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1.
余材充当覆盖钢铁企业完整加工产线质量/生产多个领域的业务需求,是库存管理优化的重要环节。固化的充当规则模式效率低下难以适应现在制造业的高效需求。为了支撑企业进一步实现智能优化,精准支撑业务需求,设计了规则可配置的余材充当方案。方案应用后,提高了充当效率,提升了企业生产组织的柔性和敏捷性。同时将企业规则进行了整理提取,形成了专业规则知识库。实现工艺规则知识化、资产化管理的同时,辅以严谨的业务规则管理机制,长期避免发生产品质量异议。 相似文献
2.
针对智慧制造大背景下,工程项目管理业务的智慧化管理需求,研究了如何实现对原管理系统进行升级改造,并给出了系统开发的应用实例。 相似文献
3.
置信规则库(Belief rule base, BRB)的参数学习和结构学习共同影响着置信规则库的建模精度和复杂度. 为了提高BRB结构学习和参数学习的优化效率, 本文提出了一种基于平行多种群(Parallel multi-population)策略和冗余基因(Redundant genes)策略的置信规则库优化方法. 该方法采用平行多种群策略以实现对具有不同数量规则BRB同时进行优化的目的, 采用冗余基因策略以确保具有不同数量规则的BRB能够顺利进行(交叉, 变异等)相关优化操作. 最终自动生成具有不同数量规则BRB的最优解, 并得出帕累托前沿(Pareto frontier), 决策者可以根据自身偏好和实际问题需求, 综合权衡并在帕累托前沿中筛选最优解. 最后以某输油管道泄漏检测问题作为示例验证本文提出方法的有效性, 示例分析结果表明本文提出的方法可以一次生成具有多条规则BRB的最优解, 并且可以准确绘制出帕累托前沿, 为综合决策提供较强的决策支持. 相似文献
4.
深度神经网络是具有复杂结构和多个非线性处理单元的模型, 通过模块化的方式分层从数据提取代表性特征, 已经在晶圆缺陷识别领域得到了较为广泛的应用. 但是, 深度神经网络在应用过程中本身存在“黑箱”和过度依赖数据的问题, 显著地影响深度神经网络在晶圆缺陷识别的工业可应用性. 提出一种基于堆叠降噪自编码器的神经–符号模型. 首先, 根据堆叠降噪自编码器的网络特点采用了一套符号规则系统, 规则形式和组成结构使其可与深度神经网络有效融合. 其次, 根据 网络和符号规则之间的关联性提出完整的知识抽取与插入算法, 实现了深度网络和规则之间的知识转换. 在实际工业晶圆表面图像数据集WM-811K上的试验结果表明, 基于堆叠降噪自编码器的神经–符号模型不仅取得了较好的缺陷探测与识别性能, 而且可有效提取规则并通过规则有效描述深度神经网络内部计算逻辑, 综合性能优于目前经典的深度神经网络. 相似文献
5.
应急响应是各类突发事件应急管理的关键.为解决现有医疗领域应急响应决策支持模式存在的精细化程度低、决策服务单一、智能性不足等问题,提出了混合基于案例推理和规则推理的医疗紧急呼救事件应急响应方法.该方法首先将呼救信息构建为呼救知识图谱并将医疗单位和警务单位等信息构建为外部知识图谱集;然后通过实体对齐技术,将呼救知识图谱和外部知识图谱集融合成医疗突发事件知识图谱,以支持事件信息可视化和应急响应方案推理;最后运用基于案例推理(CBR)和基于规则推理(RBR)的混合推理方法,对突发事件知识图谱中隐含关系进行挖掘,推理出符合实际救援需要的资源调配方案.结合实例,验证了该方法的可行性和有效性. 相似文献
6.
在计算机视觉领域中,卷积神经网络取得了举世瞩目的成就,但其能耗问题一直未能得到很好解决.基于此问题,本文主要研究无监督学习范式下的Spike-CNN分类性能以及计算力.首先,本文设计了一种基于CNN和SNN的混合结构,在层级结构上实现脉冲机制;其次,为减少模型训练时间,本文提出了ReLU-ROC编码方案;最后,为使兴奋性神经元快速做出决策,本文提出了具有决策能力的RP-STDP学习方案:计算每对突触前与突触后兴奋性神经元的相对时间差.实验结果表明:以工业机器人采集到多元时间序列数据解决机械臂不同工作状态的3分类、4分类、5分类问题,在没有引入其他分类器的情况下,本文提出的具有奖罚机制的STDP的Spike-CNN方法平均准确率为LP1(91.07%)、LP2(96.66%)、LP4(93.95%). 相似文献
7.
面部视觉信息和语音信息是人机交互过程中最为直接和灵活的方式,从而基于智能方式的人脸和语音跨模态感知吸引了国内外研究学者的广泛关注.然而,由于人脸-语音样本的异质性以及语义鸿沟问题,现有方法并不能很好地解决一些难度比较高的跨人脸-语音匹配任务.提出了一种结合双流网络和双向五元组损失的跨人脸-语音特征学习框架,该框架学到的特征可直接用于4种不同的跨人脸-语音匹配任务.首先,在双流深度网络顶端引入一种新的权重共享的多模态加权残差网络,以挖掘人脸和语音模态间的语义关联;接着,设计了一种融合多种样本对构造策略的双向五元组损失,极大地提高了数据利用率和模型的泛化性能;最后,在模型训练中进行ID分类学习,以保证跨模态表示的可分性.实验结果表明,与现有方法相比,能够在4个不同跨人脸-语音匹配任务上取得效果的全面提升,某些评价指标效果提升近5%. 相似文献
8.
行人重识别的难点在于行人之间的结构信息差异较小导致特征难以区分。结合全局关系注意力机制与局部特征关联方法提出一种改进的特征关联算法。通过水平切分全局注意力机制的特征得到多个局部特征,并进行逐个关联识别,利用局部特征关联与全局语义信息提取关键特征信息。在此基础上,采用交叉熵与三元组损失函数训练处理后的局部特征。在CUHK03-Labeled、Market1501、DukeMTMC-reID数据集上的实验结果表明,该算法首位命中率分别为81.6%、95.6%、89.5%,相比GCP、MGN、BAS-reID等算法具有更强的识别能力与自适应性。 相似文献
9.
语义数据流推理需要对实时高速的RDF数据进行高效推理。针对目前语义数据流处理中推理效率低、查询延迟高等难题,提出一种基于多级索引的前向实时推理机制。基于规则依赖建立推理规则触发顺序;针对开销最大的传递规则进行优化;构建基于传递规则的结果集子图索引;建立基于变量位置的三元组索引消除中间结果;通过查询条件依赖关系进行连接操作得到满足条件的集合。使用LUBM数据集对该方法进行验证,实验结果表明,基于多级索引的实时推理方法在查询时延和吞吐量上对比目前的实时推理引擎具有明显的优势。 相似文献
10.
对于异步场景下的数据关联,通过时间配准将异步点迹集合同步化的方法计算复杂且误差较大,严重影响关联效果。在不进行时间配准的前提下,提出一种基于集合经验模态分解(Ensemble Empirical Mode Decomposition, EEMD)来提取趋势项的异步点迹关联方法。仿真结果表明,该方法整体上的关联效果好于基于时间配准后的KNN算法。在目标数量适中的场景下有较好的关联效果。 相似文献