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基于改进ShuffleNet v2的轻量化番茄叶片病害识别 被引量:1
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作者 李大华 仲婷 +1 位作者 王笋 《江苏农业科学》 北大核心 2024年第3期220-228,共9页
番茄大面积种植导致叶片部位被病虫害侵蚀面积不一、侵蚀种类多样化等问题,为了满足在资源有限的硬件设备上实现对番茄叶片病害准确识别,提出改进ShuffleNet v2模型。首先对基本单元进行改进,提出SA-stage模块,使模型密切关注叶片相关... 番茄大面积种植导致叶片部位被病虫害侵蚀面积不一、侵蚀种类多样化等问题,为了满足在资源有限的硬件设备上实现对番茄叶片病害准确识别,提出改进ShuffleNet v2模型。首先对基本单元进行改进,提出SA-stage模块,使模型密切关注叶片相关特征信息的同时减小了参数量和计算量;其次提出LFN轻量化特征融合模块,实现浅层和深层网络的上下文信息交互;接着引入RFB-s轻量化特征增强模块,增强小目标病害的特征提取;最后将SPD-Conv代替普通卷积和最大池化层,降低图像分辨率的同时保留了番茄叶片病害小目标的细粒度信息。试验结果表明,改进ShuffleNet v2模型在10种番茄叶片病害图像上进行测试,准确率和平均召回率分别达到了96.55%、96.40%,较原模型分别提高了4.44、3.70百分点;参数量和计算量分别为348154、38.75 MB,较原模型分别减少3888、3.88 MB。相比于其他分类模型AlexNet、ResNet50、MobileNet v3等,改进ShuffleNet v2模型不仅准确率最高、参数量和计算量最小,而且权重最小,仅为1.51 MB。该研究提出的改进ShuffleNet v2模型具备在资源有限的移动设备上部署的条件,满足实时、准确地识别番茄叶片病害。 展开更多
关键词 番茄 叶片病害 病害识别 轻量化 参数量
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谱特征选择对电离层闪烁事件识别的影响分析
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作者 刘钝 於晓 +2 位作者 熊雯 郝艺 朱庆林 《电波科学学报》 CSCD 北大核心 2024年第1期173-180,共8页
对闪烁事件进行快速有效识别是GNSS应用的重要需求,为此利用不同时期、不同区域、不同系统信号测量,比较分析了利用机器学习方法基于不同信号功率谱参数进行闪烁事件识别的性能。分析的不同情形中,闪烁识别模型精度最高可达98.5%,最低为... 对闪烁事件进行快速有效识别是GNSS应用的重要需求,为此利用不同时期、不同区域、不同系统信号测量,比较分析了利用机器学习方法基于不同信号功率谱参数进行闪烁事件识别的性能。分析的不同情形中,闪烁识别模型精度最高可达98.5%,最低为91.3%,其精度均可优于90%,表明利用闪烁信号功率谱特征可建立闪烁事件的有效识别方法。进一步分析指出,降低截止频率有助于提高闪烁识别模型的精度,这表明基于谱特征进行闪烁事件识别的主要依据是Fresnel频率附近一定频谱范围内存在谱强度显著降低这一特征。这个结论也从谱分析角度说明了利用高精度GNSS参考站接收机常规观测(1 Hz)进行闪烁事件识别的可能。对闪烁功率谱进行拟合,并利用拟合的谱特征参数建立识别模型,可进一步提高闪烁事件识别精度,并减少模型所需参数。 展开更多
关键词 电离层 闪烁 机器学习 功率谱 分类
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基于改进YOLOv7的苹果表面缺陷轻量化检测算法
3
作者 李大华 孔舒 +1 位作者 李栋 《河南农业科学》 北大核心 2024年第3期141-150,共10页
