期刊,四川轻化工大学学报（自然科学版） 2021年卷1期_国家学术搜索

基于SAR-SIFT和快速稀疏编码的合成孔径雷达图像配准

李帮娜贺兴时贺飞跃

34-41页

查看更多>>摘要：SAR-SIFT(Synthetic Aperture Radar-Scale-Invariant Feature Transform)特征是一种类SIFT特征,为了较好的适应SAR图像的特点,SAR-SIFT在SIFT的基础上针对SAR图像的统计特性改进了局部描述子的提取方式.SAR-SIFT相比SIFT具有更好的抗噪性能,然而在强噪声下仍然会提取许多异常点.为了解决强噪声情况下SAR图像的特征点提取及匹配问题,在SAR-SIFT基础上,首先提出了一种新的梯度计算方法,它的大小和方向对散斑噪声都具有很强的鲁棒性,使得对SAR图像进行特征点检测与特征描述提取时具有一定的抗噪性能.其次,使用快速稀疏编码方法对提取到的特征点进行稀疏表示,利用稀疏表示的聚类效果和更好的信号表达能力来减少噪声对特征点提取的影响,从而达到减少异常点的目的.最后通过NNDR(Nearest Neighbor Distance Ratio)和RANSAC(Random Sample Consensus)来完成特征点的匹配以及参数的估计.实验结果表明,利用本文方法能显著减少强噪声SAR图像所提取特征点中的异常点数量并提高匹配精度.

关键词：

合成孔径雷达图像图像配准SAR-SIFT特征快速稀疏编码SIFT特征

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基于SAR-SIFT和快速稀疏编码的合成孔径雷达图像配准

李帮娜贺兴时贺飞跃

34-41页

查看更多>>摘要：SAR-SIFT(Synthetic Aperture Radar-Scale-Invariant Feature Transform)特征是一种类SIFT特征,为了较好的适应SAR图像的特点,SAR-SIFT在SIFT的基础上针对SAR图像的统计特性改进了局部描述子的提取方式.SAR-SIFT相比SIFT具有更好的抗噪性能,然而在强噪声下仍然会提取许多异常点.为了解决强噪声情况下SAR图像的特征点提取及匹配问题,在SAR-SIFT基础上,首先提出了一种新的梯度计算方法,它的大小和方向对散斑噪声都具有很强的鲁棒性,使得对SAR图像进行特征点检测与特征描述提取时具有一定的抗噪性能.其次,使用快速稀疏编码方法对提取到的特征点进行稀疏表示,利用稀疏表示的聚类效果和更好的信号表达能力来减少噪声对特征点提取的影响,从而达到减少异常点的目的.最后通过NNDR(Nearest Neighbor Distance Ratio)和RANSAC(Random Sample Consensus)来完成特征点的匹配以及参数的估计.实验结果表明,利用本文方法能显著减少强噪声SAR图像所提取特征点中的异常点数量并提高匹配精度.

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合成孔径雷达图像图像配准SAR-SIFT特征快速稀疏编码SIFT特征

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基于DA-RBF模型的微电网负荷预测研究

王蒙王飞

42-47页

查看更多>>摘要：针对传统径向基神经网络(RBF)在微电网负荷预测上精度低的问题,采用具有全局搜索以及优化能力的蜻蜓算法(DA)对RBF神经网络进行优化.利用蜻蜓算法对RBF神经网络的中心向量、宽度向量以及隐含层和输出层之间的连接权值进行优化处理,构建出DA-RBF的微电网负荷预测模型..使用夹角余弦法对负荷数据进行夹角余弦的计算从而获得相似日,确定模型的训练集和测试集数据,以此来降低数据本身对模型精度的影响.然后将选择的数据放入模型中进行仿真实验,并选择平均百分比误差(MAPE)来衡量模型精度的高低,将预测结果同DA-BP、CEEMD-RSVPSO-KELM、CPSO-LSSVM及AMPSO-BP作比较,DA-RBF的MAPE均最低,由此证明了DA-RBF在微电网负荷预测上的可行性及优越性.

关键词：

负荷预测预测模型蜻蜓算法RBF神经网络相似日平均百分比误差

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基于DA-RBF模型的微电网负荷预测研究

王蒙王飞

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负荷预测预测模型蜻蜓算法RBF神经网络相似日平均百分比误差

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基于伪标注样本融合的领域分词方法

胡潇涛吴浩杨亮顾小平...

