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1.
科学评价大学生科研创新能力对我国科研水平的提高具有重要意义.采用机器学习模型来预测大学生科研能力可以起到良好的效果,提出一种GAXGBoost模型来实现对大学生的科研能力预测.此模型是以Xgboost算法为基础,然后充分利用遗传算法的全局搜索能力自动搜索Xgboost最优超参数,避免了人为经验调参不准确的缺陷,最后采用精英选择策略以此确保每一轮都是最佳的进化结果.通过分析表明,所采用的GAXGBoost模型在大学生科研能力预测的结果中具有很高的精度,将此模型与Logistic Regression、Random Forest、SVM等模型进行对比,GAXGBoost模型的预测精度最高. 相似文献
2.
利用MCNPX软件建立了有源井型符合计数器(简称AWCC)测量模型,模拟了诱发中子源分别为Am-Li源和Am-Be源时AWCC测量贫化铀的中子符合计数率,研究了两种诱发中子源下AWCC测量贫化铀质量的精度。研究表明,Am-Be源引起的诱发中子符合计数率低于Am-Li源引起的诱发中子符合计数率,Am-Be源下的质量刻度曲线拟合度高于Am-Li源下的,相应的质量测量误差也小于Am-Li源下的,Am-Li源下的检验点铀质量相对误差区间为0.3%~13%,Am-Be源下的为0.1%~4.5%。使用AWCC装置测量贫化铀质量时,选取Am-Be源作为诱发中子源时相对误差更小。 相似文献
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5.
为解决深度学习在图像水印算法中计算量大且模型冗余的问题,提高图像水印算法在抵抗噪声、旋转和剪裁等攻击时的鲁棒性,提出基于快速神经网络架构搜索(neural architecture search,NAS)的鲁棒图像水印网络算法。通过多项式分布学习快速神经网络架构搜索算法,在预设的搜索空间中搜索最优网络结构,进行图像水印的高效嵌入与鲁棒提取。首先,将子网络中线性连接的全卷积层设置为独立的神经单元结构,并参数化表示结构单元内节点的连接,预先设定结构单元内每个神经元操作的搜索空间;其次,在完成一个批次的数据集训练后,依据神经元操作中的被采样次数和平均损失函数值动态更新概率;最后,重新训练搜索完成的网络。水印网络模型的参数量较原始网络模型缩减了92%以上,大大缩短了模型训练时间。由于搜索得到的网络结构更为紧凑,本文算法具有较高的时间性能和较好的实验效果,在隐藏图像时,对空域信息的依赖比原始网络更少。对改进前后的2个网络进行了大量鲁棒性实验,对比发现,本文算法在CIFAR-10数据集上对抵抗椒盐噪声和旋转、移除像素行(列)等攻击优势显著;在ImageNet数据集上对抵抗椒盐高斯噪声、旋转、中值滤波、高斯滤波、JPEG压缩、裁剪等攻击优势显著,特别是对随机移除行(列)和椒盐噪声有较强的鲁棒性。 相似文献
6.
为探究加强型Bi-2212超导股线的力学性能以及不锈钢包带对超导股线力学性能的影响,运用Ansys软件建立加强型Bi-2212超导股线的三维模型,采用有限元分析方法,对其机械结构进行仿真,模拟高温高压热处理后轴向受拉形变量和应力应变分布情况。仿真结果显示,在同样施加100 N拉力的情况下,与超导原线(Bi-2212超导线)相比,密绕Ni80Cr20包带后的加强型Bi-2212超导股线轴向受拉形变程度减小,约10%;应力应变均降低,约30%。采用Ni80Cr20作为外包带制成的加强型Bi-2212超导股线力学性能显著,是未来超导线发展方向之一。 相似文献
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