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基于关系触发词与单层GRU模型的关系抽取方法 认领
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作者 王磊 刘露 +2 位作者 牛亮 胡封晔 彭涛 《吉林大学学报:理学版》 CAS 北大核心 2020年第1期95-103,共9页
基于关系触发词与单层门控循环单元模型进行关系抽取,以降低关系抽取模型结构的复杂度,并提高模型的训练效率.通过计算单词的依存距离与序列距离得到关系触发词,利用单层门控循环单元模型进行关系抽取,并在SemEval2010Task8数据集上进... 基于关系触发词与单层门控循环单元模型进行关系抽取,以降低关系抽取模型结构的复杂度,并提高模型的训练效率.通过计算单词的依存距离与序列距离得到关系触发词,利用单层门控循环单元模型进行关系抽取,并在SemEval2010Task8数据集上进行实验.实验结果表明,该方法能有效提取出关系触发词,并具有较高的关系抽取准确率. 展开更多
关键词 关系抽取 关系触发词 句法依存分析 Word2Vec模型 门控循环单元
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基于双重注意力机制的异步优势行动者评论家算法 认领
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作者 凌兴宏 李杰 +2 位作者 朱斐 刘全 伏玉琛 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2020年第1期93-106,共14页
深度强化学习是目前机器学习领域发展最快的技术之一.传统的深度强化学习方法在处理高维度大状态的空间任务时,庞大的计算量导致其训练时间过长.虽然异步深度强化学习利用异步方法极大缩短了训练时间,但会忽略某些更具价值的图像区域和... 深度强化学习是目前机器学习领域发展最快的技术之一.传统的深度强化学习方法在处理高维度大状态的空间任务时,庞大的计算量导致其训练时间过长.虽然异步深度强化学习利用异步方法极大缩短了训练时间,但会忽略某些更具价值的图像区域和图像特征.针对上述问题,本文提出了一种基于双重注意力机制的异步优势行动者评论家算法.新算法利用特征注意力机制和视觉注意力机制来改进传统的异步深度强化学习模型.其中,特征注意力机制为卷积神经网络卷积后的所有特征图设置不同的权重,使得智能体聚焦于重要的图像特征;同时,视觉注意力机制为图像不同区域设置权重参数,权重高的区域表示该区域信息对智能体后续的策略学习有重要价值,帮助智能体更高效地学习到最优策略.新算法引入双重注意力机制,从表层和深层两个角度对图像进行编码表征,帮助智能体将聚焦点集中在重要的图像区域和图像特征上.最后,通过Atari 2600部分经典实验验证了基于双重注意力机制的异步优势行动者评论家算法的有效性. 展开更多
关键词 注意力机制 双重注意力机制 行动者评论家 异步优势行动者评论家 异步深度强化学习
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基于特征点和密度聚类的图像复制-粘贴篡改盲鉴别算法 认领
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作者 陈海鹏 曲正道 +2 位作者 杨茜雯 张巍 吕颖达 《吉林大学学报:工学版》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第3期1069-1076,共8页
针对数字图像复制-粘贴篡改盲鉴别方法存在的时间复杂度高、篡改定位不够精确等问题,提出了一种基于二进制描述符和密度聚类的数字图像复制-粘贴篡改的盲鉴别算法。该方法使用二进制描述符AKAZE提取特征点并描述特征,以降低特征计算的... 针对数字图像复制-粘贴篡改盲鉴别方法存在的时间复杂度高、篡改定位不够精确等问题,提出了一种基于二进制描述符和密度聚类的数字图像复制-粘贴篡改的盲鉴别算法。该方法使用二进制描述符AKAZE提取特征点并描述特征,以降低特征计算的时间复杂度;使用基于密度的聚类算法DBSCAN去除错误匹配;最后通过仿射变换整幅图像对篡改区域进行定位。通过不同数据集上的实验结果表明:本文算法准确率最高可达到95%以上,误检率基本在10%以下,有效降低了时间复杂度,在可靠性和篡改定位准确率方面具有更优越的性能。 展开更多
