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基于格网的线性核密度计算与表达方法 预览
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作者 陈慧 傅学庆 +1 位作者 李仁杰 刘伟 《地理与地理信息科学》 CSCD 北大核心 2019年第4期15-20,共6页
人类活动通常基于二维地表,受限于一维路网,在路网约束下研究人类空间行为模式相较于传统分析方法意义更大。该文以研究点数据聚类方式的核密度方法为例,提取核心公式应用于道路网络,提出线性核密度计算方法。将格网化后的线性空间单元... 人类活动通常基于二维地表,受限于一维路网,在路网约束下研究人类空间行为模式相较于传统分析方法意义更大。该文以研究点数据聚类方式的核密度方法为例,提取核心公式应用于道路网络,提出线性核密度计算方法。将格网化后的线性空间单元作为计算主体,研究空间点数据在线性单元约束下的分布特点,并以典型的线性旅游景区——九寨沟为例,分析游客照片点数据沿“人”字形景区线路的空间分布模式。结果表明:整体上线性核密度算法所产生的聚集区域与传统方法基本吻合;与线性核密度计算结果对比,平面核密度生成的峰值点距离路网40~222m(以最短距离测算),存在较大误差;线性核密度算法能满足不同尺度路网下的应用研究且运行效率较高。综上,线性核密度算法为研究路网约束下点数据的空间分布提供了一种新的量化工具,可优化传统分析效果,为旅游地规划管理、景区智能化服务提供更为准确的决策信息。 展开更多
关键词 核密度 线性单元 格网 点数据 空间分布
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线性元时程积分按最大模自适应步长公式的证明 预览
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作者 袁全 袁驷 +2 位作者 李易 闫维明 邢沁妍 《工程力学》 CSCD 北大核心 2018年第8期9-13,共5页
该文对运动方程时程积分解法曾提出一种线性有限元自适应步长求解的算法,给出了按最大模自适应步长的计算公式,其中含有步长h的5/2阶的分数阶次。该文对该公式给出数学证明,并通过单自由度和多自由度的数值算例验证了其5/2分数阶次是最... 该文对运动方程时程积分解法曾提出一种线性有限元自适应步长求解的算法,给出了按最大模自适应步长的计算公式,其中含有步长h的5/2阶的分数阶次。该文对该公式给出数学证明,并通过单自由度和多自由度的数值算例验证了其5/2分数阶次是最优的。 展开更多
关键词 有限元法 时程积分 线性单元 自适应步长 最大模
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线性单元对焊接残余应力及变形数值模拟影响的研究 被引量:1
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作者 马锋 梁伟 郭科峰 《热加工工艺》 CSCD 北大核心 2016年第19期206-210,共5页
重点研究不同线性单元对焊接残余应力和变形数值模拟的影响,考察各单元对数值模拟过程计算精度以及计算效率的贡献,利用有限元软件ABAQUS进行数值模拟,充分考虑模型的材料非线性和几何非线性,运用热-弹-塑性有限元间接耦合法实现焊接数... 重点研究不同线性单元对焊接残余应力和变形数值模拟的影响,考察各单元对数值模拟过程计算精度以及计算效率的贡献,利用有限元软件ABAQUS进行数值模拟,充分考虑模型的材料非线性和几何非线性,运用热-弹-塑性有限元间接耦合法实现焊接数值模拟全过程。通过数值模拟分析,得到基于不同线性单元类型条件下的应力分布和焊接变形,经对比分析总结出各线性单元对焊接数值模拟的影响。结果表明不同线性单元对焊接残余应力分析影响不大,但是对于焊接变形的影响较大。与此同时,不同线性单元对数值模拟的计算效率有较大的影响,非协调模式单元耗时冗长,完全积分单元次之,减缩积分单元计算时间最短,该线性单元在保证较高分析精度的同时,能够有效缩减计算时间,提高计算效率。 展开更多
关键词 线性单元 残余应力 焊接变形 数值模拟
强度折减有限元法中的单元阶次影响分析 被引量:1
