检索结果-南通市图书馆

维普期刊数据库评论

在线全文

维普期刊数据库

学校读者我要写书评

暂无评论

论夏禹时代的占卜易卦

中州学刊 2016年第7期 113-116页

作者：史东雨史善刚洛阳理工学院国际易学研究所

夏禹时代是尧(唐)舜(虞)禹(大)及夏王朝时代,其时大约为距今4300—3700年。此一时代,在考古学上谓之龙山文化后期和二里头文化时代。夏禹时代之占卜易卦,需要深入探讨的有两处:一个是陶寺遗址出土的朱书"文"字扁壶及其铭文中的占卜易卦... 详细信息

夏禹时代是尧(唐)舜(虞)禹(大)及夏王朝时代,其时大约为距今4300—3700年。此一时代,在考古学上谓之龙山文化后期和二里头文化时代。夏禹时代之占卜易卦,需要深入探讨的有两处:一个是陶寺遗址出土的朱书"文"字扁壶及其铭文中的占卜易卦;一个是二里头遗址中所发现的卜骨现象和数字符号。作为单个数字的出现,如舞阳贾湖出土的时为8000年前的一个"八"字,西安半坡遗址出现的6000年前的"╳"(五)字,仅可作为一层意思。到了陶寺遗址中出现的4000年前的"O一∧一"(日一六一),几个数字符号连用且又和文字符号并署,由此构成了一个完整的数字易卦。这一征象表明数字易卦作为完整的单卦,发展到此已树起了一座可资确证的里程碑。而到了二里头文化时代,则出现了一、二、三、∧(六)、十(七)、(八),即大多数的单个奇、偶数都出现了。这又一变化,不禁使人联想起由奇偶所组成的阴阳卦画,并可由此去探寻其卦画符号之渊源问题。

关键词：夏禹时代占卜易卦夏易特点

基于Spark框架XGBoost的林业文本并行分类方法研究

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

农业机械学报 2019年第6期50卷 280-287页

作者：崔晓晖师栋瑜陈志泊许福北京林业大学信息学院

针对当前“互联网+”技术与林业的交叉融合,涌现出海量待挖掘的涉林文本,而林业文本分类的相关研究尚不成熟的问题,使用网络爬虫技术面向互联网采集涉林文本,基于丰富的语料重新构建分类标签,提出基于Spark计算框架的XGBoost并行化方法... 详细信息

针对当前“互联网+”技术与林业的交叉融合,涌现出海量待挖掘的涉林文本,而林业文本分类的相关研究尚不成熟的问题,使用网络爬虫技术面向互联网采集涉林文本,基于丰富的语料重新构建分类标签,提出基于Spark计算框架的XGBoost并行化方法,对林业文本进行分类。经由交叉验证,构建的XGBoost并行分类算法准确率为0.9234,在各类别中最低F1为0.8604,最高为0.9984;其在2.1万条、4.2万条、8.4万条数据集上的训练加速比分别为2.13、3.47、3.82。结果表明,基于该标签设定的分类模型对现存互联网中涉林文本的适应性较好;Spark环境下实现的XGBoost并行化算法的准确率显著优于其他4种机器学习(朴素贝叶斯、GBDT决策树、BP神经网络和ELM神经网络算法)的并行化算法,算法执行效率远高于单机版本,且数据量越大,其加速比越高,能有效应对海量林业文本的实时、准确分类。

关键词：林业文本文本分类大数据分析 Spark XGBoost

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

基于海量在线历史数据的大电网快速判稳策略

中国电机工程学报 2016年第3期36卷 596-603页

作者：黄彦浩于之虹史东宇周孝信中国电力科学研究院北京市海淀区100192

基于已有在线历史数据进行电力系统稳定性快速判断,可用于生成在线计算的故障列表,补充动态安全分析的故障集,使之在有限时间内考虑更多的故障情况。该文根据大系统运行特点,提出仅使用静态物理量的特征量选取方法并引入了更具稳健性的... 详细信息

基于已有在线历史数据进行电力系统稳定性快速判断,可用于生成在线计算的故障列表,补充动态安全分析的故障集,使之在有限时间内考虑更多的故障情况。该文根据大系统运行特点,提出仅使用静态物理量的特征量选取方法并引入了更具稳健性的统计指标。针对实际系统数据失稳样本过少的问题,基于支持向量机(support vector machine,SVM)提出了"扩展边界"策略。根据电力系统运行的周期性,提出了针对海量历史数据的训练样本集构建策略,即按日选取故障前有限时间窗口的历史数据。综合上述研究成果,完成了快速判稳策略,给出了策略的实现流程。采用实际大系统数据,对提出的模型和策略进行了测试。结果表明,该文成果与大系统在线计算快速判稳的要求相切合,具有较好的性能和实际应用价值。

