基于赋时层次着色Petri网的流控制传输协议连接建模与分析随着互联网的不断发展，各种通信协议层出不穷，随之而来的是层次化的流控制机制。这些机制确保了网络传输的可靠性和稳定性，对于网络的正常运转起着至关重要的作用。基于赋时层次着色Petri网的流控制传输协议连接建模与分析，正是为了更好地理解和优化网络流控制机制，保证网络的高效和稳定。本文将从以下四个方面阐述这个问题。一、赋时层次着色Petri网的概念与特点赋时层次着色Petri网是Petri网的扩展，它在建模时可以为每一个元素分配不同的时间标记，从而实现时

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2024-12-05

基于神经张量网络的事件相关关系识别基于神经张量网络的事件相关关系识别摘要：在自然语言处理领域，事件相关关系识别是一个具有挑战性的任务。传统的方法往往基于手工设计的特征和规则，难以适应不同语境和复杂关系的变化。随着深度学习的发展，神经网络在自然语言处理中取得了显著的成果。本文提出了一种基于神经张量网络的方法来解决事件相关关系识别问题。实验结果表明，该方法能够有效地识别出不同类型的事件相关关系。1.引言事件相关关系识别是自然语言处理中一个重要的任务。它在信息抽取、问答系统等应用中具有广泛的应用。传统的方法主要

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2024-12-05

基于生成对抗网络联合时空模型的行人重识别方法基于生成对抗网络联合时空模型的行人重识别方法摘要：行人重识别（personre-identification）的目的是从多个视频摄像头中识别出同一行人。本文提出了一种基于生成对抗网络联合时空模型的行人重识别方法，在时间和空间两个维度上同时进行特征提取和分类，提高了行人重识别的准确性。关键词：行人重识别，生成对抗网络，时空模型，特征提取，分类引言：行人重识别是计算机视觉的一项重要任务，在视频监控、安防、智慧城市等领域有广泛应用。但是，行人重识别的困难之处在于同一个

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2024-12-05

基于神经网络和多标度特征分析的古滑坡变形预测及趋势评价古滑坡是指在地质历史时期形成的、已经发生的滑坡事件。滑坡是一种常见的地质灾害，对人们的生命财产造成了巨大的损失。因此，预测和评价古滑坡的变形和趋势具有重要的研究价值和实际意义。本文将基于神经网络和多标度特征分析来进行古滑坡变形预测及趋势评价研究。首先，神经网络是一种模仿人脑神经系统的数学模型。它具有强大的非线性映射能力和自适应调整能力，可以从大量的数据中学习并预测未知的情况。在古滑坡变形预测中，我们可以利用神经网络来建立滑坡的变形模型，通过训练网络来学

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基于神经网络的聚四氟乙烯复合材料摩擦系数实时识别摘要:在工程应用中，聚四氟乙烯复合材料作为高性能摩擦材料得到广泛应用。然而，由于复杂的工作环境和材料制备过程对摩擦系数的不确定性，需要实时监测并进行有效的识别。本文提出了一种基于神经网络的实时摩擦系数识别方法，将实验数据用于训练，建立摩擦系数预测模型。实验结果表明，该方法的预测精度和实时性都比传统的方法有所提升，为聚四氟乙烯复合材料的应用提供了一定的技术支持。关键词:聚四氟乙烯复合材料，摩擦系数，神经网络，实时识别引言:聚四氟乙烯复合材料是一种常见的高性能摩

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基于组合差异图和卷积小波神经网络的SAR图像变化检测基于组合差异图和卷积小波神经网络的SAR图像变化检测摘要：合成孔径雷达（SAR）技术被广泛用于地表覆盖变化检测。然而，由于SAR图像的特殊性质，对变化的检测和分类仍然具有一定的挑战。本文提出了一种基于组合差异图和卷积小波神经网络的SAR图像变化检测方法。首先，利用组合差异图的方法分析两幅SAR图像之间的差异，得到变化信息。然后，将变化信息输入到卷积小波神经网络中进行分类和检测。实验结果表明，该方法能够有效地检测SAR图像中的地表覆盖变化，并且具有较高的准

