工程学报 2024年第17期60卷 283-296页

作者：段书用杨建华韩旭刘桂荣河北工业大学机械工程学院天津300131 辛辛那提大学航空工程和机械工程系美国辛辛那提45221

针对复杂装备及结构中高维信息导致的反求设计、优化设计、可靠性设计与分析时计算难度大、计算效率和精度低等问题,提出高维数据自适应降维方法—引导约束自编码降维方法。该方法基于主成分分析法能根据高维数据的相关性得到高质量的... 详细信息

针对复杂装备及结构中高维信息导致的反求设计、优化设计、可靠性设计与分析时计算难度大、计算效率和精度低等问题,提出高维数据自适应降维方法—引导约束自编码降维方法。该方法基于主成分分析法能根据高维数据的相关性得到高质量的线性低维数据,与无监督训练的自编码器具有对降维数据质量自我重构的特点,提出正交引导和正交约束的双重策略,对自编码网络进行无监督训练,以达到高精度、高效率降维的目的。该方法主要有以下策略:首先利用主成分分析法快速得到由特征向量构造而成的具有正交特性的投影矩阵,然后将其用于预设自编码器中的可训练参数,以保证初始训练参数的正交性;其次在自编码器训练中继续施加权值正交约束即无相关性特征约束,以减少信息的冗余从而保证低维数据的独立性;同时,施加单位范数约束以避免梯度消失,最终得到具有高度正交特性的降维特征。为验证该方法的有效性,将该方法用于碳钎维和玻璃纤维混合铺层的复合材料层合板的材料参数反求,通过参数反求的精度来评估不同降维方法的性能。研究结果表明,该方法可高效的得到高质量的线性及非线性降维信息,有效克服了主成分分析法仅可实现高维信息的线性降维和标准自编码器降维数据精度低的缺点,并且显著提高了复合材料层合板的参数反求精度。

关键词：神经网络降维方法主成分分析自动编码器特征提取和融合参数反求

基于生物反馈技术的自闭症儿童绘画游戏产品设计

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基于生物反馈技术的自闭症儿童绘画游戏产品设计

作者：施沅伶燕山大学

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新时代国产都市剧“女强人”形象符号建构研究

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新时代国产都市剧“女强人”形象符号建构研究

作者：姜沁伶浙江传媒学院

学位级别：硕士

电视剧作为真实反映经济、社会、文化等领域复杂性和丰富性的大众传媒影视艺术有着丰富多彩的类型,其中,作为现实题材中坚力量的都市剧在剧情设置、人物塑造、主题意蕴逐渐现实化与时代化的转变下“她意识”开始觉醒,女性故事剧集开始... 详细信息

电视剧作为真实反映经济、社会、文化等领域复杂性和丰富性的大众传媒影视艺术有着丰富多彩的类型,其中,作为现实题材中坚力量的都市剧在剧情设置、人物塑造、主题意蕴逐渐现实化与时代化的转变下“她意识”开始觉醒,女性故事剧集开始受到广泛关注。本文将新时代国产都市剧中“女强人”形象作为研究对象进行符号建构分析。以剧情文本为主,通过符号学视域将“女强人”形象的人物表征进行梳理,例如外在形象、内在功能、人物关系等,归纳刻画出“女强人”共性符号画像;基于格雷马斯符号学理论将“女强人”形象建构从微观语义学的“行动元模型”到宏观符号学的“逻辑矩阵”进行分析,反映出深层框架下新时代都市剧女性自我建构的意义。接着,将研究现象置于历史脉络中突出新时代都市剧“女强人”形象建构的新特征,并从整体宏观与时代微观角度中总结出变化的现实成因。最后,将研究结论从创作与传播两个角度提出当下“女强人”形象符号建构的未来展望。

关键词：新时代都市剧 “女强人”形象符号建构

酿酒窖泥中厌氧产丁酸梭菌多样性分析及功能菌株益生特性研究

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酿酒窖泥中厌氧产丁酸梭菌多样性分析及功能菌株益生特性研究