关键词 信息处理技术 数字图像盲取证 复制-粘贴篡改检测 复制-粘贴篡改定位 AKAZE特征 密度聚类
基于深度卷积神经网络的目标检测研究综述 认领 被引量:1
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作者 范丽丽 赵宏伟 +2 位作者 赵浩宇 胡黄水 王振 《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第5期1152-1164,共13页
作为计算机视觉中的基本视觉识别问题,目标检测在过去的几十年中得到了广泛地研究。目标检测旨在给定图像中找到具有准确定位的特定对象,并为每个对象分配一个对应的标签。近年来,深度卷积神经网络DCNN(Deep Convolutional Neural Netwo... 作为计算机视觉中的基本视觉识别问题,目标检测在过去的几十年中得到了广泛地研究。目标检测旨在给定图像中找到具有准确定位的特定对象,并为每个对象分配一个对应的标签。近年来,深度卷积神经网络DCNN(Deep Convolutional Neural Networks)凭借其特征学习和迁移学习的强大能力在图像分类方面取得了一系列突破,在目标检测方面,它越来越受到人们的重视。因此,如何将CNN应用于目标检测并获得更好的性能是一项重要的研究。首先回顾和介绍了几类经典的目标检测算法;然后将深度学习算法的产生过程作为切入点,以系统的方式全面概述了各种目标检测方法;最后针对目标检测和深度学习算法面临的重大挑战,讨论了一些未来的方向,以促进深度学习对目标检测的研究。 展开更多
关键词 图像处理 深度卷积神经网络 目标检测 特征表示 深度学习
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森林优化特征选择算法的增强与扩展 认领
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作者 刘兆赓 李占山 +2 位作者 王丽 王涛 于海鸿 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2020年第5期1511-1524,共14页
特征选择作为一种重要的数据预处理方法,不但能解决维数灾难问题,还能提高算法的泛化能力.各种各样的方法已被应用于解决特征选择问题,其中,基于演化计算的特征选择算法近年来获得了更多的关注并取得了一些成功.近期研究结果表明,森林... 特征选择作为一种重要的数据预处理方法,不但能解决维数灾难问题,还能提高算法的泛化能力.各种各样的方法已被应用于解决特征选择问题,其中,基于演化计算的特征选择算法近年来获得了更多的关注并取得了一些成功.近期研究结果表明,森林优化特征选择算法具有更好的分类性能及维度缩减能力.然而,初始化阶段的随机性、全局播种阶段的人为参数设定,影响了该算法的准确率和维度缩减能力;同时,算法本身存在着高维数据处理能力不足的本质缺陷.从信息增益率的角度给出了一种初始化策略,在全局播种阶段,借用模拟退火控温函数的思想自动生成参数,并结合维度缩减率给出了适应度函数;同时,针对形成的优质森林采取贪心算法,形成一种特征选择算法EFSFOA(enhanced feature selection using forest optimization algorithm).此外,在面对高维数据的处理时,采用集成特征选择的方案形成了一个适用于EFSFOA的集成特征选择框架,使其能够有效处理高维数据特征选择问题.通过设计对比实验,验证了EFSFOA与FSFOA相比在分类准确率和维度缩减率上均有明显的提高,高维数据处理能力更是提高到了100 000维.将EFSFOA与近年来提出的比较高效的基于演化计算的特征选择方法进行对比,EFSFOA仍具有很强的竞争力. 展开更多
关键词 enhanced feature selection using forest optimization algorithm(EFSFOA) 高维 特征选择 演化计算
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基于MACR和CAL启发式的求差知识编译算法 认领
