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Adam

Adam的相关文献在1989年到2022年内共计361篇,主要集中在自动化技术、计算机技术、无线电电子学、电信技术、轻工业、手工业 等领域,其中期刊论文218篇、会议论文1篇、专利文献142篇;相关期刊167种,包括科技新时代、石油炼制与化工、机械工程与自动化等; 相关会议1种,包括2006中国科协年会等;Adam的相关文献由731位作者贡献,包括天野聪、松永由纪子、下田将之等。

Adam—发文量

期刊论文>

论文:218 占比:60.39%

会议论文>

论文:1 占比:0.28%

专利文献>

论文:142 占比:39.34%

总计:361篇

Adam—发文趋势图

Adam

-研究学者

  • 天野聪
  • 松永由纪子
  • 下田将之
  • 冈田保典
  • 宫越阳
  • 望月早月
  • A·J·莫菲
  • D·卢
  • L·麦克唐纳德
  • S·史蒂文斯

Adam

-相关会议

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  • 专利文献

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排序:

年份

    • 阿毕; 小路(图)
    • 摘要: 对于很多Hi-Fi玩家来说,EVE Audio这个名字是不是有点陌生?但其实,它的创始人Roland Steinz曾是ADAM的CEO和研发总监,看到这个名字和头衔,您会否对这个牌子兴趣大增?时间回到1999年,德国广电中心的设计师Roland Steinz、物理学家Klauz Heinz共同创业,成立了ADAM,首次将AMT气动高音引入了录音行业,Roland Steinz出任CEO和研发总监,ADAM的成绩我们也有目共睹。但后来,ADAM扩展至多媒体、影院音响与Hi-Fi领域,与他的理念不合,2010年他离职创办了专门做监听的EVE Audio。
    • 甘雨; 郭庆文; 王春桃; 梁炜健; 肖德琴; 吴惠粦
    • 摘要: 精准识别作物害虫是控制虫害发生态势的重要基础。针对现有害虫识别准确率较低、基于卷积神经网络的害虫识别结构较复杂且计算成本较高、害虫识别模型泛化能力低及难以部署等问题,该研究提出了一种基于改进EfficientNet模型的作物害虫智能识别模型。该模型通过引入坐标注意力(Coordinate Attention,CA)机制而改进EfficientNet主体结构,引入数据增强的组合训练策略及Adam优化算法来提高模型的泛化能力,并采用迁移学习策略来训练改进的EfficientNet模型,从而提出了一个高性能轻量化的作物害虫识别模型CA-EfficientNet。在公开的大规模作物害虫数据集IP102上展开试验,结果表明该研究提出的CA-EfficientNet模型识别准确率达到69.45%,较改进前提高了4.01个百分点;与现有同类最优算法(GAEnsemble)的性能相比,识别准确率高出2.32个百分点。改进后的CA-EfficientNet模型参数量为5.38 M,较改进前仅增加了0.09 M;相比于经典分类网络VGG、ResNet-50、GoogleNet等,其参数量仅是这些网络模型参数量的3.89%、22.72%和52.63%。试验结果表明,所提方法有效提高了作物害虫图像的识别准确率,较大幅度地减少了模型参数量,在保持轻量化计算的基础上获得了明显优于同类最优算法的准确率。
    • Shouming Hou; Ji Han
    • 摘要: Many people around the world have lost their lives due to COVID-19.The symptoms of most COVID-19 patients are fever,tiredness and dry cough,and the disease can easily spread to those around them.If the infected people can be detected early,this will help local authorities control the speed of the virus,and the infected can also be treated in time.We proposed a six-layer convolutional neural network combined with max pooling,batch normalization and Adam algorithm to improve the detection effect of COVID-19 patients.In the 10-fold cross-validation methods,our method is superior to several state-of-the-art methods.In addition,we use Grad-CAM technology to realize heat map visualization to observe the process of model training and detection.
    • 卫雅娜; 王志彬; 乔晓军; 赵春江
