检索结果-南通市图书馆

Defect detection method of magnetic disk image based on improved convolutional neural network

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Optoelectronics Letters 2020年第5期16卷 396-400页

作者： yao ming-hai MA Meng-li LIU Jia-min College of Information Engineering Zhejiang University of TechnologyHangzhou 310023China

This paper proposes an efficient method for defect detection of magnetic disk image based on improved convolutional neural *** build a model named DiskNet on the basis of VGGNet-19,in which the optimal activation function is selected predictively through a weighted probability learning curve model(WP-Model).First,we use Markov Chain Monte Carlo(MCMC)to infer the predicted value and determine prediction ***,the evaluation point(EP)is determined by the effective information of training *** the process of DiskNet training,when the prediction probability is higher than the threshold,the neural network will select the current activation *** the training epochs exceed the EP and the threshold is not reached,the original activation function will be *** experimental results show that the accuracy of the proposed method in detecting defects on the magnetic disk image data set is 96.9%.

关键词： neural image network

A life-prediction method for lithium-ion batteries based on a fusion model and an attention mechanism

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Optoelectronics Letters 2020年第6期16卷 410-417页

作者： WANG Xian-bao WU Fei-teng yao ming-hai College of Information Engineering Zhejiang University of TechnologyHangzhou 310023China

The current life-prediction models for lithium-ion batteries have several problems, such as the construction of complex feature structures, a high number of feature dimensions, and inaccurate prediction results. To overcome these problems, this paper proposes a deep-learning model combining an autoencoder network and a long short-term memory network. First, this model applies the characteristics of the autoencoder to reduce the dimensionality of the high-dimensional features extracted from the battery data set and realize the fusion of complex time-domain features, which overcomes the problems of redundant model information and low computational efficiency. This model then uses a long short-term memory network that is sensitive to time-series data to solve the long-path dependence problem in the prediction of battery life. Lastly, the attention mechanism is used to give greater weight to features that have a greater impact on the target value, which enhances the learning effect of the model on the long input sequence. To verify the efficacy of the proposed model, this paper uses NASA's lithium-ion battery cycle life data set.

关键词： A life-prediction method for lithium-ion batteries based on a fusion model and an attention mechanism

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唐钢薄板坯连铸结晶器液位波动原因

钢铁研究学报 2007年第6期19卷 99-102页

作者：姚海明唐山工业职业技术学院机电工程系河北唐山063020

结合唐山钢铁股份有限公司FTSC薄板坯连铸机生产实际情况,对导致薄板坯连铸结晶器液位波动的原因进行了分析。结果表明,液位检测系统的零点漂移、二次冷却效果和扇形段对中精度等因素均对结晶器液位稳定性有显著的影响。

关键词：薄板坯连铸液位波动零点漂移二次冷却效果扇形段对中

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基于自适应子空间在线PCA的手势识别

模式识别与人工智能 2011年第2期24卷 299-304页

作者：姚明海瞿心昱浙江工业大学信息工程学院杭州310023

基于视觉的手势识别系统的学习一般是离线的,导致系统对新手势的正确识别需要重新离线学习,因此系统实时性、可扩展性和鲁棒性较差,不适合认知发育的智能框架.文中提出了基于自适应子空间在线PCA的手势识别方法.该方法通过计算样本投影... 详细信息

基于视觉的手势识别系统的学习一般是离线的,导致系统对新手势的正确识别需要重新离线学习,因此系统实时性、可扩展性和鲁棒性较差,不适合认知发育的智能框架.文中提出了基于自适应子空间在线PCA的手势识别方法.该方法通过计算样本投影系数向量的PCA来实现子空间在线更新,并根据新样本与已学习样本的差异程度,调整子空间更新策略,使算法自适应于不同情况,减少计算和存储开销,实现增量的在线学习和识别手势的目的.实验表明,本文方法能处理未知手势问题,实现手势在线积累和更新,逐渐增强系统识别能力.

关键词：在线学习在线PCA 自适应子空间手势识别

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时间延迟双向耦合的混沌系统的同步与控制

浙江大学学报（工学版） 2006年第6期40卷 1011-1014页

作者：姚明海赵光宙浙江大学电气工程学院

针对双向耦合的两个混沌系统的同步问题,提出了一种新的基于时间延迟反馈的双向耦合的混沌系统同步方法.假设驱动系统和响应系统的耦合系数保持相同,且状态为线性耦合.基于Lyapunov稳定性理论,根据同步模型的误差动力学系统给出了同步条... 详细信息

针对双向耦合的两个混沌系统的同步问题,提出了一种新的基于时间延迟反馈的双向耦合的混沌系统同步方法.假设驱动系统和响应系统的耦合系数保持相同,且状态为线性耦合.基于Lyapunov稳定性理论,根据同步模型的误差动力学系统给出了同步条件.通过求解Riccati方程,得到混沌系统实现同步的耦合参数范围.选择合适的延迟时间,研究了响应系统的状态与驱动系统的状态的相互影响.结果表明,在参数范围内,可以保证了系统的同步,能对系统实现控制.通过改变控制信号的延迟时间,同步了耦合混沌系统的轨道,系统能被镇定到不稳定不动点或周期轨道上.

