检索结果-内蒙古大学图书馆

电工技术学报 2017年第13期32卷 1-13页

作者：刘宾礼罗毅飞肖飞汪波海军工程大学舰船综合电力技术国防科技重点实验室武汉430033

提出一种基于器件到系统的等级与传热网络结构本身的多时间尺度特征建立绝缘栅双极型晶闸管(IGBT)传热模型的建模方法。基于热传导理论和经典Cauer传热RC网络结构,建立IGBT传热网络结构模型,查明单层与多层热网络结构的结温运行规律以... 详细信息

提出一种基于器件到系统的等级与传热网络结构本身的多时间尺度特征建立绝缘栅双极型晶闸管(IGBT)传热模型的建模方法。基于热传导理论和经典Cauer传热RC网络结构,建立IGBT传热网络结构模型,查明单层与多层热网络结构的结温运行规律以及简化标准与方法。在此基础上,以器件到系统对IGBT传热模型的不同需求为主线,以器件封装结构各层时间常数的不同时间尺度为切入点,建立适用于器件级到系统级热仿真的IGBT传热模型。仿真与实验结果验证了模型的正确性与高效性。所建立的IGBT传热模型对于查明IGBT器件的传热网络结构特征与结温运行规律,实现电力电子器件到系统的独立与联合仿真具有一定的理论意义和应用价值。

关键词：传热网络模型结温运行规律器件到系统模型精度模型效率

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双参数月水量平衡模型在汉江流域上游的应用

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资源科学 2004年第6期26卷 97-103页

作者：乐通潮张万昌南京大学国际地球系统科学研究所南京210093

该文介绍双参数(C和SC)月水量平衡模型的原理,依据水量平衡方程和经验公式构建流域径流深度的模拟方程,利用计算机程序自动率定模型参数。利用1980年1月到1985年12月共6年的水文站点数据对汉江流域上游地区15个水文站点控制的子流域进... 详细信息

该文介绍双参数(C和SC)月水量平衡模型的原理,依据水量平衡方程和经验公式构建流域径流深度的模拟方程,利用计算机程序自动率定模型参数。利用1980年1月到1985年12月共6年的水文站点数据对汉江流域上游地区15个水文站点控制的子流域进行了模拟和校验,模型效率指数大都超过80%,其中模拟效果最好的是铁锁关,率定期Nash指数R2达到0 9923,校验期达到0 9377,而大竹河模拟效果最差,率定期Nash指数R2为0 5004,校验期达到0 7382,达到了较好的模拟效果。以典型的两子流域铁锁关和大竹河为例,对模型参数C、SC对模型效率指数的敏感性进行了分析,发现当C变化时,模型效率变化明显,而SC变化时,模型效率指数变化不太明显,但R2极大值附近总能找到相应的C和SC使得RE,REm的值也比较接近0,满足模型的要求,从而验证了模型参数C、SC是能够通过计算机程序自动率定。最后提出结合遥感与地理信息技术改进模型使之能在分布式模型中得到应用的思路。

关键词：双参数水平衡模型模型效率自动率定汉江流域

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三江平原季节性积水沼泽湿地能量平衡要素研究

引用

湿地科学 2008年第2期6卷 264-270页

作者：李科王毅勇王瑗中国科学院东北地理与农业生态研究所东北师范大学城市与环境学院吉林长春130024

2005年6月1日到8月30日,在中国科学院三江平原沼泽湿地生态试验站沼泽综合试验场季节性积水沼泽湿地,观测了净辐射和土壤热通量;利用Penman-Monteith公式和地表能量平衡方程式计算了潜热通量和感热通量;同时用SHAW模型对以上4个能量平... 详细信息

2005年6月1日到8月30日,在中国科学院三江平原沼泽湿地生态试验站沼泽综合试验场季节性积水沼泽湿地,观测了净辐射和土壤热通量;利用Penman-Monteith公式和地表能量平衡方程式计算了潜热通量和感热通量;同时用SHAW模型对以上4个能量平衡要素进行了模拟研究,并用观测值以及模型效率、标准差和平均方差检验和评价了其模拟效果。结果表明,三江平原季节性积水沼泽湿地净辐射在6月末至7月初较大;潜热通量主要受净辐射的影响,与土壤水分关系不密切;沼泽湿地地表在6月初至8月中旬以吸收能量为主,8月末以后则开始释放能量;感热通量在植物生长季的初期和末期较大,在中期则比较小。SHAW模型能较好的模拟出沼泽湿地的净辐射、潜热通量和土壤热通量;该模型虽对感热通量的模拟结果并不理想,但能较好的模拟其变化趋势。这说明SHAW模型基本适用于对季节性浅积水沼泽湿地(水深小于10cm)能量平衡各要素的模拟。

关键词：季节性积水沼泽能量平衡要素 SHAW模型模型效率

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无模态融合的高效弱监督视频时刻检索算法

引用

北京航空航天大学学报 2023年

作者：蒋寻徐行沈复民王国庆杨阳电子科技大学计算机科学与工程学院

弱监督视频时刻检索旨在基于视频与自然语言文本的匹配关系训练深度学习算法模型，以实现根据自然语言查询文本从未经修剪的视频中检索特定事件内容的起始与结束时间。大多数现有的弱监督视频时刻检索方法采用多模态融合机制来理解视频... 详细信息

