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1.
讨论了一类食饵带有疾病的分数阶比率依赖型捕食系统的动力学行为。利用线性化方法定性分析了各类平衡点的稳定性,并给出了其正平衡点局部渐近稳定的充分条件。数值模拟显示,参数和阶数对平衡点的收敛速度及其稳定性产生很重要的影响。 相似文献
2.
轮胎属于汽车唯一与地面接触的部件。轮胎性能的好坏,对汽车行驶的安全性有着极大影响。以175/70/R14轮胎为研究基础,通过有限元分析软件分析了轮胎在6种不同局部受载工况下的变形、应力、应变情况。分析表明,与正常静载工况相比,轮胎应力、应变和整体变形情况较复杂,且呈不对称性。与异物接触的胎体区域变形较大,胎侧部位和三角胶部位变形较小;应变较大区域主要集中在异物突起部,其它部位应变较为稳定。此分析结果为纠正非正常泊车,降低轮胎受损情况,消除汽车安全隐患有实用性参考价值。 相似文献
3.
不断发展的激光扫描技术使得获取三维空间中的彩色点云信息更加方便.但是,如何将多个采集点生成的彩色点云数据统一在同一个坐标系下,构建一个完整的数据模型仍是一个挑战.因此,提出了一种基于深度学习的图像描述子,将其应用于三维彩色点云配准中,能够以较高精度获取点云配准的初始位姿.首先,根据点云和图像之间的一一对应关系,将三维彩色点云投影为图像;其次,使用卷积神经网络提取关键点邻域的局部特征,结合方向梯度直方图,形成组合描述子;再次,根据计算出的组合描述子计算点云的匹配点对,得出点云间的转换关系,实现点云粗配准.以实际的三维彩色点云数据与多种配准算法进行对比,验证了所提方法的有效性. 相似文献
4.
5.
以最小化最大完工时间为目标的不相关并行机混合流水车间调度问题。首先建立了不相关并行机混合流水车间调度问题的数学模型;然后提出了改进的遗传算法进行求解。为弥补遗传算法的迭代后期容易陷入局部搜索的缺陷,在传统遗传算法的基础上利用改进的自适应交叉和变异概率因子及模拟退火局部搜索策略,增强遗传算法在迭代后期跳出局部最优的能力。并通过两个案例来验证改进遗传算法的有效性。 相似文献
6.
针对反应堆堆内构件流致振动分析评价中如何合理获取流体激振力的关键技术难题,开展了典型反应堆堆内构件三维流场分析的数值模型研究。研究基于计算流体动力学方法,首先,根据反应堆堆内构件的结构特点和运行工况参数,将实际结构的关键部件、物理边界提取并做适当简化,在合理降低计算规模的同时,又充分保留其流场特征;其次,综合考虑计算资源和计算效率,采用结构网格和非结构网格相结合的混合网格划分方式以及分区化的网格尺寸策略,将流场十分复杂但并不关注其细节的堆芯段采用多孔介质模拟,使划分的网格能够捕捉流场特征,进而建立了适用于工程的三维流场分析模型,并对预测结果较好的3种湍流模型进行了对比研究。获得了反应堆堆内构件的三维流线和压力分布特征、典型测点压力脉动的时程与功率谱密度(PSD)特性、3种湍流模型对反应堆堆内构件流体激振力的预测情况、作用于吊篮表面的流体激振力特性。结果表明,大涡模拟(LES)模型可以较好地预测反应堆堆内构件的流体激振力,同时又具有一定的保守性,作用在反应堆堆内构件的流体激振力符合宽带随机性,可为反应堆堆内构件流致振动分析评价提供关键参数和输入载荷。 相似文献
7.
习得性认知是生物通过后天学习,将外部目标与自身行为进行强化训练,形成一种条件反射的认知过程,信鸽外纹体神经元在认知前后响应如何变化尚不清楚。通过训练信鸽识别特定目标,同步记录外纹体神经元集群信号,从动作电位发放率、局部场电位伽马子频带能量、神经元间互信息等角度,分析信鸽在不同认知阶段外纹体神经元响应特征的变化规律,结果表明:习得目标认知建立前后,其神经元的响应从集中在目标呈现阶段调整到决策阶段;不同试次神经元响应间的同步性随着习得性目标认知的建立逐渐增强,表现出更稳定可靠的响应特征;神经元集群间的互信息显著弱于认知前,表明习得性目标认知减弱了神经元集群的冗余信息,提高了编码效率。 相似文献
8.
吴珊珊 《安庆师范学院学报(自然科学版)》2021,27(3):26-31
分布式存储系统已经发展到了较大规模,只有引入冗余和编码技术,才能保证系统的稳定性.目前最为先进的编码技术就是局部恢复码(LRC).将LRC码引入分布式存储系统中,就可以实现较低的恢复成本和较高的恢复效率.利用代数函数域上的三项式构造一类线性LRC码,这类LRC码的恢复过程只要经过一次减法运算.然后,在Her-mite函数域上,利用这种快捷恢复的方法,得出当q越大,相对距离越接近最优的LRC码的结论. 相似文献
9.
全路段跟车拍摄隧道漏缆卡扣图像再进行逐张排查,是实现卡扣故障检测的重要手段.针对目前LBP、CS-LBP等相关变体算法存在描述子质量不佳、特征维度过高的问题,提出MD-LBP关联方向特征提取算法实现故障卡扣的检测工作.该算法首先对输入图像进行高斯滤波预处理,根据图像的全局灰度均值得到图像的自适应阈值;其次计算图像的三层MD-LBP特征图结构,依次经过两次下采样分别得到Cell主方向特征和Block主方向特征;然后再在Block特征图上提取关联方向特征,并以此作为描述子;最后通过SVM区分故障卡扣,完成检测工作.实验还对比了LBP、H OG等9种特征描述子的检测情况,结果表明该算法不仅特征维度低,并且检测故障卡扣的召回率和精准度都达到了85%. 相似文献
10.
已有的深度监督哈希方法不能有效地利用提取到的卷积特征,同时,也忽视了数据对之间相似性信息分布对于哈希网络的作用,最终导致学到的哈希编码之间的区分性不足.为了解决该问题,提出了一种新颖的深度监督哈希方法,称之为深度优先局部聚合哈希(Deep Priority Local Aggregated Hashing,DPLAH).DPLAH将局部聚合描述子向量嵌入到哈希网络中,提高网络对同类数据的表达能力,并且通过在数据对之间施加不同权重,从而减少相似性信息分布倾斜对哈希网络的影响.利用Pytorch深度框架进行DPLAH实验,使用NetVLAD层对Resnet18网络模型输出的卷积特征进行聚合,将聚合得到的特征进行哈希编码学习.在CI-FAR-10和NUS-WIDE数据集上的图像检索实验表明,与使用手工特征和卷积神经网络特征的非深度哈希学习算法的最好结果相比,DPLAH的平均准确率均值要高出11%,同时,DPLAH的平均准确率均值比非对称深度监督哈希方法高出2%. 相似文献