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微纳米尺度下材料的力学性能与样品的尺寸和表界面等物理量密切相关,因此纳米材料的力学性能可以在很大范围内进行高效的调节,使得纳米材料能够拥有超轻、超硬、以及高断裂强度和高韧性等卓越的力学性能。从尺度缺陷效应和生长机理、屈曲机理分析和应用、界面力学性能和应用、生物和软物质力学性能、软体机器人、机器学习等方面盘点了微纳米力学2019年取得的研究成果。 相似文献
32.
沈文丽 《河南教育学院学报(自然科学版)》2020,29(1):92-94
高校体育教学中乒乓球成为学生喜爱的内容之一,通过开展乒乓球教学,不仅可以锻炼学生的应变能力,同时也可以丰富学生的课余生活。在高校体育教育中要从激发学生的学习动机出发,发挥乒乓球教学的优势,满足学生的身心健康和发展需求。 相似文献
33.
针对极限学习机在高维度、含噪声数据集中需要大量隐含层节点来保证分类性能的问题,设计了镜像极限学习机.该算法使用伪逆法确定输入权值,随机生成输出权值和偏置,在对数据进行分类时,它仅需极少的隐含层节点.为了提升镜像极限学习机的分类性能和抗噪性,将它与去噪自编码器相结合.利用去噪自编码器对输入数据进行特征提取,并将提取到的特征作为镜像极限学习机的输入数据,再进行网络训练.在无噪和含噪声的MNIST,Fashion MNIST,Rectangles和Convex数据集中,将基于去噪自编码器的镜像极限学习机与ELM,PCA-ELM,SAA-2和DAE-ELM作对比实验,结果表明,基于去噪自编码器的镜像极限学习机的综合性能最优,用于分类的网络隐含层节点数最少. 相似文献
34.
通过采用机器学习算法,提出了高温作用后砂岩物理力学性质变化的阈值温度的确定方法。基于Python语言,利用K-Means、SVM算法,实现了对样本数据的分类和聚类,确定了阈值温度区间,验证了二分类法的合理性和准确性.结果表明,砂岩样本的阈值温度区间为400~600 ℃,阈值温度上下砂岩的物理力学性质存在显著差异,体现为阈值温度区间以下的岩样物理力学性质较为分散,而阈值温度区间以上的岩样物理力学性质较为集中. 相似文献
35.
36.
37.
林春莺 《集美大学学报(自然科学版)》2021,26(6):569-576
针对传统的CDN流量调度系统大多采用启发式方法或规划方法,存在维护成本高,实时性不足等缺点,提出一种基于深度强化学习的CDN流量调度系统设计框架。该框架基于马尔科夫链设计了故障告警网络来触发调度,建立了基于stacking模型的质量评估奖励函数,并在此基础上对流量调度进行定义和建模,构建了基于DQN的深度强化学习模型。最后,通过仿真实验验证了该调度框架的有效性。 相似文献
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随着红外探测器性能的不断提升, 红外目标跟踪在智能安防等领域的应用越来越广泛。然而红外图像分辨率较低, 依赖其进行目标跟踪仍然是一个制约相关应用发展的难题。针对红外图像分辨率低的特点, 以多域网络为模型算法框架, 结合目标运动过程中的尺寸变化特点, 提出了一种基于多域网络的红外目标跟踪算法。为了评估算法性能, 分别在VOT-TIR2016数据库和AMCOM红外数据上进行了实验。实验结果表明, 目标尺度预测机制能够显著提高算法的跟踪精度。 相似文献
39.
针对目前合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)在对大尺度瞬时海岸线提取方面的图像解译过程中, 仍然存在精度低与自动化水平差的问题, 提出一种基于深度学习网络的瞬时海岸线自动提取算法。首先, 将SAR图像进行Lee滤波增强来抑制相干斑。其次, 通过升级残差网络为主干网络,分4级提取海水目标的特征。然后, 将4级特征经过全局卷积网络、密集连接网络和解码器网络配合,充分提取目标的本质特征, 并通过上采样产生海水分割结果。最后, 利用Sobel算子分离出海岸线并和原SAR图像融合以便清晰查看结果。通过与全卷积网络与细化网络的海岸线提取实验结果进行对比, 证明所提算法对海岸线的提取更加准确, 能够减少虚警和漏警, 具有更好的性能。 相似文献
40.
由于浓密脱水过程中浓密机的底流浓度难以在线检测,本文提出了一种基于宽度学习的软测量建模方法,用以解决底流浓度的在线检测问题.该方法精度高,泛化能力强.首先,在浓密机内部安装压力传感器,建立正常工况下的历史数据集;然后,利用宽度学习系统对软测量模型进行训练,从而实现浓密机底流浓度的在线预测;最后,通过仿真实验验证了该方法的有效性.与传统的机器学习方法相比,宽度学习方法具有更高的预测精度. 相似文献