弱监督视频时刻检索旨在基于视频与自然语言文本的匹配关系训练深度学习算法模型，以实现根据自然语言查询文本从未经修剪的视频中检索特定事件内容的起始与结束时间。大多数现有的弱监督视频时刻检索方法采用多模态融合机制来理解视频内容以完成时刻检索。然而，由于完成模态融合所需要的跨模态交互十分复杂看，且只有在明确收到用户的查询指令后才能推进模态融合，限制了现有方法的运行效率，降低了该项技术在多媒体应用中的实用性。针对以上问题，提出了一种可实现快速弱监督视频时刻检索的无融合多模态对齐算法，称为FMAN。该方法可以将复杂的跨模态交互计算全部限制在训练阶段，从而允许模型对视频数据和文本数据都进行离线编码，显著提高了视频时刻检索的推理速度。在Charades-STA数据集和ActivityNet-Captions数据集上的实验结果表明，FMAN所取得的检索性能与效率都优于现有的方法：对于衡量检索性能的指标R1召回率和R5召回率，在Charades-STA数据集上，本方法分别平均取得了2.66%和1.57%的性能提升；在ActivityNet-Captions数据集上，本方法分别平均取得了0.19%和3.35%的性能提升；在检索效率上，所提出的方法将在线每秒浮点运算次数降低至原有方法的1%以下。

关键词：视频时刻检索弱监督学习媒体内容检索模型效率跨模态对齐

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一种使用次序关系图挖掘业务过程模型中并发性的重构方法

一种使用次序关系图挖掘业务过程模型中并发性的重构方法

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作者：刘一鸣云南大学

学位级别：硕士

过程感知信息系统的核心是业务过程模型。由于建模者的水平不同,而对业务过程进行建模也是较为复杂、易出错的,因此业务过程模型的质量相差很大。所以实施过程感知信息系统的企业必须对业务过程模型进行管理,并对业务过程模型的质量问... 详细信息

过程感知信息系统的核心是业务过程模型。由于建模者的水平不同,而对业务过程进行建模也是较为复杂、易出错的,因此业务过程模型的质量相差很大。所以实施过程感知信息系统的企业必须对业务过程模型进行管理,并对业务过程模型的质量问题进行解决,而模型的质量问题包括:模型效率不高、缺乏可理解性、缺乏可维护性。如何提高模型质量对于实施过程感知信息系统的企业而言是一个必须解决的关键问题。本文关注的是如何提高模型质量。更具体地说,本文提出了一种使用次序关系图挖掘业务过程模型中并发性的重构方法,通过提高模型的效率,来提高模型的质量,具体而言:(1)识别假顺序关系和假传递顺序关系。从数据视角,使用数据相关性对业务过程模型进行分析,识别模型中的任务间是否存在假顺序关系和假传递的顺序关系。假顺序关系和假传递的顺序关系会导致模型的效率不高。假顺序关系是指两个任务间在结构视角存在顺序关系,但在数据视角不存在数据相关关系。假传递的顺序关系是指两个任务间在结构视角存在传递的顺序关系,但在数据视角不存在数据相关关系。(2)挖掘并发性。把业务过程模型中的假顺序关系和假传递顺序关系重构为并发关系,以挖掘模型中潜在的并发性。重构后,模型中效率不高的顺序结构的任务能够被并发执行,以提高模型的效率,之后根据模型中任务间的次序关系得到次序关系图,最后将次序关系图转换为业务过程模型。(3)实现了一种自动挖掘业务过程模型并发性并进行重构的原型工具,在实验部分对文中重构方法的正确性和有效性进行验证。

关键词：业务过程模型模型效率并发性重构

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基于深度学习的二维人体姿态估计算法研究

基于深度学习的二维人体姿态估计算法研究

引用

作者：赵晓明天津大学

学位级别：硕士

人体姿态估计致力于从给定的图像或视频数据中定位出人体关节点的位置,是各种下游视觉任务(例如人体姿态跟踪、动作识别、行人重识别)中基本的组件之一。随着深度学习的发展,基于深度卷积神经网络的方法逐渐被引入到该领域。其不仅能直... 详细信息

