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  • 简介:编完这期稿件,感觉能比较引起注意的至少有三个方面:一是自主品牌的界定;二是车展,不仅是刚结束的日内瓦车展,还有对中国车迷更具吸引力的四月上海车展;三是“”一词。

  • 标签: 自主品牌 残值 日内瓦车展 吸引力 界定
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  • 简介:1教学目标(1)理解两角和与余弦公式的推导过程.通过公式的推导来揭示公式的生成过程,培养学生通过交流、探索、发现和获取新知识的能力,通过多种证明方式来培养学生思维的发散性.

  • 标签: 余弦公式 两角和 教学设计 苏教版 学生思维 生成过程
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  • 简介:摘要本文基于经典的网络结构,提出一种改进后的模块。该结构可以在不增加网络深度的前提下,提取更多的样本特征,从而提升网络性能。以MNIST手写字体库为训练集,使用tensorflow做为机器学习库,在GPU上训练模型。实验结果表明,改进后的模块可以更好的提出网络特征,从而提高预测的准确度。

  • 标签: 图像处理 卷积神经网络 残差神经网络
  • 简介:摘要:影响电机振动的因素非常多,通过试验测量得到的数据分析,无法精确地找到引起振动的根本原因,往往需要反复的试验及电机解体、复装等过程。文章依次介绍了试验、装配、配件等三类影响电机振动的因素及振动故障处理方法。

  • 标签: 高速电机 振动特征 振动故障处理
  • 简介:为了提高行人检测的准确性,提出一种改进的方向梯度直方图(HOG)算法,首先对图像进行两种方式的HOG特征向量的提取,方形划分和圆形划分方式,并对圆形划分得到的梯度直方图进行权优化调整,再结合网络(ResNet)提取的深度模型特征,最佳特征向量用主成分分析算法(PCA)降维,通过SVM算法对行人进行检测。通过对HOG与ResNet特征融合算法进行仿真,并与其他行人检测算法对比,在提升准确率与降低漏检率上取得了很好效果。

  • 标签: HOG 残差网络 PCA SVM
  • 简介:摘要目的研究和搭建人工智能深度学习网络,在两个公开的大脑MRI图像数据集上实现高准确率的MRI脑肿瘤的四分类。材料与方法提出一种多尺度网络的MRI脑肿瘤分类模型,实现脑肿瘤的四分类任务。模型包括多尺度输入、改进、下采样和双通道池化共四个模块。将Kaggle中正常人和Figshare中肿瘤患者的脑部MRI图像进行数据集组合,对提出的模型进行训练和性能评估,优化网络超参数,提高分类准确率。结果在352张MRI图像上测试模型,仅使用多尺度输入模块时,得到平均分类准确率为96.59%。添加下采样模块后,准确率达到98.58%。对比最大池化、均值池化和双通道池化,准确率分别为96.02%、97.16%、98.58%。多尺度网络对脑肿瘤具有很好的分类效果,对胶质瘤、脑膜瘤、垂体瘤和正常无肿瘤图像的分类准确率分别为99.14%、99.14%、99.42%和99.42%。结论MRI是一种典型的检查脑肿瘤的医学成像方法,但放射科专家手工对脑肿瘤进行准确分类极具主观性和不确定性。提出的多尺度网络能为脑肿瘤自动分类提供有效的方法,且该网络提高了MRI脑肿瘤分类的准确率,很好地解决了梯度消失问题,提升了模型的泛化能力。

  • 标签: 人工智能 深度学习 磁共振成像 脑肿瘤分类 多尺度残差网络 下采样 双通道池化 卷积神经网络
  • 简介:通过对国内外关于股价异动相关文献的梳理,发现以往研究成果中对股价异动的判定方法较为繁琐。系数法是“事件研究法”和“股价反应程度分析法”的创新结合,它主要应用于判断重大并购事件首次公告之前股价异常波动。实际应用表明,系数法简捷、实用。

  • 标签: 并购 股价异动 事件研究法 股价反应程度分析法 残差系数法
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  • 简介:采用快速傅里叶变换(FFT)进行电力谐波分析时,很难做到整周期截断和同步采样,导致频谱泄漏,无法精确得到电力谐波各参数。对采样信号进行加窗截断,用双谱锋线插算法修正检测结果,可改善因非同步采样导致的频谱泄漏,提高检测精度。本文提出一种改进的余弦窗,分析其频谱特性,运用多项式拟合推导出简单实用的插修正公式,减少运算量。仿真结果表明,加改进余弦窗双谱线插FFT算法检测精度高,有效抑制了频谱泄漏。

  • 标签: 快速傅里叶变换 谐波分析 同步采样 频谱泄漏 余弦窗 多项式拟合
  • 简介:加权法是一种求解微分方程的方法.它不是严格地求微分方程的解析解,而是直接从微分方程得出问题的近似解.由于此法原理简单,方法简便,工作量小,因此,它在流体力学、热传导学、化学工程及结构分析等方面得到广泛应用.前文(《用加权法求梁的弯曲变形》)将加权法用于材料力学中求梁的变形问题,并对此法进行了简单介绍.本文将此法用于求压杆的临界载荷.同样收到了较好的效果.一、加权法的分类:加权法的分类方法有几种.其中一个重要的分类方法是按权函数的形式进行分类.据此,加权法分为五种基本方法。见表1.

  • 标签: 加权残值法 临界载荷 权函数 解析解 子域法 压杆
  • 简介:为了提高GM(1,1)模型的预测精度,对GM(1,1)模型进行预测,得到序列,然后用序列建模对原模型进行修正,得到GM(1,1)的修正模型,将其应用到扬压力的预测中,结果表明模型精度大大提高.

  • 标签: GM(1 1)模型 残差模型 扬压力预测