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考慮熱量積累效應(yīng)的相變存儲器單元 SPICE 模型系統(tǒng)及應(yīng)用
本發(fā)明公開了一種相變存儲器單元 SPICE 模型系統(tǒng)，包括：單 元電阻模擬模塊，用于模擬相變存儲器單元電阻；溫度計算模塊，用 于針對施加的連續(xù)脈沖序列，計算每個脈沖信號結(jié)束時刻考慮脈沖信 號下熱量積累效應(yīng)的存儲器單元相變層溫度；晶化速率計算模塊，用 于計算單位時間內(nèi)發(fā)生晶化的相變層體積；非晶化速率計算模塊，用 于計算單位時間內(nèi)發(fā)生非晶化的相變層體積以及相變模塊，用于選擇 晶化速率或非晶化速率計算非晶化率。本發(fā)明還公開
華中科技大學
2021-04-14
多參數(shù)模型指導的迭代提取血管造影圖像運動參數(shù)的方法
本發(fā)明公開了一種多參數(shù)模型指導的迭代提取血管造影圖像運動參數(shù)的方法，包括：從造影圖序列的醫(yī)學圖像中自動選取 I 個血管結(jié)構(gòu)特征點，并分別對這些特征點在整個造影圖序列中進行自動跟蹤，以得到每個特征點的跟蹤序列，利用離散傅里葉變換對每個特征點的跟蹤序列進行處理，以生成離散傅里葉變換結(jié)果 Si(k)，初始化迭代參數(shù) j＝0，并獲取離散傅里葉變換結(jié)果 Si(k)中各頻點的幅度和頻率范圍，在各頻點的幅度和頻率范圍中對該頻點的跟
華中科技大學
2021-04-14
一種云環(huán)境下基于信任模型的跨租戶訪問控制方法
本發(fā)明公開了一種云環(huán)境下基于信任模型的跨租戶訪問控制方 法，針對云計算多租戶架構(gòu)特點，實現(xiàn)一個租戶的用戶經(jīng)過相應(yīng)授權(quán) 可以訪問其他租戶的資源，解決租戶之間協(xié)作帶來的資源安全性和隱 私性問題。通過定義兩種類型的租戶信任關(guān)系，將租戶信任關(guān)系概念 引入訪問控制模型中，反映在兩個租戶之間的訪問控制需求。通過模 型元素的定義和模型函數(shù)的形式化描述，構(gòu)造了租戶信任模型，以適 應(yīng)云計算多租戶的特點，實現(xiàn)跨租戶訪問控制。
華中科技大學
2021-04-14
基于本體模型的網(wǎng)絡(luò)化控制系統(tǒng)入侵檢測方法及系統(tǒng)
本發(fā)明公開了一種基于本體模型的網(wǎng)絡(luò)化控制系統(tǒng)入侵檢測方法及系統(tǒng)。該方法構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)化控制系統(tǒng)本體模型，基于該模型進行入侵檢測，并權(quán)衡決策后得到最終檢測結(jié)果。系統(tǒng)包括主節(jié)點，多個從節(jié)點，和負責消息傳遞的工業(yè)通信網(wǎng)絡(luò)；主節(jié)點負責完成自身的主機活動審計數(shù)據(jù)的收集、所有網(wǎng)絡(luò)報文的收集、主節(jié)點對應(yīng)的控制閉環(huán)流的檢測、控制對象檢測、整個系統(tǒng)所有節(jié)點主機活動審計數(shù)據(jù)的檢測、網(wǎng)絡(luò)活動檢測以及檢測結(jié)果的協(xié)調(diào)；各從節(jié)點負責完成該節(jié)點對
華中科技大學
2021-04-14
山體背景熱場模型約束的地下熱源晝間遙感探測定位方法
本發(fā)明公開了一種山體背景熱場模型約束的地下熱源晝間遙感·769·探測定位方法，屬于遙感技術(shù)、自然地理和模式識別的交叉領(lǐng)域，意在于對山體背景進行熱場仿真，得到山體背景的熱場模型，以熱場模型為約束，對原始遙感紅外圖像進行背景濾波，清晰的揭示地下目標所在的位置。本發(fā)明包括山體背景熱場模型建立步驟、山體背景熱場8 位到 16 位映射步驟、利用映射后的山體背景熱場模型進行背景濾波步驟、地下目標空間約束均值聚類探測
華中科技大學
2021-04-14
一種基于近鄰原則合成情感模型的說話人識別方法
本發(fā)明公開了一種基于近鄰原則合成情感模型的說話人識別方法，包括：(1)訓練出參考語音和用戶中性語音的模型；(2)提取GMM參考模型的中性-情感高斯分量映射集；(3)提取與用戶的中性訓練高斯分量鄰近的若干中性參考高斯分量映射的情感參考高斯分量；(4)合成出用戶的情感訓練高斯分量，進而得到用戶的情感訓練模型；(5)合成出所有用戶的GMM訓練模型；(6)輸入測試語音進行識別。本發(fā)明采用基于KL散度的近鄰原則從語音庫中提取若干與用戶的中性訓練語音相似的參考語音，用參考語音中的情感參考語音合成出用戶的情感訓練語音，改善了在訓練語音與測試語音失配情況下說話人識別系統(tǒng)的性能，提高了說話人識別系統(tǒng)的魯棒性。