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作者 牛当当 吕帅 +1 位作者 王金艳 刘斌 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第2期285-290,共6页
DKCHER算法是基于超扩展规则的求差知识编译算法.本文首先研究了DKCHER算法的执行流程,并定义了互补量的概念,然后设计了启发式策略MACR(maximum complementary amount of clauses with middle result),用于动态选择与中间结果互补量最... DKCHER算法是基于超扩展规则的求差知识编译算法.本文首先研究了DKCHER算法的执行流程,并定义了互补量的概念,然后设计了启发式策略MACR(maximum complementary amount of clauses with middle result),用于动态选择与中间结果互补量最大的子句.针对互补展开过程,设计了动态启发式策略CAL(optimal sequence sorted by complementary amount of literals),将互补展开中的文字按照与输入公式互补量的大小进行排序并展开.将上述两种启发式策略与DKCHER算法相结合,分别设计了MACR_DKCHER算法、CAL_DKCHER算法和MACR_CAL_DKCHER算法.实验结果表明,MACR启发式策略能够提升DKCHER算法的编译效率和编译质量,编译效率最高可提升9倍,编译质量最高可提升1.9倍;CAL启发式策略在子句数和变量数比值较大的实例上,能够提高DKCHER算法的编译效率,但会降低DKCHER算法的编译质量;MACR_CAL启发式最高可将DKCHER算法的编译效率提高12倍,但会导致DKCHER算法的编译质量有所降低. 展开更多
关键词 知识编译 扩展规则 超扩展规则 EPCCL理论 启发式策略
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大学生实践创新管理平台 认领
7
作者 李慧春 王成喜 +4 位作者 董学阳 陈中澳 朱博洋 邵锦出 吴樱华 《计算机系统应用》 2020年第5期82-87,共6页
大学生实践创新管理平台旨在为有意向参加各级学科竞赛、课外实践、创新创业活动的大学生提供一个组队合作与信息交流的网络平台.该管理平台也可以作为学校各实创工作室、工程训练中心等基地的线上平台,主要起到管理和宣传的作用.实践... 大学生实践创新管理平台旨在为有意向参加各级学科竞赛、课外实践、创新创业活动的大学生提供一个组队合作与信息交流的网络平台.该管理平台也可以作为学校各实创工作室、工程训练中心等基地的线上平台,主要起到管理和宣传的作用.实践创新管理平台的建设为多专业学生相互合作,促进学科融合提供了便利,有利于学校创新型人才培养目标实现.平台使用Eclipse工具开发,服务器使用Tomcat,数据库使用MySQL,开发语言是Java,并结合了JavaScript、CSS、Servlet、JSP等方法.平台简单易用,深受同学们的喜爱. 展开更多
关键词 实践创新 网站开发 创新创业 学科竞赛 互联网+
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一种基于QPSO优化的流形学习的视频人脸识别算法 认领
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作者 刘宇琦 赵宏伟 王玉 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2020年第2期256-263,共8页
视频场景复杂多变,视频采集设备不一致等原因,导致无约束视频中充斥着大量的遮挡和人脸旋转,视频人脸识别方法的准确率不高且性能不稳定.为解决上述问题,本文提出了一种基于QPSO优化的流形学习的视频人脸识别算法.该算法将视频人脸识别... 视频场景复杂多变,视频采集设备不一致等原因,导致无约束视频中充斥着大量的遮挡和人脸旋转,视频人脸识别方法的准确率不高且性能不稳定.为解决上述问题,本文提出了一种基于QPSO优化的流形学习的视频人脸识别算法.该算法将视频人脸识别视为图像集相似度度量问题,首先帧图像对齐后提取纹理特征并进行融合,再利用带有QPSO优化的黎曼流形大幅度简约维度以获得视频人脸的内在表示,相似度则由凸包距离表示,最后利用SVM分类器获得分类结果.通过在Youtube Face数据库和Honda/UCSD数据库上与当前主流算法进行的对比实验,验证了本文算法的有效性,所提算法识别精度较高,误差较低,并且对光照和表情变化具有较强的鲁棒性. 展开更多
