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针对实体产业对科技资源的服务需求,以服务效应作为资源文本分类标准,提出一种基于多元神经网络融合的分布式资源空间文本分类模型。设计了包含词嵌入层、卷积层、双向门控循环单元层、注意力机制层和softmax层的多元神经网络通路;在此基础上采用基于需求—效应—资源分类策略,完成了从定性科技资源需求到定量资源服务效应求解,再到定性科技资源输出的映射变换,重点解决了分布式科技资源局部和全局语义特征形式多样、文本长距离依赖特征显著、重要资源信息难以准确识别的问题,进而从分布式科技资源空间中快速准确地获取效应知识,提升实体产业产品研发效率和创新能力;通过万方专利科技资源数据集验证了所提方法的可行性和有效性,为更加全面地挖掘资源文本特征和按需服务实体产业提供了一种新的思路和手段。 相似文献
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混沌识别是对非线性时间序列进行混沌预测的前提。针对时间序列风速确定性与随机性相结合的复杂非线性特征,研究了不同的混沌识别方法,并对风速时间序列进行混沌特征识别。应用随机噪声、周期运动及经典混沌系统的时间序列对所选方法进行可靠性验证。对美国国家风能研究中心M2测风塔实测时间序列风速数据进行非线性混沌特征识别。结果表明:风速时间序列具有明显的混沌特征;各风速时间序列表现出不同程度的混沌特征;各混沌识别方法对风速时间序列混沌特征的表达形式不同,互为补充,相互验证。 相似文献
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交通信号灯识别包括检测和状态识别,在智能交通系统中发挥重要作用。基于YOLOv3算法提出了一种交通信号灯检测与状态识别模型。针对交通信号灯相较于交通场景中其他目标具有尺度小的特性进行了算法的设计:降低骨干网络的下采样倍率以增加小尺度目标的特征描述能力;通过增大特征图的尺度来改进多尺度特征融合;引入广义交并比作为检测任务的损失函数来改进目标边界框的回归效果。同时,根据交通信号灯本身的特性,使用颜色和形状约束的方法对信号灯进行状态识别和类别验证。最后在公开的Bosch交通信号灯数据集上和实际的城区道路进行了实验验证。实验结果表明,所提出的算法能够提升交通信号灯识别的精度和召回率,识别准确率可以达到90%左右。 相似文献
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针对流水线装配向单元装配转换的基本问题,考虑员工之间的合作关系,以最小化总装配周期和最小化员工总工作时间为目标,建立流水装配线向单元装配系统转换的多目标优化模型.针对模型的特征,采用基于NSGA-II的多目标优化算法进行求解.通过数值实验证明考虑员工合作关系的必要性,并分析员工合作系数的均值和方差的变化对单元系统构建的组成和性能的影响.结果表明,整体合作程度较高及合作关系差异较大时,单元系统的性能提升程度较为明显. 相似文献