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对螺旋扁管与普通直管在油冷却器中的污垢特性进行了对比实验研究。实验采用φ19×2的普通直管和由同种直管制成的螺旋扁管,螺旋扁管导程分别为130mm、180mm和230mm。通过实验,研究了Re和螺旋扁管导程对污垢特性的影响。结果表明,随着导程减小,螺旋扁管污垢热阻减小。在Re≤1500情况下试验用螺旋扁管的污垢特性与光管相近。随着Re增大,污垢热阻都减小,但螺旋扁管的减小速度更大。当Re≥10000时,螺旋扁管污垢热阻约为光管的1/2~1/4。 相似文献
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目的 目前的指纹分类模型存在操作繁琐、参数较多、所需数据规模大、无法充分利用指纹特征信息等问题,而进行快速准确的指纹分类在大型指纹识别系统中至关重要。方法 传统的机器学习方法大多假设已标注数据与未标注数据的分布是相同的,而迁移学习允许源空间、任务空间在测试集和训练集中的分布是不同的,并且迁移学习仅专注目标任务的训练,使得网络模型根据需求更具个性化。因此,本文提出一种基于迁移学习的轻量级指纹分类模型。该模型结合迁移学习,首先采用梯度估计的方法求取指纹图像的方向场图并且做增强处理;然后将扩展的指纹方向场图数据集用于本文提出的轻量级Finger-SqueezeNet的预训练,使其达到一定的分类效果,从而初步实现网络模型参数的调整;最后保留预训练模型部分的网络参数不变,使用指纹图像数据集NIST-DB4对Finger-SqueezeNet网络进行参数微调(fine tuning)。结果 在使用相同的指纹数据集在本文提出的纯网络模型进行分类训练后发现,未采用迁移学习方法对网络模型进行预训练得到的平均分类结果为93%,而通过预训练后的网络模型可以达到98.45%,最终采用单枚指纹测试的方法得到的测试结果达到95.73%。对比同种类型的方法以及验证标准后可知,本文的指纹分类模型在大幅度减少网络参数的同时仍能达到较高的准确率。结论 采用指纹类内迁移学习方法和轻量级神经网络相结合进行分类,适当利用了指纹特征信息,而且有望使指纹分类模型拓展到移动端。 相似文献
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基于机器学习的文本分类技术的研究 总被引:1,自引:0,他引:1
基于机器学习的文本分类是近年来信息检索领域的热门研究技术,并且取得了较大进展.本文对文本分类的定义、文本表示进行了详细的阐述,介绍了SVM等一系列机器学习的文本分类方法和文本分类效果评估手段,指出了进一步的研究方向. 相似文献
105.
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在弱散射近似回波模型的基础上提出了一个二维近场微波成像算法,用理想金属球的散射回波构造成像系统的点扩散函数,在谱域中剔除测量系统的作用,经Stolt插值聚焦实现波前矫正,用FFT实现目标重构.并对成像算法进行了计算仿真和实验验证,获得了Ku波段金属圆柱和导弹模型的二维近场微波像. 相似文献
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本文提出一种评估电子产品可靠性的方法。它把电子产品定型前诸阶段不属于同一个母体的数据作为定型阶段补充数据。此方法有可能使定型试验所需的样品数大大节省,或者在同样样品数情况下,使给出的评估值更为可靠。本文所介绍的原理与方法不只适用于评估电子产品的平均寿命,也可用于精度及结构可靠性等指标的评定。 相似文献
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