关键词 视频人脸识别 量子微粒群优化 黎曼流形学习 视频相似度
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基于SVM和窗口梯度的多焦距图像融合方法 认领
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作者 李雄飞 王婧 +1 位作者 张小利 范铁虎 《吉林大学学报:工学版》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第1期227-236,共10页
为提高多焦距图像融合质量,提出了一种基于支持向量机(SVM)和窗口梯度的多焦距图像融合方法。该方法首先对多焦距图像进行基于窗口的经验模态分解(WEMD),得到一组内涵模式函数分量(高频)和残余分量(低频),WEMD可以有效解决图像分解中的... 为提高多焦距图像融合质量,提出了一种基于支持向量机(SVM)和窗口梯度的多焦距图像融合方法。该方法首先对多焦距图像进行基于窗口的经验模态分解(WEMD),得到一组内涵模式函数分量(高频)和残余分量(低频),WEMD可以有效解决图像分解中的信号混叠问题;然后,利用SVM的输出指导低频分量融合,选取更清晰的聚焦区域;利用本文的窗口梯度对比算法指导高频分量融合,在保持融合图像对比度的同时保证图像的一致性;最后,经过WEMD逆变换得到融合图像。在9组多焦距图像上进行实验,从主观评价和5种客观评价指标方面,本文的融合方法相比于其他5种方法能获得更好的融合质量。 展开更多
关键词 计算机应用 多焦距图像融合 经验模态分解 支持向量机 图像梯度
结合故障逻辑关系的极小冲突集求解方法 认领
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作者 欧阳丹彤 高菡 +1 位作者 徐旖旎 张立明 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2020年第7期1472-1480,共9页
基于模型诊断是人工智能研究与发展中的重要方向之一,而求解极小冲突集(minimal conflict set, MCS)是模型诊断的关键步骤.MCS-SFFO(minimal conflict set-structural feature of fault output)方法以反向深度的方式遍历集合枚举树(set ... 基于模型诊断是人工智能研究与发展中的重要方向之一,而求解极小冲突集(minimal conflict set, MCS)是模型诊断的关键步骤.MCS-SFFO(minimal conflict set-structural feature of fault output)方法以反向深度的方式遍历集合枚举树(set enumeration tree, SE-Tree),然后针对故障输出无关元件的组合进行剪枝.在MCS-SFFO方法的基础上,结合电路的故障逻辑关系提出求解极小冲突集的进一步剪枝方法MCS-FLR(minimal conflict set-fault logic relationship):首先提出单元件非冲突集定理,对单元件集合进行剪枝,避免了对无解空间中单元件节点的访问;其次,提出非极小冲突集定理,推证得出故障输出相关元件集的超集都是冲突集,故对有解空间中的非极小解进行剪枝.MCS-FLR方法在MCS-SFFO方法基础上减少了大量有解空间和部分无解空间调用SAT求解器的次数,节省了求解时间.实验结果表明:相比于MCS-SFFO方法,MCS-FLR方法求解效率有显著提高. 展开更多
关键词 基于模型诊断 非极小冲突 集合枚举树 故障输出相关元件集 有解剪枝
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基于堆叠泛化的设计模式检测方法 认领
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作者 冯铁 靳乐 +1 位作者 张家晨 王洪媛 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2020年第6期1703-1722,共20页