关键词：快速判稳在线数据支持向量机稳健统计量

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

滚动活塞式压缩机滑片所受气体力的仿真分析

装备制造技术 2021年第9期 57-59页

作者：石冬宇广西大学机械工程学院南宁530000

滚动活塞压缩机因其独特的优势被广泛应用于空调制冷系统中,滑片作为滚动活塞压缩机中一重要组成部分,起着隔绝两工作腔,保证压缩机气体压缩性能的作用。了解滑片的所受复杂多变的气体力情况,对压缩机性能的提高有着重大意义。将理论分... 详细信息

滚动活塞压缩机因其独特的优势被广泛应用于空调制冷系统中,滑片作为滚动活塞压缩机中一重要组成部分,起着隔绝两工作腔,保证压缩机气体压缩性能的作用。了解滑片的所受复杂多变的气体力情况,对压缩机性能的提高有着重大意义。将理论分析并结合滚动活塞式压缩机结构情况,讨论气体力的变化以及其对滑片的影响。

关键词：滚动活塞压缩机滑片受力气体力变化 MATLAB仿真

电力大数据技术与电力系统仿真计算结合问题研究

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

中国电机工程学报 2015年第1期35卷 13-22页

作者：黄彦浩于之虹谢昶史东宇周孝信中国电力科学研究院北京市海淀区100192

电力大数据技术的进步为电力系统各领域提供了新的发展契机。该文探讨了其与电力系统仿真计算相结合的若干基本问题。首先阐述二者已有的基础、技术联系和基本结合方式,强调利用大数据技术包中提供的资源和方法解决实际问题;而后明晰了... 详细信息

电力大数据技术的进步为电力系统各领域提供了新的发展契机。该文探讨了其与电力系统仿真计算相结合的若干基本问题。首先阐述二者已有的基础、技术联系和基本结合方式,强调利用大数据技术包中提供的资源和方法解决实际问题;而后明晰了仿真计算数据与大数据相关的特征及其独有优势。在此基础上,讨论了与开展研发工作相关的若干要点,涉及二者结合适用的问题、开展研究的重点等,同时也说明引入大数据技术可能带来的问题。该文工作为在电力系统仿真计算领域开展大数据技术研究提供了基本框架,为研发工作的全面开展奠定了基础。

关键词：电力大数据电力系统仿真数据分析应用场景

基于改进Dueling DQN的多园区网络动态路由算法

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

电子测量与仪器学报 2022年第11期36卷 211-220页

作者：李国燕史东雨张宗辉天津城建大学计算机与信息工程学院天津300392

针对高度“中心”连接的多园区网络中,负载不均衡造成传输时延长和网络拥塞问题,提出一种基于自适应多采样机制的决斗深度强化网络(adaptive multi-sampling Dueling deep Q-network, AMD-DQN)动态路由优化算法。首先,在网络模型中引入... 详细信息

针对高度“中心”连接的多园区网络中,负载不均衡造成传输时延长和网络拥塞问题,提出一种基于自适应多采样机制的决斗深度强化网络(adaptive multi-sampling Dueling deep Q-network, AMD-DQN)动态路由优化算法。首先,在网络模型中引入决斗网络(dueling DQN)的思想,同时对多层感知器组成结构进行中心化处理改进,防止高估计价值函数;然后,经验回放机制采用了自适应多采样机制,该机制融合了随机、就近和优先采样方式,根据负载情况进行自适应调整,并根据权值概率随机选取采样模式;最后,利用AMD-DQN网络结构结合强化学习信号和随机梯度下降来训练神经网络,选出每步最大价值动作,直至传输成功。实验结果表明,相比传统的DQN和Dueling DQN算法,AMD-DQN算法平均时延为128.046 ms,吞吐量达到5.726个/s,有效减少了数据包的传输时延,提高了吞吐量,同时从5个方向对拥塞程度进行评价,取得了较好的实验结果,进一步缓解了网络的拥塞。

关键词：动态路由深度强化学习决斗网络自适应多采样经验回放

基于卷积神经网络综合模型和稳态特征量的电力系统暂态稳定评估

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

中国电机工程学报 2019年第14期39卷 4025-4031页

作者：田芳周孝信史东宇陈勇黄彦浩于之虹电网安全与节能国家重点实验室(中国电力科学研究院有限公司)

