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基于神经网络语言模型的动态层序Softmax训练算法_杨鹤标

针对词向量训练过程中层序Softmax算法无法进行增量训练及海量数据训练低效的问题,提出了动态层序Softmax算法.通过对数据样本的增量加载,采用结点置换方法动态构建编码树,实现对样本的增量训练.为避免损失函数因样本量较少而呈现震荡式下降,利用梯度的一阶矩估计与二阶矩估计动态调整参数更新方向与学习率,通过梯度迭代缩小权值变化范围和收敛训练误差,提高词向量的训练效率.以维基百科中文语料作为数据进行了试验,完成了训练效率和质量的分析.结果表明:相较于现有方法动态层序Softmax算法显著提高了训练效率,当增量样本大小为10 kB~1 MB时,训练增速有近30倍的提升,有效地缩短训练周期.

  • 2021-06-17
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一种遗传算法的声带模型参数反演方法_陈莉媛

采用遗传算法进行声带模型参数反演能够有效地实现概率意义的全局搜索,但存在易陷入局部最优解和收敛性能弱等缺陷,针对这些问题本文提出了一种改进遗传算法的声带模型参数反演方法。通过声门波形参数构建目标函数,引入精英保留策略,选择适应度高的精英个体保留至下一代种群,对普通种群进行双向邻域搜索;通过目标函数值进行模型参数反演操作,得到模型参数最优解。实验结果表明,反演后得到的特征相对误差不超过1.5%,改进后的加权平均相对误差比改进前减小了0.11%。说明改进后的遗传算法搜索性能好,收敛性能高;得到的特征参数精确度更高。

  • 2021-06-17
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物联网中基于混沌模型的隐私安全算法研究_宫海梅

在物联网应用中,各种物体可与物联网互联,人们可以得到便捷的服务。但在信息传输过程中用户隐私信息可能被泄露,如何解决此问题受到人们的广泛关注。针对2个问题:一是隐私数据生命周期中前期工作需要加强,二是用户参与到数据隐藏工作中,根据实际需求选择需要隐藏的数据。研究提出在数据采集前,根据用户需求进行数据隐密传输。为了保障隐私信息在传输中不被泄露,本文设计一种轻量级加密方法、即数字水印安全套装结构,进行数据隐藏,保障隐私信息安全。该方法基于离散余弦变换和混沌算法,在图像载体频域内隐藏隐私信息,隐私信息具体嵌入位置通过利用混沌算法,和人眼视觉特性的关系动态进行调整,考虑到混沌算法中的初值和参数万一被破解导致隐私信息被破解问题,对混沌算法产生的随机数位置进行进一步的自创公式选择隐藏位置,这样非法截获者肉眼无法察觉隐密信息的存在,也无法对用户内容解密。仿真结果从隐蔽性、隐藏容量和鲁棒性三方面分析,表明该算法可以实现隐私信息的加解密,对其进行攻击实验,仍可获得信息,相比于直接传输敏感信息更安全可靠。

  • 2021-06-17
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考虑质量预测的前摄调度问题模型与算法_陆志强

为有效描述装配人员水平、工件质量等因素对飞机装配作业质量的影响,并为飞机装配过程建立合理的前摄调度计划,提出支持向量回归(SVR)预测模型和两阶段循环迭代搜索算法.采集相关历史质量数据,以装配人员水平和工件质量等数据为输入,作业质量为输出训练SVR预测模型.基于已训练的SVR预测模型,采用基于作业列表禁忌搜索框架对作业列表进行邻域搜索,并通过内嵌人员分配搜索模块的串行调度实现人员配置的优化.数值实验结果表明:采用SVR预测模型求得的作业质量预测值相较实测值的误差能够控制在5%以内,预测精度最高达到97.38%;两阶段循环迭代搜索算法求解所得模板计划与CPLEX偏差均值保持在9.99%~27.54%,与其他前摄调度生成方法相比偏差最小;在不确定性环境中,右移算法在两阶段循环迭代搜索算法所得模板计划中能取得最优或次优的平均装配工期和平均计划偏差. SVR预测模型能够对飞机装配作业质量进行有效预测,而两阶段循环迭代搜索算法则能满足构建飞机装配前摄调度计划的需求.

  • 2021-06-17
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属性值加权的一依赖估测器模型分类算法研究_余良俊

分类问题是数据挖掘和机器学习领域研究的重点问题,贝叶斯网络模型因其简单高效的特点而广泛应用于分类问题。一依赖估测器(ODE)模型作为半监督学习贝叶斯网络模型中的经典模型,受到研究人员的广泛关注。现有的ODE模型分类器在进行分类判别时,未考虑不同的属性节点作为根节点时对分类过程的贡献不同,为此,将ODE模型分类器与属性值加权方法相结合并提出MI-ODE算法。采用相互信息(MI)度量属性根节点的属性值与类变量之间的依赖关系并作为ODE模型的权值,对ODE分类器模型进行属性值加权平均。将MI-ODE算法应用于现实分类问题的36个标准数据集,结果表明,相比于NB算法、AODE算法与TAN算法,该算法的分类性能更优。

  • 2021-06-17
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基于正态云模型的状态转移算法求解多目标柔性作业车间调度问题_吴贝贝

为了求解具有多目标多约束的柔性作业车间调度问题,提出一种基于正态云模型的状态转移算法.构建以最小化最大完工时间、机器总负荷及瓶颈机器负荷为目标的多目标柔性作业车间调度问题的数学模型;针对灰熵关联度适应度分配策略在Pareto解比较序列与参考序列之间的差值相等时不能引导算法进化的情况,提出一种改进灰熵关联度的适应度值分配策略;同时引入兼具模糊性和随机性的云模型进化策略以改进状态转移算法,可有效避免算法早熟并增加候选解的多样性.仿真结果表明:基于正态云模型的状态转移算法能够有效解决多目标柔性作业车间调度问题;与其他算法相比,所提出算法求解问题的收敛精度更高、收敛速度更快.

  • 2021-06-17
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基于图像识别技术的变电站设备短路损耗工况检测模型算法_王铭民

传统检测模型中变电站设备运行工况识别目标与背景分界模糊,导致变电站涉及短路损耗工况检测效率较低,针对该问题,提出了基于图像识别技术的检测模型算法。将图像转化为二值图像,提取二值图像特征矢量,采用支持向量机识别变电站设备运行工况。结合图像识别技术有效分离出待识别目标与背景,以计算机集成制造系统CIM资产为基准,建立运行待识别目标工况检测模型,由此完成变电站设备运行工况检测模型算法研究。通过实验对比结果可知,该模型最高检测效率可达到97%,能够有效反映变电站设备运行工况,进而减轻调度工作人员的工作强度,提高检测效果,对变电站在线检测系统研发具有参考价值。

  • 2021-06-17
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福州市平面坐标转换模型估计算法研究_吴建

作为城市测绘基准,平面坐标转换模型和算法的精度是城市测绘基础建设的基本内容。福州市平面坐标转换现有算法采用经典最小二乘(leastsquares,LS)估计准则,估计结果有偏。以现代EIV(Errors-in-variables)模型估计理论为基础,本文对福州市平面坐标转换模型的LS估计结果进行了分析,提出了福州市平面坐标转换模型估计算法的选取方案建议,对城市基础测绘工作具有重要的应用价值。

  • 2021-06-17
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