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基于机动判别的变结构交互多模型跟踪算法_潘媚媚

临近空间高超声速机动目标具有高速、高机动的运动特性,协同转弯模型是跟踪临近空间目标的常用模型之一。基于协同转弯模型的自适应网格交互多模型(adaptive grid interaction multiple model,AGIMM)算法能够较好地适应临近空间高超声速目标运动特性,但AGIMM算法存在着依赖中心网格模型,非机动时刻模型集收敛缓慢的问题,基于此提出了一种基于机动判别的变结构交互多模型算法。所提算法根据目标机动特性调整跟踪模型集的结构及模型概率转移矩阵,加快了非机动时刻模型集的收敛速度,克服了AGIMM算法存在的问题。通过蒙特卡罗仿真验证,改进的算法相对于AGIMM算法提高了对临近空间高超声速目标的跟踪性能。

  • 2021-05-07
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数据治理及数据仓库模型设计

数据治理管理体系由管理政策、管理功能、管理流程、管理组织等几大部分组成

  • 2021-04-20
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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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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
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基于半张量积的修正压缩感知模型重构算法研究_刘俊梅

为了降低随机观测矩阵的存储空间,给出一种基于半张量积的正交匹配追踪重构算法.该方法利用半张量积理论,修正压缩感知模型,构造低维观测矩阵对原始信号进行随机观测,并采用正交匹配追踪算法对信号进行重构,从而得到稀疏信号的估计值.仿真实验分别采用1维时域稀疏信号、1维变换域稀疏信号进行测试,并从重构误差、重构概率、重构时间等角度进行了测试.给出的算法可以大大降低观测矩阵的存储空间,也可以降低数据运算复杂度,在压缩感知中可以得到广泛应用.

  • 2021-04-21
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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
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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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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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