设计模式检测是理解和维护软件系统的一项重要工作.以高效识别设计模式变体和提高设计模式识别准确率为目的,将面向对象度量与模式微结构相结合,提出一种基于堆叠泛化的设计模式检测方法.该方法应用典型的机器学习算法,分别训练度量分... 设计模式检测是理解和维护软件系统的一项重要工作.以高效识别设计模式变体和提高设计模式识别准确率为目的,将面向对象度量与模式微结构相结合,提出一种基于堆叠泛化的设计模式检测方法.该方法应用典型的机器学习算法,分别训练度量分类器和微结构分类器,并基于两者的预测值和相关对象模型特征进一步训练,从而形成堆叠分类器.为了评估该方法,基于该方法开发了一个原型工具OOSdpd.该工具从Java字节码级别的系统实现中抽取设计模式实例,并在JUnit等几个经典的开源项目上进行实验.通过与现有的两种工具进行对比分析,实验验证了该方法在提高设计模式识别准确率及召回率方面的有效性. 展开更多
关键词 设计模式检测 面向对象软件度量 模式微结构 堆叠泛化 机器学习
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基于GAN改进的人脸表情识别算法及应用 认领
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作者 李婷婷 胡玉龙 魏枫林 《吉林大学学报:理学版》 CAS 北大核心 2020年第3期605-610,共6页
针对传统人脸表情识别算法存在的特征提取能力差、识别率低和误分类率较高等问题,提出一种基于生成对抗网络(GAN)改进的人脸表情识别算法.利用生成对抗网络的博弈思想,分别设计特征提取器、特征合成器和判别器,通过判别器与特征提取器... 针对传统人脸表情识别算法存在的特征提取能力差、识别率低和误分类率较高等问题,提出一种基于生成对抗网络(GAN)改进的人脸表情识别算法.利用生成对抗网络的博弈思想,分别设计特征提取器、特征合成器和判别器,通过判别器与特征提取器之间的对抗训练,不断增强特征提取器提取特征的能力和分类器对人脸表情识别的准确率,并将其应用在工作人员工作状态智能监测中,根据表情识别结果判断工作状态,从而合理分配实验室资源,提高实验室资源利用率.改进算法在CK+数据集上多次实验的结果表明:该算法有较高的鲁棒性,能有效提高人脸表情识别率. 展开更多
关键词 表情识别 对抗生成网络 卷积神经网络 深度学习 工作状态智能监测
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一种权重平均值的深度双Q网络方法 认领
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作者 吴金金 刘全 +1 位作者 陈松 闫岩 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2020年第3期576-589,共14页
深度强化学习算法的不稳定性和可变性对其性能有重要的影响.深度Q网络模型在处理需要感知高维输入数据的决策控制任务中性能良好.然而,深度Q网络存在着高估动作值使agent性能变差的问题.尽管深度双Q网络能够缓解高估带来的影响,但是仍... 深度强化学习算法的不稳定性和可变性对其性能有重要的影响.深度Q网络模型在处理需要感知高维输入数据的决策控制任务中性能良好.然而,深度Q网络存在着高估动作值使agent性能变差的问题.尽管深度双Q网络能够缓解高估带来的影响,但是仍然存在低估动作值的问题.在一些复杂的强化学习环境中,即使是很小的估计误差也会对学习到的策略产生很大影响.为了解决深度Q网络中高估动作值和深度双Q网络中低估动作值的问题,提出一种基于权重平均值的深度双Q网络方法(averaged weighted double deep Q-network,AWDDQN),该方法将带权重的双估计器整合到深度双Q网络中.为了进一步地减少目标值的估计误差,通过计算之前学习到的动作估计值的平均值来产生目标值,并且根据时间差分误差动态地确定平均动作值的数量.实验结果表明:AWDDQN方法可以有效减少估计偏差,并且能够提升agent在部分Atari 2600游戏中的表现. 展开更多
关键词 深度强化学习 深度Q网络 估计误差 权重双估计器 时间差分
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美式多资产期权定价问题的有限差分法 认领
