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针对飞行器轴承信号单一且噪声多、需要针对性特征以及需要高可解释性的问题,开发了涵盖具有自适应噪声的完全集合经验模态分解(CEEMDAN)、自动特征工程以及随机森林的故障诊断模型,模型核心为自动进行特征生成以及提取的特征工程。通过该特征工程能够根据不同对象的信号差异,自动提取出不同对象的有效特征,具备对象间的通用性,且该特征工程可根据样本量的不同调整有效特征的数量,丰富特征空间,具备灵活的可扩展性。验证表明,该涵盖自动特征工程的模型的故障分类准确率为95.32%,可较好地在大样本量下区分压缩机轴承上的不同故障。 相似文献
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为了给C语言编程题进行合理评分,本文提出了一种新型的自动评分方法,在动态检测阶段先利用KMP算法执行关键字匹配,若匹配相似度落入预期值区间,则将学生源程序转换为可执行文件,通过预先设置的测试用例来驱动评分;若关键字匹配未通过、程序无法运行或者运行期间出现异常,则执行静态分析.静态分析阶段选取控制结构作为静态评分的关键因素,采用抽象语法树作为源代码的中间转换形式,并对其标准化以消除代码语义的多样性;根据抽象语法树中的结点类型提取出控制结构子树;最后,利用基于结点权值的树编辑距离算法来匹配标准化后的学生源程序与模板程序的控制结构子树,计算相似度并给出综合评分结果.实验结果表明,该方法能够对程序进行合理有效地评分,并且具有较高的准确率. 相似文献
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机器译文自动评价是机器翻译中的一个重要任务。针对目前译文自动评价中完全忽略源语言句子信息,仅利用人工参考译文度量翻译质量的不足,该文提出了引入源语言句子信息的机器译文自动评价方法: 从机器译文与其源语言句子组成的二元组中提取描述翻译质量的质量向量,并将其与基于语境词向量的译文自动评价方法利用深度神经网络进行融合。在WMT-19译文自动评价任务数据集上的实验结果表明,该文所提出的方法能有效增强机器译文自动评价与人工评价的相关性。深入的实验分析进一步揭示了源语言句子信息在译文自动评价中发挥着重要作用。 相似文献
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自动驾驶汽车虚拟测试已成为自动驾驶或车路协同测试评价的一个重要手段,三维激光雷达数据模拟生成是自动驾驶汽车虚拟测试中的重要任务之一,目前多采用基于飞行时间原理的几何模型方法生成激光雷达三维点云数据,该方法生成点云实时性较差。布告牌是虚拟场景中常采用的树木建模方法,由于布告牌仅由两个矩形面片即八个三角形面片组成,直接采用布告牌方法生成的三维点云数据难以反映树木的真实空间信息。针对上述问题,提出了一种基于布告牌空间变换的快速树木三维点云生成方法。以布告牌的纹理图像为依据,根据纹理透明度获取树木二维平面点云分布,经二维树木点云的轮廓提取,结合树木结构的先验知识进行旋转、随机偏移和尺度变换,以更少的三角形面片数和更小的计算代价获得树木的三维点云数据。提出了一种空间直方图三维点云相似度评价方法,将三维点云空间量化为若干个子空间,获得三维点云的投影空间直方图,采用巴氏系数计算投影空间直方图相似度,以投影空间直方图加权相似度作为点云相似度评价值。实验结果表明,基于布告牌空间变换方法和几何模型方法生成的云杉等三种树木的三维点云数据的平均相似度在90%以上,且该方法生成树木点云的时间仅是几何模型法的1%,因此布告牌空间变换树木三维点云生成方法快速且准确,可以满足自动驾驶汽车虚拟测试的性能要求。 相似文献
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针对最小化完工时间的作业车间调度问题(JSP),提出改进麻雀搜索算法(ISSA).首先设计有效的编码转换方式,形成JSP离散决策空间与麻雀搜索算法(SSA)连续搜索空间的对应关系.然后,针对SSA在求解后期易陷入局部最优,利用量子计算、正余弦搜索和警戒者数量递减策略对SSA进行改进,同时引入多邻域搜索和高斯扰动策略以弥补SSA在求解离散问题时深度发掘能力不足的弊端.最后,进行FT、LA系列10个测试问题、6种算法和2个应用实例的对比实验.结果表明,ISSA在求解JSP时,能获得更好的最小值、平均值和寻优成功率,验证了ISSA求解JSP的有效性. 相似文献
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