人体姿态估计致力于从给定的图像或视频数据中定位出人体关节点的位置,是各种下游视觉任务(例如人体姿态跟踪、动作识别、行人重识别)中基本的组件之一。随着深度学习的发展,基于深度卷积神经网络的方法逐渐被引入到该领域。其不仅能直接从输入中学习并提取不同的特征,而且可以轻松地对关节之间的关系进行建模,从而大大提高了检测的精度。本文同样基于深度神经网络,从特征融合、空间互信息捕捉、模型效率等不同角度出发对网络进行重新设计,以缓解目前仍未得到很好解决的关节预测歧义和模型性能与效率的平衡问题。具体工作总结如下:(1)提出了一种基于门控的多尺度特征融合机制。几乎所有先进的姿态估计方法都通过在每个位置直接添加特征来融合多个尺度的信息,这会引入噪声,特别是在复杂情况下(拥挤场景、遮挡和非常规姿态)。本文提出了基于门控的多尺度特征融合模块。首先,通过数据驱动的方式自适应地为每层特征分配权重来生成门。其次,利用门控制不同层级的信息传递。这有效的抑制了噪声信息的引入,从而减少了姿态估计中的歧义。(2)提出了一种基于空间互信息的微调策略。在人体关节位置信息可以相互参考的先验知识指导下,许多先前的工作都通过堆叠单个网络模块来细化初始预测,并取得了不错的效果。受此启发,本文从自然语言处理领域词向量相关性获取方法的角度出发,提出了一种空间互信息互补模块。它可以通过捕获其他关节中包含的空间信息来帮助模型更好地调整当前关节的位置,从而及时对初始预测中的误检和漏检进行纠正。这实现了更高的精度,并且仅引入了有限的计算量。(3)提出了一种高效的人体姿态估计网络。本文从感受野的角度出发,通过对不同支路高分辨率网络性能的分析,探究了姿态估计任务所需的适当感受野大小,并据此提出了一种高效的人体姿态估计网络。实验结果表明,该网络能够在减少计算量和参数量的同时最大限度保留原始网络的泛化能力。

关键词：人体姿态估计深度学习特征融合空间互信息模型效率

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基于深度学习神经网络的SAR星上目标识别系统研究

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上海航天 2017年第5期34卷 46-53页

作者：袁秋壮魏松杰罗娜南京理工大学计算机科学与工程学院江苏南京210094

实现对地面目标的智能识别,对一种基于深度学习的卷积神经网络(CNN)的星载合成孔径雷达(SAR)星上目标识别系统进行了研究。系统由星上和地面两部分组成。其中:地面部分进行网络结构设计、SAR图像数据预处理、CNN模型训练、模型压缩及上... 详细信息

实现对地面目标的智能识别,对一种基于深度学习的卷积神经网络(CNN)的星载合成孔径雷达(SAR)星上目标识别系统进行了研究。系统由星上和地面两部分组成。其中:地面部分进行网络结构设计、SAR图像数据预处理、CNN模型训练、模型压缩及上传;星上部分接收上传模型并解压缩、目标识别、识别后粗筛图像下传地面;地面进行人工筛查,筛查后的正确图像作为训练数据对CNN模型进行再训练,逐步获得精度更高的模型。提出的CNN架构为卷积层2个、下采样层2个、Dropout层3个、Flatten层1个、全连接层2个,最终输出标签11类。为使训练后的CNN模型能部署到卫星上使用,采用数据精度压缩和剪枝两种数据深度压缩方法以减小数据存储量和减低网络复杂度。在Keras深度学习开源库环境中实现设计的CNN模型,对运动和静止目标获取与识别(MSTAR)数据库中的11类军事目标识别的实验结果表明:识别和分类的效果良好,整体识别成功率达96.29%;模型能压缩至原来的1/13,精度损失小于2%。

关键词： SAR图像智能目标识别深度学习卷积神经网络深度压缩数据精度压缩剪枝模型效率

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三参数月水量平衡模型及其应用

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水电能源科学 2008年第4期26卷 8-10,42页

作者：胡安焱郭生练熊立华郭靖武汉大学水资源与水电工程科学国家重点实验室

在两参数月水量平衡模型基础上建立三参数月水量平衡模型并应用于汉江流域模拟月地下水位和径流过程,与实测月降水的变化趋势一致。计算结果表明,该模型效率高、效果好、参数少、易率定和检验,可供湿润地区地下水位动态监测借鉴。

关键词：月水量平衡模型模型效率径流量地下水位汉江流域

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基于模糊数学的水文预报综合评价方法

基于模糊数学的水文预报综合评价方法

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第五届中国水论坛

作者：盖永岗熊立华万民陈小兰武汉大学水资源与水电工程科学国家重点实验室武汉 430072

考虑到在现行的水文预报精度评定中有不同的评价指数,并且都是孤立的考虑各个评价指数作出评价结果,而没有综合的评价方法可供利用,建立了基于模糊数学的模型效率综合评价方案;该方案对模型效率评价中的一些模糊性问题,如等级分级标准... 详细信息

考虑到在现行的水文预报精度评定中有不同的评价指数,并且都是孤立的考虑各个评价指数作出评价结果,而没有综合的评价方法可供利用,建立了基于模糊数学的模型效率综合评价方案;该方案对模型效率评价中的一些模糊性问题,如等级分级标准的模糊性等进行定量化处理,并把用不同的评价指数做出的评价结果进行综合,以求得对模型效率的综合评价;最后用进行了实例验证,得到了较好的结果。

关键词：精度评定模糊数学模糊综合评价模型效率水文预报

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基于模糊数学的水文预报综合评价方法

基于模糊数学的水文预报综合评价方法

引用

第五届中国水论坛

作者：盖永岗熊立华万民陈小兰武汉大学水资源与水电工程科学国家重点实验室

关键词：精度评定模糊数学模糊综合评价模型效率

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