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无刷直流电机运行过程中发生相短路,易引起二次故障,造成电机控制系统的功能丧失。针对无刷直流电机绕组两相短路故障情况,提出一种四步换相容错控制策略,确保电机故障后系统继续运行。通过在电机绕组设置电流检测元件,对三相电流进行检测,将连续两次检测值的差值作为特征量进行故障定位;根据定位结果,改变逆变桥功率管导通次序、导通时间,实现对电机两相短路情况下的容错控制,同时实现故障隔离。针对电机容错运行时转矩脉动较大的问题,采用H_PWM-L_ON调制方式并在换相时刻优化占空比,进行转矩脉动抑制。详细阐述电机两相短路容错控制策略的工作机理与换相过程,并对提出的四步换相容错控制策略进行仿真和实验,结果表明,电机容错运行时非故障相相电流峰值接近电机正常运行时的1.5倍,故障相相电流峰值接近电机正常运行时的1.25倍,转矩脉动增加20%,转速波动在5%以内。 相似文献
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基于社交网络的群体信任算法 总被引:2,自引:1,他引:2
社交网络(Social Network Service,SNS)中群体之间的信任关系是广泛存在的,目前大部分信任模型的研究基本只涉及一对一之间的个体信任关系,并没有充分考虑一对多、多对一以及多对多之间的群体信任关系。在现有信任模型研究的基础上,给出一种群体信任算法。该算法根据社交网络中群体的特点,将交互的两个群体抽象为两个群体节点,将复杂的多种信任关系转化为一对一之间的信任关系,从而对群体间的信任关系进行描述和度量。仿真结果表明,该算法能合理地度量与计算每个节点在群体中的可信度以及群体间的直接信任度。 相似文献
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针对在编写软件、复用源代码的过程中仅依靠关键词无法精准搜索到适用源代码的问题,提出一种将语法和语义结合的源代码精准搜索方法。首先依据源代码语法语义的客观和唯一性,增加语法结构和"输入/输出"语义作为用户录入请求的一部分,并规范了具体的请求格式;然后在此基础上分别设计源代码语法匹配算法、"输入/输出"语义匹配算法、关键词兼容匹配,以及源代码搜索结果可信度计算算法;最后综合上述算法实现对源代码的精准搜索。测试结果表明:与单纯的关键词搜索相比,提出的方法对搜索的平均排序倒数(MRR)有超过62%的提升,有助于实现源代码的精准搜索。 相似文献
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知识与粒度相关,在不同粒度上对现象的解释不同,而因果性描述的是现象的本质特征。因果性与粒度之间存在着怎样的关联,一个粒度上的因果关系是否可移植到其他不同粒度上,是目前人工智能研究亟待解决的问题。针对由观测数据构成的信息系统,从数据中直接抽取因果变量所需满足的基本图形结构,估算变量间的因果关系;再通过向系统中添加新属性以及合并多个信息系统,改变原系统中信息的粒度,研究所识别的因果关系在新系统中的可迁移性。若新属性作用于结果变量,则原系统中的因果关系不可迁移至新系统;若新属性对结果变量无影响,则原系统中的因果关系可移植至新系统。 相似文献
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将生态种群密度的概念引入群体智能计算,提出一种基于生态群竞争模型的粒子群优化模型。该模型的动力学特征可较全面地描述个体与环境及相互之间的协同行为,在一定程度上脱离了只采用个体适应度来控制进化的生物进化框架。数值仿真结果表明该生态型粒子群优化模型可有效改善早熟收敛和提高收敛速度。 相似文献
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Top-n推荐技术是近年来信息服务领域的一个研究重点和热点.针对云环境下的top-n推荐算法进行了深入研究,提出了适合top-n推荐的多层分布式存储架构MDSA(Multilayer Distributed Storage Architecture),并从降低网络传输代价出发,设计了基于MDSA架构的数据编码模式,进而利用map/reduce分布式编程模型来快速实现top-n推荐.此外,为了满足实际的需求,给出了三种top-n推荐的应用扩展.理论分析和实验结果表明,本文所提的方法具有有效性和实用性. 相似文献
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群组间信息推荐是社交网络中人们传递和分享资讯的重要途径,然而获取精确的最优推荐方案需要指数级时间开销.为此,本文提出一种有效算法EAOORS(Efficient Algorithm for Obtaining Optimal Recommendation Solution),将该指数级时间开销问题等价归约为EST(Extended Steiner Tree,扩展Steiner树)问题,并在多项式时间复杂度内快速获取近似最优推荐方案.理论分析和仿真实验表明,本文所提的算法具有有效性和实用性. 相似文献
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文本分类是自然语言处理领域中常见的任务,机器学习和深度学习在该任务中已有较多研究并取得了很大进展,然而,这些传统方法只能处理欧氏空间的数据,不能完全有效地表达出文本的语义信息。为了打破传统的学习模式,诸多研究开始尝试用图表示文本中各实体间的丰富关系,并利用图卷积神经网络学习文本表示。文中对基于图卷积神经网络的文本分类方法进行了综述,首先概述了图卷积神经网络的背景与原理;其次,利用不同类型的图网络详细阐述了基于图卷积神经网络的文本分类方法,同时分析了图卷积神经网络在网络深度上的局限性,并介绍了深层网络在文本分类任务上的最新进展;最后,通过实验比较了各模型的分类性能,并探讨了该领域的难点与未来的发展方向。 相似文献