作者：卢小伶重庆医科大学

学位级别：硕士

硅基光电子芯片集成的胶体量子点有源器件(特邀)

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光学学报 2024年第15期44卷 158-180页

作者：瞿俊伶刘鹏甘雪涛赵建林西北工业大学物理科学与技术学院光场调控与信息感知工业和信息化部重点实验室陕西省光信息技术重点实验室陕西西安710129

胶体量子点(CQD)半导体材料具有吸收/发射谱段连续可调、荧光光谱窄(<30 nm)、量子产率高(约100%)、载流子输运灵活可控等优异的光电特性,以及大面积、低成本、无衬底限制等液相加工集成工艺优势,有望为硅基光电子芯片上有源器件的集成... 详细信息

胶体量子点(CQD)半导体材料具有吸收/发射谱段连续可调、荧光光谱窄(<30 nm)、量子产率高(约100%)、载流子输运灵活可控等优异的光电特性,以及大面积、低成本、无衬底限制等液相加工集成工艺优势,有望为硅基光电子芯片上有源器件的集成提供新的解决方案。从CQD的合成、光电特性、硅基片上集成工艺等角度展开讨论,并总结评述片上集成CQD有源器件的研究进展。最后,从硅基片上探测器、片上光源等角度,对基于CQD发展硅基光电子芯片上有源器件给出分析和展望。

关键词：胶体量子点硅基光电子芯片有源器件探测器光源

基于大肠杆菌和293F系统的Pfu DNA聚合酶的制备及酶性质表征

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基于大肠杆菌和293F系统的Pfu DNA聚合酶的制备及酶性质表征

作者：刘俊伶赣南医科大学

学位级别：硕士

温州市瓯海区实用性村庄规划管理存在的问题及对策研究

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温州市瓯海区实用性村庄规划管理存在的问题及对策研究

作者：卓冠伶长春工业大学

学位级别：硕士

自改革开放后至2019年,我国村庄规划的发展历经了雏形构建、快速发展阶段,在城乡规划体系下,相对于城市规划,村庄规划长期处于较为次要的位置,呈现“重城市轻乡村”倾向。自2019年5月起,随着“多规合一”政策的提出和深化推广,在国土空... 详细信息

自改革开放后至2019年,我国村庄规划的发展历经了雏形构建、快速发展阶段,在城乡规划体系下,相对于城市规划,村庄规划长期处于较为次要的位置,呈现“重城市轻乡村”倾向。自2019年5月起,随着“多规合一”政策的提出和深化推广,在国土空间规划体系下,村庄规划拓展至实用性村庄规划,正式进入精准实用阶段。实用性村庄规划作为国土空间规划体系中乡村地区的详细规划,是实现土地利用规划、城乡规划等有机融合的关键环节,是乡村地区开展保护、建设活动的法定依据。开展实用性村庄规划管理研究对推动乡村振兴、提升乡村治理效能、优化资源配置、保护生态环境、保障村民权益具有重要意义。本次研究以温州市瓯海区实用性村庄规划管理为研究对象,采用文献研究法、问卷调查法、访谈法开展研究。研究发现温州市瓯海区实用性村庄规划管理存在编制慢且特色不显、实施落地困难、批后监管执行难度大、村民全过程参与流于形式等问题。基于城乡统筹理论、新公共服务理论、协作式规划理论,对瓯海区实用性村庄规划管理存在的问题进行原因分析,并借鉴国内其他地区实用性村庄规划管理的典型做法,本次研究建议,在编制方面,衔接温州市国土空间规划,加快构建村庄基本信息数据库,精简编制程序,加强理论研究,因地制宜地编制规划;在实施方面,加大建设用地和资金的保障力度,同时简化行政许可手续;在监管方面,强化部门协作,补充完善监管手段;在公众参与方面,强化村民主体地位,拓宽公众参与渠道,建立畅通的反馈机制,提高村民专业认识。