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作者 张琪 左平 +2 位作者 郝永乐 杨程博 李婷婷 《吉林大学学报:理学版》 CAS 北大核心 2020年第5期1113-1118,共6页
提出一种求解美式多资产期权定价问题的有效算法.首先,利用惩罚法和完全匹配层技巧将多资产期权满足的线性互补模型转化为有界区域上的非线性抛物问题;然后采用半隐式有限差分法求解转化后的非线性问题,并给出该方法的误差结果及数值解... 提出一种求解美式多资产期权定价问题的有效算法.首先,利用惩罚法和完全匹配层技巧将多资产期权满足的线性互补模型转化为有界区域上的非线性抛物问题;然后采用半隐式有限差分法求解转化后的非线性问题,并给出该方法的误差结果及数值解的非负性证明;最后利用数值实验验证所提算法的实用性和有效性. 展开更多
关键词 美式多资产期权 半隐式有限差分法 完全匹配层
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改进蚱蜢算法在电动汽车充换电站调度中的应用 认领
15
作者 王生生 张伟 +1 位作者 董如意 李文辉 《东北大学学报:自然科学版》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第2期170-175,共6页
电动汽车充换电站调度优化问题一般采用群智能优化算法求解,但现有算法存在陷入局部最优、早熟收敛等缺陷,因此提出一种改进的蚱蜢算法:采用边界反弹机制,提高算法效率;引入正余弦搜索机制,加强算法的全局搜索能力;采用Lévy飞行对... 电动汽车充换电站调度优化问题一般采用群智能优化算法求解,但现有算法存在陷入局部最优、早熟收敛等缺陷,因此提出一种改进的蚱蜢算法:采用边界反弹机制,提高算法效率;引入正余弦搜索机制,加强算法的全局搜索能力;采用Lévy飞行对粒子进行随机扰动,防止种群陷入局部最优;采用非线性收敛策略加快算法后期的收敛速度.实验结果表明,该算法在电动汽车充换电站调度优化问题上,性能优于原始蚱蜢算法以及其他现有群智能算法. 展开更多
关键词 电动汽车 充换电站 优化调度 群智能 蚱蜢算法
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一种基于等区域划分的RFID防碰撞算法 认领
16
作者 胡黄水 张国 +2 位作者 王宏志 赵宏伟 王出航 《吉林大学学报:理学版》 CAS 北大核心 2020年第1期120-126,共7页
针对现有算法识别效率较低的问题,提出一种基于等区域划分的射频识别(RFID)防碰撞算法.通过对阅读器识别范围内的标签进行均等区域划分建立一种新型的分组结构,并在每组中分别使用动态预测权值估计标签数目,将其与最优时隙数调整方案相... 针对现有算法识别效率较低的问题,提出一种基于等区域划分的射频识别(RFID)防碰撞算法.通过对阅读器识别范围内的标签进行均等区域划分建立一种新型的分组结构,并在每组中分别使用动态预测权值估计标签数目,将其与最优时隙数调整方案相结合对标签进行识别,解决了大规模标签应用场景中由于标签增多导致的系统稳定性差和吞吐率低的问题.仿真结果表明,该算法能有效提高系统吞吐率,并减少通信过程中的时隙数. 展开更多
关键词 防碰撞 等区域划分 动态预测权值 最优时隙数
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基于格局检测的模型计数方法 认领
17
作者 贺甫霖 刘磊 +2 位作者 吕帅 牛当当 王强 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2020年第2期395-405,共11页
模型计数是指求出给定命题公式的模型数,是SAT问题的泛化.模型计数在人工智能领域取得了广泛应用,很多现实问题都可以规约为模型计数进行求解.目前,常用的模型计数求解器主要有Cachet与sharp SAT,它们均采用完备方法且具有高效的求解能... 模型计数是指求出给定命题公式的模型数,是SAT问题的泛化.模型计数在人工智能领域取得了广泛应用,很多现实问题都可以规约为模型计数进行求解.目前,常用的模型计数求解器主要有Cachet与sharp SAT,它们均采用完备方法且具有高效的求解能力,但其求解效率对模型数不敏感.有理由猜测:当给定问题的模型较少时,不完备算法可能发挥其效率优势而更适合模型计数.局部搜索是求解SAT问题的高效不完备方法,Cai等人提出了格局检测策略,并将其应用到局部搜索方法中,提出了SWcc算法,具有很高的求解效率.对SWcc算法进行扩充,分别得到了迭代法与优化后的增量法两种效率较高的不完备模型计数方法,给出了两种方法的思路和具体实现.最后给出了大量测试样例的实验结果,以验证当给定合取范式的模型较少时,该迭代法与优化后的增量法的求解效率有所提升. 展开更多
