激光双焦点测速实验技术——对空气自由射流的测试结果

引言六十年代初激光测速技术的出现使人们第一次或接近第一次确切地测量到了流体的速度而不是密度和速度相结合的值。激光测速具有种种优点,是一种非接触式测量、有线性转换系数不需标定、空间分辨率高、动态响应快,因此,十几年来,国内外都对它进行了大量的研究。它已经解决了许多用其它测量技术无法解决的测量问题,如边界层内速度分布,跨、超音速测量,旋转系统内的流体速度测量等,它亦正在试图被用于解决湍流,高温燃烧现象等领域中的问题。应当指出测量技术的局限性曾经是这些问题一度停滞的原因之一。     

基于残差SDE-Net的深度神经网络不确定性估计

神经随机微分方程模型(SDE-Net)可以从动力学系统的角度来量化深度神经网络(DNNs)的认知不确定性。但SDE-Net面临2个问题，一是在处理大规模数据集时，随着网络层次的增加会导致性能退化；二是SDE-Net在处理具有噪声或高丢失率的分布内数据所引起的偶然不确定性问题时性能较差。为此设计了一种残差SDE-Net(ResSDE-Net)，该模型采用了改进的残差网络(ResNets)中的残差块，并应用于SDE-Net以获得一致稳定性和更高的性能；针对具有噪声或高丢失率的分布内数据，引入具有平移等变性的卷积条件神经过程(ConvCNPs)进行数据修复，从而提高ResSDE-Net处理此类数据的性能。实验结果表明：ResSDE-Net在处理分布内和分布外的数据时获得了一致稳定的性能，并在丢失了70%像素的MNIST、CIFAR10及实拍的SVHN数据集上，仍然分别获得89.89%、65.22%和93.02%的平均准确率。