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基于Sentinel-1A的新疆阿克陶MS6.7地震同震形变与滑动分布特征 被引量：1
1
作者 温少妍 单新建 +3 位作者 张迎峰 刘云华 汪驰升 宋春燕 《地震地质》 EI CSCD 北大核心 2020年第6期1401-1416,共16页
文中利用Sentinel-1A升、降轨数据获取了2016年新疆阿克陶地震的同震形变场。形变场以水平运动为主,形变主要发生于断层南盘;升、降轨最大形变量分别约为12cm和-21cm;基于雷达影像观测右视成像的特点可知阿克陶地震具有右旋走滑的破裂特... 文中利用Sentinel-1A升、降轨数据获取了2016年新疆阿克陶地震的同震形变场。形变场以水平运动为主,形变主要发生于断层南盘;升、降轨最大形变量分别约为12cm和-21cm;基于雷达影像观测右视成像的特点可知阿克陶地震具有右旋走滑的破裂特征,结合形变场形态特征与余震剖面推断认为,阿克陶地震的发震断层为S倾的木吉断裂。基于均匀弹性半空间模型反演双断层面的静态滑动分布,结果显示:2个断层面上各存在1个椭圆状的滑动集中区,破裂基本到达地表,滑动主要发生在沿断层面走向长约50km、沿断层面倾向方向0~20km的范围内,最大滑动量位于约9km深处,量级约为0.7m;西段主要以走滑为主,东段为走滑兼具少量正断性质,反演得到的地震矩约为8.81×10^18N·m,相当于MW6.57。综合分析认为,本次地震的震源特征为右旋走滑兼有少量正断分量,是发生在公格尔拉张系内拉张环境下的构造地震事件。 展开更多
关键词 阿克陶地震 INSAR 同震形变场 滑动分布
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基于PVDF三维力传感器设计 被引量：9
2
作者 张艳芳 刘玉荣 许章铖 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第7期66-72,共7页
在现代机器人技术和柔性电子应用中,迫切需要具有高灵敏度、良好灵活性和三维力测量能力的柔性触觉传感器。本文提出了一种基于聚偏氟乙烯(PVDF)压电薄膜的触觉传感器,实现动态三维力测量。传感器由3个夹角为120°的PVDF压电敏感单... 在现代机器人技术和柔性电子应用中,迫切需要具有高灵敏度、良好灵活性和三维力测量能力的柔性触觉传感器。本文提出了一种基于聚偏氟乙烯(PVDF)压电薄膜的触觉传感器,实现动态三维力测量。传感器由3个夹角为120°的PVDF压电敏感单元构成3个压力敏感区,3个压电敏感单元安置在聚二甲基硅氧烷(PDMS)半球型结构的底面。从PDMS半球顶部传递的三轴接触力引起3个压电敏感单元的电荷分量发生变化,从而计算出接触力的方向和大小。本文推导了基于3个压电敏感单元触觉传感器的三维力算法,对所制备的传感器进行了标定,实现了三维动态力的测试。结果表明,角θ的平均误差为7.75%,角θ的平均误差为12.17%,力F的平均误差为7.48%。该三维力触觉传感器在穿戴式电子产品、健康医疗、人机交互等领域拥有很好的应用潜力。 展开更多
关键词 压电传感器 三维力检测 聚偏氟乙烯薄膜 触觉传感器
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求解时变非线性不等式的新型动态学习网络 被引量：1
3
作者 陆荣秀 黄学文 +1 位作者 杨辉 张智军 《控制工程》 CSCD 北大核心 2022年第3期404-412,共9页
为有效地求解时变矢量型非线性不等式,针对传统的零化神经网络在求解时变矢量型非线性不等式时收敛速度慢、鲁棒性弱的问题,提出了一种新型混合变参动态学习网络(mixed variant-parameter dynamic learning network,MVP-DLN)。首先,定... 为有效地求解时变矢量型非线性不等式,针对传统的零化神经网络在求解时变矢量型非线性不等式时收敛速度慢、鲁棒性弱的问题,提出了一种新型混合变参动态学习网络(mixed variant-parameter dynamic learning network,MVP-DLN)。首先,定义矢量型的无界误差函数;其次,构造混合变参神经动力学设计公式;最后,通过替代方法和神经动力学设计公式,开发出MVP-DLN模型。理论分析表明MVP-DLN模型具有全局的收敛性能和强鲁棒性。最后,采用仿真实验验证模型的性能,实验结果表明,相比于传统的零化神经网络,MVP-DLN模型在求解时变非线性不等式时具有更好的收敛性能和更强的鲁棒性。 展开更多
关键词 混合变参动态学习网络 时变矢量型非线性不等式 收敛性 鲁棒性
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基于交通大数据的城市医疗可达性分析研究 被引量：5
4
作者 李珍 夏吉喆 张海涛 《地理信息世界》 2021年第3期100-106,共7页
随着社会发展的进步和人民生活水平的提高,人们对健康的需求也随之提高,近年来,医疗可达性逐渐成为城市研究领域的重点关注对象。尤其是2020年爆发的新冠疫情,让人们认识到医疗可达性和社会资源配置的公平性是至关重要的。现存的可达性... 随着社会发展的进步和人民生活水平的提高,人们对健康的需求也随之提高,近年来,医疗可达性逐渐成为城市研究领域的重点关注对象。尤其是2020年爆发的新冠疫情,让人们认识到医疗可达性和社会资源配置的公平性是至关重要的。现存的可达性计算方法通常建立在一个假设的基础之上,即假设居民选择就近的医院就医,这忽略了人们选择医院的主观意向。本文提出了一种新的方法,融入行人移动大数据,用移动大数据来模拟人们产生就医行为时对医院的主观选择。结果显示:①很多居民愿意增加出行距离选择更好的医疗服务机构就医;②利用出租车轨迹数据和地铁刷卡数据计算的医疗可达性结果有明显差异;③深圳市医疗可达性整体上呈现出分布不均匀和多中心的发展趋势;④城市交通状况也是影响医疗可达性结果的重要因素。 展开更多
