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1.
2.
栅格非均匀计算过程中采用的全反射边界条件近似带来的中子射流效应和中子能谱干涉效应等环境效应对栅元均匀化常数具有较大影响。为在全堆芯pin-by-pin计算中处理环境效应带来的影响,本文从两个方面进行了计算分析。首先,基于棋盘式多组件问题对栅元均匀化群常数相对误差及各能群栅元不连续因子相对重要性进行了分析,可发现在等效均匀化常数中,热群不连续因子对全堆芯pin-by-pin计算精度的影响最重要;其次,基于最小二乘法建立了热群栅元不连续因子和堆芯中子学特征量之间的多项式函数关系,利用参数化技术提出了热群常数堆芯在线计算方法,其中堆芯中子学特征量包括扩散系数、移出截面、中子源项、归一化中子通量密度等。采用C5G7基准题和KAIST基准题进行了数值验证,计算结果表明,热群常数堆芯在线计算方法能有效降低全堆芯pin-by-pin计算特征值和棒功率相对误差,对处于不同燃料组件交界面附近的栅元,计算精度提升尤为显著。 相似文献
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4.
辐射剂量场的重构是核事故后开展应急工作的一种重要手段。为了比较不同插值方法用于辐射剂量场重构的优劣,基于日本福岛第一核电站事故后发布的监测数据,分别利用反距离权重插值法、克里金插值法、线性三角网插值法和径向基函数插值法4种方法进行辐射剂量场重构。通过划分不同数量的测试集,以均方根误差、平均绝对误差以及标准偏差为判别依据,将这几种插值方法对辐射剂量场重构的精度进行对比。研究结果表明,径向基函数插值法的均方根误差和标准偏差均保持在1.7以下,平均绝对误差保持在0.41以下,在插值精度上优于其他3种方法,能够更准确地确定福岛核事故后辐射剂量分布,并有望扩展到其他辐射剂量场,为开展后续核应急工作提供有力的剂量评估与辐射剂量场重构工具。 相似文献
5.
提出一种基于改进动态系统稳定估计器的机器人技能学习方法. 现有的动态系统稳定估计器方法可以通过非线性优化来确保学习系统的全局稳定性, 但是存在确定高斯混合分量个数困难以及稳定性和精度无法兼顾的问题. 因此, 根据贝叶斯非参数模型可以自动确定合适分量个数的特性, 采用狄利克雷过程高斯混合模型对演示进行初始拟合. 随后利用参数化二次李雅普诺夫函数重新推导新的稳定性约束, 有效地解决了动态系统稳定估计器方法中稳定性和精度难以兼顾的问题. 最后, 在LASA数据库和Franka-panda机器人上的实验验证了新方法的有效性和优越性. 相似文献
6.
基于混合聚类与融合用户兴趣的协同过滤推荐算法 总被引:1,自引:0,他引:1
推荐效率低、推荐质量有待提高等问题普遍存在于传统协同过滤推荐算法中,为了改善并解决这些问题,在协同过滤推荐算法中将混合聚类与用户兴趣偏好融合,经过验证推荐质量有显著提升。首先根据用户的个人相关信息构建Canopy+bi-Kmeans的一种多重混合聚类模型,采用提出的混合聚类模型把所有用户划分成多个聚类簇,将每个用户的兴趣偏好融合到生成的聚类簇中,形成新的相似度计算模型;其次利用基于TF-IDF算法的权重归类方法计算用户对标签的权重,并使融入时间系数的指数衰减函数捕捉用户兴趣偏好随时间的变化;最后使用加权融合将用户偏好和混合聚类模型相结合,匹配到更相似的邻居用户,计算出项目评分并进行推荐。利用公开数据集对比实验证明,提出的方法能够提高推荐质量和推荐可靠性。 相似文献
7.
本文针对数据集较小或者图像结构相对复杂的较大面积缺失的图像修复问题,提出结合SENet的密集卷积生成对抗网络图像修复方法.首先,采用生成对抗网络的思想,生成器使用密集卷积块捕捉图像中缺失部分的语义信息再利用;其次,取消密集卷积块之间的过渡层,引入SENet注意力机制SE模块,获取特征重要程度,增强特征信息指导能力;再次,在编码器和解码器之间引入跳跃连接,减少由于下采样而造成的信息损失;最后,通过引入对抗损失、MSE损失、TV损失增强网络的稳定性.所提模型在CelebA数据集进行实验.结果表明,所提算法的修复结果在图像语义、峰值信噪比(PSNR)和结构相似度(SSIM)3个方面均具有不错成效. 相似文献
8.
为了找到更合适的网络激活函数,来进一步提高深度信念网络算法的非线性逼近能力和性能,本文提出了一种基于径向基函数的深度信念网络算法.该算法将径向基函数引入其中,作为其激活函数,同时利用对比分歧的方式对激活函数的重点变量(中心、宽度、权值)进行了优化和调整.然后,设计了人脸识别预测实验和洛伦兹序列预测实验来对本文算法进行验证,人脸识别预测实验使用了比较权威的户外脸部检测数据库LFW.实验结果表明,本文所提出的算法在性能、预测准确率方面优于传统方法,同时具备可行性. 相似文献
9.
面部视觉信息和语音信息是人机交互过程中最为直接和灵活的方式,从而基于智能方式的人脸和语音跨模态感知吸引了国内外研究学者的广泛关注.然而,由于人脸-语音样本的异质性以及语义鸿沟问题,现有方法并不能很好地解决一些难度比较高的跨人脸-语音匹配任务.提出了一种结合双流网络和双向五元组损失的跨人脸-语音特征学习框架,该框架学到的特征可直接用于4种不同的跨人脸-语音匹配任务.首先,在双流深度网络顶端引入一种新的权重共享的多模态加权残差网络,以挖掘人脸和语音模态间的语义关联;接着,设计了一种融合多种样本对构造策略的双向五元组损失,极大地提高了数据利用率和模型的泛化性能;最后,在模型训练中进行ID分类学习,以保证跨模态表示的可分性.实验结果表明,与现有方法相比,能够在4个不同跨人脸-语音匹配任务上取得效果的全面提升,某些评价指标效果提升近5%. 相似文献
10.
现有级联非线性加性噪声模型可解决隐藏中间变量的因果方向推断问题,然而对于包含隐变量和级联传递因果关系的因果网络学习存在全局结构搜索、等价类无法识别等问题。设计一种面向非时序观测数据的两阶段因果结构学习算法,第一阶段根据观测数据变量间的条件独立性,构建基本的因果网络骨架,第二阶段基于级联非线性加性噪声模型,通过比较骨架中每个相邻因果对在不同因果方向假设下的边缘似然度进行因果方向推断。实验结果表明,该算法在虚拟因果结构数据集的不同隐变量数量、平均入度、结构维度、样本数量下均表现突出,且在真实因果结构数据集中的F1值相比主流因果结构学习算法平均提升了51%,具有更高的准确率和更强的鲁棒性。 相似文献