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1.
为完善云服务平台产品设计知识发现系统,同时进一步提升需求与服务的匹配效率,提出一种基于转换器的双向编码表征(BERT)和随机Lasso的产品关键设计特征识别方法.首先,实验采用真实产品用户反馈数据集并对其进行人工标注,以BERT预训练语言模型为基础,建立输出层以训练设计领域命名实体识别模型,实现对显性设计特征的自动识别.实验表明,所提方法可以实现较好的性能,精确率、召回率、F1分数分别为90.55%、97.16% 和93.68%.同时,提出一种知识迁移思想,在当前大数据环境下,利用随机Lasso算法挖掘其中蕴含的关键设计特征并加以重用,实现了对隐性设计特征的精确定位.  相似文献   
2.
陈建绥 《橡胶科技》2021,19(9):0424-0424
正日前,益阳橡胶塑料机械集团有限公司(简称益阳橡机)的GE420/GE800T大规格串联式密炼机、416双锥双螺杆挤出机顺利通过国内客户的在线试车验收,成功发货。这是益阳橡机在全新的智能型橡胶机械数字化制造基地生产的首批产品。  相似文献   
3.
针对综采工作面液压支架跟机自动化过程中移架动作存在的丢架、推移不到位等问题,提出了基于遗传算法(GA)与BP神经网络组合模型的控制方法。通过建立BP神经网络控制器为主体的反馈控制,将支架的运动参数输入模型,神经网络控制器计算实际输出与理想输出之间误差,判别是否需要回调控制,并添加遗传算法来优化更新模型的各层阈值和权值,从而得到网络模型的最优解,最终由执行部分来完成输出动作。组合网络模型具有良好的非线性特性,可以更好的满足非线性环境,利用神经网络的预测值与实际输出的差值来得到拟合曲线。通过对BP神经网络模型、GA模型、GA-BP组合模型的均方误差(MSE)分析,判断出GA-BP组合模型具有更快的训练速度和更高的预测准确率。相比较于单一的BP神经网络模型和GA模型,GA-BP组合模型可以很大程度地提高液压支架跟机过程中的推移精度,从而更好地适应综采工作面的环境和设备变化。基于对模型稳定性的分析,绘制组合网络的适应度曲线,种群在第5次迭代后趋于收敛,在第5次到第15次迭代的适应度值就已基本达到稳定,在迭代第15次后种群已达到最优参数集且恒定不变。采用上述方案的液压支架电液控制系统能够自主感知设备各项运动参数的变化,实现支架自身的静态调整和动态演化,可为综采工作面无人化建设提供技术支撑。  相似文献   
4.
针对以最小化最大完工时间为目标的柔性作业车间调度问题,通过分析作业完成时间的递推关系,发现通常使用的工序编码对解的表示不唯一影响优化效率,提出了一种新的模型刻画和与之相应的改进交叉熵算法.通过建立基于甘特图的解的归总表示,提高概率分布矩阵的收敛速度;引入随机分布筛,确保采样的可行性;以按概率切换的方式将传统交叉熵算法与两阶段优化方法融合,提高收敛速度的同时保证采样分布的广泛性.对典型算例进行的仿真实验表明,新模型解的归总表示对于提高收敛速度有显著作用,提出的算法能有效求解柔性作业车间调度问题.  相似文献   
5.
自动气象站能见度检测仪多采用光学装置采样,雨雪、粉尘等天气因素会对部分仪器镜头造成污染,导致能见度要素数据缺测.针对能见度数据缺失问题,本文选用安徽部分气象站的历年数据,首先运用灰色关联分析方法筛选出与能见度密切相关的其他气象要素,通过支持向量机和BP神经网络单一预估方法预估不同地形的能见度缺失值,然后采用最优权重组合将两种方法预估的能见度值进行组合,并与单一预估方法进行对比.结果表明组合方法的预估结果误差均值小、整体准确度高,可以保证台站观测资料的完备性,为短时天气预报、实况分析和气象公共服务工作提供有效依据.  相似文献   
6.