关键词：多规合一实用性村庄规划实用性村庄规划管理

工业机器人全域误差场精细化建模方法及其误差补偿策略

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机械工程学报 2024年第13期60卷 316-329页

作者：张德权李星奥张宁宁国松韩旭河北工业大学省部共建电工装备可靠性与智能化国家重点实验室天津300401 河北工业大学机械工程学院天津300401 重庆智能机器人研究院重庆400714

工业机器人在其全寿命周期内受多源不确定性因素影响,导致末端执行器实际位置与期望位置存在偏差,直接影响所加工产品质量。为此,开展工业机器人误差补偿研究,提出了基于非运动学标定原理的全域精细化误差场建模方法与误差补偿策略,并... 详细信息

工业机器人在其全寿命周期内受多源不确定性因素影响,导致末端执行器实际位置与期望位置存在偏差,直接影响所加工产品质量。为此,开展工业机器人误差补偿研究,提出了基于非运动学标定原理的全域精细化误差场建模方法与误差补偿策略,并进行了实验验证,旨在为提升国产工业机器人精度性能提供一种有效工具。以工业机器人末端执行器名义位置为输入节点,相应的定位误差为输出节点训练径向基函数神经网络,结合交叉验证和粒子群优化算法提高训练效率及模型精度,使用较少样本准确构建工业机器人定位误差场。根据误差场预测工业机器人任意点定位误差,通过编辑控制器设定值以增加预偏置的方式实现误差补偿。针对三款额定负载分别为3 kg、12 kg和50 kg的国产工业机器人开展误差补偿实验,相同样本点下所建立误差场与基于误差相似性原理的误差模型相比精度更高,补偿后三款工业机器人绝对定位误差范围分别减小了44.14%、77.48%和80.65%,最大绝对定位误差分别减小了42.55%、76.07%和82.24%,验证了所提方法的工程适用性。

关键词：工业机器人误差补偿误差场模型径向基函数神经网络精度保持性

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基于多尺度非对称密集网络的高光谱图像分类

电子与信息学报 2024年第4期46卷 1448-1457页

作者：蔡轶珩谭美伶潘建军何楷祺北京工业大学信息与通信工程学院北京100124

近年来,基于有限标记样本的高光谱图像(HSI)分类方法取得了重大进展。然而,由于高光谱图像的特殊性,冗余的信息和有限的标记样本给提取强判别特征带来了巨大挑战。此外,由于各类别像素分布不均,如何强化中心像素的作用,减弱不同类别的... 详细信息

近年来,基于有限标记样本的高光谱图像(HSI)分类方法取得了重大进展。然而,由于高光谱图像的特殊性,冗余的信息和有限的标记样本给提取强判别特征带来了巨大挑战。此外,由于各类别像素分布不均,如何强化中心像素的作用,减弱不同类别的周围像素的负面影响也是提高分类性能的关键。为了克服上述局限性,该文提出一种基于多尺度非对称密集网络(MS-ADNet)的高光谱图像分类方法。首先,提出一个多尺度样本构建模块,通过在每个像素周围提取多个尺度的图像块,并进行反卷积和拼接以构建输入样本,使其既包含详细的结构区域,又包含较大的同质区域;然后,提出一个非对称密集连接结构,在空间和光谱特征联合提取中实现核骨架增强,即增强了方形卷积核的中心十字区域部分提取的特征,有效地促进了特征重用。此外,为了提高光谱特征的鉴别性,提出一种精简的元素光谱注意力机制,并将其置于密集连接网络的前端和后端。在每类仅采用5个样本进行网络训练的情况下,该方法在Indiana Pines, Pavia University和Salinas数据集上的总体准确率分别达到了77.66%, 84.54%和92.39%,取得了极具竞争力的分类结果。

关键词：高光谱图像分类多尺度非对称卷积光谱注意力机制