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排序方式: 共有1136条查询结果,搜索用时 78 毫秒
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随着机器学习的兴起,算子数目飞速增长,组装算子需要搜索的解空间增大,流程组装时间指数倍增长,如何降低搜索解空间,从而降低组装时间,实现支持适应用户功能性需求的机器学习流程组装成为当前研究的热点.文中提出了一种基于层次标签、支持机器学习领域的流程组装方法.首先,从算子语义中提取标签,根据标签包含语义范围确定层次标签模型;其次,根据机器学习领域发现标签关系,确立领域组装模型,按照用户确定的功能性需求,确定最终领域标签模型;最后领域内算子与标签语义绑定,确定领域内算子关系模型,根据组装规则组装算子,形成满足用户功能性需求的全部算子流程.最后给出了支持该方法的实例,用以说明该方法的可行性;提出结果验证标准,用以说明结果的正确性与完整性. 相似文献
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基于极小建筑空间的特殊性,提出一种针对极小建筑空间环境的多元化和多层次的主观综合性评判方法。研究借助胶囊公寓的实地调研和1∶1示范性微建筑的空间体验试验,通过头脑风暴法和德尔菲法等专家调查法得出基于人体5种感知的极小建筑空间环境评价指标体系,建立层次结构模型,并利用层次分析法(AHP)得出各层次因子权重,建立极小空间环境多维评价模型。通过在1∶1示范性微建筑中的主观满意度测评,验证了模型的有效性,结果表明该评价模型计算过程简单、实用性强,能够明确且详尽地反映极小建筑空间环境的品质。 相似文献
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提出一种由不同厚度和不同面积的多层介质板叠加制作多层介质覆盖层,代替传统单层介质覆盖层,提高Fabry-Perot(F–P)谐振腔天线增益和口径效率的设计方法。以工作频点5.8 GHz的F–P谐振腔天线设计为例,采用微带贴片天线作为馈源,由多层厚度分别为1 mm,1 mm和1.5 mm,直径分别为160 mm,130 mm和120 mm,相对介电常数为16的聚四氟乙烯介质板叠加制作该天线覆盖层。天线样品的测试结果与设计仿真结果吻合良好。与传统单层介质覆盖层相比,该多层介质覆盖层将工作频率5.8 GHz处天线增益由18.2 dBi提高到19.1 dBi,相应口径效率由70.02%增加到86.14%,天线|S11|<-10 dB阻抗带宽和3 dB增益带宽略有提高,分别达到8.19%和11.90%。 相似文献
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Fabry-Perot(F-P)谐振腔天线通常易实现高增益,但由于口径场非均匀的电磁场分布,使得其在大口径尺寸下的口径效率较低。本文设计了一种新型的F-P谐振腔天线,该天线采用非均匀特异媒质覆盖层实现口径场等幅分布,并通过非均匀特异媒质反射地实现口径场同相分布,从而提升F-P谐振腔天线在大口径尺寸下的口径效率。基于射线追踪法,推导了非均匀覆盖层和非均匀反射地的设计公式。本文设计、加工并测试了一款口径尺寸为5.18 λ(λ为自由空间波长)的圆形F-P谐振腔天线。仿真和测试结果吻合良好,|S11|<-10 dB的阻抗带宽为4.14%(5.740~5.980 GHz);在工作频点5.8 GHz处,该新型F-P谐振腔天线的增益为23.8 dBi,与传统F-P谐振腔天线相比,其口径效率从78.9%提高到90.5%。 相似文献
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