摘 要: 为了利用活性粉末混凝土梁一些易获取的相关参数较好地预测其抗剪承载力, 提出一种基于相关向量机(RVM) 的抗剪承载力预测模型。通过样本训练建立活性粉末混凝土梁抗剪承载力与混凝土棱柱体抗压强度以及梁剪跨比、 配箍率、 纵筋率等4 个主要影响因素之间的非线性映射关系, 并据此对其他样本的抗剪承载力进行精准预测。在相同样本情况下, 将RVM 模型应用于活性粉末混凝土梁抗剪承载力预测实例与BP 神经网络模型的预测结果进行对比。研究结果表明: RVM 模型预测精度更高、 离散性更小;敏感因子分析进一步探究了4 个影响因素选取的正确性及因素与抗剪承载力之间的相关性, 其中剪跨比敏感因子最高, 在活性粉末混凝土梁抗剪承载力相关研究中应重点分析。  相似文献   
7.
水质参数指标项相对较多,存在信息重叠等问题,导致水质参数监测精度降低,为此,提出基于超球支持向量机的地下水水质参数自动监测技术.通过主成分分析法消除信息重叠的影响,引入改进粒子群法,通过自适应调节惯性权重的方式,对动态变化学习因子进行融合,优化超球支持向量机模型运行参数,利用优化后的支持向量机对水质等级进行评价,构建评价指标体系,并将该体系作为建立模型训练样本集合的基础,可降低人为因素与监测数据对模型运行的干扰,完成自动监测与报警.依托地下水段,将其作为测试目标进行水质参数自动监测.监测结果表明,不同测试点测量结果与实际结果相同,表明基于超球支持向量机的地下水水质参数自动监测技术监测性能较高.  相似文献   
8.
针对深度确定性策略梯度算法(DDPG)收敛速度比较慢,训练不稳定,方差过大,样本应用效率低的问题,提出了一种基于随机方差减小梯度方法的深度确定性策略梯度算法(SVR-DDPG)。该算法通过利用随机方差减小梯度技术(SVRG)提出一种新的创新优化策略,将之运用到DDPG算法之中,在DDPG算法的参数更新过程中,加入了随机方差减小梯度技术,利用该方法的更新方式,使得估计的梯度方差有一个不断减小的上界,令方差不断缩小,从而在小的随机训练子集的基础上找到更加精确的梯度方向,以此来解决了由近似梯度估计误差引发的问题,加快了算法的收敛速度。将SVR-DDPG算法以及DDPG算法应用于Pendulum和Mountain Car问题,实验结果表明,SVR-DDPG算法具有比原算法更快的收敛速度,更好的稳定性,以此证明了算法的有效性。  相似文献   
9.
针对光纤网络在线监测系统在使用过程中存在诸如创建光路等操作繁琐、告警数据展现不实时、监测设备可扩展性差以及测试数据分析不够准确的问题,采用WebGIS、HTML5和WebSocket等技术对其进行优化改造.系统中增加了通信机,并采用一种基于小波变换动态降噪的方法进行OTDR曲线数据分析,实现了操作可视化、告警数据实时展现、兼容不同协议的监测设备,大幅提升OTDR曲线数据分析的快速性和准确性.  相似文献   
10.
基于支持向量机(SVM)的卷积神经网络(CNN)模型结合了大间隔原理,在图像识别中表现出了优异的泛化性能。然而,该方法忽视了一个关键:SVM的泛化性能不仅取决于不同类之间的间隔,还与所有样本的最小包含球(MEB)的半径有关。针对这一事实,文章提出一种基于半径间隔界(RMB)驱动的CNN模型的图像特征提取和识别的方法。与传统CNN模型相比,该模型采用基于SVM泛化误差界的策略来指导CNN深度模型学习和相应分类器构建,不仅考虑了不同类别之间的间隔,还考虑了MEB的半径。该模型能提高深度卷积模型的泛化能力而不会额外增加网络的复杂度,还能够应用于不同的深度模型中而不受限于某一特定的网络结构。在多个数据集上的实验结果表明,相比于基于Sofmax损失的CNN模型、基于中心损失的CNN模型以及基于 SVM 的 CNN 模型,该模型能够提取到鉴别性更强的图像特征,取得更高的识别率。  相似文献   
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