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1.
张天助周辉林杨仙 《南昌大学学报(理科版)》2021,45(1):91
针对传统地下目标识别算法中特征提取方法的缺陷,鉴于深度学习中的卷积神经网络(CNN)能自动从数据中提取特征,但CNN自带的分类器不能很好的解决非线性分类问题,由于SVM具有良好的泛化分类能力,为此提出基于CNN-SVM的地下目标形状识别方法。本文首先在地表面光滑场景下,利用该方法对地下圆形和矩形目标识别,然后加大场景难度,在地表面粗糙场景下进行地下目标形状识别。实验结果表明,相比传统人工设计的特征分类方法,该算法利用CNN自动提取的特征联合SVM提高了CNN的分类准确率,并且在两种场景下都具有更高的地下目标识别精度。 相似文献
2.
为了获得纯度更高的碳纳米管膜, 保证材料发热稳定性, 需要对通过化学气相沉积法得到的碳纳米管膜进行二次纯化. 通过使用高温纯化炉, 在真空状态下, 从1700℃到3200℃分7挡温度对碳纳米管进行纯化, 并对其含碳量和方块电阻进行比较. 结果表明, 高温纯化后的碳纳米管膜含碳量从95.0%提高到99.9%, 解决了含碳量低的问题. 同时, 在高温纯化中发现碳纳米管膜方块电阻从纯化前3Ω降低到0.5Ω, 方块电阻的降低对碳纳米管膜具有十分重要的意义, 同样对碳纳米管膜后续产品的开发也有重要作用. 相似文献
3.
4.
该文利用基于射线的盲解卷积方法,从直达声区的水面舰船噪声中提取出船和锚系于海底的垂直接收阵之间的时域信道响应,并利用直达波在不同阵元相对于参考阵元的到达时间差,通过序贯方法,利用射线模型和声速剖面信息,对水面舰船距接收阵的距离进行了估计。通过处理海深约为580 m的2016年美国圣巴巴拉海峡的实验数据,对1.6~3.5 km直达声区范围内Anna Maersk商船与垂直阵之间的距离进行了估计,验证了测距方法的有效性,并将结果与系统测量值和几何方法的估计值进行了比较。由于该方法不需要对海底参数进行估计,所以在海底参数未知时要优于传统匹配场方法;在声速剖面存在跃层且海底为多层分布的复杂信道条件下,该方法仍能对距离进行有效估计,且与测量值的相对误差在6%以内,小于几何方法的估计误差,测距结果精度较高。 相似文献
5.
针对公共场所异常声的感知和识别问题,提出一种基于贝叶斯优化卷积神经网络的识别方法。提取声信号的Gammatone倒谱系数、倍频程功率谱、短时能量和谱质心,组合成声信号的特征图。构建卷积神经网络作为分类器,利用递增的卷积核设置和池化操作处理不同尺度的特征。基于贝叶斯优化算法优化卷积神经网络的模型参数,对包括火苗噼啪声、婴儿啼哭声、烟花燃放声、玻璃破碎声和警报声的5种公共场所异常声进行识别。该方法的识别结果与基于不同的特征提取和分类器方案得到的识别结果进行比较,结果表明该方法的识别效果优于其他特征提取和分类器方案的识别效果。最后分析了该方法在不同信噪比噪声干扰下的识别结果,验证了该方法的有效性。 相似文献
7.
文章首先将史瓦西黑洞场中自由下落质点的固有时(诺维科夫坐标时)公式,由自然单位制化成了国际单位制中的形式.然后,根据牛顿第二定律和万有引力定律,推导出了自由下落质点经历的绝对时间公式,进而证明了广义相对论中自由落体经历的固有时,恰好等于牛顿力学给出的绝对时间.最后,对自由下落质点在黑洞内外经历的时间进行了特例计算. 相似文献
8.
等离子体破裂会对托卡马克装置的安全运行造成严重威胁.等离子体破裂期间电流猝灭速率与电磁负载的大小及逃逸电流平台的形成都密切相关.本文对HL-2A装置等离子体破裂进行了统计分析,统计选用等离子电流的两个衰减区间90%-10%和80%-20%.分析结果表明:HL-2A装置等离子体破裂有四种不同的电流猝灭波形,两个衰减区间最小电流猝灭时间的参数区分别为2.6 ms和2.2 ms,并且不同衰减区间下平均电流猝灭时间统计分布明显不同. 相似文献
9.
10.
《数学的实践与认识》2015,(13)
基于微生物连续培养与絮凝等实际问题,利用微分方程相关理论,构建了一类具有时间滞后的微分方程动力学模型.模型中的时间滞后刻画了培养皿中微生物对于连续供给的营养物质的吸收、转化过程中客观存在的滞后因素.边界平衡点的存在性与稳定性揭示了培养皿中,连续培养的微生物浓度,随着时间的推移,将趋近于零.另一方面,正平衡点的存在性与稳定性揭示了培养皿中,连续培养的微生物浓度、营养物质浓度、絮凝剂浓度,随着时间的推移,将分别趋近于常数,即培养皿中微生物连续收集的可行性. 相似文献