针对如何提高苹果表面缺陷的检测速度和精度,解决模型内存占比大的问题,提出一种基于改进YOLOv7的苹果表面缺陷轻量化检测算法。首先引入GhostNetV2作为YOLOv7网络的backbone,有效降低了模型复杂度,提高了检测速度。并引入SimAM无参注... 针对如何提高苹果表面缺陷的检测速度和精度,解决模型内存占比大的问题,提出一种基于改进YOLOv7的苹果表面缺陷轻量化检测算法。首先引入GhostNetV2作为YOLOv7网络的backbone,有效降低了模型复杂度,提高了检测速度。并引入SimAM无参注意力机制,以强化不同深度的特征信息。使用双向加权特征金字塔结构BiFPN进行加权特征融合,进一步提升苹果表面缺陷的检测精度。最后采用ECIOU损失函数来计算边界框损失,进一步提高模型收敛速度和整体性能。结果表明,改进YOLOv7模型在苹果表面缺陷检测上mAP@0.5较原YOLOv7网络提高2.0百分点,准确率和召回率也分别提升了1.7、3.9百分点,模型减小20.8 MB,速度提升36.43帧/s。其综合性能也优于SSD、CenterNet等主流算法,可实现对苹果表面缺陷的快速准确诊断。 展开更多
关键词 苹果表面缺陷 YOLOv7 GhostNetV2 注意力机制 BiFPN ECIOU
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基于改进SSD模型的柑橘叶片病害轻量化检测模型
4
作者 李大华 孔舒 +1 位作者 李栋 《浙江农业学报》 CSCD 北大核心 2024年第3期662-670,共9页
针对当前目标检测算法存在模型占比大,对柑橘叶片病害检测速度较慢、精度较低等问题,提出了一种基于改进SSD(single shot multibox detector)的柑橘叶片病害轻量化检测方法。引入了轻量化卷积神经网络MobileNetV2作为SSD网络的骨架,以... 针对当前目标检测算法存在模型占比大,对柑橘叶片病害检测速度较慢、精度较低等问题,提出了一种基于改进SSD(single shot multibox detector)的柑橘叶片病害轻量化检测方法。引入了轻量化卷积神经网络MobileNetV2作为SSD网络的骨架,以减小模型规模、提高检测速度。引入感受野模块(receptive field block,RFB)来扩大浅层特征感受野,以提高模型对小目标的检测效果。并引入CA(coordinate attention)注意力机制,以强化不同深度的特征信息,进一步提升柑橘叶片病害的识别精度。结果表明,与VGG16-SSD相比,改进模型(MR-CA-SSD)在柑橘叶片病害检测上平均精度均值(mAP)提升4.4百分点,模型占比减小52.3 MB,每秒检测帧数提升3.15。MR-CA-SSD综合性能也优于YOLOv4、CenterNet、Efficientnet-YoloV3等模型。该改进模型可实现对柑橘叶片病害的快速准确诊断,有助于对病害部位及时精准施药。 展开更多
关键词 柑橘 叶片病害 轻量化网络 感受野模块 注意力机制
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基于深度学习的重叠红外刑侦目标提取算法研究 被引量:1
5
作者 姜晨慧 《黑龙江工业学院学报(综合版)》 2024年第2期85-93,共9页
刑侦图像处理中,由于人活动的随意性和主观性,导致红外图像中存在手印重叠的问题,使得处理此类图像中重叠目标的提取较为复杂。针对重叠红外刑侦目标提取困难的问题,提出一个ResEU-Net网络模型,用于定位和分割手印目标区域以及重叠目标... 刑侦图像处理中,由于人活动的随意性和主观性,导致红外图像中存在手印重叠的问题,使得处理此类图像中重叠目标的提取较为复杂。针对重叠红外刑侦目标提取困难的问题,提出一个ResEU-Net网络模型,用于定位和分割手印目标区域以及重叠目标区域。此外,通过基于坐标变换和图像融合算法,有效地提取和复原单个重叠手印。通过算法实验结果及所提出网络模型的对比试验,验证了方法在提取红外重叠刑侦目标时的准确性和优越性。ResEU-Net网络模型的评估指标,包括mIoU、mAP以及准确率等,均优于其他模型。与其他目标提取方法相比,方法在提取整体手印目标、手印的重叠目标和单独手印目标时都具有较高的准确性和完整性。 展开更多