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基于锁相环的寄生反馈通道参与双馈风电并网SSCI现象研究摘要双馈风电机作为一种常用的风力发电技术，因其高效、可靠和经济等特点被广泛使用。然而，双馈风电机并网在配电网中会产生损耗和电磁干扰现象，例如低电压穿透、频率误差等，这些现象严重影响了配电系统的稳定性和可靠性。为了研究双馈风电机并网中的这些问题，本文提出了一种基于锁相环的寄生反馈通道参与双馈风电并网的研究方法，并探讨了其机理及应用。第一部分：引言近年来，随着气候变化问题的加剧，风能成为了一种重要的可再生能源，被广泛用于发电。双馈风力发电机以其高效、可靠

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基于神经网络和遗传算法的冲压成形多目标优化技术分析基于神经网络和遗传算法的冲压成形多目标优化技术分析摘要：在冲压成形工艺中，多目标优化是一个关键的任务，因为往往有多个目标需要同时考虑。本文提出了一种基于神经网络和遗传算法的冲压成形多目标优化技术。首先，使用神经网络建立了模型，用于预测冲压成形过程中的多个目标的数值。然后，采用遗传算法对模型进行训练，以使其能够找到最佳的参数配置，从而实现多目标的优化。通过实验验证，本文所提出的方法可以有效地优化冲压成形工艺。关键词：神经网络，遗传算法，冲压成形，多目标优化1

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基于链路期望寿命的高效路由算法论文：基于链路期望寿命的高效路由算法摘要：路由算法是互联网中最为重要的基础技术之一。随着网络规模的不断扩大和互联网服务的不断增加，网络中的路由算法也不断升级和改进。在互联网中，链路期望寿命是衡量网络中链路质量的重要指标之一。本文基于链路期望寿命提出一种高效的路由算法，通过实验数据的测试表明，该算法相较于传统路由算法，在网络延迟、网络拥塞等性能指标上有较大的提升。关键词：路由算法，链路期望寿命，网络延迟，网络拥塞1.引言在现代网络中，路由算法是实现网络互联的核心技术。路由算法在

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基于蜂窝物联网的车联网通信浅析随着无线通信技术的不断发展和网络基础设施的不断完善，车联网已经成为一个备受关注和研究的热点领域。蜂窝物联网作为一种新兴的通信技术，与车联网的结合为智能出行提供了更加有利的环境和前景。本文旨在探讨基于蜂窝物联网的车联网通信，分析其优势和不足，以及在智能出行中的应用前景。一、基于蜂窝物联网的车联网通信的优势1.覆盖范围广蜂窝物联网利用基站网络覆盖面广，可以实现全球范围内的通信服务。这为车联网提供了更加广泛且可靠的网络基础设施，可以满足车联网中复杂的通信需求。2.通信速度快蜂窝物联

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基于胶囊网络的对抗判别域适应算法基于胶囊网络的对抗判别域适应算法摘要：对抗判别域适应是通过学习在源域上学到的知识，将其应用于目标域中的任务，以解决领域间差异问题。本文提出了一种基于胶囊网络的对抗判别域适应算法，该算法可以更好地保留源域中的特征，并有效地适应目标域上的任务。通过实验证明，所提出的算法在图像分类任务上取得了较好的性能。1.引言随着深度学习在计算机视觉领域的广泛应用，对抗判别域适应（AdversarialDomainAdaptation）成为了解决领域间差异问题的重要方法。在许多实际应用中，由于

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基于神经网络模型的stencil循环最优分块大小预测基于神经网络模型的stencil循环最优分块大小预测摘要：Stencil循环是科学计算中常见的计算模式之一，它涉及到大规模的数据处理和复杂的依赖关系。循环体内对于元素的计算通常是乘法和加法操作，并且该计算依赖于其邻近位置的元素。而循环的性能与循环中的分块大小密切相关。为了选择最优的分块大小以提高性能，本论文提出了一种基于神经网络模型的stencil循环最优分块大小预测方法。该方法通过训练一个神经网络，从输入的特征中预测最佳的分块大小。1.引言Stenci

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基于移动网络的海上通信系统构建与应用基于移动网络的海上通信系统构建与应用摘要：随着全球化的推进和航运业务的发展，海上通信系统的建设与应用变得越来越重要。本文提出了一种基于移动网络的海上通信系统构建与应用方案，并对其进行了详细的介绍与分析。该系统通过利用移动网络技术，实现了在海上通信过程中数据的高效传输和信息的实时交换，从而提高了航运业务的效率和安全性。本文还对该系统的应用进行了深入研究，并提出了一些建设与应用的建议，以期对今后的海上通信系统的发展与应用具有一定的指导意义。关键词：移动网络；海上通信；效率；

