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1.
针对细粒度车型中子车系间识别率低的问题,同时为了增强卷积神经网络的表征能力,提出融合独立组件的残差网络(IC-ResNet)模型。优化ResNet网络,通过改进下采样层,减少特征信息损失,接着使用中心损失函数和Softmax损失函数联合学习策略,增强模型的类内聚性。在卷积层前引入独立组件(IC)层,获得相对独立的神经元,增强网络独立性,提高模型的特征表示能力,从而对细粒度车型实现更准确的分类。仿真实验表明,该模型在Stanford cars-196数据集上的识别准确率达到94.7%,与其他模型相比,实现了最优效果,从而验证了该车型识别模型的有效性。 相似文献
2.
目的:解决白酒传统摘酒方法“看花摘酒”的主观性和不稳定性,以及现有机器视觉酒花分类方法难以满足实时分类的问题。方法:轻量型YOLOv5以YOLOv5s作为初始模型,使用K-mean聚类的锚框取代默认锚框,以提高模型检测精度和稳定性,使用ShuffleNetV2网络替换YOLOv5s主干网络进行特征提取,以达到轻量化模型的目的,并增加CBAM注意力机制使模型更加关注酒花特征。结果:与YOLOv5s初始模型相比,轻量型YOLOv5模型占用内存减少92.5%,参数量减少93.7%,计算量降低63.4%,检测精度提升2.8%,FPS高达526。结论:轻量型YOLOv5降低了对硬件配置的要求,可以很好地实现酒花实时检测分类。 相似文献
3.
联邦学习中,终端将更新后的模型参数值,而不是原始数据传递至服务器,从而成为保障边缘计算中数据隐私安全的关键技术.因此,提出了基于联邦学习的边缘计算方法(FLBEC),在保护用户隐私的同时,减少终端参与联邦学习的开销.首先设计了基于联邦学习的边缘计算系统架构,提出了隐私保护机制.分析了终端参与联邦学习时间和能耗,提出了研究的目标,即保护边缘计算中用户隐私,同时在保证精度的前提下,减少联邦学习时间和能耗.然后,从参与者选择、本地更新和全局聚合3个方面提出了改进后的联邦学习算法.最后通过对比实验验证了在FLBEC算法中,绝大多数终端在达到目标精度的前提下可以大幅度地降低联邦学习时间和能耗,从而减少联邦学习开销,表明了FLBEC算法的优越性. 相似文献
4.
为拓宽车载充电机(on-board charger, OBC)双向充放电工作范围并提高充电效率,用PFC(power factor correction)级联高效CLLC(电容-电感-电感-电容)谐振拓扑实现电网电压与电池电压之间能量双向转换。同时为解决CLLC谐振拓扑在宽范围工作时参数设计困难的问题,提出一种参数设计及优化方法,采用基波分析法(fundamental harmonic analysis, FHA)对谐振网络建模,推导充放电增益的归一化方程,提取出影响谐振变换器增益和效率的关键参数,对比分析关键参数的变化对拓扑各项性能的影响规律,进而总结参数的设计及优化原则。结果表明:影响谐振变换器双向运行最重要的参数是匝数比和谐振电容,其中变压器匝数比主要影响CLLC变换器的充放电效率,谐振电容值影响充放电宽范围输出的最佳工作区,通过分析给出了双向传输功率同等级时匝数比和谐振电容的最佳取值范围。应用CLLC拓扑,双向车载充电机可实现双向超宽范围运行,整机充电效率最高可达94.5%,CLLC效率可达97.5%。 相似文献
5.
6.
8.
随着微电网内部分布式电源技术日益成熟、渗透率不断增加,大量电能产消者的加入给微电网的电能交易带来了新的机遇和挑战。在新形式下,传统的集中式电能交易方法存在交易效率低、维护成本大、隐私性低、信息安全系数低、信息透明度低等问题。为此,提出了基于区块链技术的微电网电能交易方法。首先,利用基于区块链系统的微电网电能所有权和代币交换方法,保障交易双方信息隐私及交易数据的安全。在区块链信息系统中,产消者与消费者进行电能所有权、代币的交易,使用智能合约保障交易双方的权益。然后,提出了基于信用的共识机制,将信用值作为微电网节点的基础属性,以信用值影响节点获得挖矿奖励的概率,约束微电网内节点的行为。最后,提出基于拍卖机制的微电网电能匹配方法和消费者出价策略。微电网中产消者出售多余电量,消费者根据自身需求发起对产消者电量的竞拍。使用拍卖机制和估价策略激励消费者理性竞价,提升微电网的内部消费,维持微电网内部的供需平衡。算例结果表明,所提微电网电能交易方法可进行多边竞价交易,有效提高微电网内部的自我消费,确保微电网的经济效益,保障交易的安全运行。 相似文献
9.
10.
李晓明 《中国信息技术教育》2020,(9):24-28
人们常常讲,要合理分配时间,合理分配资金等。抽象来看,说的都是要将某种掌握的资源,分配投入到某些事项上,希望得到最好的综合回报。这类追求很有意义,因而得到人们的广泛研究。同时这种事情也很复杂,到目前为止并没有一个普适的方案。其复杂性体现在几个方面:第一,每一个可投入的事项(如股票)能得到多少回报,常常并不是事先能够明确的,第二,回报不一定就是金钱,而其他方面(如愉快)常常很难量化,因而难以评估,第三,情势是动态变化的,还有机会成本的问题,今天决定投入(如时间)某事项了,就意味着明天可能难以改投更有意义的事项。 相似文献