    • 摘要: 为实现水稻病害图像的快速、准确识别,提出一种基于注意力机制与EfficientNet的轻量化水稻病害识别方法。该方法首先引入轻量级卷积注意力模块(Convolutional Block Attention Module,CBAM)改进Efficientnet-B0中的主体模块轻量翻转瓶颈卷积核(Mobile Inverted Bottleneck Convolution,MBConv),然后利用Ghost模块优化网络中的卷积层,降低网络的参数量和计算量,最后使用Adam优化算法提高网络的收敛速度。在由572幅水稻白叶枯病、稻粒黑粉病、稻曲病、稻胡麻斑病和健康叶片5类水稻图像构成的测试集上,本文所提方法的识别准确率为95.63%,较EfficientNet-B0提高1.75%;分别比同类经典神经网络VGG16、Inception-V3、ResNet101和DenseNet201提高8.39%、4.72%、3.67%和1.05%。本文所提方法模型参数量为4.4 M,较EfficientNet-B0减少2.8 M;相比于对照网络,其参数量仅是这些网络模型参数量的9.05%、18.37%、9.81%和21.64%。试验结果表明:本文所提方法能够实现对不同水稻病害图像的准确、快速识别,而且识别模型轻量,具有较少的网络参数量。
    • 胡怀中; 李龙飞; 李梦迪
    • 摘要: 香烟爆珠包装前的缺陷检测对确保香烟生产品质具有重要意义。基于卷积神经网络的新型爆珠缺陷检测算法,可检测爆珠中的气泡、凹陷、划痕和微小拖尾这4种典型缺陷。为满足工业检测的要求,在利用Faster RCNN对小目标检测精度高优势的同时,对其进行轻量化改进。首先,利用深度可分离卷积网络实现特征提取,相较于标准卷积,参数量与计算量可减少约90%;然后,为降低网络参数的减少对精度的影响,利用上下文增强模块整合多尺度特征,提高检测精度;最后,选择加入二阶矩估计的Adam算法替代传统Momentum算法实现网络参数学习,网络收敛速度更快,误差更小。检测结果表明:笔者算法对4种缺陷检测的平均精度均值可达98.16%,检测速度可达36.10 pcs/s,检测精度和检测速度均能满足实时检测的要求。
    • 姜秋龙; 徐晓钟
    • 摘要: 准确的燃气负荷预测对于城市合理供应和调度能源起着非常重要的作用.由于燃气负荷数据本身具有周期性,随机性的复杂特点以及单阶段单预测模型的局限性,本文提出了一种基于模糊编码遗传算法(Fuzzy Coding of Genetic Algorithms,FCGA)和改进的LSTM-BPNN残差修正模型的多阶段混合模型.首先第一阶段先用LSTM进行燃气负荷初步预测,然后计算出燃气负荷残差值,第二阶段先用BPNN去预测残差值,然后用Adam自适应学习率算法在学习过程中自动调节LSTM-BPNN残差模型的学习率,加快拟合速度,接着用模糊编码遗传算法去优化BPNN的初始权重和阈值,以便寻找到全局最优解.最后把两阶段的预测值和作为最终的燃气负荷预测值.通过对比实验得出,本文模型比单模型,原始两阶段预测模型得到了更高的预测准确率.
    • 郑鹏程
    • 摘要: 为了提高电网故障诊断的效率和准确性,提出一种基于GRU(Gated Recurrent Unit,GRU)网络的单相接地故障诊断模型.南方电网数据验证结果表明,基于GRU网络的电网故障诊断模型能够有效诊断单相接地故障,诊断准确率可以达到91.9%.
    • 杨挺; 张卓凡; 刘亚闯; 王磊
    • 摘要: 精确电流值的测量是电网精益化运行决策的重要前提,高灵敏度、高精度TMR电流传感器的提出有效提升了电流测量能力.与此同时需要重点考虑温度漂移以及空间地磁场在TMR电流传感器测量过程中的影响.针对该问题,本文提出了基于改进深度信念网络的TMR电流传感器温漂与地磁场校正方法.首先,针对TMR电流传感器由于受到强磁场干扰或故障下的异常输出数据,利用贝叶斯结合信息熵理论识别并剔除;其次,使用改进深度信念网络重构空间地磁场、温度与TMR电流传感器测量输出的映射关系;最后,本文对所研发的TMR电流传感器进行了标定实验和误差分析.实验结果表明,在-40~80°C的温度变化范围内,算法补偿后的温度漂移系数由900×10-6/°C降至32.33×10-6/°C.TMR电流传感器对地磁场的敏感程度明显降低,平均绝对百分比误差由2.1530%降低到0.4109%,均方根误差由0.1048 A降低为0.0200 A.
    • 曹通; 白艳萍
    • 摘要: 为了探索特殊情况下太原市空气质量预测和评价方法,采用基于灰色关联度法的模糊综合评价方法对太原市疫情防控前后的空气质量进行评价,对相关联的污染物浓度变化进行分析,并以太原市AQI监测数据为基础,结合长短期记忆循环神经网络(LSTM)以及随机梯度下降算法(Adam)建立了太原市空气质量预测模型(即Adam-LSTM模型),并与LSTM模型的预测结果进行了比较.结果显示,在启动一级应急响应加强防控后,太原市的整体空气质量得到改善,个别污染物由于气象及春节等因素未降低,LSTM模型和Adam-LSTM模型预测结果的均方根误差和训练速度分别为0.203 s和12.15 s,0.183 s和10.35 s.提出的Adam优化算法能够有效提高LSTM神经网络的训练精度和收敛速度,同时具有较小的预测误差,可为环保部门制定提升空气质量相关决策提供数据支持和方法借鉴.
    • 唐豪; 张振东; 吴兵
    • 摘要: 鉴于在低温状态下锂电池实时容量可估计性难度高, 低温环境下瞬时电流电压对瞬态电池容量变化影响效果大. 对Dense全连接层为主体的深度前馈BP网络模型进行了研究, 进行了不同添加层对模型预测值与实际值的影响分析, 采用了[11-9-12]的3层隐藏层BP网络模型以达到较高的精度, 采用了基于SGD扩展的使用动量和自适应学习率来加快收敛速度Nadam优化算法以及Log-cosh损失函数优化模型, 并且采用正则化方法降低过拟合,提高网络泛化能力. 基于HPPC工况下0度低温实验测试数据进行模型的训练以及测试, 经实验测试实现了在不同电压电流条件下所预测的soc误差在0.04左右.
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