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针对目标估计过程需要大量人工参与、自动化程度低的问题,提出了基于数据质量评价的目标估计方法。利用目标数据质量评价方法,对不同传感器得到的目标数据质量进行科学、有效的测度和评价,并根据质量得分动态调整各数据源在目标估计过程中所占的权重,从而减少人工干预,提高目标估计效能。仿真试验结果证明了该方法的有效性。 相似文献
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3.
流域是由干流和多个、多级支流组成的相互影响的复杂系统,为了解决流域水污染和水生态环境问题,需要干流和支流各地区的共同治理。然而,现有的研究大多关注上下游水污染治理机制的研究,对于干流与多个支流间治污协作机制的研究较少,因此水污染协同治理机制很难在全流域实施。论文为系统性解决流域跨界水污染问题,形成覆盖整个流域的水污染治理机制,将上下游跨界水污染治理研究拓展到干流和两个支流,研究干流政府和两支流政府决策行为的变化规律和影响因素。基于演化博弈模型,通过构建三方政府博弈收益矩阵并求解复制动态方程,探讨补偿赔偿奖励融合机制下三方政府策略选择的演化稳定路径,并讨论了博弈均衡点策略演化的稳定条件。基于数值仿真分析了污染转移系数、干流政府对支流政府的奖励以及初始治污意愿等参数对三方策略选择的影响规律。研究结果表明:1)支流政府之间的主要影响因素是污染转移系数和初始治污意愿,某一支流污染转移系数越大,其他支流治理意愿越低,当污染转移系数超过某一临界值时,其他支流会选择不治理的策略,同时支流政府的初始治污意愿越高,其稳定于治理策略的速度越快,污染转移系数的临界值越大;2)干支流政府之间的主要影响因素是干流政府对支流政府的补偿和奖励以及支流政府对干流政府的生态赔偿,干流政府对支流政府额外治污减排的奖励越多,越能激励支流政府治污减排。研究结论可为干流和多个支流间形成生态补偿、赔偿和奖励机制以达到治污减排目标提供参考。 相似文献
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针对现阶段倒虹吸安全评价不够全面、未能综合反映工程的随机性和复杂性,且基于解析公式的评价指标隶属函数偏向于保守的问题,运用AHP法构建包括多维度因素的层次分析体系,利用云模型理论构造评价指标隶属函数,提出了一种基于AHP-云模型、依据现场监测与检测信息融合的综合评价方法,并将其应用于南水北调中线工程黄水河支河倒虹吸安全评价。结果表明:基于AHP-云模型的倒虹吸安全评价方法合理可行,其评价结果能反映该倒虹吸运行期间的综合安全状态,可为倒虹吸安全管理提供参考。 相似文献
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为了促进葡萄酒旅游产业的高质量发展、传承优秀文化,提出文旅融合视域下葡萄酒旅游体验维度创新发展研究。从体验生活、教育意义以及对旅游地做出的贡献等方面分析葡萄酒旅游具备的优势特征;探究葡萄种植、生产加工、产品设计等因素对产业链的影响,将种植、加工、营销与售后作为整条旅游产业链的关键环节;结合产业结构特性,得出葡萄酒旅游存在体验项目单一、体验设施不完善、体验活动形式化等发展瓶颈;将文化与旅游相结合,分别在农耕、饮食、创意、民俗文化影响下建立多维体验项目;加强基础设备建设,提升管理水平,创新服务体验;引进高科技,改革体验形式。从多维度提高旅游体验感,进而增加经济效益,提升我国葡萄酒旅游在国际上的影响力。 相似文献
9.
针对现有频谱分离方法进行声学场景分类研究时其分类准确率不高的问题,提出了一种基于梅尔频谱分离和长距离自校正卷积神经网络(long-distance self-calibration convolutional neural network, LSCNet)的声学场景分类方法。首先,介绍了频谱的谐波打击源分离原理,提出了一种梅尔频谱分离算法,将梅尔频谱分离出谐波分量、打击源分量和残差分量;然后,结合自校正神经网络和残差增强机制,提出了一种长距离自校正卷积神经网络;该模型采用频域自校正算法以及长距离增强机制来保留特征图原始信息,通过残差增强机制和通道注意力增强机制加强了深层特征与浅层特征间的关联度,且结合多尺度特征融合模块,以进一步提取模型训练中输出层的有效信息,从而提高模型的分类准确率;最后,基于Urbansound8K和ESC-50数据集开展了声学场景分类实验。实验结果表明:梅尔频谱的残差分量能够针对性地减少背景噪音的影响,从而具有更好的分类性能,且LSCNet实现了对特征图中频域信息的关注,其最佳分类准确率分别达到90.1%和88%,验证了该方法的有效性。 相似文献
10.
现有开发者推荐算法通过对任务和开发者的显式信息进行挖掘,抽取任务和开发者的显式特征,完成针对任务的开发者推荐.然而,由于显式信息中的描述信息是主观的,往往是不精确的,现有基于显式特征的开发者推荐算法性能不够理想.众包软件开发平台除包含大量不精确的描述信息外,还包含客观的、较准确的“任务—开发者”成绩信息,可以有效地推断任务和开发者的隐式特征.考虑到隐式特征作为显式特征的补充,将有效缓解描述信息不精确的难题,提出一种结合显式特征和隐式特征的开发者混合推荐算法.首先,利用任务和开发者的平台可见信息充分提取显式特征,提出面向显式特征的因子分解机(FM)推荐模型建模任务、开发者显式特征和相应评分的映射关系.然后,利用“任务—开发者”成绩矩阵提取隐式特征,提出面向隐式特征的矩阵分解(MF)推荐模型.最后,融合面向显式特征的FM推荐模型和面向隐式特征的MF推荐模型,提出多层感知器融合算法.进一步,针对冷启动问题,首先,基于历史数据,构建多层感知器模型建模显式特征到隐式特征的映射关系.然后,针对冷启动任务或冷启动开发者,通过任务或开发者的显式特征求解相应的隐式特征.最后,基于已训练好的多层感知器融合... 相似文献