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自编码器是深度学习中广泛使用的一种网络,许多深度网络都以其为基础构建特定的网络结构。对于传统自编码器及其变体,不同层单元之间的参数被限定为普通实数,这在某种程度限制了自编码器的能力,为了克服这种问题,文中以模糊理论为基础,通过将自编码器的参数设置为模糊数,构建了模糊自编码器模型,并引入了相应的学习算法。基于MINIST手写数字数据集的实验表明,模糊自编码器在表示能力和鲁棒性方面都要优于普通自编码器。 相似文献
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镁合金作为最轻的金属结构材料,具有比重轻、比强度高、电磁屏蔽性能好、抗震性好、易加工、可回收利用以及生物相容性和可降解性良好等特点,在数码、交通和生物医用领域有广泛的应用前景。然而,镁的晶体结构为密排六方结构,在室温下可启动的滑移系少,塑性变形能力较差,这成为限制其广泛应用的主要原因。近年来,关于改善合金加工性能的研究已经广泛开展。研究较多的是通过对塑性加工工艺进行优化来提高合金的成形以及综合力学性能,如大塑性变形、半固态加工、电辅助成形等。其中,电辅助成形是利用电塑性效应,提高合金在加工过程中的塑性,降低变形抗力,同时还能有效节约能源,是实现难变形材料精准成形、提高材料综合性能的绿色加工技术。本文对脉冲电流在镁合金加工中的应用进行了综述,系统探讨了当前变形镁合金的加工方法与力学性能,分析了当前制约变形镁合金发展的因素,重点讨论了电塑性效应的研究现状,总结了国内外电塑性效应在镁合金加工中的研究现状,举例说明了脉冲电流在镁合金轧制、冲压等工艺中的应用。最后,从电塑性效应、止裂效应、极性效应三方面出发,重点综述了脉冲电流在金属塑性加工中的微观作用机理,并对脉冲电流在镁合金中的加工应用前景进... 相似文献
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