关键词 可达性 引力模型 出租车轨迹 地铁刷卡数据
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针对大规模数据的分布一致缺失值插补算法 被引量：5
5
作者 余嘉茵 何玉林 +1 位作者 崔来中 黄哲学 《清华大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第5期740-753,共14页
缺失值插补(missing value imputation,MVI)作为数据挖掘领域的重要研究分支,旨在为机器学习算法的训练提供高质量的数据支持。不同于现有的以算法性能提升为导向的MVI算法,为对大规模数据的缺失值进行有效插补,该文提出一种以数据结构... 缺失值插补(missing value imputation,MVI)作为数据挖掘领域的重要研究分支,旨在为机器学习算法的训练提供高质量的数据支持。不同于现有的以算法性能提升为导向的MVI算法,为对大规模数据的缺失值进行有效插补,该文提出一种以数据结构还原为导向的数据分布一致MVI(distribution consistency-based MVI, DC-MVI)算法。首先,DC-MVI算法基于概率分布一致性原则构建了用于确定最优插补值的目标函数;其次,利用推导出的可行缺失值优化规则获取与原始完整值保持最大分布一致性且方差最为接近的插补值;最后,在分布式环境下,针对大数据的随机样本划分(random sample partition, RSP)数据块并行训练DC-MVI算法,获得大规模数据缺失值对应的插补值。实验结果表明:DC-MVI算法不仅能生成与原始完整值保持给定显著性水平下概率分布一致的插补值,还具有比另外5种经典的和3种最新的MVI算法更快的插补速度和更好的插补效果,进而证实DC-MVI算法是一种可行的大规模数据MVI算法。 展开更多
关键词 文字信息处理 缺失值插补 分布一致性 最大均值差异 大规模数据 随机样本划分 分布式计算
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基于DBN与带注意力机制GRU的CAN总线入侵检测模型 被引量：4
6
作者 毛智超 吴黎兵 +3 位作者 马亚军 张壮壮 刘芹 马超 《武汉大学学报（理学版）》 CAS CSCD 北大核心 2023年第5期598-608,共11页
为解决车联网中CAN(controller area network)总线易受攻击的问题,提出了一个混合攻击入侵检测模型DGAOIDS。该模型利用无监督的DBN(deep belief nets)学习正常CAN报文数据的基础特征,并利用一个带注意力机制的GRU(gate recurrent unit... 为解决车联网中CAN(controller area network)总线易受攻击的问题,提出了一个混合攻击入侵检测模型DGAOIDS。该模型利用无监督的DBN(deep belief nets)学习正常CAN报文数据的基础特征,并利用一个带注意力机制的GRU(gate recurrent unit)网络学习其时序特征,用单分类支持向量机对其进行分类;引入一个对电子控制单元规则学习得到的过滤器,综合过滤器与前述模型的分类结果得出最终的检测结果。实验结果表明,对于不同攻击,基于规则的过滤器的假阳率均为0;DGAO-IDS模型不仅在公开数据集HCRL中的检测结果优于对比模型HyDL-IDS和MD-LSTM,而且该模型在混合攻击数据集MixAt中的精确度达到了91.05%,与HyDL-IDS模型和MD-LSTM模型相比分别高6.55%与7.93%。 展开更多
关键词 深度信念网络 CAN总线 门控循环单元 单分类支持向量机 过滤器
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基于前向学习网络的人脸欺诈检测
7
作者 宋昱 孙文赟 陈昌盛 《北京邮电大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第5期48-56,共9页
为了克服现有人脸欺诈检测方法在少样本应用场合下的局限性,将前向学习网络用于欺诈检测.通过前向学习的方式从图像中无监督地学得卷积滤波器,在人脸欺诈检测应用场合下,对前向学习网络进行了改进,改进后的网络使用了面向人脸欺诈检测... 为了克服现有人脸欺诈检测方法在少样本应用场合下的局限性,将前向学习网络用于欺诈检测.通过前向学习的方式从图像中无监督地学得卷积滤波器,在人脸欺诈检测应用场合下,对前向学习网络进行了改进,改进后的网络使用了面向人脸欺诈检测任务的卷积滤波器.使用主成分分析变换所得的最小特征值对应的特征向量作为卷积滤波器提取图像的特征.将所提方法在CASIA-FASD、Idiap Replay-Attack和OULU-NPU数据集上进行了验证,实验结果表明,在少样本跨攻击类型实验中,所提方法显著提升了欺诈人脸检测的准确率. 展开更多
关键词 人脸欺诈检测 前向学习网络 表示学习
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