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块体金属玻璃热压印中结构深宽比和晶化程度控制模型
块体金属玻璃热压印中结构深宽比和晶化程度控制模型,刘婧蓓,林杰,本文利用La62Al14Cu12Ni12块体金属玻璃的热力学特征参数、拟合的过冷液相区粘度以及拟合的形核速率、生长速率、晶化体积分数与时间的�
2024-07-15 11:02:54
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首发论文
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块体单元法中喷锚支护的数值模拟
块体单元法中喷锚支护的数值模拟,陆晓敏,张续涛,在块体单元法中,把锚杆简化成具有抗拉和抗剪的杆件,且可以穿过任意块体;混凝土喷层简化为壳单元,考虑其平面应力的刚度和弯曲
2024-07-15 09:09:48
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首发论文
1
基于Ti-Cu二元共晶团簇的Ti-Zr-Cu-Ni-Sn块体金属玻璃
基于Ti-Cu二元共晶团簇的Ti-Zr-Cu-Ni-Sn块体金属玻璃,霍阳,羌建兵,以铜为心的[Cu-Cu4Ti8]立方八面体共晶团簇为基础,利用团簇加链接原子模型设计具有大玻璃形成能力(GFA)的Ti基块体金属玻璃合金。据�
2024-07-15 08:30:04
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首发论文
1
细菌cyclic di-AMP的信号调控
细菌cyclic di-AMP的信号调控,徐欣,彭显,c-di-AMP(cyclic diadenosine monophosphate)是在细菌中新发现的一种第二信使分子,参与调节细菌多种生理功能,包括细菌的生长、细胞壁的代谢平
2024-07-14 22:51:48
322KB
首发论文
1
Multivariate spectral gradient projection method for large-scale nonlinear systems ofmonotone equations
求解大规模单调非线性方程组的多元谱梯度投影算法,喻高航,牛善洲,本文提出了一个求解大规模非线性单调方程组的多元谱梯度投影方法并建立了算法的全局收敛性定理. 本文算法具有如下的优点:par(1) 算�
2024-07-14 20:37:00
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首发论文
1
Homogenization of Monotone Systems of Non-coercive Hamilton-Jacobi Equations
非强制Hamilton-Jacobi方程组成的单调系统的均匀化,王俊芳,赵培浩,本文研究了一类一阶与时间有关的Hamilton-Jacobi方程组成的单调系统的均匀化. 并且证明了振荡系统的解一致收敛于均匀化系统的解.
2024-07-14 19:56:42
306KB
首发论文
1
New fixed point theorems of e-concave-convex mixed monotone operators
一类e-凹-凸混合单调算子新不动点定理,杜新生,,混合单调算子是一类重要的非线性算子,广泛存在于非线性微分方程和积分方程的研究中。在半序Banch空间中研究混合单调算子,一般要�
2024-07-14 19:14:49
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首发论文
1
曲度变动与利率风险对冲效果的改善
曲度变动与利率风险对冲效果的改善,杨宝臣,廖珊,将基于Nelson-Siegel模型的广义久期向量模型进行扩展,引入一个新的因素得到了扩展的久期向量模型,并给出了其在Svensson模型及四形状因
2024-07-14 16:03:02
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首发论文
1
硕士论文:基于CNN的sEMG手势识别(Python与MATLAB实现)下载.zip
这篇硕士论文探讨的是使用卷积神经网络(CNN)进行表面肌电信号(sEMG)的手势识别技术,这是生物信号处理和机器学习在康复工程、人机交互领域的一个重要应用。sEMG信号能够捕获肌肉活动时产生的电变化,通过分析这些信号,可以识别出不同的手势动作。论文中提供了Python和MATLAB两种实现方式,为读者提供了多元化的学习和研究资源。 一、sEMG信号基础知识 sEMG信号是通过非侵入性的传感器获取的,它们记录了肌肉收缩时产生的电信号。这种信号具有丰富的特征,包括幅度、频率、时间域特征等,这些特征可以用来区分不同的手势。在实际应用中,需要预处理sEMG数据,例如去除噪声、滤波、归一化等,以便后续的特征提取和模型训练。 二、卷积神经网络(CNN) CNN是一种深度学习模型,特别适合处理图像和时间序列数据,如sEMG信号。在手势识别任务中,CNN可以通过学习自动提取特征,构建模型来识别不同手势的模式。通常,CNN包含卷积层、池化层、全连接层等,每一层都负责不同的信息处理任务。在sEMG数据上,CNN可以学习到局部和全局的特征,提高识别的准确性。 三、Python实现 Python是目前数据科学和机器学习领域最常用的语言之一,其拥有丰富的库和框架,如TensorFlow、Keras等,可以方便地搭建和训练CNN模型。论文中可能详细介绍了如何使用Python编写代码,包括数据预处理、模型构建、训练和验证过程。 四、MATLAB实现 MATLAB也是科研领域常用的工具,特别是在信号处理方面。MATLAB中的深度学习工具箱提供了构建和训练CNN的功能。尽管相比Python,MATLAB的灵活性可能略低,但其直观的界面和强大的数值计算能力使得它在某些情况下更受欢迎。论文可能详细讨论了如何在MATLAB环境中设置数据、定义网络结构以及训练和评估模型。 五、论文结构与内容 这篇硕士论文可能涵盖了以下几个部分: 1. 引言:介绍sEMG和CNN的基本概念,以及研究背景和意义。 2. 文献综述:回顾相关领域的研究进展和技术现状。 3. 方法论:详细阐述sEMG信号处理方法、CNN模型架构,以及Python和MATLAB的实现步骤。 4. 实验设计:描述实验设置,包括数据集、训练策略、性能指标等。 5. 结果分析:展示实验结果,对比不同模型的性能,并进行深入分析。 6. 结论:总结研究工作,提出未来的研究方向。 六、应用场景 sEMG手势识别技术有广泛的应用前景,例如在康复医疗中帮助残疾人士控制机械臂,或在虚拟现实游戏中实现自然的手势交互。结合Python和MATLAB的实现,本论文不仅为学术研究提供了参考,也为实际应用开发提供了实用的解决方案。 这篇硕士论文深入研究了基于CNN的sEMG手势识别技术,结合Python和MATLAB的实现,为读者提供了一个全面理解该领域及其应用的平台。通过学习和理解论文中的内容,读者将能够掌握sEMG信号处理和深度学习模型构建的关键技能。
2024-07-12 01:52:38
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matlab
python
1
一种利用精英保留改进的量子遗传算法 (2010年)
针对量子遗传算法的“早熟”现象,在多峰值函数的寻优中,提出了基于精英的量子遗传算法。该算法不仅考虑函数值与当前最优值的关系,还考虑函数值所对应的自变量与当前最优值所对应自变量的关系。仿真实验表明,该算法对于多峰值函数具有很好的寻优能力。
2024-07-11 11:16:37
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工程技术
论文
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