一、概述OpenFOAM是一种用于求解复杂流体动力学问题的开源计算流体力学（CFD）软件。在OpenFOAM中，相位平均是指对流体流动中的各种物理量进行平均处理，以求解周期性流动问题。相位平均在流体动力学研究中具有重要意义，因此OpenFOAM中的相位平均代码也备受关注。本文将重点介绍OpenFOAM中的相位平均代码的工作原理、应用范围以及一些实际案例。二、相位平均的工作原理在流体力学中，流体流动...

第27卷㊀第11期2023年11月㊀电㊀机㊀与㊀控㊀制㊀学㊀报Electri c ㊀Machines ㊀and ㊀Control㊀Vol.27No.11Nov.2023㊀㊀㊀㊀㊀㊀基于机器学习正则化理论的永磁同步电机转矩跟踪型MTPA 控制方法漆星,㊀郑常宝,㊀曹文平,㊀张倩(安徽大学电气学院，安徽合肥230601)摘㊀要：内置式永磁同步电机(IPMSM )中的最大转矩电流比控制(MTPA )是交...

lstm计算参数摘要：1.LSTM 简介  2.LSTM 计算参数的作用  3.常见 LSTM 计算参数及其含义  4.如何调整 LSTM 计算参数  5.总结正文：一、LSTM 简介长短时记忆网络（Long Short-Term Memory, LSTM）是一种特殊的循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）结构，由 Hoc...

损失函数算法    损失函数算法是一种常用于机器学习和深度学习领域的优化算法。它的核心思想是定义一个“损失函数”，通过不断地调节模型参数使得损失函数的值最小化，以达到优化模型的目的。    损失函数定义了模型预测结果与实际结果之间的差异程度，也就是模型的错误率。通常，我们会选择一种数学形式简单、易于求解的损失函数，如平方损失函数、交叉熵损失函数、对数损失函数...

RBF（径向基）神经⽹络  只要模型是⼀层⼀层的，并使⽤AD/BP算法，就能称作 BP神经⽹络。RBF 神经⽹络是其中⼀个特例。本⽂主要包括以下内容：什么是径向基函数RBF神经⽹络RBF神经⽹络的学习问题RBF神经⽹络与BP神经⽹络的区别RBF神经⽹络与SVM的区别为什么⾼斯核函数就是映射到⾼维区间前馈⽹络、递归⽹络和反馈⽹络完全内插法⼀、什么是径向基函数  1985年，Pow...

u-net模型知识点 -回复什么是unet模型？Unet模型是一种用于图像分割任务的卷积神经网络模型。它由斯坦福大学的Olaf Ronneberger、Philipp Fischer和Thomas Brox在2015年提出。Unet模型的结构独特，具有“U”形状，因此得名。Unet模型已经在多个图像分割问题中取得了良好的结果，包括医学图像分割、遥感图像分割等。Unet模型的结构是如何设计的？Une...

基于改进YOLOv3的目标检测方法研究作者：王继千 刘唤唤 廖涛 朱小东正则化目的来源：《现代信息科技》2022年第16期        摘 要：针对目标检测算法YOLOv3检测精度低、目标识别效果差等问题，从特征提取和特征融合的角度提出一种改进的YOLOv3目标检测算法。采取连续残差结构和深度卷积双路特征提取来扩展感受野，在深度卷积模块中以改进的混合池化来...

神经网络模型建立与调整方法改进神经网络模型是一种模拟人类神经系统运作的数学模型，通过对输入数据的处理和学习，能够实现识别、分类、预测等功能。在机器学习和深度学习领域，神经网络模型被广泛应用于各种任务，如图像识别、语音识别、自然语言处理等。然而，在实际应用中，构建和调整一个高效且稳定的神经网络模型并不是一件容易的事情。本文将介绍一些改进神经网络模型建立和调整方法的技术，旨在提高模型的性能和鲁棒性。一...

堆叠自动编码器的训练方法详解自动编码器（Autoencoder）是一种无监督学习的神经网络模型，其主要目的是学习数据的表示，通常应用于数据降维、特征提取和生成模型等领域。堆叠自动编码器（Stacked Autoencoder）是由多个自动编码器堆叠而成的深度学习模型，具有更强大的表达能力和特征学习能力。在本文中，我们将详细介绍堆叠自动编码器的训练方法，并探讨其在实际应用中的一些技巧和注意事项。一、...

预训练模型的优化技巧和调参策略随着深度学习技术的不断发展，预训练模型在自然语言处理、计算机视觉等领域取得了令人瞩目的成果。然而，要想充分发挥预训练模型的潜力，需要运用一些优化技巧和合理的调参策略。本文将探讨一些优化技巧和调参策略，帮助读者更好地应用预训练模型。一、数据预处理和特征工程在使用预训练模型之前，首先需要进行数据预处理和特征工程。对于自然语言处理任务，可以使用词向量或者字向量对文本进行表示...