关键词 刑侦图像处理 目标提取 坐标变换 ResEU-Net
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“校企互嵌、三维联动、四链共赢”的人才培养模式对就业质量的影响
6
作者 魏山山 +5 位作者 范剑 张丽君 耿翠翠 孙丰霞 韩霄雁 翟树林 《中国就业》 2024年第2期98-99,共2页
在新形势下技工院校要提升竞争力、扩大影响力、促进毕业生稳健就业,必须积极探索教学模式改革。文章提出了技工教育构建“校企互嵌、三维联动、四链共赢”的产教融合、校企合作人才培养模式,具体描述了该模式的形态特征、优势和创新点... 在新形势下技工院校要提升竞争力、扩大影响力、促进毕业生稳健就业,必须积极探索教学模式改革。文章提出了技工教育构建“校企互嵌、三维联动、四链共赢”的产教融合、校企合作人才培养模式,具体描述了该模式的形态特征、优势和创新点;教学实践证明,该模式培养的技工院校毕业生工作素养更加符合企业用人需求,可以有效保障技工院校毕业生实现高质量稳健就业。 展开更多
关键词 一体化教育 校企互嵌 三维联动 四链共赢 稳健就业
原文传递
技工院校学生创新创业能力培养探索
7
作者 马丽虹 翟树林 +1 位作者 吴海峰 《中文科技期刊数据库(全文版)教育科学》 2024年第3期0144-0147,共4页
技工院校大力推进学生创业创新工作,促进实现更高质量就业,双创教育成为技工院校培养高技能人才的新内容,新模式。技工院校的创新创业工作有了初步发展,但是存在若干方面问题。本文就技工院校学生创新创业能力培养的方法进行了探索,采... 技工院校大力推进学生创业创新工作,促进实现更高质量就业,双创教育成为技工院校培养高技能人才的新内容,新模式。技工院校的创新创业工作有了初步发展,但是存在若干方面问题。本文就技工院校学生创新创业能力培养的方法进行了探索,采用整体设计,构建一个校园创新创业生态圈, 四个层,实现创新创业生态圈与学院工作内容融合,把创新创业教育纳入技工教育全过程。 展开更多
关键词 技工院校 创新创业 能力 培养途径
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基于免疫深度网络的电力设备检测算法
8
作者 薛浩 《河南科技学院学报(自然科学版)》 2024年第2期48-55,共8页
随着电力系统的快速发展,保障电力设备的稳定安全运行成为一项重要工作.针对绝缘子和变压器套管的工作状态检测问题,研究基于生物免疫智能理论与当前深度学习模型,提出了一种新的免疫深度网络,采用深度残差网络提取特征、SIoU计算检测... 随着电力系统的快速发展,保障电力设备的稳定安全运行成为一项重要工作.针对绝缘子和变压器套管的工作状态检测问题,研究基于生物免疫智能理论与当前深度学习模型,提出了一种新的免疫深度网络,采用深度残差网络提取特征、SIoU计算检测锚框损失、3块SPP结构进行多尺度特征融合.通过实验对比分析,免疫深度网络MAP可以达到80.97%,相较于YOLOv3模型提升4.55%,并通过与Prewitt、Kmeans、Otsu、YOLOv3检测效果对比,免疫深度网络不仅未出现漏检、误检现象,且检测准确率优于其他模型. 展开更多
关键词 生物免疫 数据处理 绝缘子 套管
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基于多层级深度神经网络的电力设备红外图像故障识别
9
作者 庄光耀 《红外》 CAS 2024年第3期40-48,共9页
