期刊文献+
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
共找到10篇文章
< 1 >
每页显示 20 50 100
已选择0条
导出题录 引用分析
参考文献
引证文献
 统计分析
检索结果
已选文献
显示方式：
基于停留时间分布的气流床气化炉通用网络模型 被引量：7
1
作者 杨俊宇 李超 +2 位作者 代正华 于广锁 王辅臣 《华东理工大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2015年第3期287-292,402,共7页
气流床气化炉的数学模型是气化装置设计和操作优化的基础,气固停留时间分布是影响气流床气化炉出口组成和碳转化率的关键因素。以气固停留时间分布为依据,结合反应动力学建立气流床气化炉的通用网络模型,模拟值与工业值吻合。对于神府煤... 气流床气化炉的数学模型是气化装置设计和操作优化的基础,气固停留时间分布是影响气流床气化炉出口组成和碳转化率的关键因素。以气固停留时间分布为依据,结合反应动力学建立气流床气化炉的通用网络模型,模拟值与工业值吻合。对于神府煤,考察了氧煤比改变对气化结果的影响,结果表明:最佳氧煤比(氧气体积与煤(干基)质量之比)期望值约为0.655Nm3/kg,生产中为保证液态排渣,氧煤比应控制在0.663Nm3/kg左右。该通用网络模型计算速度快,适用于建立气化炉的动态模型。 展开更多
关键词 多喷嘴对置式气化炉 停留时间 通用网络模型 动力学模型
下载PDF
AIGC的科学基础 被引量：2
2
作者 杨善林 李霄剑 +6 位作者 张强 莫杭杰 彭张林 焦建玲 蒋翠清 蔡正阳 李玲 《工程管理科技前沿》 CSSCI 北大核心 2023年第6期1-14,共14页
深度学习问世以来,人工智能的发展突飞猛进,逐步从纯粹的学术研究向大规模应用迈进。特别是2022年之后,文本生成、图像生成、三维模型生成等一系列应用级人工智能内容生成(AIGC)算法问世,标志着人工智能具备了数字化内容生产的能力,并... 深度学习问世以来,人工智能的发展突飞猛进,逐步从纯粹的学术研究向大规模应用迈进。特别是2022年之后,文本生成、图像生成、三维模型生成等一系列应用级人工智能内容生成(AIGC)算法问世,标志着人工智能具备了数字化内容生产的能力,并正在突破逻辑推理、常识认知等诸多门槛,逐步迈向通用人工智能。本文详细阐述了生物学、认知科学、数理计算科学、决策科学、复杂性科学等多个学科在AIGC发展中的作用和相互关系,强调这些学科的交织共同构成了AIGC的科学基础。最后,对AIGC的未来发展进行了深入的分析与展望,提出了AIGC的未来研究方向和需要面对的安全风险问题,以期推动AIGC的创新发展。 展开更多
关键词 人工智能内容生成 通用人工智能 科学基础 学科交叉 神经网络模型 深度学习
下载PDF
两种模型对潜流湿地出水中总氮含量的预测能力对比 被引量：4
3
作者 魏佳明 崔丽娟 +3 位作者 李伟 雷茵茹 平云梅 朱利 《湿地科学》 CSCD 北大核心 2017年第2期281-286,共6页
以北京顺义汉石桥湿地自然保护区中水处理厂的潜流湿地为例,选取2014~2015年的水质监测数据,以电导率、溶解性固体总量、氧化还原电位、p H、水温和总输入氮含量为输入层,比较遗传算法优化的BP神经网络模型和广义回归神经网络模型对多... 以北京顺义汉石桥湿地自然保护区中水处理厂的潜流湿地为例,选取2014~2015年的水质监测数据,以电导率、溶解性固体总量、氧化还原电位、p H、水温和总输入氮含量为输入层,比较遗传算法优化的BP神经网络模型和广义回归神经网络模型对多处理单元潜流湿地出水中的总氮含量预测能力。研究结果表明,遗传优化的BP神经网络模型的拟合优度R2可达到0.835,平均相对误差百分比为12.89%,说明其对出水中的总氮含量有一定的预测能力,但精度较差;广义回归神经网络模型的平均相对误差百分比为4.46%,精度较高。利用广义回归神经网络模型对潜流湿地出水中的总氮含量进行预测较适宜。 展开更多
关键词 潜流湿地 广义回归神经网络模型 遗传算法 BP神经网络模型 总氮
原文传递
金融稳定分析的宏观模型综述及展望 被引量：4
4
作者 谭政勋 《经济与管理》 CSSCI 2011年第4期67-71,共5页
