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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
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大电网继电保护的整定计算涉及大量的故障运算与定值配合计算,当前的整定计算软件计算能力有限,难以满足一体化、智能化整定计算的需求,使用云计算成为新一代整定计算软件的重点研究方向。研究了一种基于计算任务拆分的继电保护云整定计算方法,将大规模整定计算任务拆分至最小颗粒,通过任务代理服务器合理分配计算任务、接收回执,调用云服务器计算池进行故障计算,并在辽宁电网省地一体化整定平台上进行了应用。实践结果表明,该方法不但能够保证整定计算结果的准确,而且可以显著提高整定计算的速度。 相似文献
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针对密集观测场景下敏捷成像卫星任务规划问题求解空间大、输入任务序列较长的特点,综合考虑时间窗口约束、任务转移时卫星姿态调整时间、存储约束和电量约束,对敏捷成像卫星任务规划问题进行建模. 提出融合IndRNN和Pointer Networks的算法模型(Ind-PN)对敏捷成像卫星任务规划问题进行求解,使用多层的IndRNN结构作为算法模型的解码器. 基于Pointer Networks机制对输入任务序列进行选择,使用Mask向量考虑敏捷成像卫星任务规划问题中的各类约束. 基于Actor Critic强化学习算法对算法模型进行训练,以获得最大的观测收益率. 实验结果表明,对于密集观测场景下的任务规划,Ind-PN算法的收敛速度更快,可以获得更高的观测收益率. 相似文献
7.
内燃机广泛应用于工程、动力等领域,然而内燃机因燃烧和机械运动引起的冲击与振动导致其减振降噪一直是研究的热点,而如何准确识别振源则是减振的前提.本文针对振源盲分离时观测信号不少于源信号数目要求不易满足的问题,利用经验小波变换(Empirical wavelet transform,EWT)结合快速独立成分分析(Fast independent component analysis,FastICA)实现对内燃机振源信号的识别.首先使用时域同步平均法对内燃机缸盖的振动信号进行预处理,然后进行经验小波变换,之后再利用皮尔逊相关系数选择有效经验模态分量作为快速独立成分分析(FastICA)的输入,最终分离结果表明:该方法可以有效地从内燃机缸盖振动信号中识别出燃烧信号和气阀机构开启时的气体冲击信号. 相似文献
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刘建海 《北京印刷学院学报》2021,29(4):113-116
近些年全球化的趋势发展速度不断加快,而我国对外交流合作的领域也在不断地深化,这对于我国人才的英语交流水平提出更高的要求,也使我国各类高校承担起重要的任务——为社会各行业输送优质的人才.所以目前对于高校来说,如何提高我国人才的综合能力,特别是使人才的英语交流水平可以适应当前全球化的实际需求,成为目前进行改革的主要目的.而作为现阶段英语进行改革的教学方式,任务教学法受到教师的青睐.只有提高教师自身的教学水平,转换教学观念,并且在教学中合理科学地使用任务教学法,才可以使高校之中学生的口语能力得到进一步的发展.本文对于任务教学法的相关内容进行阐述,分析高校学生英语口语教学的现状,并进一步了解在我国高校英语口语教学中任务教学法的应用情况,希望可以提高我国高校学生的口语水平. 相似文献
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近年来,随着移动智能设备的普及以及5G等无线通信技术的发展,边缘计算作为一种新兴的计算模式被提出,作为传统的云计算模式的扩展与补充。边缘计算的基本思想是将移动设备上产生的计算任务从卸载到云端转变为卸载到网络边缘端,从而满足实时在线游戏、增强现实等计算密集型应用对低延迟的要求。边缘计算中的计算任务卸载是一个关键的研究问题,即计算任务应在本地执行还是卸载到边缘节点或云端。不同的任务卸载方案对任务完成时延和移动设备能耗都有着较大的影响。文中首先介绍了边缘计算的基本概念,归纳了边缘计算的几种系统架构。随后,详细阐述了边缘计算中的计算任务卸载问题。基于对任务卸载方案研究的必要性与挑战的分析,对现有的相关研究工作进行了全面的综述和总结,并对未来的研究方向进行了展望。 相似文献
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随着物联网(Internet of Things,IoT)技术的快速发展,出现了大量具有不同功能的设备(如多种带不同传感器的智能家居设备、移动智能交通设备、智能物流或仓储管理设备等),它们相互连接,被广泛应用于智能城市、智慧工厂等领域。然而,这些物联网设备的处理能力有限,很难满足延迟敏感、计算密集型应用的需求。移动边缘计算(Mobile Edge Computing,MEC)的出现有效解决了这一问题。物联网设备可以将任务卸载到MEC服务器上,借助它们完成相应的计算任务。这些服务器通常由网络运营商部署在网络边缘,即靠近用户端的网络接入层,用于汇聚用户网络的网络层面。某一段时间内,物联网设备可能处于多个MEC服务器的覆盖区域中,多个设备共享服务器有限的计算和通信资源。在这个复杂环境下,制定一个任务卸载和资源分配方案,使得任务完成的时延或物联网设备的能耗达到最优化,是一个NP-难问题。目前,已有许多工作对这一问题进行了研究,并取得了一定的成果,但在实际的应用中仍面临着一些问题。为了更深入地推进该领域的研究,文中对近几年的最新研究成果进行了分析、归纳和总结,对比分析了它们的优缺点,并对未来的工作进行了展望。 相似文献