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知识表示在政府知识管理系统中的应用研究 总被引:1,自引:0,他引:1
传统的知识表示方法主要有产生式规则、框架等,这些方法的缺点是对散据的完整性要求严格,无法灵活的表示人类知识.通过对政府环境下的知识元素进行分析和分类,引入了一种新的知识表示方法一三值逻辑神经网络.它的语义和符号表示的双重特性赋予了它强大的知识表示能力,不仅能表示格式化的文档知识,还能表示常规的、主观的人类知识,而这两者在政府的日常工作中是并存的. 相似文献
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即时定位与地图构建(simultaneous localization and mapping,SLAM)被认为是机器人自主运动的核心技术.针对目前的RGB-D SLAM算法实时性和鲁棒性差的问题,提出了一种增强的RGB-D SLAM算法.提取RGB图像的ORB特征描述子,然后利用BoW(bag of word)模型缩... 相似文献
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近年来磨刀门水道咸潮上溯频发,引起广泛关注。对该地区建立了基于极大重叠离散小波变化(MODWT)和Elman神经网络的咸潮模拟模型(MOD-Elman),模拟预测日均氯度,并借助一维纵向扩散方程分析河段的含氯度分布。结果表明:(1)MOD-Elman模型对非平稳的含氯度变化模拟效果较优且泛化能力较好;(2)咸潮影响预测图在一定程度上能反映站点之间各点含氯度变化。利用MOD-Elman模型和一维纵向扩散方程,可预测未来一段时间内磨刀门的受咸潮影响情况,对预警压咸有一定帮助。 相似文献
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近年来广东省中小河流洪水灾害频发,研究中小流域洪水预报模型对预防洪水灾害具有重要意义。本研究改进了传统的TOPMODEL模型,以栅格为单元构建了基于TOPMODEL的中小河流分布式洪水预报模型,并以高田水上游流域为研究对象,采用SCE-UA优选算法对1975—2008年的8场洪水进行参数优选,并对2010—2012年的4场洪水进行模型验证。模拟结果表明,本次预报在率定期和验证期平均确定性系数为0.85,径流深预报合格率为92%,峰现时间预报合格率为100%,模型模拟效果较为理想。用改进后的模型研究了某场洪水汇流过程不同时刻的空间分布情况,表明改进后的TOPMODEL模型能够直观地反映洪水的时空变化,模型具有一定的合理性和实用性。 相似文献