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1.
针对非正撞击/侵彻情况下的弹体结构动响应预示问题,将球形腔膨胀理论与经验方法结合,提出了一种弹体非正撞击/侵彻动载荷计算的半经验方法。基于本文半经验方法,沿终点弹道计算侵彻弹体的动载荷时间历程,进一步运用模态叠加法求解弹体结构动响应,对多个弹体算例的侵彻过载和应力进行预示并与数值仿真结果对比表明本文方法具有较强适应性,弹体结构最大应力预示结果的相对误差能达到30%左右。 相似文献
2.
针对分割神经网络需要大量的高质量标签但较难获取的问题,提出基于3D scSE-UNet的半监督学习分割方法. 该方法使用自训练的半监督学习框架,将包含改进的并行空间/特征通道压缩和激励模块(scSE-block+)的3D scSE-UNet作为分割网络. scSE-block+可以从图像空间和特征通道2个方面自动学习图像的有效特征,抑制无用冗余特征,更好地保留图像边缘信息. 在自训练过程中加入全连接条件随机场,对分割网络产生的伪标签进行边缘细化,提升伪标签的精确度. 在LiTS17 Challenge和SLIVER07数据集上验证所提出方法的有效性. 当有标签图像占训练集总图像的30%时,所提方法的Dice相似系数(dice score)为0.941. 结果表明,所提出的半监督学习分割方法可以在仅使用少量标注数据的情况下,取得与全监督分割方法相当的分割效果,有效减轻肝脏CT图像分割对专家标注数据的依赖. 相似文献
3.
4.
5.
王松 《自动化技术与应用》2021,40(6):38-41
为了实现对变电站损耗中可降低比例的识别,本文提出了一种基于数据挖掘和半监督学习的变电站能效模型,并使用该模型对使用电能力采集系统所收集的海量变电站电力数据进行聚类处理和机器学习实现对变电站可降低损耗比例的识别.该模型首先使用K均值聚类算法对变电站的电能供需特征进行建模,随后基于一种半监督的机器学习以优化变电站损耗模型,最后使用过程自动化方法确定造成变电站损耗的主要因素,识别变电站可降低损耗占总损耗的比例.实验结果证明该方法能够可靠预测变电站的电能损耗可降低比例,帮助电力公司了解造成变电站电能损耗的主要原因. 相似文献
6.
7.
研究2+2×0.32ST钢丝帘线替代2+2×0.35HT钢丝帘线在半钢子午线轮胎带束层中的应用。结果表明:与2+2×0.35HT钢丝帘线相比,2+2×0.32ST钢丝帘线的强度更高、直径更小、耐疲劳性能更好;在轮胎带束层中用2+2×0.32ST钢丝帘线替代2+2×0.35HT钢丝帘线后,工艺性能良好,成品轮胎的充气外缘尺寸变化不大,强度性能、高速性能、耐久性能和耐水压性能均能满足设计和国家标准要求,滚动阻力降低,同时有效减小了轮胎中的钢丝帘线和胶料用量,降低了生产成本。 相似文献
8.
9.
特征选择是模式识别与数据挖掘的关键问题之一,它可以移除数据集中的冗余和不相关特征以提升学习性能。基于最大相关最小冗余准则,提出一种新的基于相关性与冗余性分析的半监督特征选择方法(S2R2),S2R2方法独立于任何分类学习算法。该方法首先对无监督相关度信息度量进行分析与扩充,然后结合信息增益,设计一种半监督特征相关性与冗余性度量,可以有效识别与移除不相关和冗余特征,最后采用增量搜索技术贪婪地构建特征子集,避免搜索指数级大小的解空间,提高算法的运行效率。本文还提出S2R2方法的快速过滤版本,FS2R2,以更好地应对大规模特征选择问题。多个标准数据集上的实验结果表明了所提方法的有效性和优越性。 相似文献
10.
半经典量子傅里叶变换(quantum Fourier transform,QFT)是通过测量计算线路中特定的比特,依据测量结果经过经典信息处理控制下一个比特的变换.利用半经典量子傅里叶变换思想,提出了t-比特半经典量子相位估计算法,并在IBMQ Experience量子云平台、IBMqiskit量子模拟器和国内本源悟源云平台量子模拟器上开展了不同规模的半经典相位估计实验.实验表明,该方法提高了估计精度的同时减少了算法对线路规模和两比特受控门的依赖. 相似文献