关键词 模型计数 局部搜索 格局检测
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LQR优化的BP神经网络PID控制器设计 认领
18
作者 唐伎玲 赵宏伟 +1 位作者 王婷婷 胡黄水 《吉林大学学报:理学版》 CAS 北大核心 2020年第3期651-658,共8页
针对传统神经网络PID(比例-积分-微分)控制器和传统线性二次调节器(LQR)优化型PID控制器对无刷直流电机转速控制恢复时间长及抗干扰性较差等问题,提出一种LQR优化的BP神经网络PID控制器,用于无刷直流电机的转速控制.首先,利用BP神经网络... 针对传统神经网络PID(比例-积分-微分)控制器和传统线性二次调节器(LQR)优化型PID控制器对无刷直流电机转速控制恢复时间长及抗干扰性较差等问题,提出一种LQR优化的BP神经网络PID控制器,用于无刷直流电机的转速控制.首先,利用BP神经网络对PID增益进行调节,提高控制器的动态适应性和鲁棒性;然后,采用LQR优化BP神经网络最优输出,使其更接近目标PID增益.仿真结果表明,该控制器有效提高了响应速度,减小了稳态误差并增强了抗干扰能力. 展开更多
关键词 无刷直流电机 PID控制器 BP神经网络 线性二次调节器 转速控制
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基于GSPN的Ad-hoc网络性能和安全平衡 认领
19
作者 邓钧忆 刘衍珩 +2 位作者 冯时 赵荣村 王健 《吉林大学学报:工学版》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第1期255-261,共7页
关于Ad-hoc网络研究中性能与安全的平衡问题有很多优化方案,但一直缺乏统一的量化标准来比较性能和收益,为此,提出了一种可以广泛使用的方法来评估Ad-hoc网络中性能和安全平衡。首先,采用GSPN构建节点内和节点间的数据传输模型;然后,运... 关于Ad-hoc网络研究中性能与安全的平衡问题有很多优化方案,但一直缺乏统一的量化标准来比较性能和收益,为此,提出了一种可以广泛使用的方法来评估Ad-hoc网络中性能和安全平衡。首先,采用GSPN构建节点内和节点间的数据传输模型;然后,运用Petri网抽象和精化;最后,结合连续时间马尔可夫链CTMC计算性能、安全和收益。通过这种方式,可将不同策略纳入统一的评估框架中,根据不同环境和需求选择最优均衡解,并在数据加密算法、密钥大小和策略选择上进行了仿真,为该模型利于网络资源的利用提供了理论依据和数据支持。 展开更多
关键词 计算机应用 移动自组网 GSPN模型 性能评估 性能与安全平衡
知识图谱嵌入中的自适应筛选 认领
20
作者 欧阳丹彤 马骢 +1 位作者 雷景佩 冯莎莎 《吉林大学学报:工学版》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第2期685-691,共7页
针对知识图谱数据类别不平衡与训练难度不同,随机进行训练数据采样可能导致嵌入模型不能快速收敛的问题,提出了一种自适应的筛选训练数据方法。对训练数据按照关系类别进行分组,采样过程中首先根据概率选择关系类别,然后从选定的分组中... 针对知识图谱数据类别不平衡与训练难度不同,随机进行训练数据采样可能导致嵌入模型不能快速收敛的问题,提出了一种自适应的筛选训练数据方法。对训练数据按照关系类别进行分组,采样过程中首先根据概率选择关系类别,然后从选定的分组中随机选择一个实例进行训练。根据训练效果对每组实例被选择的概率进行自适应调整。实验结果表明:自适应的分组筛选在链接预测任务上取得了更好的结果,使嵌入模型更快、更好地收敛。 展开更多
关键词 人工智能 知识图谱嵌入 基于翻译的嵌入模型 自适应筛选 链接预测
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