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作者 李翠华 姜清辉 周创兵 《岩土力学》 EI CSCD 北大核心 2013年第11期3315-3320,3328共7页
强度折减有限元法是当前较为有效的边坡稳定性评价方法,且应用越来越广泛。但影响强度折减有限元法的因素有很多,单元阶次是其中比较重要的一个。通过3个经典算例,这些算例分别是二维地基承载力问题、二维边坡和三维边坡问题,分析... 强度折减有限元法是当前较为有效的边坡稳定性评价方法,且应用越来越广泛。但影响强度折减有限元法的因素有很多,单元阶次是其中比较重要的一个。通过3个经典算例,这些算例分别是二维地基承载力问题、二维边坡和三维边坡问题,分析了单元阶次的选择对强度折减法的影响。计算结果表明:随着单元的增多,线性单元和二次单元都从大于真实解的一侧来逼近真解;相对于二次单元,由于线性单元过“刚”,因此,会过高地估计安全系数,对于实际工程会偏于危险,且误差大,二次单元的误差是线性单元误差的1/8左右。在采用系统最大位移收敛与否的评判标准的基础上,利用二次单元来进行强度折减分析,则可以弥补这种线性单元的不足,得到更加合理的安全系数。二次单元比线性单元更适合于强度折减有限元法。 展开更多
关键词 稳定性 强度折减法 有限元 线性单元 二次单元
拓扑优化中不同空间单元的计算效率分析 预览 被引量:1
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作者 王能 孙丽萍 +2 位作者 王玉艳 范小秦 李冰 《机械》 2012年第1期 15-19,共5页
通过具体计算实例分析比较了在拓扑优化中线性单元和二次单元的计算精度和效率。计算结果表明:二次单元模型的计算精度高,但其计算时间是线性单元的近百倍,优化效率低。线性六面体单元和线性五面体单元相对二次单元模型的精度偏差分别... 通过具体计算实例分析比较了在拓扑优化中线性单元和二次单元的计算精度和效率。计算结果表明:二次单元模型的计算精度高,但其计算时间是线性单元的近百倍,优化效率低。线性六面体单元和线性五面体单元相对二次单元模型的精度偏差分别为4.57%和14.62%,基本上能保证计算精度。因此有必要采用线性单元组合或二次和线性组合单元对复杂模型进行拓扑优化,以减小计算规模,提高计算效率。 展开更多
关键词 二次单元 线性单元 拓扑优化 计算效率
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边界元中近奇异积分的一种解析方法
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作者 邓琴 李春光 +2 位作者 王水林 郑宏 葛修润 《工程力学》 EI CSCD 北大核心 2010年第9期49-54,共6页
准确求解边界元方法中的近奇异积分是一个非常重要的问题。一般情况下,分析中涉及到的常规积分采用高斯方法即可获得较高的精度。但当源点位于边界附近时,采用高斯积分就会使计算结果精度大大降低,甚至得出错误的结果。对于平面问题,以... 准确求解边界元方法中的近奇异积分是一个非常重要的问题。一般情况下,分析中涉及到的常规积分采用高斯方法即可获得较高的精度。但当源点位于边界附近时,采用高斯积分就会使计算结果精度大大降低,甚至得出错误的结果。对于平面问题,以源点作为原点,以所积分单元的切向和法向为坐标轴建立局部坐标系,对于线性单元可以得到所有积分的解析解。基于除角点外的所有边界点的场变量在边界上连续且有界的特点,所有在边界上引起场变量奇异的项之和必为零,故对于边界上的点可以直接在解析解中删除这些奇异项即可。算例表明,该方法可大大提高边界元的计算精度和效率。 展开更多
关键词 边界元法 近奇异积分 坐标变换 解析解 线性单元
边界元法线性单元插值时系数阵的解析 预览
7
作者 孟玮 涂远 《泰州职业技术学院学报》 2007年第3期 75-78,共4页
给出在边界元法中用线性单元进行插值分析过程中,系数阵的解析过程;文末给出了应用边界元法的常单元插值及线性单元插值分析二维弹性力学平面问题解与有限元ANSYS分析此问题解的比较,并给出了结论。
关键词 边界元法 线性单元 系数阵的解析
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平面定常Stokes方程的Galerkin边界元解法 预览 被引量:2
