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基于并行核径向基神经网络的软测量与控制模型 被引量：1
1
作者 王华秋 曹长修 李梁 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第10期1218-1223,共6页
转炉提钒过程中存在大量多元非线性因素,难以从统计学和机理上建立各操作参数与生产目标的优化控制模型,为优化转炉的操作参数,建立了基于径向基神经网络的半钢钒含量软测量和控制模型。径向基神经网络常用于非线性回归预测和控制,但是... 转炉提钒过程中存在大量多元非线性因素,难以从统计学和机理上建立各操作参数与生产目标的优化控制模型,为优化转炉的操作参数,建立了基于径向基神经网络的半钢钒含量软测量和控制模型。径向基神经网络常用于非线性回归预测和控制,但是高维的核函数矩阵运算需要花费巨大计算资源。为了缩短计算时间,本文设计了并行算法用于计算径向基网络核函数矩阵,并将它用于转炉提钒软测量和控制模型,在以MPI构建的工作站机群上执行该算法,利用实际数据验证了该算法的加速性和准确性。 展开更多
关键词 转炉提钒 软测量 控制 并行核 径向基 机群
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基于自注意力的扩展卷积神经网络情感分类 被引量：4
2
作者 陆敬筠 龚玉 《计算机工程与设计》 北大核心 2020年第6期1645-1651,共7页
针对现有文本情感分析方法在对文本中词位置、结合上下文以及深层次情感词提取中存在的不足,提出一种模型。利用扩展卷积网络将词或字符编码矩阵转化为向量;扩展卷积以并行卷积核实现增加词之间的位置信息,使词与词之间联系更加紧密;在... 针对现有文本情感分析方法在对文本中词位置、结合上下文以及深层次情感词提取中存在的不足,提出一种模型。利用扩展卷积网络将词或字符编码矩阵转化为向量;扩展卷积以并行卷积核实现增加词之间的位置信息,使词与词之间联系更加紧密;在模型中融合双向GRU网络增加下文信息的影响;利用自注意力机制分配深层次信息的权重,增加词在整句话中的语义信息;将不同权重的文本信息特征放入到softmax层进行文本分类。实验结果表明,该模型在数据集IMDB、SSTB上的准确率比同类模型更高。 展开更多
关键词 情感分析 自注意力机制 扩展卷积神经网络 GRU 并行卷积核
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新型电控空气悬架系统集成控制策略研究 被引量：4
3
作者 马英照 严天一 赵燕乐 《汽车工程》 EI CSCD 北大核心 2021年第9期1394-1401,共8页
为顺应汽车底盘电子电气(E/E)架构集中化发展趋势,并解决传统电控空气悬架系统中悬架刚度调节范围窄、侧倾稳定性欠佳等问题。本文中以具有电机式主动横向稳定器的新型电控空气悬架系统为被研究对象,首先利用Matlab/Simulink搭建电控空... 为顺应汽车底盘电子电气(E/E)架构集中化发展趋势,并解决传统电控空气悬架系统中悬架刚度调节范围窄、侧倾稳定性欠佳等问题。本文中以具有电机式主动横向稳定器的新型电控空气悬架系统为被研究对象,首先利用Matlab/Simulink搭建电控空气悬架系统整车动力学模型与电机式主动横向稳定器模型,开发基于模型设计的新型电控空气悬架系统集成控制策略;然后开发基于英飞凌32位TC275主控芯片的并行多核电子控制单元,并利用转向盘角阶跃输入工况和双移线工况开展离线仿真与硬件在环试验研究。相关研究结果表明,新型电控空气悬架系统集成控制策略及并行多核电子控制单元可改善车辆操纵稳定性,并有效提高车辆抗侧倾性能。 展开更多
关键词 新型电控空气悬架系统 电机式主动横向稳定器 集成控制策略 并行多核电子控制单元 硬件在环试验
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基于并行卷积核的Attention U-Net虚拟试衣方法研究 被引量：1
4
