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1.
为研究小水库蓄泄作用对中型水库入库洪水过程的影响,以分布式新安江模型为基础,将子流域单元内的小水库聚合为一个虚拟水库对模型汇流结构进行改造。以安徽省重点中型水库——东方红水库为例,采用不考虑小水库影响的分布式新安江模型对2014—2017年共14场发生在汛初、汛中和汛末的洪水进行模拟,结果显示,模型能够较好地模拟汛中比较大的场次洪水,对于汛末洪水的模拟效果稍差。选择发生在汛末的2015090420号和2017070101号洪水,采用考虑小水库影响的分布式新安江模型模拟上游五里源和高堨水库蓄泄对东方红入库洪水的影响,对比分析模拟结果可知,子单元流域面积内加入虚拟水库的新安江模型,在径流深、洪峰和纳什效率系数方面模拟结果均优于新安江模型,径流深相对误差分别降低了23.2%、18.4%,洪峰相对误差分别降低了52.2%、53.5%,纳什效率系数提高了0.92、0.42。 相似文献
2.
通过构造人物关系数据集,将人物关系定义为14类,提出了基于Bert-BiGRU-CNN的人物关系抽取网络模型.该模型首先通过Bert预训练模型获取上下文语义信息的词向量,利用双向门限循环单元网络(BiGRU)进一步获取相关的文本特征,然后加入卷积神经网络(CNN)获取局部文本特征,最后通过全连接层加Softmax分类器进行关系分类.在构造的人物关系数据集中进行了实验,结果表明,本文模型相较于其他4种模型进一步提高了人物关系抽取的精确率和召回率. 相似文献
3.
针对3D-HEVC的多视点视频加深度图的编码格式和四叉树编码结构所带来的编码复杂度问题,提出了一种深度图像快速帧内预测模式选择算法。首先,从深度视频序列中以最优的深度图最大编码单元(largest coding unit,LCU)划分深度为标签获取训练集;其次,构建了适用于LCU的Cu深度快速选择卷积神经网络(fast selecting Cu’s depth-convolutionalneural network,FSCD-CNN);最后,对深度图LCU进行划分深度预测,跳过部分编码模式决策,实现最佳LCU划分。实验结果表明,与相关文献对比,所提算法在保持了编码性能的同时平均减少了15%的编码时间,实验验证了其有效性和可靠性。 相似文献
4.
5.
钢桁梁桥在进行全桥有限元计算时,节点的精确模拟与否直接影响计算结果的准确性.传统空间梁单元模型只能反映结构的整体受力,不能反映局部详细应力分布,然而局部应力分布也是桥梁设计的重要依据.为了对比分析空间梁单元模型与精细组合单元模型节点刚性对全桥整体变形和应力分布的影响,以跨径90 m、桥面宽18m公路简支钢桁梁桥为研究背景,分别采用Midas Civil与ABAQUS有限元软件建立三维梁单元模型与精细组合单元模型.采用不同恒载与车辆荷载工况进行加载,对比分析了梁单元模型与组合单元模型相应杆件的应力分布与相对差值;最后通过实桥原位实验证明了精细组合单元模型计算结果的有效性.研究表明,三维梁单元模型简单易行,可以快速给出钢桁梁桥整体计算结果,而精细组合单元模型能够准确考虑节点刚性对于钢桁梁桥整体变形的影响,并给出关注部位详细应力分布. 相似文献
6.
方面级情感分析 (aspect-based sentiment analysis, ABSA) 旨在预测给定文本中特定目标的情感极性. 研究表明, 利用注意力机制对目标及其上下文进行建模, 可以获得更有效的情感分类特征表达. 然而, 目前常用的方法是通过对特定目标使用平均向量来计算该目标上下文的注意权值, 这类方法无法突出文本中个别单词对于整个句子的重要性. 因此, 提出了一种基于内联关系的方面级情感分析方法, 该方法可以对目标和上下文进行建模, 将关注点放在目标的关键词上, 以学习更有效的上下文表示. 首先使用门控循环单元 (gated recurrent unit, GRU) 对方面信息和句中单词进行融合分布式表达; 然后将分布式表达输入到结合注意力机制的长短时记忆网络 (long short-term memory network, LSTM), 通过查询机制来增加内联关系的权重, 最终得到方面级情感分类. 该模型在公开数据集上进行的实验结果表明, 该方法是有效的, 精确度均超过基线模型. 相似文献
7.
将正弦注意力表征网络引入环境声音识别,首先提取梅尔频率倒谱系数(Melfrequency cepstral coefficient,MFCC)作为音频识别特征,使用门控循环单元提取MFCC每一帧的特征,根据正弦函数激活每一帧音频得分,并依照每一帧的音频得分为音频重新分配权重,从而将注意力集中在音频重点区域。最后结合全连接层和Softmax分类器对环境声音类别进行判别。实验在公开数据集Urban Sound 8K上验证并与其他模型对比,结果表明所提出模型效果最好,在数据集上的识别率高达93.5%。 相似文献
8.
9.
在点云的处理过程中,许多深度学习网络未能充分考虑局部点之间的复杂关系,导致大量空间几何信息丢失。针对该问题,提出了一个强化局部特征的网络,用于点云的目标分类和语义分割。该网络通过设计编码单元对点的多方向信息进行编码;通过注意力机制学习采样分组后形成局部点云的特征。同时提出了一种新的多维损失函数,结合使用交叉熵损失函数与中心损失函数作用于分类任务。在数据集ModelNet40和ScanNet上进行了大量实验,结果表明:该网络在点云的目标分类和语义分割任务上表现出较好的性能。 相似文献
10.
针对三角形单元边界适应性强、位移插值简单、自由度低的特点,利用面积坐标构造了平板三角形单元位移插值函数,以对平板进行了动力学建模分析。此后,为了对三维弹性空腔声振问题进行较高精度的数值分析,弹性板采用三角形单元进行离散处理,而声腔域使用了在声学问题上具有精度高的光滑有限元方法建模。充分考虑结构和声场的耦合作用,建立了该类结构声振分析的一种新模型,并分析了弹性空腔声振特性。通过数值计算对比表明,这种耦合模型计算规模较小、计算结果精确,可进一步应用于形状更复杂的三维弹性空腔声振特性分析中。 相似文献