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1.
近年来,研究发现中子星的转动惯量I和四极矩Q存在着一个关系式,即I-Q关系.而且,该关系式不依赖于中子星内部的物态方程,与引力理论相关.因此,对该关系式的研究可用来检验引力理论.de Rham-GabadadzeTolley(dRGT)massive gravity是一种自洽的引力子静止质量不为零的修正引力理论,是目前国际引力理论研究的热点.本论文主要基于该修正引力理论,在慢速旋转近似下,利用多方指数n=0的物态方程,计算了dRGT massive gravity中牛顿极限下的I-Q关系.我们将dRGT massive gravity与爱因斯坦引力中的I-Q关系进行比较,发现引力子质量不会影响I与Q的平方之间无量纲化后的正比关系,但会改变其比例系数.  相似文献   
2.
针对视频会话业务的实时性需求,提出一种轻量级深度学习网络模型实现视频图像的实时背景替换功能.网络模型包含语义分割和背景替换两个模块.语义分割模块整体架构采用编解码结构,编码端使用编码器模块、空洞卷积金字塔池化模块、注意力模块以及增益模块提取特征;解码端使用解码器模块、调整模块以及编码器模块恢复图像,再传入背景替换模块完成背景替换.该网络模型在本文设定的数据集训练后分割精确度达到94.1%,分割速度达到42.5帧/s,在实时性和准确性上达到较好的平衡,具有很好的实用效果.  相似文献   
3.
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   
4.
Based on the characteristics of nonlinearity, multi-case, and multi-disturbance, it is difficult to establish an accurate parameter model on the hydraulic turbine system which is limited by the degree of fitting between parametric model and actual model, and the design of control algorithm has a certain degree of limitation. Aiming at the modeling and control problems of hydraulic turbine system, this paper proposes hydraulic turbine system identification and predictive control based on genetic algorithm-simulate anneal and back propagation neural network (GASA–BPNN), and the output value predicted by GASA–BPNN model is fed back to the nonlinear optimizer to output the control quantity. The results show that the output speed of the traditional control system increases greatly and the speed of regulation is slow, while the speed of GASA–BPNN predictive control system increases little and the regulation speed is obviously faster than that of the traditional control system. Compared with the output response of the traditional control of the hydraulic turbine governing system, the neural network predictive controller used in this paper has better effect and stronger robustness, solves the problem of poor generalization ability and identification accuracy of the turbine system under variable conditions, and achieves better control effect.  相似文献   
5.
图像抠图(image matting)技术是图像编辑技术的基础, 广泛应用于影视后期制作和日常生活. 基于深度学习的图像抠图网络, 通过输入的原图和三元图来估计每个像素的 $\alpha$ 值. 在原下、上采样的图像抠图技术基础上, 针对抠图数据集图像差异较大容易造成网络收敛较慢的问题, 在每个卷积层后加入了批量标准化(batch normalization, BN)层, 对输入数据进行归一化操作, 加快模型收敛速度, 同时参数更新方向更符合数据集整体特性; 针对抠图任务需要更关注物体边缘部分的特点, 使用可变形卷积(deformable convolution)层替换普通卷积层. 可变形卷积层会根据不同输入数据自适应学习卷积核形状, 有效扩大感受野范围, 在细节部分有更好的预测效果.  相似文献   
6.
关系抽取是许多信息抽取系统中的一个关键步骤, 旨在从文本中挖掘结构化事实. 在应用传统的远程监督方法完成实体关系抽取任务时存在 2 个问题: ① 远程监督方法将语料库中的文本与已标注实体和实体间关系的知识库启发式地对齐, 并将对齐结果作为文本的标注数据, 这必然会导致错误标签问题; ② 目前基于统计学的方法过于依赖自然语言处理工具, 提取特征处理过程中生成的噪声积累严重影响抽取结果. 为了解决远程监督存在的弊端, 提出了一种基于注意力机制的端到端的分段循环卷积神经网络(convolutional neural network, CNN)模型. 为了检测更加细微的特征, 在网络输入层添加了注意力机制, 自动学习句子中与关系抽取相关的内容; 基于位置特征和词向量特征对句子进行编码, 并使用分段卷积神经网络(piecewise CNN, PCNN)抽取句子特征进行分类, 在网络中使用了效率较高的最大边界损失函数来衡量模型的性能. 该方法在 New York Times (NYT)数据集上的准确率比经典的 PCNN+MIL 模型提高了 2.0%, 比经典的 APCNN+D 模型提高了 1.0%, 与其他几种基线模型相比, 该模型准确率表现出色.  相似文献   
7.