作者 舒幸哲 《软件工程》 2022年第6期13-17,共5页
针对虚拟试衣中特征提取不足、人物肢体被衣服遮挡的问题,在基于图像特征保留的虚拟试衣方法基础上,提出基于并行卷积核的Attention U-Net虚拟试衣方法。该方法采用并行卷积核代替原有的3×3卷积核来提取特征,并在U-Net网络中融入... 针对虚拟试衣中特征提取不足、人物肢体被衣服遮挡的问题,在基于图像特征保留的虚拟试衣方法基础上,提出基于并行卷积核的Attention U-Net虚拟试衣方法。该方法采用并行卷积核代替原有的3×3卷积核来提取特征,并在U-Net网络中融入注意力机制形成新的Attention U-Net图像合成器,通过不断调整网络学习参数,将模型放在数据集VITON Dataset上进行虚拟试衣实验。实验结果表明,与原方法相比,该方法能提取出更多的细节纹理,在结构相似性上提升了15.6%,虚拟试衣效果更好。 展开更多
关键词 虚拟试衣 特征提取 并行卷积核 注意力机制 结构相似性
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基于HardSoftmax的并行选择核注意力
5
作者 朱梦 闵卫东 +1 位作者 张煜 段静雯 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2021年第21期95-101,共7页
注意力被广泛地运用在卷积神经网络中,并有效地提升了卷积神经网络的性能。同时,注意力是非常轻量的,且几乎不需要改变卷积神经网络原来的架构。提出了基于HardSoftmax的并行选择核注意力。针对Softmax包含指数运算,对于较大的正输入很... 注意力被广泛地运用在卷积神经网络中,并有效地提升了卷积神经网络的性能。同时,注意力是非常轻量的,且几乎不需要改变卷积神经网络原来的架构。提出了基于HardSoftmax的并行选择核注意力。针对Softmax包含指数运算,对于较大的正输入很容易发生计算溢出的问题,提出了计算更安全的HardSoftmax来替换Softmax。不同于选择核注意力将全局特征的提取和转换放在特征融合之后,并行选择核注意力将全局特征的提取和转换单独放在一个分支,与具有不同核大小的多个分支构成并行结构。同时,并行选择核注意力的全局特征转换使用分组卷积,进一步减少参数量和计算量。并行选择核注意力通过HardSoftmax注意来关注不同核大小的多个分支。一系列的图像分类实验表明,只是简单地用HardSoftmax替换Softmax,也能保持或提升原注意力的性能。HardSoftmax的运行速度在实验中也比Softmax更快速。并行选择核注意力能够以更少的参数量和计算量追平或超越选择核注意力。 展开更多
关键词 卷积神经网络 HardSoftmax 并行选择核注意力
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80位并行3D-DCT硬件核解决方案
6
作者 罗玉平 尹社广 +2 位作者 施业斌 陈海涛 代镭 《中国科学技术大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2003年第1期45-51,共7页
提出一种使用三维离散余弦变换 ( 3D DCT)对运动图像进行压缩解压的新算法 .在此算法的基础上构造了一个 80位 3D DCT硬件核 ,通过并行连乘连加运算加快计算速度、三维转置存储体消除矩阵转置耗时、中间寄存器消除中间计算结果的存取时... 提出一种使用三维离散余弦变换 ( 3D DCT)对运动图像进行压缩解压的新算法 .在此算法的基础上构造了一个 80位 3D DCT硬件核 ,通过并行连乘连加运算加快计算速度、三维转置存储体消除矩阵转置耗时、中间寄存器消除中间计算结果的存取时间等综合手段 ,达到高速处理目的 .FPGA实现的时序模拟表明 ,采用这种算法可以对现有制式的电视图像进行实时压解处理 . 展开更多
关键词 三维离散余弦变换 80位并行乘加核 实时压缩 FPGA
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