电力设备的故障可能导致电力系统不稳定甚至解列,对电力安全和国民经济造成巨大损失,因此迅速且准确地识别这些故障至关重要。红外图像特征在捕捉发热故障的电力设备方面表现出良好的特征表达能力。然而,在图像采集过程中,可能会发生目... 电力设备的故障可能导致电力系统不稳定甚至解列,对电力安全和国民经济造成巨大损失,因此迅速且准确地识别这些故障至关重要。红外图像特征在捕捉发热故障的电力设备方面表现出良好的特征表达能力。然而,在图像采集过程中,可能会发生目标重叠、遮挡以及类目标干扰等问题。因此提出了一种复杂图像故障识别算法。基于多层级深度神经网络,充分利用多层网络模块的高层次特征提取能力和多级网络模块的特征融合能力,以提高故障识别的准确性。实验结果表明,该算法在准确率和运行时间等评估指标上优于现有的Faster-RCNN、VGG16、VGG19以及传统Resnet等模型,验证了其在解决图像中目标重叠、遮挡和类目标干扰等问题上的有效性。 展开更多
关键词 多层级 红外图像 特征金字塔 故障识别
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基于注意力机制和残差网络的手部热痕迹识别
10
作者 许靖寓 《现代计算机》 2024年第9期1-8,共8页
手部热痕迹红外图像识别对刑事侦查具有重要意义,但热痕迹图像往往存在模糊问题。传统识别方法依靠人工设计特征,存在局限性,常规的深度学习方法对样本数量存在依赖性,均难以直接应用。利用卷积神经网络强大的特征表达能力,引入残差网... 手部热痕迹红外图像识别对刑事侦查具有重要意义,但热痕迹图像往往存在模糊问题。传统识别方法依靠人工设计特征,存在局限性,常规的深度学习方法对样本数量存在依赖性,均难以直接应用。利用卷积神经网络强大的特征表达能力,引入残差网络增强模型学习特征的性能,设计注意力机制模块从空间和通道维度提高模型对重要特征的关注度,最终构建了基于注意力机制的残差卷积神经网络。实验验证了该算法的有效性,取得了最高的识别准确率。 展开更多
关键词 红外图像 手部热痕迹 深度学习 计算机视觉 图像识别
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基于DBNet改进的检务场景文本检测算法研究
11
作者 林世基 《现代计算机》 2024年第6期26-31,72,共7页
针对检务场景文本检测中,现有的检测算法仍存在误检率和漏检率高等问题。通过改进现有的特征提取网络,引入高效通道注意力和空间注意力模块CBAM,同时改进可微二值化函数,并将改进后的网络应用到检务场景文本检测当中。改进后的算法在ICD... 针对检务场景文本检测中,现有的检测算法仍存在误检率和漏检率高等问题。通过改进现有的特征提取网络,引入高效通道注意力和空间注意力模块CBAM,同时改进可微二值化函数,并将改进后的网络应用到检务场景文本检测当中。改进后的算法在ICDAR 2015数据集上的准确率、召回率及F值相较于改进前分别提升了2.2、5.4及4.2个百分点,达到了89.2%和63.6%及74.3%。实验数据表明,改进DBNet文本检测算法在收敛速度和检测精度上都有明显的提升。 展开更多
关键词 文本检测 检务场景 可微二值化 深度学习 CBAM
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融媒体时代新闻美术设计的创新应用研究
12
作者 《丝网印刷》 2024年第14期114-116,共3页
通过对融媒体与新闻美术设计关系的梳理,深入探究时代语境下融媒体产品中新闻美术设计的创新应用,为美术编辑进一步把握新闻传播方向,用设计讲好新闻故事提供可资借鉴的经验。
关键词 传统媒体 融媒体 新闻美术设计 创新应用
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交通载荷作用下埋地含缺陷玻璃钢管道力学行为研究
13
作者 李振林 张笑影 +3 位作者 刘彤 张行 董绍华 《力学与实践》 2024年第1期64-76,共13页