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基于自适应遗传优化递归神经网络的木工送料平台补偿控制研究标题：基于自适应遗传优化递归神经网络的木工送料平台补偿控制研究摘要：随着工业自动化的不断发展，木工行业也逐渐向自动化方向发展。木工送料平台的补偿控制是提高木工加工精度和效率的关键技术之一。本论文基于自适应遗传优化递归神经网络的方法，研究了木工送料平台补偿控制的理论与实践。通过实验验证，该方法能够有效提高木工送料平台的补偿精度和控制稳定性，为木工行业的自动化生产提供了理论和实践指导。引言：在木工加工过程中，送料平台补偿控制是确保木材在工艺过程中位置准确

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基于翻转课堂的《传感网原理及应用》教学改革研究摘要：本文探讨了基于翻转课堂的《传感网原理及应用》教学改革研究，分析了传统课堂教学存在的问题及翻转课堂教学的优势，结合具体案例展示了如何应用翻转课堂教学改革，进一步提高学生的学习主动性和参与度。关键词：翻转课堂；传感网原理；教学改革；学习主动性；参与度。一、引言传感网技术是目前迅速发展的一项新兴技术，旨在实现对于环境、人体、设备等各种信息进行智能化的感知、采集、处理和传输，具有很强的应用潜力。因此，传感网原理及应用的相关教育培养建设也日益重要。而传统的课堂教学

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基于神经网络模型的盾构姿态预测方法研究——以台州地区某地铁隧道工程为例基于神经网络模型的盾构姿态预测方法研究——以台州地区某地铁隧道工程为例摘要：盾构法是隧道施工中常用的方法之一，其姿态预测对工程施工进展具有重要意义。本文以台州地区某地铁隧道工程为例，提出了一种基于神经网络模型的盾构姿态预测方法。首先，收集盾构机的工作数据和环境参数数据，并对原始数据进行预处理。其次，构建了一种三层全连接神经网络模型，并通过训练集对其进行训练。最后，通过测试集对模型进行评估和验证。实验结果表明，所提出的方法在台州地区某地铁

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基于离散控制的光伏并网系统自抗扰控制器设计随着可再生能源的不断发展，光伏发电逐渐成为主流电力来源之一。而随着光伏发电的普及，光伏并网系统中的自抗扰控制器也变得愈加重要。在本文中，将讨论基于离散控制的光伏并网系统自抗扰控制器的设计。一、控制器设计在设计自抗扰控制器时，我们需要从电气特性、控制效果、控制速度等多个方面考虑。首先，为了抵消变化频繁的微小扰动，控制器需要兼容多种频率。其次，为了避免控制系统的共振和振动，控制器需要具有自激振荡的抑制功能。此外，能够实时分析和响应系统设定值的控制器也尤为重要。基于以上

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基于降噪风险基因网络的生存风险基因筛选基于降噪风险基因网络的生存风险基因筛选摘要：随着高通量技术的发展，大量的基因表达和临床数据变得可用，对于生存风险基因的筛选变得尤为重要。然而，由于数据的高维度和噪声的存在，如何精确地筛选出与生存风险相关的基因成为了一个挑战。本文提出了一种基于降噪风险基因网络的生存风险基因筛选方法，通过建立风险基因网络和应用降噪算法来提高筛选的准确性和可解释性。通过实验证明，我们的方法相比于传统的机器学习方法具有更好的性能。1.引言近年来，生物信息学的发展为生存分析中的基因筛选提供了许

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基于阻抗法的并网逆变器小信号稳定功率极限分析与提高基于阻抗法的并网逆变器小信号稳定功率极限分析与提高摘要：随着可再生能源的快速发展，越来越多的逆变器被应用于并网系统中，用于将可再生能源发电转化为交流电能。逆变器在并网系统中扮演着重要的角色，因此提高逆变器的小信号稳定功率极限成为研究的热点。本文基于阻抗法分析逆变器的小信号稳定功率极限，并提出了一些方法来提高逆变器的小信号稳定功率极限。关键词：逆变器；并网系统；小信号稳定功率极限；阻抗法；提高1.引言随着可再生能源的不断发展和推广，逆变器作为可再生能源并网系

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基于遗传算法-深度神经网络的分布式光纤监测工作面矿压预测Title:PerformancePredictionofMining-inducedPressureatDistributedFiber-opticMonitoringWorkingFaceBasedonGeneticAlgorithm-DeepNeuralNetworkAbstract:Mining-inducedpressureinundergroundcoalminingposesasignificantthreattothesafetyan

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