48-55页

查看更多>>摘要：目前常用的神经网络分词模型,均需要大量的标注语料才可得到较好的泛化效果,但在面对领域标注语料稀缺的场景时,不能很好的适应.为解决这一问题,该文提出了一种基于伪标注样本融合的领域分词方法.该方法从领域专业辞典、电商及百科网站等数据源收集相关词汇组成领域词典,并从中随机抽取词汇生成伪标注样本.将伪标注样本与通用语料融合为训练样本,即将领域词典信息融合至模型训练当中.网络模型方面,该方法选用双向门限循环神经网络(Bidirectional Gate Recurrent Unit,BiGRU)作为主网络层,联合一维卷积(One-dimensional convolutional neural network,ConvlD)获取更多局部上下文信息,最终由条件随机场(Conditional random field,CRF)解码输出.通过实验证明,该文的方法可以有效提高模型的领域分词性能,与未使用伪样本的模型相比可提升F1值约6.67％.

关键词：

领域词典伪标注样本融合领域分词

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基于伪标注样本融合的领域分词方法

胡潇涛吴浩杨亮顾小平...

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查看更多>>摘要：目前常用的神经网络分词模型,均需要大量的标注语料才可得到较好的泛化效果,但在面对领域标注语料稀缺的场景时,不能很好的适应.为解决这一问题,该文提出了一种基于伪标注样本融合的领域分词方法.该方法从领域专业辞典、电商及百科网站等数据源收集相关词汇组成领域词典,并从中随机抽取词汇生成伪标注样本.将伪标注样本与通用语料融合为训练样本,即将领域词典信息融合至模型训练当中.网络模型方面,该方法选用双向门限循环神经网络(Bidirectional Gate Recurrent Unit,BiGRU)作为主网络层,联合一维卷积(One-dimensional convolutional neural network,ConvlD)获取更多局部上下文信息,最终由条件随机场(Conditional random field,CRF)解码输出.通过实验证明,该文的方法可以有效提高模型的领域分词性能,与未使用伪样本的模型相比可提升F1值约6.67％.

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领域词典伪标注样本融合领域分词

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新能源汽车锂电池热管理系统热性能分析与优化控制研究

田万鹏陈标

56-62页

查看更多>>摘要：为了提高新能源汽车锂电池的使用寿命和性能,本研究通过仿真、试验对新能源汽车锂电池的热管理系统进行了分析.首先建立了锂电池组和冷却结构的计算模型,然后设计了锂电池热管理系统,在此基础上,对锂电池热管理系统冷却结构进行了优化,最后,分析了计算模型的仿真结果和热管理系统冷却结构散热性能仿真结果.影响锂电池热管理系统散热的因素包括冷却液流量、冷却液入口温度和放电倍率.结果表明,本研究所建立的计算模型是可行的,当确定了最优结构、冷却液流量值、冷却液入口温度和放电倍率时,在最优参数下,锂电池热管理系统具有良好的冷却效果,研究结果可为新能源汽车的热管理和散热技术提供坚实的理论基础.

关键词：

新能源汽车锂电池热管理系统冷却结构

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新能源汽车锂电池热管理系统热性能分析与优化控制研究

田万鹏陈标

56-62页

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新能源汽车锂电池热管理系统冷却结构

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变截面波形钢腹板组合箱梁的剪应力计算分析

李学映葛玉梅杨洋

63-70页

查看更多>>摘要：为了得到便利的变截面波形钢腹板组合箱梁的剪应力计算方法,对同时受弯矩、轴力、剪力作用的箱梁微段进行研究.基于静力平衡条件和材料力学正应力计算理论,推导了箱梁微段在弹性阶段的剪应力解析计算式.以受集中力的悬臂梁为例,解析法与ABAQUS的模拟结果基本吻合.波形钢腹板承剪比分析表明:腹板在近悬臂端的承剪比远未达到100％,传统的等截面梁剪应力计算方法在变截面梁上的应用还有改进的空间.通过将底板所受拉力的竖向分力考虑为底板上的剪力,近似求得了腹板剪力,并定义安全因子用以判断所得剪力是否偏安全,经修正后最终得到了合适的简化方法.

关键词：

变截面波形钢腹板剪应力应力分布简化计算

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变截面波形钢腹板组合箱梁的剪应力计算分析

李学映葛玉梅杨洋

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变截面波形钢腹板剪应力应力分布简化计算

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