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1.
本文分析了回归相关神经网络容量与动态范围之间的关系,指出在一定条件下,回归相关神经网络具有很高的存储容量。最后给出了几种改进网络性能的方案。 相似文献
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3.
在650、680和710 ℃不同温度条件下对碳质量分数为0.66%的淬火高碳钢进行了石墨化处理,并利用场发射扫描电子显微镜、电子探针、X-射线衍射仪和透射电子显微镜对其石墨化过程的组织进行金相分析,以及利用组织转变动力学理论,绘制了其石墨化过程的动力学曲线,并建立了相应的动力学方程。研究结果显示:在石墨化过程中,淬火马氏体首先向析出碳化物的稳定状态转变,且在碳化物为渗碳体Fe3C时,石墨粒子析出速度开始明显增加;基体组织中针叶状α-Fe发生再结晶,由等轴状铁素体逐步代替针叶状的α-Fe;铁素体中的碳含量随着石墨化时间的延长而逐步降低,即由过饱和状态转变为稳定态,碳含量在石墨粒子中突变增为峰值,而铁含量则突变降为谷值,由此表明,渗碳体分解的碳向石墨核心扩散,铁自石墨核心处扩散出来,而形成石墨粒子;石墨粒子面积分数随时间变化的曲线呈S形状,即该动力学过程符合动力学模型JMAK(Johnson-Mehl-Avrami-Kolmogorov)方程,且该方程中的n值为1.5~1.7。 相似文献
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5.
对SWRCH45K中碳冷镦钢在万能材料试验机上进行室温压缩变形,观察了压缩试样表面质量及其内部组织,以及分析了压缩试样侧表面赤道位置的轴向与周向应变。结果表明:该钢在压缩变形过程中,压缩载荷先随位移的增加而稳定增大,当位移大于7. 5 mm时,压缩载荷急剧增大;随压下量的增加,压缩试样的鼓度值先增大后减小。载荷和鼓度值在位移7. 5 mm时,同时出现变化趋势的改变,这是由于压缩变形的不均匀应变硬化所致,即在位移小于7. 5 mm的压缩变形过程中,大变形区位于试样的中心位置,其应变硬化程度高;而在随后的位移大于7. 5 mm的压缩变形过程中,该区将因应变硬化程度高、其进一步变形所需变形力大而不再是变形程度最大的区域,其应变硬化程度的增幅减小,相反此前试样内变形程度小的难变形区和小变形区因应变硬化程度小、其进一步变形的变形力小而产生较大的变形,其应变硬化程度的增幅大幅度增加。 相似文献
6.
T-MPLS网络中基于多等级业务的调度算法 总被引:1,自引:0,他引:1
为保证不同类型业务在传送多协议标记交换网络中的合理调度,并提高链路带宽资源利用率,提出了一种改进型的加权公平调度算法. 为分析该算法性能,利用OPNET仿真软件搭建平台进行仿真. 结果表明,相比于传统的加权公平算法,该算法在不增加算法复杂度的基础上能有效地节约链路带宽资源,并使高等级业务获得更好的时延特性. 相似文献
7.
目的 深度语义分割网络的优良性能高度依赖于大规模和高质量的像素级标签数据。在现实任务中,收集大规模、高质量的像素级水体标签数据将耗费大量人力物力。为了减少标注工作量,本文提出使用已有的公开水体覆盖产品来创建遥感影像对应的水体标签,然而已有的公开水体覆盖产品的空间分辨率低且存在一定错误。对此,提出采用弱监督深度学习方法训练深度语义分割网络。方法 在训练阶段,将原始数据集划分为多个互不重叠的子数据集,分别训练深度语义分割网络,并将训练得到的多个深度语义分割网络协同更新标签,然后利用更新后的标签重复前述过程,重新训练深度语义分割网络,多次迭代后可以获得好的深度语义分割网络。在测试阶段,多源遥感影像经多个代表不同视角的深度语义分割网络分别预测,然后投票产生最后的水体检测结果。结果 为了验证本文方法的有效性,基于原始多源遥感影像数据创建了一个面向水体检测的多源遥感影像数据集,并与基于传统的水体指数阈值分割法和基于低质量水体标签直接学习的深度语义分割网络进行比较,交并比(intersection-over-union,IoU)分别提升了5.5%和7.2%。结论 实验结果表明,本文方法具有收敛性,并且光学影像和合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)影像的融合有助于提高水体检测性能。在使用分辨率低、噪声多的水体标签进行训练的情况下,训练所得多视角模型的水体检测精度明显优于基于传统的水体指数阈值分割法和基于低质量水体标签直接学习的深度语义分割网络。 相似文献
8.
张永军 《军民两用技术与产品》2016,(4):97-97
汽轮机是保障发电厂电力供应的重要设备。汽轮机安装专业性较高、安装工艺复杂,在安装过程中会出现多种问题,其中,汽轮机振动超过安全规定标准是较为常见的,其严重影响汽轮机正常运行,甚至带来严重生产事故。鉴于此,本文将针对不同因素导致的汽轮机振动现象,提出针对性解决措施,以期能提高汽轮机安装质量。 相似文献
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10.