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针对时域卷积网络(TCN)提取能力受卷积层感受野限制,难以对天气数据中的季节
性信息和长时信息进行有效提取与分析的问题,提出了一个新的基于 TCN 的多尺度双线性天气
预测模型。该模型由 TCN 层和双线性汇合层 2 部分组成,时域卷积层包含双路 TCN,每个 TCN
利用历史观测数据独立提取特征,除卷积核尺度之外,其他网络参数均保持一致。多尺度的
网络组合可以更深入挖掘数据中潜在关联信息;时域卷积层的输出作为双线性汇合层的输入
进行双线性融合,规范化后得到最终输出,即对未来天气的预测值,进一步提升模型的特征
表示能力。在公开的天气预测数据集上与 5 个基准方法进行对比,实验结果表明所提方法的预
测结果准确率更高;此外,对比 TCN,多尺度双线性天气预测模型面对长时数据信息时表现更
加稳定。 相似文献
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Rete算法:研究现状与挑战 总被引:1,自引:1,他引:0
产生式规则推理系统因其可理解性、易增删、易修改等特点而被广泛用于各种智能领域,但其规则匹配效率
极其低下,不适合大规模推理。Rete算法通过规则条件共享和保存临时匹配结果大大加速了产生式推理,使其成为
效率最高的产生式推理算法之一。但随着数据规模的日益增大、业务信息的频繁变更以及不完整数据和模糊逻辑的
广泛出现,Rctc算法也面临前所未有的挑战。基于这些背景,对Rctc算法的原理、研究现状与面临的问题进行综述,
指出了Ret e算法的常用改进方法。介绍常见的改进方法,并对其进行分析和比较,最后总结了该算法面临的挑战,指
出了未来的研究方向。 相似文献
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列存储数据仓库查询执行中重用缓冲区调度算法 总被引:1,自引:0,他引:1
查询的中间结果重用是提高查询效率的重要手段.现有列存储系统主要关注多查询计划间的中间结果重用,忽略了单一查询计划执行过程中大量可重复访问的中间结果.单一查询中的中间结果具有确定性高、结果大小可估计的特征,非常适合作为重用的对象.为此,针对列存储数据仓库单一查询计划执行过程中的中间结果重用问题,提出了一个重用缓冲区空间的... 相似文献
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基于可信计算基尽可能小的设计思想,将Flask(Flux Advanced Security Kernel)安全体系结构对象管理器的安全相关部分与功能相关部分相分离,实现对象管理器通用的模块化设计.该设计具有安全及工程上的优势,且在L4微内核上完成了原型系统的实现. 相似文献
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本文我们首先介绍了基于connectionist机制的合一算法并在此基础上建立了其模拟系统,最后我们对该模拟系统进行了评价 相似文献
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