为分析含缺陷玻璃钢管道在交通载荷作用下的力学行为,基于ABAQUS有限元软件建立了含不同形状缺陷管道模型和不同埋深管土模型,研究了不同埋深、不同载荷及缺陷深度对管道不同层中截面沿环向应力分布规律的影响。结果表明,无缺陷管道各... 为分析含缺陷玻璃钢管道在交通载荷作用下的力学行为,基于ABAQUS有限元软件建立了含不同形状缺陷管道模型和不同埋深管土模型,研究了不同埋深、不同载荷及缺陷深度对管道不同层中截面沿环向应力分布规律的影响。结果表明,无缺陷管道各层应力分布均匀,含缺陷管道内区域层应力沿管材缠绕方向集中于缺陷对称角处;管道仅含轴向缺陷时管体应力峰值与应力突变幅度最大;缺陷相对深度对管道应力峰值影响较大。 展开更多
关键词 玻璃钢管道 复合材料 缺陷 埋地 有限元
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基于改进YOLOv5的印刷电路板缺陷检测 被引量:1
14
作者 李大华 徐傲 +2 位作者 王笋 李栋 《电子测量技术》 北大核心 2023年第23期112-119,共8页
为解决印刷电路板缺陷检测中缺陷类别易混淆,缺陷目标微小难以检测的问题,提出了一种改进的YOLOv5检测模型。在骨干网络引入Swin-Transformer架构,获取局部和全局信息的多尺度特征。增加一个针对小目标的预测特征层,新的多尺度特征融合... 为解决印刷电路板缺陷检测中缺陷类别易混淆,缺陷目标微小难以检测的问题,提出了一种改进的YOLOv5检测模型。在骨干网络引入Swin-Transformer架构,获取局部和全局信息的多尺度特征。增加一个针对小目标的预测特征层,新的多尺度特征融合和检测结构使模型学习更加全面的特征信息。使用ECIoU_Loss作为损失函数,实现电路板缺陷检测速度和准确率协同优化。实验结果表明,改进后的YOLOv5模型在PCB Defect数据集上的平均准确率为98.7%,达到了99.7%的预测精确率和97.4%的召回率,比当前主流的检测模型性能更优越,改进后的YOLOv5模型能更有效的对电路板缺陷进行分类和定位。 展开更多
关键词 印刷电路板 Swin Transformer YOLOv5 ECIoU 缺陷检测
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基于轻量化VGG16和BCBAM的电力设备故障红外图像诊断识别 被引量:10
15
作者 庄光耀 《河南科技学院学报(自然科学版)》 2023年第6期60-69,共10页
由于电力设备的各种缺陷会影响电网的正常运转,严重的缺陷甚至会给生产和生活带来重大损失,因此快速准确地识别电力设备故障具有重要意义.红外图像特征对具有发热特征的电力设备缺陷具有较好的表达能力.使用基于深度学习算法的缺陷目标... 由于电力设备的各种缺陷会影响电网的正常运转,严重的缺陷甚至会给生产和生活带来重大损失,因此快速准确地识别电力设备故障具有重要意义.红外图像特征对具有发热特征的电力设备缺陷具有较好的表达能力.使用基于深度学习算法的缺陷目标识别时,借助CNN网络可以提高缺陷故障特征的学习和提取能力,从而具有更好的泛化性能.据此,研究提出了基于改进VGG模型的故障诊断识别算法,算法通过优化全连接层,减少网络的计算量,同时将BCBAM注意力机制嵌套到网络模型中,从而提高算法故障诊断识别准确率.实验数据表明,该模型具有准确的故障识别能力,在准确率评价指标上优于Faster-RCNN、Resnet50以及传统VGG16等模型,从而验证了算法诊断识别故障的准确度. 展开更多
关键词 故障识别 深度学习网络 轻量化VGG模型 注意力机制
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“双减”背景下小学生学习投入的潜在类别转变 被引量:3
16
作者 杨靖渊 +2 位作者 张婧漪 卢骊霏 杨智辉 《心理学报》 CSSCI CSCD 北大核心 2024年第3期295-310,共16页
