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正弦选择概率模型的全局最优引导人工蜂群算法_孙辉

针对人工蜂群算法收敛速度慢以及蜜源的选择概率区分度不够等缺点,提出了一种新的改进人工蜂群算法。依据当前最优蜜源、最差蜜源、当前蜜源建立正弦选择概率模型,并结合全局最优引导策略,构成新算法。概率模型以最优、最差蜜源适应值之差为尺度,衡量当前蜜源适应值所占比重,随后将比重值带入sin函数,即可得当前蜜源的选择概率值。在30、100维上,22个基准测试函数的仿真实验结果表明,正弦选择概率模型能克服后期蜜源区分度不够的问题,为观察蜂跟随雇佣蜂提供正确的引导。与知名的改进人工蜂群算法比较,该算法具有很好的优势。

  • 2021-05-07
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基于高斯混合部件模型的铁路扣件检测_何彪

针对采集图像中铁路扣件存在形状的变化、扣件图像的光照差异较大和扣件被异物局部遮挡的问题,根据对可变形部件模型算法和高斯混合模型的研究,提出了高斯混合部件模型算法.结合扣件图像边缘特性及改进的Roberts算子计算图像梯度,将归一化后的方向梯度直方图特征作为高斯混合部件模型算法的底层特征,根据扣件形状划分部件,部件之间的相对位置采用星型连接方式度量,运用余弦相似性度量部件中方向梯度直方图特征的相似度,部件模型使用高斯混合模型并采用期望最大化算法迭代求解.将高斯混合部件模型算法应用于扣件检测中,最终平均检测效果为漏检率3.16%、误检率9.80%、正确率90.27%.

  • 2021-05-07
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S型机动条件下改进当前统计模型的跟踪算法_邱晓波

在高机动条件下,针对做S型机动的目标,提出了一种以当前统计模型为基础的卡尔曼滤波算法,并在当前统计模型的基础上,对算法进行了改进。通过实时调节"当前"统计模型最大加速度和修正卡尔曼滤波状态值的方法,使滤波结果有了一定程度的改善。仿真结果表明,两种改进算法都提高了全程滤波精度,尤其是提高了换向点处的收敛速度和跟踪精度。

  • 2021-04-21
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基于深度学习技术的语法纠错算法模型构建分析_景艳娥

为了探究基于深度学习技术的语法纠错算法模型,文中从系统需求分析入手,首先介绍了模型构建基于seq2seq的深度学习技术模型和语料库的相关理论基础,然后对基于seq2seq的语法纠错模型进行了分析,最后对语法纠错算法模型的架构设计和核心模块的运行框架和主要原理进行了介绍。研究成果表明:人工智能在语法纠错中的应用也逐渐受到相关研究者的关注,该技术的成型不仅能有效减少教师批卷工作量,更有助于学生的自主学习;在基于seq2seq的深度学习技术模型的引入Attention机制,技能保证语法纠错的准确性,又能提高语法纠错模型的运算效率;在模型中引入反馈建议模块,有助于及时发现并优化系统的不足之处。

  • 2021-04-22
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一种基于词义向量模型的词语语义相似度算法_李小涛

针对基于词向量的词语语义相似度计算方法在多义词、非邻域词和同义词三类情况计算准确性差的问题,提出了一种基于词义向量模型的词语语义相似度算法.与现有词向量模型不同,在词义向量模型中多义词按不同词义被分成多个单义词,每个向量分别与词语的一个词义唯一对应.我们首先借助同义词词林中先验的词义分类信息,对语料库中不同上下文的多义词进行词义消歧;然后基于词义消歧后的文本训练词义向量模型,实现了现有词向量模型无法完成的精确词义表达;最后对两个比较词进行词义分解和同义词扩展,并基于词义向量模型和同义词词林综合计算词语之间的语义相似度.实验结果表明本文算法能够显著提升以上三类情况的语义相似度计算精度.

  • 2021-05-06
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基于改进无迹卡尔曼滤波算法的动力电池SOC估计模型_谈发明

针对车载动力电池SOC估计精度欠佳的问题,提出一种改进型无迹卡尔曼滤波(UKF)算法。引入基于残差特性的异常状态检测机制,异常状态下采用改进的自适应衰减因子修正UKF合模型为基础,应用递推最小二乘法辨识电池参数,利用改进型UKF算法对电池SOC进行估计,并从多个角度进行了仿真验证分析。结果表明,改进型UKF算法具有很好的鲁棒性和跟踪速度,各类误差精度均控制在5%以内。

  • 2021-05-07
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工业互联网连接与安全模型研究

工业互联网平台中的连接与信息安全有着非常密切的关系,连接越多,关系越复杂,信息安全的潜在问题也就越严重。本文对连接两端的数据和网络环境进行了分析,研究了数据在受到各种非正常改变时可能带来的风险问题。数据即使内容没有被改变,但是只要被非法访问或时序出现偏移,同样也会给工业互联网带来灾难性的影响。为了防止非法数据入侵,必须增强工业互联网信息安全方面的感知能力,使之具有足够强大的免疫功能。这就需要在工业互联网平台中建立一种数据行为的侦测机制,可以通过逻辑计算或机器学习的方法实现这种机制。本文将工业互联网平台的连接构成、信息安全、数据行为和行为侦测构成一个完整的研究对象,建立它们之间的关系模型,为深入研究工业互联网信息安全问题提供良好的基础。

  • 2021-04-20
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基于机理模型和模糊加权最小二乘支_省略_法的农杆菌发酵过程混合建模与优化_邵玉倩

针对农杆菌ATCC31749发酵法产凝胶多糖过程中产物质量浓度预测精度不高问题,提出一种基于模糊加权最小二乘支持向量机(least squares support vector machine,LSSVM)算法和机理模型相结合的混合建模新方法。首先通过添加模糊加权思想和混合核函数方法对LSSVM算法进行优化,并用优化后的LSSVM求解农杆菌ATCC31749发酵过程动力学模型,结合鸟群算法对动力学模型参数进行寻优;然后拟合出溶氧体积分数和各参数之间的关联函数模型,并代入到动力学模型,建立起以溶氧浓度作为关键控制变量的发酵动力学模型;最后,用鸟群算法对模型进行寻优,寻找使得发酵产物浓度最大的最优溶氧过程控制策略。实验仿真结果表明,混合模型的预测精度得到提高,产多糖期溶氧体积分数控制为52%时,产物质量浓度最大,为48.85 g/L。该研究所建立的农杆菌发酵过程混合模型及其溶氧优化结果,为发酵工业上进一步通过最佳溶氧控制策略来提高多糖产量提供了方向。

  • 2021-05-07
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