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基于双尺度约束模型的BN结构自适应学习算法_戴晶帼

在无先验信息的情况下,贝叶斯网络（Bayesian network, BN）结构搜索空间的规模随节点数目增加呈指数级增长,造成BN结构学习难度急剧增加.针对该问题,提出基于双尺度约束模型的BN结构自适应学习算法.该算法利用最大互信息和条件独立性测试构建大尺度约束模型,完成BN结构搜索空间的初始化.在此基础上设计改进遗传算法,在结构迭代优化过程中引入小尺度约束模型,实现结构搜索空间小尺度动态缩放.同时,在改进遗传算法中构建变异概率自适应调节函数,以降低结构学习过程陷入局部最优解的概率.仿真结果表明,提出的基于双尺度约束模型的BN结构自适应学习算法能够在无先验信息的情况下保证BN结构学习的精度和迭代寻优的收敛速度.

  • 2021-05-06
  • 阅读872
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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
  • 阅读871
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小波矩和HMM的三维CAD模型归类与检索算法_李雨虹

为了在工程应用中检索已有的三维CAD模型,以便重用相应零件的设计信息,节省设计和加工成本,提出一种基于小波矩和仿射不变矩特征融合的隐马尔科夫模型（HMM）三维CAD模型归类与检索算法。对三维模型图进行归一化处理,并分别提取归一化图像的小波矩特征值和仿射不变矩特征值；通过K-W检验算法选择出鲁棒性好、稳定性高的组合不变矩特征并进行编码；构造五类三维模型的样本集,将上述特征值作为HMM的输入观测值,通过修正的添加比例因子的多观测序列Baum-Welch（B-W）算法进行模型的训练与识别。将本文算法与其他三种算法进行实验对比,结果表明,本文所提出的算法具有较好的识别率和检索效率,具有一定的实用价值。

  • 2021-05-07
  • 阅读870
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高斯混合模型结合加权似然的目标跟踪算法_陈超

鉴于高斯混合模型对背景变化快时无法精确检测出目标和目标跟踪的适应性差等瑕疵,提出了基于加权似然跟踪器来改进高斯混合模型实现运动目标跟踪算法。主要引入了自适应高斯混合模型来实时检测运动目标,然后空间加权似然来进行视频中的目标定位,引入加权似然期望值来改进高斯混合模型处理视频中的多尺度、多角度变化的目标跟踪不精准问题。通过VOT 2014 dataset对比实验结果表明提出的基于加权似然跟踪（Weighted Likelihood Tracking,WLT）和改进高斯混合模型（Improved Gaussian Mixture Model,IGMM）的目标跟踪算法较传统高斯混合模型跟踪算法在跟踪的精度有较大提高。在应对多尺度、多角度变化的目标跟踪表现出了较大的优势。

  • 2021-05-07
  • 阅读868
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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
  • 阅读868
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基于无模型预估算法的电工钢边部减薄滞后控制系统_张岩

边部减薄是电工钢控制的重要参数,直接影响着带钢产品的质量和成材率。边部减薄的闭环控制过程存在严重的滞后问题,解决系统滞后问题对于控制精度的提高具有重要意义。以鞍钢硅钢1 500 mm冷连轧机生产线为基础,分析了边部减薄滞后问题产生的原因,采用反馈控制和前馈边部减薄控制策略,并采用无模型预估算法对含有滞后环节的闭环系统进行有效控制。应用结果表明,无模型预估算法对于控制模型精度具有良好的控制品质,解决了由于系统大滞后易产生的不稳定问题,无需对象模型且响应速度快,极大地提高了电工钢产品的边部减薄控制精度。

  • 2021-04-21
  • 阅读866
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基于部件特性的螺旋桨数学模型通用建模算法_陈怀荣

为了有效地建立螺旋桨数学模型和涡桨发动机数学模型,以及为涡桨发动机控制规律设计奠定基础,借鉴压气机部件特性缩比方法,提出了一种适用于螺旋桨部件特性的修正缩比方程；基于螺旋桨静态特性,提出了静拉力状态下的螺旋桨建模优化算法；针对螺旋桨低速前进状态下和高速前进状态下的不同工作特点,提出了两种不同的螺旋桨建模算法,以实现全飞行包线内的螺旋桨数学建模。通过与GSP （Gas turbine Simulation Program）软件仿真数据对比验证,其结果表明,基于所提出的算法建立的螺旋桨数学模型输出拉力、功率和效率的最大相对误差分别不超过3×10-6,3×10-6和6×10-5,同时,验证了算法有效性和通用性。

  • 2021-05-07
  • 阅读864
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人工智能果蔬精准化种植技术的研究

当前智慧温室大棚系统过程数据利用率低，种植经验与果蔬生长过程数据无法关联，导致无法更好的控制果蔬生长过程。文章通过向量机等人工智能算法，对果蔬生长过程环境参数进行跟踪和分析，动态选取策略子项进行组合，运用各种环境数据训练多类别、分类回归器和相邻模型的一致性的方法，实现温室大棚果蔬的种植环境的优化。实验证明，该方法能够有效地提升果蔬的成熟质量和有效控制生长周期，对果蔬的种植方法有较好的改进

  • 2021-05-12
  • 阅读862
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