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元学习期望训练所得的元模型在学习到的“元知识”基础上利用来自新任务的少量标注样本,仅通过较少的梯度下降步骤微调模型就能够快速适应该任务。但是,由于缺乏训练样本,元学习算法在元训练期间对现有任务过度训练时所得的分类器决策边界不够准确,不合理的决策边界使得元模型更容易受到微小对抗扰动的影响,导致元模型在新任务上的鲁棒性能降低。提出一种半监督对抗鲁棒模型无关元学习(semi-ARMAML)方法,在目标函数中分别引入半监督的对抗鲁棒正则项和基于信息熵的任务无偏正则项,以此优化决策边界,其中对抗鲁棒正则项的计算允许未标注样本包含未见过类样本,从而使得元模型能更好地适应真实应用场景,降低对输入扰动的敏感性,提高对抗鲁棒性。实验结果表明,相比ADML、R-MAML-TRADES等当下主流的对抗元学习方法,semi-ARMAML方法在干净样本上准确率较高,在MiniImageNet数据集的5-way 1-shot与5-way 5-shot任务上对抗鲁棒性能分别约提升1.8%和2.7%,在CIFAR-FS数据集上分别约提升5.2%和8.1%。 相似文献
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为研究有效浸矿时间内离子型稀土矿浸矿过程中强度影响因素,设计了室内模拟浸矿试验。用不同浓度浸矿液进行浸矿,得到了经过每个浸矿时间段以后稀土试样的孔隙率值。结合三轴压缩试验,分析了不同浓度(NH_4)_2SO_4浸矿液在浸矿过程中对试样内摩擦角、内聚力的影响规律。同时利用最小二乘法对浸矿各个时间段孔隙率的值与内聚力的值进行拟合处理。经分析表明,浸矿液的渗流作用增大了土体孔隙率,通过这一物理弱化作用降低了土体强度,且随着孔隙率的增大,其对土体强度弱化作用减小;除了液体对土体的物理弱化作用外,浸矿液在浸矿过程中硫酸铵与稀土矿也发生了剧烈的化学反应,改变了稀土矿内部结构,减弱了离子型稀土矿体强度。 相似文献
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实现数控机床自适应控制的前提条件是有相关的动力学模型。建立带有载荷、温度等非线性因素的油膜厚度动力学模型是实现重型精密数控机床垂直位移自适应控制的关键。针对没有适用于静压导轨油膜厚度的自适应控制模型,基于Navier-Stokes方程,提出了静压导轨油膜厚度的非线性动力学模型及其简化模型,两者都可用于自适应控制。该模型能体现导轨承受负载变化与油膜厚度变化关系,并包含油膜厚度变化的速度和加速度项,适用于精密液体静压数控设备。经过Simulink tools工具仿真模拟,精度达到10~(-4)的数量级,验证了非线性模型和近似模型的准确性。 相似文献
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为了进一步提高新三矿矿井的防灾能力,做到隐蔽致灾因素清晰明确,防治措施有效,通过对新三矿采空区、废弃采空区(井筒)、封闭不良钻孔,断层、裂隙、褶曲,陷落柱,瓦斯富集区,导水裂隙带,地下含水体,井下火区等不良地质体的分析研究,基本查明了新三矿的隐蔽至灾因素有采空区老空水、封闭不良钻孔、瓦斯、断层。通过相应的措施,为新三矿以后健康安全的发展指明了方向。 相似文献
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与级联式、丙烷预冷液化流程相比,双循环混合制冷剂液化流程在功率消耗、生产率等方面有了更明显的改善,使液化循环更高效、能耗更低。文章对双循环混合制冷剂液化流程用HYSYS软件进行模拟,针对天然气和混合制冷剂的物性特点,选用P-R方程作为计算这两类混合物的状态方程,并分析不同组分配比、天然气压力及预冷温度等对冷剂循环量、压缩机功耗、液化率等的影响。 相似文献
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