金融系统的稳定性水平是金融功能是否有效发挥的反映,加入WTO后中国政府对经济系统进行了诸多方面的改革,金融系统的稳定性得到明显提升,但也存有压力与风险。金融稳定分析的宏观模型包括扩展的宏观经济模型、动态随机一般均衡模型和网... 金融系统的稳定性水平是金融功能是否有效发挥的反映,加入WTO后中国政府对经济系统进行了诸多方面的改革,金融系统的稳定性得到明显提升,但也存有压力与风险。金融稳定分析的宏观模型包括扩展的宏观经济模型、动态随机一般均衡模型和网络模型。其中,动态随机一般均衡模型具有较好的现实拟合度,应用性较强。应根据中国的社会背景和特殊的金融制度,构建中国特色的动态随机一般均衡模型。 展开更多
关键词 金融稳定 动态随机一般均衡模型 扩展的宏观经济模型 网络模型
下载PDF
GRNN与统计模型在海堤渗压监测中的应用比较 被引量：2
5
作者 黄铭 刘俊 《水电能源科学》 北大核心 2009年第3期134-136,共3页
为掌握海堤状态量的变化规律并进行有效预测、评判,在对海堤渗压效应量和影响因素分析的基础上,给出了监测模型的影响因子基本形式,采用统计理论和广义回归神经网络(GRNN)分别建立了分析预测模型,对两种模型的建模原理、模型中影响因素... 为掌握海堤状态量的变化规律并进行有效预测、评判,在对海堤渗压效应量和影响因素分析的基础上,给出了监测模型的影响因子基本形式,采用统计理论和广义回归神经网络(GRNN)分别建立了分析预测模型,对两种模型的建模原理、模型中影响因素及模型效果等方面进行了比较,可为复杂的海堤状态的安全监控提供参考。 展开更多
关键词 海堤 渗压监测 统计模型 广义回归神经网络模型
下载PDF
人工神经网络在鸡胸肉预冷清洗环节中沙门氏菌污染率的预测 被引量：2
6
作者 肖兴宁 杨力 +5 位作者 张建民 廖明 李延斌 肖英平 杨华 汪雯 《食品工业科技》 CAS 北大核心 2020年第18期212-217,共6页
为实现对鸡胸肉预冷清洗环节的沙门氏菌污染率的预测,采用响应面试验设计收集数据,建立以初始污染水平、初始污染率、次氯酸钠(NaClO)浓度为输入值,鸡胸肉预冷清洗环节的沙门氏菌污染率为输出值的广义回归神经网络模型(General Regressi... 为实现对鸡胸肉预冷清洗环节的沙门氏菌污染率的预测,采用响应面试验设计收集数据,建立以初始污染水平、初始污染率、次氯酸钠(NaClO)浓度为输入值,鸡胸肉预冷清洗环节的沙门氏菌污染率为输出值的广义回归神经网络模型(General Regression Neural Network model,GRNN),预测鸡胸肉预冷清洗环节的沙门氏菌污染率变化,并用训练集拟合,测试集评估模型的预测效果。结果显示,鸡胸肉预冷清洗环节的沙门氏菌污染率随初始污染水平、初始污染率的升高而显著增加,相反随NaClO浓度的升高而呈下降趋势(P<0.05)。练后的GRNN模型的r值和SEP值分别为0.93和10.8%,拟合良好。模型对新数据预测的误差较小(SEP=13%),表明GRNN模型可较准确的预测鸡胸肉预冷清洗环节的沙门氏菌污染率。本研究建立的模型可用于鸡胸肉预冷清洗环节沙门氏菌污染率的预测,为微生物定量风险评估提供重要信息。 展开更多
关键词 鸡胸肉 预冷清洗 广义回归神经网络模型 沙门氏菌污染率 预测模型
下载PDF
基于CEEMD的电离层TEC组合预报模型
7
作者 金加棋 沈梁涛 《北京测绘》 2023年第3期420-427,共8页
针对单一电离层总电子含量(TEC)预报模型存在的缺陷,如受外界因素干扰较大、预报精度随预报时间的增加明显降低等,本文提出一种基于补充集合经验模态分解(CEEMD)电离层TEC组合预报模型。该模型实现电离层TEC预报的关键途径为:首先,利用C... 针对单一电离层总电子含量(TEC)预报模型存在的缺陷,如受外界因素干扰较大、预报精度随预报时间的增加明显降低等,本文提出一种基于补充集合经验模态分解(CEEMD)电离层TEC组合预报模型。该模型实现电离层TEC预报的关键途径为:首先,利用CEEMD对TEC原始序列进行自适应分解,得到具有不同频率的分量并依据分量复杂度分析结果进行重构;其次,使用广义回归神经网络(GRNN)模型对高频分量进行建模与预报,使用Holt-Winters模型对低频分量进行建模与预报;最后,重构高频分量预报结果与低频分量预报结果得到电离层TEC预报值。根据太阳活动选取两段不同年积日、不同纬度电离层TEC序列进行实验,结果表明本文提出组合预报模型较单一的Holt-Winters模型、GRNN模型预报精度更高,在太阳活动平静期预报结果的平均相对精度为92.83%,在太阳活动剧烈期预报结果的平均相对精度为84.35%,对于长时间TEC预报也具有较好的效果,稳定性高。 展开更多
