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曲柄摇杆机构的三圆图解设计法 总被引:1,自引:0,他引:1
这里探讨了对给定行程速比系数K,摇杆摆角ψ,另外再给定摇杆长度l3(机架长度l4)、曲柄长度l1(连杆长度l2)等,找出如何运用辅助圆图解设计曲柄摇杆机构的方法。 相似文献
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东营凹陷南斜坡储集层成岩作用及对储集性能的影响 总被引:2,自引:0,他引:2
东营凹陷南斜坡孔店组岩石类型以岩屑长石砂岩为主,长石砂岩和岩屑砂岩次之,其中岩屑长石砂岩含量超过90%。砂岩成岩作用包括压实作用、胶结作用、溶蚀作用、交代作用等,其中胶结作用使储层原生孔隙迅速变差,而溶蚀作用是次生空隙发育的主要因素。孔店组砂岩成岩作用进入晚成岩A期,期间经历了早成岩A期、B期。影响成岩作用的主要因素为构造演化背景、岩石成分、沉积环境、孔隙流体性质等。 相似文献
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无监督域自适应在解决训练集(源域)和测试集(目标域)分布不一致的问题上已经取得了一定的成功.在面向低能耗场景和开放动态任务环境时,在资源约束和开放类别出现的情况下,现有的无监督域自适应方法面临着严峻的挑战.源域无关开集域自适应(SF-ODA)旨在将源域模型中的知识迁移到开放类出现的无标签目标域,从而在无源域数据资源的限制下辨别公共类和检测开放类.现有的源域无关开集域自适应的方法聚焦于设计准确检测开放类别的源域模型或增改模型的结构.但是,这些方法不仅需要额外的存储空间和训练开销,而且在严格的隐私保护场景下难以实现.提出了一个更加实际的场景:主动学习的源域无关开集域自适应(ASF-ODA),目标是基于一个普通训练的源域模型和少量专家标注的有价值的目标域样本来实现鲁棒的迁移.为了达成此目标,提出了局部一致性主动学习(LCAL)算法.首先,利用目标域中局部特征标签一致的特点,LCAL设计了一种新的主动选择方法:局部多样性选择,来挑选更有价值的阈值模糊样本来促进开放类和公共类分离.接着,LCAL基于信息熵初步筛选出潜在的公共类集合和开放类集合,并利用第一步得到的主动标注样本对这两个集合进行匹配纠... 相似文献
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椎间孔狭窄症的术前定性分级诊断对临床医生治疗策略的制定和患者健康恢复至关重要,但目前该方面临床上仍然存在很多问题,并且缺乏相关的研究和行之有效的方法用于辅助临床医生诊断。因此,为提高计算机辅助椎间孔狭窄症诊断准确率以及医生工作效率,本文提出一种基于深度学习的椎间孔狭窄图像自动分级算法。从人体矢状切脊柱核磁共振图像中提取脊柱椎间孔图像,并做图像预处理;设计一种监督式深度卷积神经网络模型,用于实现脊柱椎间孔图像数据集的自动多分级;利用迁移学习方法,解决深度学习算法在小样本数据集上的过拟合问题。实验结果表明,本文算法在脊柱椎间孔图像数据集上的分类精确度可达到87.5%以上,且其具有良好的鲁棒性和泛化能力。 相似文献
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乳腺癌病理图像的自动分类具有重要的临床应用价值。基于人工提取特征的分类算法,存在需要专业领域知识、耗时费力、提取高质量特征困难等问题。为此,采用一种改进的深度卷积神经网络模型,实现了乳腺癌病理图像的自动分类;同时,利用数据增强和迁移学习方法,有效避免了深度学习模型受样本量限制时易出现的过拟合问题。实验结果表明,该方法的识别率可达到91%,且具有较好的鲁棒性和泛化性。 相似文献
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现实世界中训练数据和测试数据往往存在分布差异,导致基于独立同分布假设的模型丧失鲁棒性. 无监督域自适应是一种重要解决方法,极具应用价值. 鉴于此,国内外研究者进行大量理论基础和方法技术的研究,促进了很多应用领域的发展,包括自动驾驶、智慧医疗等. 但是,目前主流的方法仍存在一些问题:源域和目标域的概率分布距离是否能真正代表它们之间的差异,以及如何更准确地度量2个分布之间的差异,仍然是一个值得探讨的问题. 同时,如何更有效地利用伪标签,也是一个值得继续探索的问题. 提出了反向伪标签最优化传输(backward pseudo-label and optimal transport,BPLOT),不仅利用瓦瑟斯坦距离和格罗莫夫-瓦瑟斯坦距离,从最优化特征-拓扑传输的角度更准确地计算了2个分布之间的差异;而且提出了反向验证伪标签的模块来更有效地利用伪标签,在训练过程中验证伪标签的质量. 将所提出的方法在多个无监督域自适应的数据集上进行了实验验证. 实验结果表明,BPLOT模型的效果超过了所有对比的基准方法.
相似文献10.