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基于函数链神经网络的深度分类器 总被引:1,自引:1,他引:0
目前的宽度学习系统(Broad learning system,BLS)通过所建立的一系列映射节点和增强节点来形成联合节点。因为联合节点与输出层的线性连接,网络权值可以用求解伪逆的方法快速求得,避免了耗时的训练过程,从而成为快速而高效的学习方法。然而在追求高精度结果的过程中,BLS对于增强节点数量的需求过于巨大,容易造成过拟合问题。为此,本文提出了基于函数链神经网络(Functional-link neural network,FLNN)的深度分类器(FLNN based deep classifier,FLNNDC),旨在提供一种更加简单却又不失精度的BLS变体结构。FLNNDC将几个轻量级的BLS子系统堆积成栈式结构,每一个轻量级的BLS子系统随机选择一部分映射节点生成增强节点,而不是全部映射节点。和原宽度结构相比,在几个主流数据集上的实验结果表明本文所提出的FLNNDC分类器具有网络结构更小且学习速度更快的优势。 相似文献
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综述了近年来SiC基复合材料的裂解碳(PyC)及其衍生物、BN及其衍生物、新型界面相和复合界面相的力学及抗氧化性能改性效果、相关影响因素及不足之处,比较了几类常见的界面相制备工艺。其中,PyC界面相力学改性效果好但抗氧化性差,添加B元素仍难以克服其本征不耐氧化性;BN界面相综合性能佳,但具有中温脆性且不防潮;复合界面相优势众多,但热膨胀系数失配、化学相容性差等问题不可忽视;新型界面相在性能或制备方式上难以兼顾。未来的发展方向为完善性能数据库和损伤机理、探索更多新型界面相类型,以及深入挖掘现有界面相制备工艺的潜力等。 相似文献
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针对随机共振锁频环路影响因素不够明朗的问题,在对随机共振锁频环路仿真验证的基础上,重点对信噪比、采样频率和系统参数对环路性能的影响进行了探究。首先,阐述了随机共振锁频环路基本原理,搭建了随机共振锁频环路模拟仿真平台。其次,通过设定不同的信噪比、采样频率和系统参数条件,观察随机共振锁频环路性能变化。最后,总结归纳出各条件对随机共振锁频环路的影响。仿真结果表明,信噪比越低,随机共振锁频环路对信号跟踪性能越差,且最低能够处理信噪比为Eb/N0=1dB的信号。采样频率在高于信号频率50倍时,提高采样频率虽可提高计算精度,但对环路跟踪性能改善作用不大。系统参数是决定随机共振效应能否发生及影响共振效果的关键因素,其表现为一个可供选择的数值区间。 相似文献
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采用CVI结合SI及PIP工艺制备2D C/SiC-ZrB2复合材料.研究了PIP工艺中循环浸渍次数及热处理对复合材料结构和力学性能的影响.比较了多孔C/SiC浸渍浆料后用PIP结合CVI致密化和仅用CVI致密化的效果.结果表明:浸渍裂解后,热处理温度相同,热处理次数对复合材料的开孔率和弯曲强度影响不大.2D C/SiC-ZrB2复合材料的弯曲强度不随PIP次数的增多而增加,PIP处理二次后,复合材料的强度逐渐增加,PIP处理五次,强度达到最大值,制备的复合材料开孔率为8.0%、弯曲强度为423 MPa.SI后用PIP结合CVI致密化比仅用CVI致密化效果好. 相似文献
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六西格玛设计(DFSS)就是现代企业的竞争在质量管理方面已经开始追求事前控制的方式,它是一种崭新的能够更高质量地将好的概念变为现实的产品开发方式,其基本出发点是多功能团队跨部门紧密配合一次性将事情做好,在正确的时间使用正确的工具做正确的事情预防质量问题的出现。DFSS的核心是四个域(即需求域、功能域、结构域和流程域)和两条路线。DFSS过程就是在四个域 相似文献