采用潜在转变分析考察“双减”背景下小学生学习投入的转变类别及其影响因素。研究以347名小学生为被试,对其“双减”实施前后的学习投入水平、父母积极教养方式、师生关系和同伴关系进行了纵向追踪。结果表明:(1)小学生学习投入存在“... 采用潜在转变分析考察“双减”背景下小学生学习投入的转变类别及其影响因素。研究以347名小学生为被试,对其“双减”实施前后的学习投入水平、父母积极教养方式、师生关系和同伴关系进行了纵向追踪。结果表明:(1)小学生学习投入存在“低学习投入组”、“中等学习投入组”、“高专注低活力组”和“高学习投入组”四种不同类别;(2)“双减”政策实施后,“中等学习投入组”和“高学习投入组”稳定性较强,“低学习投入组”更易向“中等学习投入组”转变,在政策实施半年后,“高专注低活力组”学生更易向“中等学习投入组”转变,政策实施一年后,该组学生保持在“高专注低活力组”的概率较高;(3)父母积极教养方式、师生关系及同伴关系对“双减”政策前后小学生学习投入类别转变的预测作用存在差异。本研究不仅有助于深入理解小学生学习投入的发展变化及影响因素,还为“双减”政策的实施效果提供了实证证据。 展开更多
关键词 “双减”政策 潜在转变分析 学习投入 纵向研究 小学生
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基于注意力机制的深度学习行人车辆检测方法 被引量:5
17
作者 叶健 汤计洁 《黑龙江工业学院学报(综合版)》 2023年第8期80-86,共7页
针对当前交通目标检测方法计算量大、检测精度低的问题,提出一种基于改进YOLOv5的行人车辆检测方法。使用CECA模块替换YOLOv5中的C3模块,并在Backbone结构中添加CBAM注意力机制,使得网络能够提高关键特征信息的权重,降低其他信息的关注... 针对当前交通目标检测方法计算量大、检测精度低的问题,提出一种基于改进YOLOv5的行人车辆检测方法。使用CECA模块替换YOLOv5中的C3模块,并在Backbone结构中添加CBAM注意力机制,使得网络能够提高关键特征信息的权重,降低其他信息的关注度,使用双线性插值进行上采样,优化模型对于较小目标和被遮挡区域的检测性能,以提高检测结果的准确度。实验结果表明,YOLOv5-EC网络的平均检测精度比原始网络提升了1.12%,达到了92.63%,与同类型算法相比都有明显提高。实验结果证明了算法在小目标和遮挡情况下检测时更加有效、准确,因此更适合于实际交通场景中的目标检测任务。 展开更多
关键词 目标检测 YOLOv5-EC 行人车辆 注意力机制
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基于BiFPN改进的深度学习口罩人脸检测方法 被引量:3
18
作者 张茂松 周子杰 《软件工程》 2023年第1期38-41,14,共5页
准确检测人员是否佩戴口罩对于保证食品生产环境的卫生、预防疾病的传播等具有重要意义。文章改进了YOLOv5算法的网络结构,首先基于双向特征金字塔网络(BiFPN)改进了YOLOv5网络的颈部(Neck)结构,然后使用K-means聚类算法对数据集进行聚... 准确检测人员是否佩戴口罩对于保证食品生产环境的卫生、预防疾病的传播等具有重要意义。文章改进了YOLOv5算法的网络结构,首先基于双向特征金字塔网络(BiFPN)改进了YOLOv5网络的颈部(Neck)结构,然后使用K-means聚类算法对数据集进行聚类分析,提出YOLOv5_BM口罩人脸检测算法。在自制人脸口罩数据集上的测试结果表明,YOLOv5_BM算法的平均精度高达95.3%,相比YOLOv5网络提升了3.8%。在公开数据集上与其他经典的目标检测算法相比,YOLOv5_BM算法在性能方面也取得了提升,相比SSD算法,YOLOv5_BM算法的平均精度提高了4.4%;相比YOLOv3算法,YOLOv5_BM算法的平均精度提高了2.9%。 展开更多