为了提高卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)的分类性能,提出 CNN 综合模型,以及 CNN 与时域仿真相结合的暂态稳定评估解决思路。首先,构建若干个具有相同结构、不同参数的 CNN 模型进行训练和预测;然后根据一定的结果综... 详细信息

为了提高卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)的分类性能,提出 CNN 综合模型,以及 CNN 与时域仿真相结合的暂态稳定评估解决思路。首先,构建若干个具有相同结构、不同参数的 CNN 模型进行训练和预测;然后根据一定的结果综合原则对若干个 CNN 模型的预测结果进行综合,得到“稳定”、“不稳定”和“不确定”3 种分类预测结果;最后将结果不确定的样本送入时域仿真进行稳定评估。采用某省级电网算例进行了分类效果验证。结果表明,对于某故障形式,所提出的 CNN 综合模型,确定样本实现了 100%的正确率,而结果不确定的样本占总样本的比例在6%以内,说明该模型具有良好的故障筛选性能。

关键词：卷积神经网络稳态特征量综合模型电力系统暂态稳定评估

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

高氧含量Ti-15Mo合金的组织性能研究

稀有金属材料与工程 2020年第7期49卷 2425-2430页

作者：王艳晶徐再东徐荣正胡秋野施冬雨芦鑫沈阳航空航天大学辽宁沈阳110136

针对氧含量较高的Ti-15Mo合金,研究了该合金的铸态组织以及通过不同温度固溶处理得到的组织和对应的性能。成分分析表明,该合金溶入了0.8%(质量分数)的O,以下称为Ti-15Mo-0.8O合金。利用光学显微镜(OM)、扫描电子显微镜(SEM)和X射线衍射... 详细信息

针对氧含量较高的Ti-15Mo合金,研究了该合金的铸态组织以及通过不同温度固溶处理得到的组织和对应的性能。成分分析表明,该合金溶入了0.8%(质量分数)的O,以下称为Ti-15Mo-0.8O合金。利用光学显微镜(OM)、扫描电子显微镜(SEM)和X射线衍射仪(XRD)观察分析了Ti-15Mo-0.8O合金的组织转变。结果表明:合金的铸态组织由α和β两相组成;经过900、1000、1100℃保温2 h固溶处理后,合金的相组成转变过程为α+β+Ti6O→β+Ti6O→β;随着固溶温度的上升,合金β相的晶格常数逐渐增加。利用维氏硬度计和万能试验机进行硬度和室温压缩测试。结果表明:1100℃/2 h固溶处理后的试样获得最高硬度,其值HV20为4550 MPa;1100℃/2 h固溶处理后的试样具有最好的压缩性能,压缩屈服强度为和抗压强度分别为1617和2308 MPa,压缩率为22%。

关键词： Ti-15Mo合金氧含量固溶处理室温压缩

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

基于循环神经网络的语音增强加速器设计

传感技术学报 2023年第4期36卷 555-564页

作者：郎标陈霏马偲石东宇姬俊宇天津大学微电子学院天津市成像与感知微电子技术重点实验室天津300072 深圳清华大学研究院广东深圳518057 深圳市智听科技有限公司广东深圳518172

使用深度学习的语音增强技术能够提升听者的言语识别率,但因神经网络的规模较大难以应用于边缘设备中。因此,提出了一种可用于助听器等边缘设备的循环神经网络语音增强加速器。该加速器将神经网络的计算用独立矩阵乘法硬件实现,并在多... 详细信息

使用深度学习的语音增强技术能够提升听者的言语识别率,但因神经网络的规模较大难以应用于边缘设备中。因此,提出了一种可用于助听器等边缘设备的循环神经网络语音增强加速器。该加速器将神经网络的计算用独立矩阵乘法硬件实现,并在多层神经网络的层之间实现硬件级的流水操作,通过并行和流水降低了计算延时。实验表明,与带噪语音相比,在volvo、factory2、babble噪声环境下,所提算法的信噪比分别平均提升了17.302 dB、8.412 dB和4.732 dB;短时语音可懂度分别平均提高了1.4%、0.8%和0.4%;语音质量感知评估平均提高了1.498、0.504和0.234;这三项指标均高于所对比的传统语音增强算法与神经网络算法。当时钟频率为10 MHz时,加速器的处理延时为9.2 ms,可以满足边缘侧应用的实时性需求。

关键词：语音增强边缘设备循环神经网络加速器实时性