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作者 向瑞银 祝家麟 《重庆大学学报:自然科学版》 CAS CSCD 北大核心 2006年第2期 128-131,共4页
把平面定常Srokes方程的边值问题转化为边界积分方程后,通过与边界积分方程等价的变分形式,采用线性单元,利用Galerkin边界元方法求解.在计算单元刚度矩阵时,对二重积分的第一重使用精确积分,第二重使用数值积分,详细推导了第一... 把平面定常Srokes方程的边值问题转化为边界积分方程后,通过与边界积分方程等价的变分形式,采用线性单元,利用Galerkin边界元方法求解.在计算单元刚度矩阵时,对二重积分的第一重使用精确积分,第二重使用数值积分,详细推导了第一重积分的解析公式.数值算例验证了Galerkin方法误差的理论结:E(u)=O(h^2) 展开更多
关键词 GALERKIN方法 STOKES方程 边界元 线性单元 解析积分
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绝对值激活深度神经网络的串联故障电弧检测 预览
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作者 余琼芳 黄高路 杨艺 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2019年第A01期54-59,共6页
串联故障电弧具有隐蔽性和随机性,发生时线路电流波形受负载类型的影响而具有复杂性,检测难度大,严重威胁用电系统安全。鉴于电流数据具有大量负值的特点,提出用绝对值函数作为激活函数改进AlexNet深度学习网络检测串联故障电弧,并分析... 串联故障电弧具有隐蔽性和随机性,发生时线路电流波形受负载类型的影响而具有复杂性,检测难度大,严重威胁用电系统安全。鉴于电流数据具有大量负值的特点,提出用绝对值函数作为激活函数改进AlexNet深度学习网络检测串联故障电弧,并分析了激活函数特性对串联故障电弧检测效果的影响。把实验采集的三类负载分别在正常和发生串联故障电弧状态下的共7200组电流数据制作成训练集和测试集,并分别对使用四种激活函数的AlexNet网络进行训练和测试。实验结果显示,ELU激活的网络最高检测正确率为95.5%;而绝对值激活的网络效果最好,其平均检测正确率最高为97.25%,最低为93%,比ReLU激活的AlexNet网络最高88.75%的平均准确率高出最少4.25个百分点;而使用Sigmoid函数的网络不收敛。分析结果表明线性的激活数据特征有助于提高网络的检测准确率。 展开更多
关键词 串联故障电弧 深度学习 卷积神经网络 激活函数 绝对值函数 指数线性单元 修正线性单元
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复杂环境下基于深度神经网络的摄像机标定
10
作者 向鹏 周宾 +3 位作者 祝仰坤 贺文凯 岳晓庚 陶依贝 《激光与光电子学进展》 CSCD 北大核心 2019年第11期206-214,共9页
提出一种基于深度神经网络的摄像机标定方法,实现了复杂环境下平面区域内的灵活、高精度标定。无需进行数据特征提取或分类,仅通过优化网络结构、超参数与训练算法,深度神经网络便能得到快速有效的训练。实验结果表明,相较于张正友标定... 提出一种基于深度神经网络的摄像机标定方法,实现了复杂环境下平面区域内的灵活、高精度标定。无需进行数据特征提取或分类,仅通过优化网络结构、超参数与训练算法,深度神经网络便能得到快速有效的训练。实验结果表明,相较于张正友标定法与浅层神经网络标定法,该方法在大范围、多拍摄角度和高畸变条件下均能达到更高的标定精度,镜头存在高畸变时,633mm×763mm标定范围内的平均标定误差仅为0.1471mm。 展开更多
关键词 机器视觉 摄像机标定 深度神经网络 修正线性单元 自适应矩估计
一种改进的基于幂线性单元的激活函数 预览
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作者 骆训浩 李培华 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2019年第10期3145-3147,3178共4页