关键词：混沌同步混沌控制双向耦合时间延迟

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基于RPCA的太阳能电池片表面缺陷检测

计算机学报 2013年第9期36卷 1943-1952页

作者：姚明海李洁王宪保浙江工业大学信息工程学院杭州310023

目前太阳能电池片生产过程中的缺陷检测主要由人工完成,费时费力,容易受主观因素的影响.文中提出了一种基于RPCA(Robust Principal Component Analysis,RPCA)的太阳能电池片表面缺陷检测方法.该方法对图像矩阵进行变换,使之分解成无缺... 详细信息

目前太阳能电池片生产过程中的缺陷检测主要由人工完成,费时费力,容易受主观因素的影响.文中提出了一种基于RPCA(Robust Principal Component Analysis,RPCA)的太阳能电池片表面缺陷检测方法.该方法对图像矩阵进行变换,使之分解成无缺陷的低秩矩阵图像和有缺陷的稀疏矩阵图像.通过凸优化的方法,分别最小化上述两个矩阵的核范数和1范数,从而使矩阵得以有效快速地分解.同时,文中分别对优化的两种算法:加速逼近梯度(Accelerated Proximal Gradient,APG)法和非精确增广拉格朗日乘子(Inexact Augmented Lagrange Multiplier,IALM)法,在太阳能电池片缺陷检测的计算时间和迭代次数方面进行了比较.最后通过大量实验,证明了上述方法在检测太阳能电池片表面缺陷的可行性和有效性.

关键词： RPCA 缺陷检测 APG法 IALM法

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重新解读马克思公平观

内蒙古社会科学 2005年第4期26卷 51-55页

作者：姚海明吴绵超南京师范大学商学院江苏南京210097 南京信息工程大学江苏南京210044

公平问题是人们长期以来关注的一个焦点问题,直到今天,人们还没有达成共识。关于公平问题,马克思虽然没有用整个篇幅进行专门论述,然而,不能就此说马克思没有公平观。事实上,马克思在很多方面的论述中,都涉及公平,对公平有一个较为系统... 详细信息

公平问题是人们长期以来关注的一个焦点问题,直到今天,人们还没有达成共识。关于公平问题,马克思虽然没有用整个篇幅进行专门论述,然而,不能就此说马克思没有公平观。事实上,马克思在很多方面的论述中,都涉及公平,对公平有一个较为系统的认识。马克思的公平观,主要可以从四个方面进行把握:公平的内涵、公平的标准、实现公平的路径以及公平的归宿等。

关键词：马克思公平效率系统认识

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基于计算机视觉的智能交通监控系统

浙江工业大学学报 2010年第5期38卷 574-579页

作者：王为姚明海浙江工业大学信息工程学院浙江杭州310032

视觉相对于其他传感器能够获取更多的信息,基于计算机视觉的监控系统在交通监控中有着广泛的应用.结合背景差分算法,研究了一种基于计算机视觉的智能交通监控系统,该系统运用OpenCV开源计算机视觉库,在VC++6.0平台上开发实现.所开发的... 详细信息

视觉相对于其他传感器能够获取更多的信息,基于计算机视觉的监控系统在交通监控中有着广泛的应用.结合背景差分算法,研究了一种基于计算机视觉的智能交通监控系统,该系统运用OpenCV开源计算机视觉库,在VC++6.0平台上开发实现.所开发的系统界面友好,操作简单,人机交互性强,用户可以根据需要选择不同的监控对象.还详细介绍了系统运行界面,实现过程及实验结果.

关键词：计算机视觉智能交通监控系统轮廓检测对象跟踪

土体耦合蠕变模型在基坑数值模拟开挖中的应用

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岩土力学 2009年第3期30卷 688-692,698页

作者：郭海柱张庆贺朱继文姚海明同济大学岩土及地下工程教育部重点实验室上海200092 同济大学地下建筑与工程系上海200092 上海市第二市政工程有限公司上海200232

工程实践表明,软黏土地区基坑施工具有显著的时空效应,时间硬化幂函数法则与Druker-Prager屈服破坏准则耦合的蠕变模型可以反映基坑施工中的时间效应。通过室内三轴流变试验数据拟合模型中的参数,并将其用于深基坑工程的施工模拟,重点... 详细信息

工程实践表明,软黏土地区基坑施工具有显著的时空效应,时间硬化幂函数法则与Druker-Prager屈服破坏准则耦合的蠕变模型可以反映基坑施工中的时间效应。通过室内三轴流变试验数据拟合模型中的参数,并将其用于深基坑工程的施工模拟,重点分析了支护时间对围护结构变形和内力的影响特点。数值计算结果与实测数据吻合较好,可为同类基坑工程设计施工提供参考。

关键词：深基坑地下连续墙耦合蠕变模型时空效应