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当前的多模态少样本学习方法忽视了属性间差异对正确识别样本类别的影响。针对这一问题,提出一种利用多模态交叉解耦的方法,通过解耦不同属性语义特征,并经过特征重建学习样本的本质类别特征,缓解类别属性差异对类别判别的影响。在两个属性差异较大的基准少样本数据集MIT-States和C-GQA上进行的大量实验表明,所提方法较现有方法有较大的性能提升,充分验证了方法的有效性,表明多模态交叉解耦的少样本学习方法能够提升识别少量测试样本的分类性能。 相似文献
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根据止脱弹簧的受力模式和失效机理,设计了止脱弹簧的蠕变老化试验装置,对止脱弹簧进行了蠕变加速老化试验,利用图像测量技术研究了载荷和温度对止脱弹簧自由端蠕变行为的影响规律。进一步,基于Arrhenius方程建立了止脱弹簧在力-热联合载荷下的蠕变动力学方程,预测了止脱弹簧的使用寿命。研究表明:止脱弹簧的蠕变位移是一个随时间变化的单调非减函数;环境温度和载荷水平的提高都会加速止脱弹簧的蠕变。所提方法和相关结论可为蠕变型止脱弹簧的设计和寿命预测提供参考。 相似文献
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