针对修正线性单元(ReLU)完全丢弃网络中包含有用信息的负激活值问题,基于参数化修正线性单元(PReLU)和指数线性单元(ELU)的研究,提出一种新颖的参数化激活函数幂线性单元(PoLU)。PoLU对输入的负激活部分实施有符号的幂非线性变化,幂函... 针对修正线性单元(ReLU)完全丢弃网络中包含有用信息的负激活值问题,基于参数化修正线性单元(PReLU)和指数线性单元(ELU)的研究,提出一种新颖的参数化激活函数幂线性单元(PoLU)。PoLU对输入的负激活部分实施有符号的幂非线性变化,幂函数的参数是可以在CNN训练过程中自适应学习的,同时像ReLU那样保持正激活部分不变。PoLU可以高效地实现并且灵活地运用到不同的卷积神经网络架构中。在广泛使用的CIFAR-10/100数据库上的实验结果表明,PoLU要优于ReLU和它相对应的激活函数。 展开更多
关键词 线性单元 参数化激活函数 卷积神经网络
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一种新型激活函数:提高深层神经网络建模能力 预览
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作者 贺扬 成凌飞 +1 位作者 张培玲 李艳 《测控技术》 2019年第4期50-53,58共5页
修正线性单元做为深层神经网络的激活函数,常被用来处理复杂的函数来提高深层神经网络的建模能力。针对传统修正线性单元提出一种新的激活函数——Tanh ReLU,Tanh ReLU在修正线性单元的基础上为其添加一个负值和边界值,同时保证Tanh ReL... 修正线性单元做为深层神经网络的激活函数,常被用来处理复杂的函数来提高深层神经网络的建模能力。针对传统修正线性单元提出一种新的激活函数——Tanh ReLU,Tanh ReLU在修正线性单元的基础上为其添加一个负值和边界值,同时保证Tanh ReLU函数在原点处相切,以此克服由于修正线性单元激活函数非零均值激活、极大输出值和原点处不连续的缺点而损害网络的生成。将此新的激活函数应用于MNIST手写数据分类实验以验证其建立的深层神经网络的性能;同时针对网络中不同的超参数的选择,来进一步验证Tanh ReLU对于提高深层神经网络模型性能的影响。实验结果表明:与修正线性单元相比,Tanh ReLU建立的深层神经网络得到了更好的分类结果,实现了提高深层神经网络分类性能的目的。 展开更多
关键词 深层神经网络 激活函数 修正线性单元 分类性能
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基于RA-DNN的电力变压器故障分类方法 预览
13
作者 曹渝昆 何健伟 《电气自动化》 2019年第2期98-101,107共5页
由于电力变压器故障的现象和原因存在一定的模糊性和随机性,传统方法在复杂的情况下识别变压器故障的精度不高。提出了一种基于深层神经网络的变压器故障分类方法,利用无编码的油中溶解气体分析(dissolvedgasanalysis,DGA)数据,结合深... 由于电力变压器故障的现象和原因存在一定的模糊性和随机性,传统方法在复杂的情况下识别变压器故障的精度不高。提出了一种基于深层神经网络的变压器故障分类方法,利用无编码的油中溶解气体分析(dissolvedgasanalysis,DGA)数据,结合深度学习流行的修正线性单元(rectifiedlinearunits,ReLU)函数、Adam优化算法和批归一化(batchnormalization,BN)的数据处理方法,通过与传统激活函数Sigmoid函数和随机梯度下降算法(stochasticgradientdescent,SGD)做对比试验。结果表明,采用ReLU+Adam方案的神经网络,收敛速度更快,损失函数的收敛值也更低,提高了模型训练的速度和鲁棒性。通过与反向传播神经网络(backpropagationneuralnetwork,BPNN)、支持向量机(supportvectormachine,SVM)的试验比较,在变压器故障分类上取得了较好的效果,为电力变压器的故障诊断提供新的方法与思路。 展开更多
关键词 变压器 深度学习 神经网络 修正线性单元 批归一化
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基于深度学习与改进Gabor特征融合的FVR 预览 被引量:2