为提高PAC89(Pacejka'89 tyre model)轮胎模型的辨识速度和辨识精度,采用加入自适应权重和自然选择性的粒子群算法,并将PAC89轮胎模型参数分为两级,依次进行辨识.以轮胎模型侧偏力曲线的辨识为例,轮胎模型中的刚度因子、形状因子、峰值因子、曲率因子、垂直和水平偏移率为一级参数,通过改进粒子群算法进行一级辨识得到;组成上述因子的特性参数为二级参数,通过改进粒子群算法进行二级辨识得到.一级辨识收敛时的迭代次数小于40,二级辨识收敛时的、迭代次数在100左右,通过实验数据与辨识模型的对比得出平均相对残差为1.6961%.辨识结果表明,采用改进粒子群算法分两级对PAC89轮胎模型进行辨识的方法,能够在保证模型精度的同时提高辨识速度,是一种有效的多参数辨识方法.  相似文献   
8.
崩塌是一种常见的地质灾害,崩落块石所形成的崩积体往往可以反映崩塌运动过程、影响范围等。基于无人机航拍影像技术以及孔隙(颗粒)与裂隙图像识别与分析系统(PCAS)的崩积体调查方法,将粒径分析方法引入崩积体调查,对崩积体粒度分布与堆积特点进行研究。结果表明:"无人机航拍影像技术-PCAS"统计方法切实可行,具有便捷、安全、成本低、高效和高精度的特点;将小茅坡崩积体划分为主积区、散落区、影响区,3个特征明显的区域;小茅坡崩积体粒径服从Y=A+(B/t)的逆分布规律;从纵向上看,崩积体内小块石占比呈先减小后增大再减小的趋势;从横向上看,距崩源相同距离各区粒径组分的含量基本相同,中块石与大块石在横向上呈现先增大后减小的趋势。研究成果对崩塌堆积调查具有重要意义,为野外调查提供一种新的技术手段。  相似文献   
9.
负荷识别是分析用户用电行为的主要工具之一.提高负荷识别的精度对于开展用能监测服务、实现节能降损具有重要意义.提出了一种基于双通道多特征融合的电力负荷智能感知方法.首先,从电器设备的基本属性出发,分析了电流、谐波、功率等数值特征以及电压-电流(V-I)轨迹图像特征对负荷识别的影响;其次,考虑了特征之间的互补性,分别采用主成分分析-神经网络(principal component analysis-back propagation,PCA-BP)算法和卷积神经网络算法将数值特征和图像特征以不同通道在高维空间进行深度融合;最后,采用Softmax分类算法对融合后的高级特征和设备标签进行有监督的学习,从而实现了不同类别电器设备的有效辨识.算例测试结果显示,所提出方法的负荷识别准确率高达94.55%.该结果充分说明了将多种特征进行高维空间融合,可以更全面、立体地反映设备的本质属性,提高算法的识别精度.  相似文献   
10.
为提升变电站巡检机器人的导航避障能力,将深度学习技术应用于变电站场景识别中,提出了一种基于深度卷积神经网络的避障方法.该方法联合图像分类和语义分割两个分支来共同辅助机器人导航避障,分类分支通过获取图像全局信息,保证机器人正确行驶方向;而语义分割支路则根据图像局部信息以及机器人前方目标类别,指导机器人准确避障.实验结果表明,避障方法可以高效地对图像进行分类和分割,同时,在实际变电站环境中,该方法也能为巡检机器人提供有效的避障信息,实现实时自主避障.  相似文献   
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