关键词 电离层 总电子含量 补充集合经验模态分解 Holt-Winters模型 广义回归神经网络模型
下载PDF
航线运输驾驶员转场训练网络优化设计
8
作者 汪瑜 车通 +1 位作者 孙宏 朱金福 《工业工程》 北大核心 2020年第4期159-166,共8页
为了改进传统航线运输驾驶员转场训练网络设计方法的不足之处,以降低转场训练网络的设计总成本,构建了包含源发弧、始发弧、衔接弧和到达弧在内的转场训练路径衔接网络,并利用计算机深度遍历算法获取各类转场训练科目的可行训练路径集合... 为了改进传统航线运输驾驶员转场训练网络设计方法的不足之处,以降低转场训练网络的设计总成本,构建了包含源发弧、始发弧、衔接弧和到达弧在内的转场训练路径衔接网络,并利用计算机深度遍历算法获取各类转场训练科目的可行训练路径集合,然后以训练基地选址和流经各转场训练路径上的航线驾驶员培训数量为决策变量,并综合考虑训练基地设置数量、航线运输驾驶员培训总人数和各训练基地转场训练容量等限制条件,以转场训练网络总成本最小为目标函数,构建转场训练网络优化设计数学模型。算例结果表明,与传统方法相比,该方法将转场训练网络总成本降低了9.18%;通过将空域及机场容量在-30%~30%之间波动,发现转场训练网络中训练基地数量发生变化,并使得网络设计总成本在1.12%^-10.67%之间波动。因此,该方法是可行且有效的,能够为飞行航校的转场训练网络设计提供指导。 展开更多
关键词 通用航空 转场网络 衔接网络 深度搜索 转场网络模型 转场训练路径
下载PDF
考虑多维约束的混合直流电网优化调度方法
9
作者 郭春义 蒋雯 +1 位作者 黄宏和 赵成勇 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2017年第S1期30-38,共9页
混合直流电网为我国规模化新能源接入电网与送出消纳提供了可行方案,合理的调度决策可以优化其运行安全性和经济性。文中提出了一种考虑电网多维约束的混合直流电网优化调度方法。首先考虑混合直流电网的不同网络拓扑结构、多种运行控... 混合直流电网为我国规模化新能源接入电网与送出消纳提供了可行方案,合理的调度决策可以优化其运行安全性和经济性。文中提出了一种考虑电网多维约束的混合直流电网优化调度方法。首先考虑混合直流电网的不同网络拓扑结构、多种运行控制模式,对其节点进行分类与标准化处理,得到通用网络数学模型;其次,根据不同的节点类型,得到对应的电压偏差量的求解形式,并基于高斯赛德尔法对混合直流电网的潮流进行求解;最后,考虑电网多维约束,采用非线性规划的方法,并基于全网损耗最小的目标原则,获得满足多维约束下的混合直流电网优化调度决策指令。通过不同的混合直流电网算例,基于文中算法均可获得其优化后的调度决策指令,结果表明,文中算法在满足多维约束的同时降低直流网络损耗,优化系统的运行安全性和经济性。 展开更多
关键词 混合直流电网 通用直流网络模型 潮流计算 优化调度方法
下载PDF
基于PSO优化GRNN的语音转换方法
10
作者 王民 杨秀峰 要趁红 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2018年第4期752-756,共5页
提出了一种基于粒子群算法PSO优化广义回归神经网络GRNN模型的语音转换方法。首先,该方法利用训练语音的声道和激励源的个性化特征参数分别训练两个GRNN,得到GRNN的结构参数;然后,利用PSO对GRNN的结构参数进行优化,减少人为因素对转换... 提出了一种基于粒子群算法PSO优化广义回归神经网络GRNN模型的语音转换方法。首先,该方法利用训练语音的声道和激励源的个性化特征参数分别训练两个GRNN,得到GRNN的结构参数;然后,利用PSO对GRNN的结构参数进行优化,减少人为因素对转换结果的影响;最后,对语音的韵律特征、基音轮廓和能量分别进行了线性转换,使得转换后的语音包含更多源语音的个性化特征信息。主客观实验结果表明:与径向基神经网络RBF和GRNN相比,使用本文提出的转换模型获得的转换语音的自然度和似然度都得到了很大的提升,谱失真率明显降低并且更接近于目标语音。 展开更多
关键词 语音转换 广义回归神经网络模型 粒子群优化
下载PDF
已选择0条
导出题录 引用分析
参考文献
引证文献
 统计分析
检索结果
已选文献
上一页 1 下一页 到第 页
使用帮助 返回顶部