14
作者 何鑫 陈迅 《计算机仿真》 北大核心 2018年第11期356-361,共6页
由于指静脉图像含有大量弯曲纹理特征,针对传统的Gabor滤波器具有多尺度与多方向特征,但在提取图像弯曲纹理信息能力不足,提出了一种基于深度学习与改进Gabor特征融合的指静脉识别算法。首先对传统Gabor滤波器进行改进,使其具有曲率响... 由于指静脉图像含有大量弯曲纹理特征,针对传统的Gabor滤波器具有多尺度与多方向特征,但在提取图像弯曲纹理信息能力不足,提出了一种基于深度学习与改进Gabor特征融合的指静脉识别算法。首先对传统Gabor滤波器进行改进,使其具有曲率响应能力,然后使用均匀LBP算子进一步处理得到融合特征,最后将融合特征信息输入到深度信念网络(Deep Belief Network,DBN)进行静脉图像识别,实验中针对预训练时间过长,使用修正线性单元变体(Lea Ky Re LU)改进RBM,通过实验测试表明,上述算法准确率明显优于其它指静脉识别算法。 展开更多
关键词 指静脉识别 改进伽柏小波 深度学习 修正线性单元 深度信念网络
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一种新的深度卷积神经网络的SLU函数 预览
15
作者 赵慧珍 刘付显 李龙跃 《哈尔滨工业大学学报》 CSCD 北大核心 2018年第4期117-123,共7页
修正线性单元(rectified linear unit,ReLU)是深度卷积神经网络常用的激活函数,但当输入为负数时,ReLU的输出为零,造成了零梯度问题;且当输入为正数时,ReLU的输出保持输入不变,使得ReLU函数的平均值恒大于零,引起了偏移现象,从而限制... 修正线性单元(rectified linear unit,ReLU)是深度卷积神经网络常用的激活函数,但当输入为负数时,ReLU的输出为零,造成了零梯度问题;且当输入为正数时,ReLU的输出保持输入不变,使得ReLU函数的平均值恒大于零,引起了偏移现象,从而限制了深度卷积神经网络的学习速率和学习效果.针对ReLU函数的零梯度问题和偏移现象,根据"输出均值接近零的激活函数能够提升神经网络学习性能"原理对其进行改进,提出SLU(softplus linear unit)函数.首先,对负数输入部分进行softplus处理,使得负数输入时SLU函数的输出为负,从而输出平均值更接近于零,减缓了偏移现象;其次,为保证梯度平稳,对SLU的参数进行约束,并固定正数部分的参数;最后,根据SLU对正数部分的处理调整负数部分的参数,确保激活函数在零点处连续可导,信息得以双向传播.设计深度自编码模型在数据集MINST上进行无监督学习,设计网中网卷积神经网络模型在数据集CIFAR-10上进行监督学习.实验结果表明,与ReLU及其相关改进单元相比,基于SLU函数的神经网络模型具有更好的特征学习能力和更高的学习精度. 展开更多
关键词 深度学习 卷积神经网络 激活函数 softplus函数 修正线性单元
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一种改进的卷积神经网络SAR目标识别算法 预览 被引量:3
16
作者 许强 李伟 +1 位作者 占荣辉 邹鲲 《西安电子科技大学学报》 CSCD 北大核心 2018年第5期177-183,共7页
针对卷积神经网络在标签数据不足条件下易发生的过拟合现象及噪声条件下的合成孔径雷达目标识别问题,提出了一种改进的卷积神经网络目标识别算法.首先利用数据增强技术扩增训练集,以提高网络泛化能力;其次利用零相位成分分析对目标进行... 针对卷积神经网络在标签数据不足条件下易发生的过拟合现象及噪声条件下的合成孔径雷达目标识别问题,提出了一种改进的卷积神经网络目标识别算法.首先利用数据增强技术扩增训练集,以提高网络泛化能力;其次利用零相位成分分析对目标进行特征提取,得到一组特征集对卷积神经网络进行预训练.为优化网络结构,防止过拟合现象,在网络中采用了修正线性单元、Dropout、正则化、单位卷积核等稀疏性技术.实验表明,算法对各类目标及其变形目标子类具有较好的识别性能,并对噪声有较强的鲁棒性,是一种有效的目标识别算法. 展开更多
关键词 卷积神经网络 合成孔径雷达 数据增强 修正线性单元