关键词 口罩人脸检测 YOLOv5 双向特征金字塔网络 K-MEANS聚类算法
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符号与非符号空间-数字反应编码联合效应的发展:言语能力、视空间能力和工作记忆的作用 被引量:1
19
作者 蒋家丽 戚玥 +2 位作者 雷秀雅 卢骊霏 《心理学报》 CSSCI CSCD 北大核心 2024年第6期714-730,共17页
为了揭示符号和非符号空间-数字反应编码联合效应(spatial-numerical association of response codes,SNARC效应)各自的发展规律及二者关系,实验1以36名6~7岁儿童、59名7~8岁儿童、69名8~9岁儿童和31名成人为被试,测查符号和非符号奇偶... 为了揭示符号和非符号空间-数字反应编码联合效应(spatial-numerical association of response codes,SNARC效应)各自的发展规律及二者关系,实验1以36名6~7岁儿童、59名7~8岁儿童、69名8~9岁儿童和31名成人为被试,测查符号和非符号奇偶判断任务,发现符号SNARC效应在8~9岁儿童中才出现,但非符号SNARC效应在6~7岁儿童中就已出现,且跨年龄组(儿童和成人)的数据和针对儿童的追踪数据分析显示两种SNARC效应在一定年龄范围内可能并不会随着年龄的增长而发生变化。此外,对于同时出现符号与非符号SNARC效应的8~9岁儿童和成人来说,符号和非符号SNARC效应相关不显著。为进一步探讨两种SNARC效应是否有相似的认知机制,实验2对137名8~9岁儿童进行为期半年的追踪,测查其言语能力(语音意识、语音记忆和快速命名)、视空间能力(视知觉和心理旋转)、工作记忆(言语工作记忆和视空间工作记忆)及符号和非符号SNARC效应,结果显示:言语能力和言语工作记忆对符号SNARC效应预测作用显著,视空间能力和视空间工作记忆对非符号SNARC效应预测显著。这表明两种SNARC效应具有不同的认知基础。研究结果支持了符号与非符号SNARC效应的分离假说,并拓展了双编码理论。 展开更多
关键词 符号SNARC效应 非符号SNARC效应 认知机制 发展特点
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基于闪烁谱拟合的不均匀体参数最大似然估计
20
作者 陈涛 刘钝 +3 位作者 於晓 郝艺 郭珊 朱庆林 《电波科学学报》 CSCD 北大核心 2023年第5期807-815,共9页
获得闪烁相关电离层不均匀体参数是建立闪烁预测模型的基础.针对长期历史数据为单站观测的情况,提出利用闪烁谱拟合方法,通过最大似然估计(maximum likelihood estimation,MLE)获得多个闪烁相关参数的最优估计,并利用Monte Carlo方法对... 获得闪烁相关电离层不均匀体参数是建立闪烁预测模型的基础.针对长期历史数据为单站观测的情况,提出利用闪烁谱拟合方法,通过最大似然估计(maximum likelihood estimation,MLE)获得多个闪烁相关参数的最优估计,并利用Monte Carlo方法对谱参数MLE结果进行分析.结果表明:利用单指数谱模型可以获得谱参数的无偏最优估计,估计参数的90%置信度范围可以覆盖真实值;利用双指数谱模型可以获得谱参数的近似无偏最优估计,绝大部分估计参数的90%置信度范围可以覆盖真实值;两种模型估计的统计结果均符合预定分布.利用实测数据对本文方法进行进一步验证,估计参数的统计分析结果符合预期分布,验证了该方法的有效性;仿真数据和实测数据分析结果同时还表明,该方法可适用于中等及强闪烁情况.本文方法为利用长期历史数据建立闪烁预测模型提供了重要实现途径. 展开更多
关键词 电离层闪烁 功率谱 最大似然估计(MLE) 全球导航卫星系统
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