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李祥

作品数：11 被引量：0H指数：0
供职机构：西北工业大学更多>>
发文基金：国家自然科学基金更多>>
相关领域：自动化与计算机技术文化科学金属学及工艺航空宇航科学技术更多>>

合作作者

文献类型

  • 8篇专利
  • 2篇期刊文章
  • 1篇学位论文

领域

  • 3篇自动化与计算...
  • 2篇金属学及工艺
  • 2篇文化科学
  • 1篇航空宇航科学...

主题

  • 7篇网络
  • 5篇神经网
  • 5篇神经网络
  • 4篇卷积
  • 4篇卷积核
  • 4篇贡献度
  • 3篇数据集
  • 2篇已知信息
  • 2篇删除
  • 2篇识别方法
  • 2篇数值模拟
  • 2篇人工神经
  • 2篇人工神经网络
  • 2篇网络模型
  • 2篇物性
  • 2篇模糊信息
  • 2篇目标识别
  • 2篇目标识别方法
  • 2篇解释性
  • 2篇借用

机构

  • 11篇西北工业大学

作者

  • 11篇李祥
  • 8篇蒋雯
  • 3篇张瑜
  • 2篇吴建军

传媒

  • 1篇西北工业大学...
  • 1篇机械工程学报

年份

  • 2篇2023
  • 3篇2022
  • 2篇2021
  • 1篇2020
  • 2篇2003
  • 1篇2002
共 11 条 记 录，以下是 1-10
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排序方式：
基于对抗攻击的深度网络模型压缩方法
本发明公开了一种基于对抗攻击的深度网络模型压缩方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤一、构建待分析的深度网络模型；步骤二、生成对抗数据样本；步骤三、构成m对数据样本对；步骤四、分别生成原始特征图和对抗特征图；步骤五、构成特...
蒋雯李祥邓鑫洋耿杰
金属板料成形中物性参数辨识与应变路径控制
正确确定本构模型中的物性参数是金属成形过程准确分析和模拟的基础.该文以Hill非二次屈服准则为基础，应用人工神经网络（ANN）技术建立了材料在变形过程中不同应力状态下物性参数m值的识别方法.而在金属成形过程的应变路径准确...
李祥
关键词：参数识别神经网络数值模拟
文献传递
基于数值模拟和神经网络的应变路径控制方法研究
2003年
在金属塑性成形过程的应变路径控制中 ,控制模型的建立是一关键。文中所采用的应变路径控制模型是建立在材料物性参数 m值实时辨识前提下以数值模拟和神经网络技术为基础的控制模型。根据上一步加载材料的实际应变增量、所加应力增量以及材料所在的应力状态识别出材料物性参数 m值 ,再根据材料加载后的应力状态、目标应变增量以及识别所得 m值 ,由训练好的识别应力增量的人工神经网络产生应加的载荷增量。在 MTS试验设备上进行了薄壁管拉扭试验 ,通过试验过程中的实际应变路径与想要得到的目标应变路径的比较 ,验证了在正确识别材料物性参数前提下 。
吴建军李祥
关键词：数值模拟人工神经网络ANN金属塑性成形
一种基于离散系数的深度神经网络近似模型分析方法
本发明公开了一种基于离散系数的深度神经网络近似模型分析方法，包括以下步骤：构建待分析的深度神经网络；按类别输入数据集样本，获取各类别深度神经网络的特征图；利用得到的各类别特征图度量深度神经网络中各节点激活值变化情况，进而...
蒋雯李祥邓鑫洋耿杰
文献传递
一种基于证据网络的不确定信息推理目标识别方法
本发明公开了一种基于证据网络的不确定信息推理目标识别方法，涉及目标识别领域。本发明将已知信息作为确定空间、待确定信息作为不确定空间建立一种新的证据网络推理模型，根据似真形式的推理信息生成联合似真函数，根据最小特异性原理生...
邓鑫洋李祥张瑜蒋雯
文献传递
Hill非二次屈服准则次数m值识别及应变控制研究
2003年
正确确定本构模型中的物性参数是金属成形过程准确分析和模拟的基础。以Hill非二次屈服准则为基础,应用人工神经网络(ANN)技术建立了材料在变形过程中不同应力状态下物性参数m值的识别方法,并在MTS试验机上进行了薄壁管拉扭试验,通过试验中各阶段的实际应变增量值与m值识别前后计算所得理论应变增量值的比较,验证了识别所得m值以及根据识别所得m值进行应变控制的正确性。
吴建军李祥
关键词：物性参数人工神经网络
基于离散系数的深度网络模型压缩方法
本发明公开一种基于离散系数的深度网络模型压缩方法，包括以下步骤：步骤一、构建深度网络模型；步骤二、获取数据集样本；步骤三、将数据集样本输入深度网络模型，获得特征图集合；步骤四、计算深度网络模型中各卷积核的激活值；步骤五、...
蒋雯李祥邓鑫洋耿杰
一种基于视觉变换和特征鲁棒的对抗训练方法
本发明公开了一种基于视觉变换和特征鲁棒的对抗训练方法，构建了一个视觉化图像对抗训练框架VTFR，主要包含两部分：视觉变换模块(VT)和特征鲁棒(FR)损失函数；视觉变换模块(VT)通过对图像进行预处理，实现对图像中的主体...
蒋雯李祥邓鑫洋
一种基于证据关联折扣的多分类器融合识别方法
本发明公开了一种基于证据关联折扣的多分类器融合识别方法，包括以下步骤：步骤一利用基分类器混淆矩阵生成语义关联矩阵；步骤二根据语义关联矩阵生成证据泛化转移矩阵；步骤三基于证据关联折扣操作进行未知目标融合识别。本发明利用基分...
邓鑫洋李祥张瑜蒋雯
一种基于证据网络的不确定信息推理目标识别方法
本发明公开了一种基于证据网络的不确定信息推理目标识别方法，涉及目标识别领域。本发明将已知信息作为确定空间、待确定信息作为不确定空间建立一种新的证据网络推理模型，根据似真形式的推理信息生成联合似真函数，根据最小特异性原理生...
邓鑫洋李祥张瑜蒋雯
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