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自适应线性单元在矿井突水水源判别中的应用
17
作者 彭程 张涛 《煤炭技术》 2018年第4期127-128,共2页
针对华北某矿井可能出现的2种矿井水,利用其化学数据,构造了自适应线性单元进行突水水源判别。计算结果表明,在训练前进行归一化操作,训练时采用归一化最小均方算法更新权值,可以在相同的训练代数下达到最高的训练精度。
关键词 突水 水源判别 自适应线性单元
基于卷积神经网络的石刻书法字识别方法 预览 被引量:1
18
作者 温佩芝 姚航 沈嘉炜 《计算机工程与设计》 北大核心 2018年第3期867-872,共6页
针对石刻及书法字识别时笔迹特征提取复杂且缺乏通用性的问题,提出一种基于深度学习的卷积神经网络 (CNN )的自学习特征的书法字识别方法.对拍摄的笔迹图像进行预处理,分割出单个字体并提取字体骨架;利用基于 RPReLU (随机参数化修... 针对石刻及书法字识别时笔迹特征提取复杂且缺乏通用性的问题,提出一种基于深度学习的卷积神经网络 (CNN )的自学习特征的书法字识别方法.对拍摄的笔迹图像进行预处理,分割出单个字体并提取字体骨架;利用基于 RPReLU (随机参数化修正线性单元)改进的卷积神经网络,分别对笔迹图像和骨架图像提取特征;将两种特征融合成新 的特征后,利用三层神经网络提取更高层次的特征实现笔迹的准确识别.实验结果表明,该方法对石刻和书法字的识别率 达到99.1%,是一种高效的石刻书法字识别方法. 展开更多
关键词 笔迹识别 特征提取 卷积神经网络 随机参数化修正线性单元 特征融合
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深度单峰梯形神经网络 预览
19
作者 单传辉 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2018年第23期7-13,共7页
近年来,深度学习在许多领域取得了巨大的成功,其中,激活函数是深度学习取得巨大成功的关键因素之一。根据生物神经元特性,针对ReLU右侧响应无界问题,提出了单峰梯形线性单元(Single-Peaked Trapezoid LinearUnit,SPTLU)。SPTLU更加符合... 近年来,深度学习在许多领域取得了巨大的成功,其中,激活函数是深度学习取得巨大成功的关键因素之一。根据生物神经元特性,针对ReLU右侧响应无界问题,提出了单峰梯形线性单元(Single-Peaked Trapezoid LinearUnit,SPTLU)。SPTLU更加符合生物神经元特性,且取得了等同和超越ReLU的优异性能,实验表明在不同数据集上都取得了很好的效果,例如,数据集MNIST,Fashion-MNIST,SVHN,CALTECH101和CIFAR10。 展开更多
关键词 单峰梯形线性单元(SPTLU) SPTLU神经元 SPTLU网络 对比实验
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基于改进的深度神经网络的说话人辨认研究 预览
20
作者 赵艳 吕亮 赵力 《电子器件》 北大核心 2017年第5期1229-1233,共5页
说话人辨认技术在许多领域有着广泛的应用前景。首先研究了两种基本的深度神经网络模型(深度信念网络和降噪自编码)在说话人辨认上的应用,深度神经网络通过逐层无监督的预训练和有监督的反向微调避免了反向传播容易陷入局部最小值的缺... 说话人辨认技术在许多领域有着广泛的应用前景。首先研究了两种基本的深度神经网络模型(深度信念网络和降噪自编码)在说话人辨认上的应用,深度神经网络通过逐层无监督的预训练和有监督的反向微调避免了反向传播容易陷入局部最小值的缺陷,通过实验证明了当神经元个数达到一定数量之后深度网络模型是优于普通BP网络的,并且其性能随着网络规模的扩大而提升。考虑到大规模的深度网络训练时间较长的缺点,提出使用整流线性单元(Re LU)代替传统的sigmoid类函数对说话人识别的深度模型进行改进,实验结果表明改进后的深度模型平均训练时间减少了35%,平均误识率降低了8.3%。 展开更多
关键词 说话人辨认 堆叠降噪自编码 深度信念网络 整流线性单元
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