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1.
基于KPCA-K-means++和GA-LMS模型的改进RBF神经网络室内可见光定位 总被引:1,自引:0,他引:1
针对室内可见光定位接收光功率不均匀、定位精度低等问题,提出一种自适应花授粉定量式灯源优化方案结合改进径向基函数(RBF)的神经网络接收信号强度指示(RSSI)可见光定位方法.所提方法采用自适应花授粉算法优化发射器的光照强度;通过基于改进RBF神经网络的RSSI定位方法处理接收到的均匀光信号,实现精确有效定位.利用核主成分分析K-means++(KPCA-K means++)聚类模型对RSSI样本值进行预处理,得到最优聚类数目和聚类中心,作为隐含层神经元个数和中心值.通过遗传算法-最小均方(GA-LMS)模型对RBF神经网络参数进行寻优.仿真结果表明,在9 m×12 m×3.5 m的室内环境中,接收光功率为 28.6 dBm~-25.1 dBm,定位误差小于0.1m.因此,所提改进后的可见光定位方法具有定位精度更高、实用性更强等优点. 相似文献
2.
3.
该文研究了振荡Robin混合边值齐次化问题解的收敛率.该工作的困难之处在于Robin边值上出现的振荡因子以及边界交叉项的处理.该文利用对偶方法巧妙得对振荡积分进行了估计.文中建立了解的H1和L2收敛率,所得结果明显地依赖于维数.该文可以视为将对偶方法和光滑算子,延拓到处理振荡Robin混合边值问题的情形. 相似文献
4.
王剑宇王立 《南昌大学学报(理科版)》2021,45(3):229
忆阻器能够在外加电压下实现高阻态与低阻态的转换,在存储器件及仿神经网络计算等方面有着重要的应用。本文通过在Si衬底上制备得到Pt-Al2O3-Pt的金属-绝缘层-金属结构的忆阻器器件,研究了氧空位对阻值转换性能的影响。利用原子层沉积技术工艺控制生长不同氧空位浓度的Al2O3薄膜,测量并比较其Ⅰ—Ⅴ循环曲线,发现仅有在氧空位浓度较高情况下忆阻器才能够实现在高阻态和低阻态之间的转换。本文实验结果表明氧空位对于实现阻值转换性能有着重要的影响,对生长制备忆阻器器件有着重要意义。 相似文献
5.
以“油膜法测分子直径”为例谈实际教学中培养有问题解决能力的学生的具体做法. 相似文献
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8.
活性材料是一种具备释能特性的新型材料,其在冲击导致的高压/高温作用下可以发生化学反应,释放大量的化学能,因此在破片、聚能破甲战斗部等军事领域有广泛的应用潜力。为了实现对活性材料释能过程的设计与控制,推进活性材料武器化应用进程,就必须解答活性材料冲击释能行为中所包含的一系列复杂的力-热-化耦合问题。近40年来,对活性材料的冲击释能行为已开展了大量研究,本文在此基础上系统梳理了活性材料的冲击诱发化学反应机理、动力学以及相关效应的研究现状,重点关注活性材料的冲击释能实验表征技术、冲击诱发化学反应理论模型以及考虑力-热-化耦合的冲击压缩数值模拟方法等3方面的研究进展。总结认为,对活性材料冲击释能行为的研究已经具有一定的积淀,但目前对实验中超快化学反应行为的实时诊断研究还缺乏更加丰富、精细、直观的表征与探索,相关理论与数值模拟研究尚未建立能够完整描述活性材料冲击释能行为的力-热-化理论模型,缺乏能够从宏观尺度描述冲击释能行为的有效方法。因此,超快化学反应实验表征技术、宏观角度的力-热-化机理与模型建立及其数值模拟应用以及具备可调性能的活性材料制备新工艺3方面研究内容将是推进活性材料未来军事化应用的重点关注对象。 相似文献
9.
流体运动理论上可用Navier?Stokes方程描述, 但由于对流项带来的非线性, 仅在少数情况可求得方程解析解. 对于复杂工程流动问题, 数值模拟难以高效精准计算高雷诺数流场, 实验或现场测量难以获得流场丰富细节. 近年来, 人工智能技术快速发展, 深度学习等数据驱动技术可利用灵活网络结构, 借助高效优化算法, 获得对高维、非线性问题的强大逼近能力, 为研究流体力学计算方法带来新机遇. 有别于传统图像识别、自然语言处理等典型人工智能任务, 深度学习模型预测的流场需满足流体物理规律, 如Navier?Stokes方程、典型能谱等. 近期, 物理增强的流场深度学习建模与模拟方法快速发展, 正逐渐成为流体力学全新研究范式: 根据流体物理规律选取网络输入特征或设计网络架构的方法称为物理启发的深度学习方法, 直接将流体物理规律显式融入网络损失函数或网络架构的方法称为物理融合的深度学习方法. 研究内容涵盖流体力学降阶模型、流动控制方程求解领域. 相似文献
10.
溶液的光谱研究一直受到化学工作者的关注,但大多研究是以一维光谱技术为主,存在分辨率低,误差较大,重叠峰难以分辨等诸多弊端,无法清晰地给出需要的信息。二维光谱通过对外部扰动下的动态光谱进行相关分析计算,从而得到光谱强度的整体变化信息,显著提高一维光谱的分辨率以及重叠峰的分离度。在判断特定外扰下不同官能团的响应次序以及研究分子间、分子内的弱相互作用上具有独特优势。采用二维相关拉曼光谱和理论计算相结合,对溶液内微观团簇及其变化进行了研究。利用显微共焦激光拉曼光谱仪对目标溶液(纯DMF与0.84 mol·L-1的CuCl2/DMF溶液)进行了升温实验。结果发现在C-N键伸缩振动谱带范围内,由于CuCl2的加入,特征峰强度整体大幅下降,峰宽变大,在1 115 cm-1有新峰产生,随温度升高,伸缩振动峰强度逐渐下降,峰形变缓。为了获得C-N键振动内各特征峰随温度的变化情况,采用移动窗口二维拉曼(MW2D Raman)光谱技术,对光谱数据进行分析。结果表明溶液内不同类别的微观团簇对温度的敏锐程度不同,随温度升高,它们之间存在相互转化,且变化速度不同。为了获取溶液内各微观团簇运动的实质,以温度为外扰,采用二维拉曼(2D Raman)光谱对目标溶液进行分析,通过对二维光谱中特征峰进行归属和变化次序判断,发现金属Cu2+的加入,使得溶液体系变得更加复杂,除存在原溶剂内所含的团簇构型,还存在与Cu2+发生溶剂化的团簇构型,它们之间存在着一定的相互转化。利用密度泛函理论对溶液中可能存在的团簇构型进行结构优化和热力学计算,结果证实了Cu2+与DMF存在相互作用,且由此产生的团簇构型[Cu(DMF)n]2+(n=1~6)的稳定性随n的增大逐渐变差,进一步验证了二维相关光谱分析的可行性与正确性。 相似文献