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1.
针对核受体数据提取药物-靶标之间的混合特征,使用K近邻算法进行预测.对精确率、召回率、F1值等评价指标与其他算法进行了比较,验证模型的预测性能. 相似文献
2.
3.
本文介绍了一个针对性能管理功能域开发的网络监测系统,该系统采用了直观、简单的Web方式,使网管员能更轻松,更直接的了解网络实时的运行情况。文章简要的介绍了系统开发的研究工具和Java Applet的实施结构,并用三个示例说明了系统的实现过程。 相似文献
4.
结合某抽水蓄能电站地下厂房工程,建立全机组段地下厂房与洞室群的耦合地震反应时域数值仿真模型,考虑初始地应力、分部开挖与柔性支护以及岩体的材料弹塑性,分析了厂房混凝土结构的存在对洞室围岩的地震位移、速度、加速度、塑性区等反应特征的影响.结果表明,厂房混凝土结构与围岩的相互作用对洞室围岩的地震反应影响不大,对围岩塑性区的发展起到了一定的约束作用,有利于洞室的安全. 相似文献
5.
6.
为了减少视频异常事件检测过程中冗余帧对检测效果的影响,更好地利用视频中关键帧包含的有用信息,提出了一种结合双流膨胀卷积神经网络(Two-stream Inflated 3D ConvNets,I3D)模型和压缩-激励注意力机制多示例异常检测算法。首先,利用双流膨胀卷积神经网络提取视频时空特征;其次,通过双向长短期记忆(Bidirectional Long Short Term Memory,Bidirectional LSTM)神经网络获取视频特征长时序信息;再次,借助压缩-激励注意力机制分配特征权重;最后,通过多示例排序损失函数得到异常排序模型,并在排序损失函数中加入稀疏损失和平滑损失,更好地预测视频异常分数。实验表明,在公开数据集UCF-Crime上检测准确率达到了82.84%,高于基线模型7.43%。 相似文献
7.
现有YOLOX-S模型在施工环境干扰下目标检测平均精准率(AP)偏低,不能较好满足实际应用需要。针对上述问题,从引入结构重参数化模块、引入卷积注意力模块、引入AdamW优化算法三方面对YOLOX-S模型进行改进。首先,利用RepVGGBlock解耦训练阶段与测试阶段的模型结构,在训练阶段模型的Backbone与Neck中构建更多残差结构,提高模型的特征提取能力。其次,利用LKA模块提取局部特征信息与长距离依赖关系,为后续计算目标边界框位置与大小提供更加有效的注意力指引,提升检测平均精准率。然后,使用AdamW优化算法替代Adam优化算法更新模型参数,进一步改良模型收敛结果,提升模型泛化能力。最后,在建筑工地运动目标数据集(MOCS)上进行实验,结果表明,改进YOLOX-S模型检测所有目标的平均精准率提升3.3个百分点,检测大目标、中目标、小目标的平均精准率分别提升3.2、2.3、2.2个百分点。同时,改进YOLOX-S模型计算代价未明显增加,可在实时运行的同时更好满足施工场景下对目标检测平均精准率的需要。 相似文献
8.
模糊神经元反馈网络在电厂串级汽温控制中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
本文阐述了在电厂汽温控制中采用的一种快速模糊逻辑神经网络(FFNF)控制方法,利用FFNF对本系统实现非线性建模和闭环系统仿真,并与传统的PID控制在电厂串级汽温控制系统中的应用进行了比较,系统的控制特性在超调量、快速性、抗干扰方面都有了很大的改善。 相似文献
9.
如图所示的电路,是从应变电桥至微机ADC之间的前置放大器。它具有零漂小、增益高、稳定性能好的优点。其主要性能如下: 1、灵敏度:微伏级。2、输出端零漂≤±1毫伏;折算到输入端≤±1微伏。3、最大输出电压:±1999mV。4、工作频率:0~10Hz。5、工作电压:±5V。 相似文献
10.
本文对IPv6组网技术、网络平台建设、安全管理方案进行了较深入的研究.对如何将IPv6下一代校园网理论用于校园网建设进行了探讨。同时结合松江校区校园网的建设需求,分析各种组网策略,提出了过渡方案。建立了三层架构的IPv4/IPv6网络。确定了IPv6客户端结构、域名解析系统组成与配置,并在下一代校园网中实施了IPsec网络安全部署。 相似文献