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基于模块化Abstract_Re_省略_ine算法框架的软件模型检测方法_王舜

Abstract-Refine(抽象—精炼)方法是软件模型检测领域中较为有效的设计思想,具有较高的通用性和效率优势,但目前并没有一个框架可以对其精确进行描述及实现有效的模块化使用和替换.本文提出了一种模块化的Abstract-Refine算法框架,分析和解释了Abstract-Refine算法所接受的输入程序的精细结构和特性,并对Abstract-Refine算法和相关子算法运用平衡操作符做以模块化解耦,使得子算法的修改和更换不需要依赖对上层的变更.经过实验验证,本方法可有效实现传统算法模块化解耦,同时不对原算法的性能造成冲击.

  • 2021-04-30
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医院信息系统HIS知识培训HIS主要内容

门诊业务子系统包括门门诊的各项日常业务,如:挂号(改号、退号)开处方/检查单(处方/检查单修改)、划价、收费(退费)、药房取药(退药)医技项目检查、留院观察和广]诊病案处理等。

  • 2021-04-30
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基于改进涡流搜索算法的支持向量机分类模型_李学贵

支持向量机(SVM:Support Vector Machine)是定义在特征空间上的间隔最大的线性分类器,参数的选择决定了其学习性能和泛化能力。针对此参数选择问题,采用改进的涡流搜索算法对支持向量机参数进行选择,寻找最优适应度函数。仿真实验表明,改进的涡流搜索算法是一种有效的SVM参数选择方法,有利于跳出局部最小值,其优化性能不低于涡流搜索算法。

  • 2021-04-30
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基于集合经验模态分解和套索算法的短期风速组合变权预测模型研究_杨磊

准确的风速预测对风电场实现平稳出力具有重要意义。为提高短期风速预测精度,提出一种基于集合经验模态分解()、套索算法、遗传算法、广义回归神经网络和长短期记忆模型的短期风速变权组合预测模型。首先运用集合经验模态分解技术,将原始风速时间序列分解成多个不同的子序列。然后运用套索算法对各个子序列的数据变量进行筛选,提取代表性变量作为预测输入。最后利用GA的全局优化能力,对由GRNN和LSTM构成的组合预测模型的权重系数进行移动样本自适应变权求解,并加权得到最终预测结果。仿真结果表明,所提的变权组合模型比单一模型以及传统组合模型具有更高的预测精度,

  • 2021-04-30
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一种基于C_V模型的电晕放电紫外成像分割方法_潘臻

为了判断高压设备发生电晕放电的位置和大致的放电强度,利用紫外成像仪对设备进行记录并判断高压设备的绝缘缺陷。通过C-V(Chan-Vese)模型方法对紫外图像光斑进行图像分割提取,且引入了光斑面积和光斑边界周长两个特征量来判断设备放电状态。结果表明,C-V模型提取光斑自动化程度高,耗时短,抗噪能力更强,具有很好的全局优化,能够在一定程度上减少漏检的放电区域,且引入的特征量能够较好地表征放电状态。

  • 2021-04-30
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仿生型脉冲神经网络学习算法和网络模型_尚瑛杰

为解决脉冲神经网络训练困难的问题,基于仿生学思路,提出脉冲神经网络的权值学习算法和结构学习算法,设计一种含有卷积结构的脉冲神经网络模型,搭建适合脉冲神经网络的软件仿真平台。实验结果表明,权值学习算法训练的网络对MNIST数据集识别准确率能够达到84.12%,具备良好的快速收敛能力和低功耗特点;结构学习算法能够自动生成网络结构,具有高度生物相似性。

  • 2021-04-30
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基于量子粒子群与标准粒子群混合算法的框架结构异构体系模型参数辨识_张迁

为了研究相邻框架结构地震碰撞问题,经常将框架结构动力学模型简化为树形拓扑结构,以提高计算效率。该文提出了一种将量子粒子群与标准粒子群结合的参数辨识方法,基于结构的动力特性等效原则,对框架结构建立适应于多体系统传递矩阵法(MS-TMM)高效计算的树形拓扑系统动力学模型,模型的相关力学参数的确定是基于量子粒子群与标准粒子群混合算法,由有限元方法计算得到模态参数,通过参数辨识的方法来完成。为了验证所提出方法的有效性,以三层框架结构为工程算例,将三层框架结构转化为树形拓扑力学模型,通过提出的参数辨识方法和标准量子粒子群算法分别进行参数辨识,并将两种方法的辨识结果分别利用多体系统传递矩阵法(MS-TMM)计算频率,将频率计算结果分别与Ansys结果进行比较。结果表明,该文方法的识别精度优于标准量子粒子群算法。

  • 2021-04-30
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现代战争正在加速从信息化向智能化时代迈进_吴明曦

<正>新世纪以来,以人工智能为核心的智能科技的快速发展,加快了新一轮军事革命的进程,军事领域的竞争正加速走向智权时代,战争的制胜机理将完全改变。其中,基于模型和算法的AI脑体系是核心作战能力,贯穿到各个方面、各个环节,起到了倍增、超越和能动的作用,平台有AI控制,集群有AI引导,体系有AI决策,传统以人为主的战法逐步

  • 2021-04-30
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