浙江大學
2021-04-13
基于聚類分析的復(fù)合材料結(jié)構(gòu)有限元模型修正方法
本發(fā)明提供了一種基于聚類分析的復(fù)合材料結(jié)構(gòu)有限元模型修正方法，建立初始有限元分析模型，測得結(jié)構(gòu)的實驗?zāi)B(tài)頻率和模態(tài)振型，計算待修正參數(shù)的相對靈敏度矩陣，利用分層聚類算法對待修正參數(shù)進行參數(shù)分組，再對聚類參數(shù)進行相對靈敏度分析，選擇各參數(shù)中相對靈敏度平均值最大的聚類參數(shù)進行修正，構(gòu)造分析模型的模態(tài)頻率和實測模態(tài)頻率的殘差向量，建立分析模型修正所需的目標函數(shù)，構(gòu)建目標函數(shù)的優(yōu)化反問題對復(fù)合材料結(jié)構(gòu)的有限元模型進行修正。本發(fā)明結(jié)合數(shù)值模擬、試驗和優(yōu)化技術(shù)，采用參數(shù)的相對靈敏度矩陣進行聚類分析，減少待修正參數(shù)數(shù)量，提高修正程序穩(wěn)定性，為工程應(yīng)用提供了一種準確的基于數(shù)值模擬、試驗和優(yōu)化相結(jié)合的復(fù)合材料等效有限元模型參數(shù)修正方法。
東南大學
2021-04-11
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基于多模態(tài)融合模型的平板顯示視覺舒適度預(yù)測方法、系統(tǒng)
本發(fā)明涉及顯示技術(shù)與人機交互交叉領(lǐng)域，提供基于多模態(tài)融合模型的平板顯示視覺舒適度預(yù)測方法、系統(tǒng)，其中方法包括：步驟一、采集原始圖像集，針對每一原始圖像，運用生成對抗網(wǎng)絡(luò)模型將輸入的隨機序列轉(zhuǎn)換為增強素材，再將增強素材和原始圖像按預(yù)設(shè)比例融合，獲得若干新圖像；步驟二、采集生理特征和物理特征，獲得訓練樣本；步驟三、基于堆疊集成框架訓練多模態(tài)融合模型；步驟四、輸入測試數(shù)據(jù)，獲得視覺舒適度預(yù)測結(jié)果。本發(fā)明旨在解決平板顯示視覺舒適度預(yù)測領(lǐng)域高質(zhì)量標注樣本稀缺、單一模態(tài)分析耦合關(guān)系缺失、場景適配性差的問題。
南京工業(yè)大學
2021-01-12
基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型BP算法的嵌入式礦壓檢測方法
本發(fā)明公開了一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型 BP 算法的嵌入式礦壓檢測方法法，首先根據(jù)根據(jù)待檢測區(qū)域的地域情況，采用多個振弦式壓力傳感器進行測量；然后 ARM7 處理器根據(jù)系統(tǒng)任務(wù)個數(shù)建立相應(yīng)的進程；最后在建立的任務(wù)中打開定時器，輸出一個固定在某一頻率范圍內(nèi)的脈沖，經(jīng)過驅(qū)動激振電路，產(chǎn)生一個能對振弦式壓力傳感器內(nèi)部振弦起振的信號，同時使用 ARM7處理器對振弦式壓力傳感器返回的脈沖信號進行頻率測量，計算得到壓力值，最后，利用溫度傳感器采集振弦周圍區(qū)域的溫度，采用 BP 算法建立神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對得到的各組壓力數(shù)據(jù)及采集的溫度數(shù)據(jù)進行學習，并根據(jù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型找出壓力隨溫度的變化規(guī)律，對振弦式傳感器進行溫度補償。
安徽理工大學
2021-04-13
XM-135E三節(jié)腰椎附兩個病變椎間盤模型
XM-135E 3節(jié)腰椎附2個病變椎間盤模型
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XM-135E三節(jié)腰椎附兩個病變椎間盤模型由三節(jié)腰椎及兩個椎間盤病變模型組成，
顯示三節(jié)腰椎帶兩個病變椎間盤的結(jié)構(gòu)和形態(tài)。
尺寸：自然大
材質(zhì)：PVC材料
上海欣曼科教設(shè)備有限公司
2021-08-23