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以热轧开坯方式进行铜板带材的生产具有显著的优点。通过对铜板带热轧技术的工艺需求分析,以及对目前可高速、高控制精度生产大规格铸锭并进行在线高温固溶处理的宽幅热轧机技术与设备特点的总结,并结合具体的生产实践探讨了铜板带热轧技术与装备的改进方向与发展趋势,尤其是在通过降低生产成本、提高成品率、开发高附加值产品和完善设备细节等方面来提高热轧技术和生产线的竞争力等方面提出了建议。 相似文献
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近年来,应用在图像分类问题上的深度学习的表现令人激动。但是传统的深度学习图像分类算法(比如AlexNet,GooLeNet,ResNet等)对数据过于依赖,一个表现好的图像分类算法,不但需要大量的数据集,而且需要训练很长时间。针对上述问题,论文结合图像分割网络U-net和图像分类网络ResNet来实现少量数据高准确率的图像缺陷检测。因为这个方法同时用到U-net图像分割网络和ResNet图像分类网络,所以称它为“UR”法。论文首先简要地介绍了深度学习的相关理论和论文使用的两个深度学习模型:U-net和ResNet。随后阐述了论文数据集的获取和处理,接下来详细地论述了论文用于图像分类的“UR”法的原理。最后根据实验结果得出结论,“UR”法在优化的速度和测试集准确率上都比普通的ResNet网络表现要好。 相似文献
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在大规模的Ad Hoc网络中,带宽有限,并且节点移动会引起链路频繁中断,从而导致传输时延较大。针对这些缺点,文中提出了加入了链路失效预测的蚁群多路径路由算法LA-ACO ( Location Aided ACO)。通过蚁群算法的分布式计算来寻找多条路由,并利用多路径路由来进行数据包的负载平衡,同时进行链路失效的预测,利用蚁群的正反馈机制完成快速主动路由修复。在仿真得到的结果中可以发现,该算法有较好的寻优能力,并且适应于Ad Hoc网络的拓扑多变化的特性。 相似文献
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针对无线传感器网络面向移动汇聚节点的自适应路由问题,为实现路由过程中对节点能量以及计算、存储、通信资源的优化利用,并对数据传输时延和投递率等服务质量进行优化,提出一种基于强化学习的自适应路由方法,设计综合的奖赏函数以实现对能量、时延和投递率等多个指标的综合优化。从报文结构、路由初始化、路径选择等方面对路由协议进行详细设计,采用汇聚节点声明以及周期性洪泛机制加速收敛速度,从而支持汇聚节点的快速移动。理论分析表明基于强化学习的路由方法具备收敛快、协议开销低以及存储计算需求小等特点,能够适用于能量和资源受限的传感器节点。在仿真平台中通过性能评估和对比分析验证了所述自适应路由算法的可行性和优越性。 相似文献
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文章结合Maxwell方程,修正的自洽电子流体方程,采用时域有限差分法(FDTD)对高功率微波(HPM)大气击穿进行了仿真,分析了等离子体丝状形成过程、原因,结果表明:气体击穿后,形成沿着波的传播方向规律的排列着的等离子体丝状,离散的丝状向源的方向发展,相邻等离子体丝状之间的距离略小于1/4波长,等离子体丝状向源方向发展是电离和扩散共同的结果. 相似文献
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根据跟踪干扰随通信信号变频的特征,提出一种检测跟踪干扰的方法。该方法对空闲信道采用能量检测法进行检测,对通信信道采用在信号中插入训练序列进行检测,根据干扰是否连续多次伴随信号出现、消失来判断系统是否受到跟踪干扰,并推导出该方法在加性高斯白噪声(AWGN)信道条件下的检测概率。通过对该方法进行计算机仿真,计算出不同仿真条件下的检测概率,验证了该方法的正确性和有效性。理论分析和仿真结果表明,信道改变次数越多,检测结果的可信度越高,但检测概率越低;在低信干比条件下,仿真检测概率与理论值较为符合,在高信干比条件下,检测性能受信道噪声影响较大。 相似文献
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该文研究了干扰环境下基于博弈论的无人机(UAV)群部署与组网方法。首先,基于拥塞博弈,提出一种分布式无人机群部署算法(CUD)。每架无人机可以通过与邻近无人机的有限交互,实现自主的位置优化,以提高数据采集量,并增强干扰躲避能力。其次,基于联盟形成博弈,提出一种无人机群动态组网算法(USACF),可使无人机群在干扰威胁下实现分布式动态子网形成,提高数据传输质量,并增强无人机网络的鲁棒性和可靠性。此外,借助精确势能博弈,从理论上证明了所提博弈模型可以获得稳定的纳什均衡解。最后,仿真结果表明,所提算法相较于传统算法有明显的性能提升。 相似文献
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以高Nb X80管线钢为研究对象,分析了析出粒子的大小、形貌、成分及其析出行为。研究结果表明,高Nb X80管线钢中除了圆形的NbC和方形的TiN析出粒子外,还存在形貌不规则且尺寸较大的Nb的析出物,后者降低了钢的性能和Nb的利用。降低N含量并进行Ti/N比值的调整,可以提高钢中固溶Nb的含量,充分发挥高Nb的作用,才能生产出综合性能最优、成本控制较低的高Nb X80管线钢。 相似文献
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近年来,通过聚合知识图谱中附加的项目信息进行推荐取得了优异的成果,但用户信息来源相对较少,同时多重聚合会使项目自身特征表达不全,甚至发生噪音.针对以上两点,提出基于知识图谱的双重感知网络推荐算法KGDP.首先,从用户交互记录中随机选取部分项目作为用户相关项目,以及选取项目的邻居实体作为项目的相关实体;然后,将选取的用户相关项目经过深度神经网络融合为用户特征,丰富了用户特征,同时单独聚合项目的相关实体;其次,经过两个深度神经网络使用户分别感知项目特征和邻居特征,即非线性交互;最后,通过一个单层感知机调节交互特征的输出权重进行评分预测.在推荐算法常用的两个真实数据集上进行实验,较基线模型AUC指标分别提升了9.2%、2.4%;ACC指标提升了6.6%、1.9%,F1指标分别提升了7.0%、1.1%;Precision@N指标分别提升了28.8%、6.5%;Recall@N分别提升了4.0%、23.7%;F1@N指标分别提升了43.3%、8.4%. 相似文献