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1.
为解决运载火箭当前可靠性模型未考虑任务过程多阶段和动态变化、任务结果状态多样等问题,采用事件树与故障树联合建模方法对某型运载火箭动力系统氧增压子系统开展了精细化建模研究,获得了不同任务阶段可靠性精细化模型,可用于对运载火箭不同产品层级不同后果状态的可靠性评估. 相似文献
2.
针对面部表情分类的模型中参数较复杂、识别准确率较低的问题,提出了一种基于知识图谱辅助识别的多任务学习算法模型(MLAM),该模型由基于深度学习的识别模块与知识图谱嵌入模块两部分构成。首先从输入的数据中提取潜在的人脸局部表情特征,通过知识图谱实现局部表情和个体的复杂交互;然后在MLAM 模型中设计一个交叉压缩单元,关联这两个独立模块,自动学习局部表情和实体特征的高级交互,并在这两个任务之间传递交叉知识转移;最后,在FER2013和CK+的数据集上对比了同类算法,实验结果表明,该模型在上述数据集上分别得到了0.69和0.99的识别率,提高了面部表情识别准确率。 相似文献
3.
针对时序多模态情感分析中存在的单模态特征表示和跨模态特征融合问题,结合多头注意力机制,提出一种基于多任务学习的情感分析模型。首先,使用卷积神经网络(CNN)、双向门控循环神经网络(BiGRU)和多头自注意力(MHSA)实现了对时序单模态的特征表示;然后,利用多头注意力实现跨模态的双向信息融合;最后,基于多任务学习思想,添加额外的情感极性分类和情感强度回归任务作为辅助,从而提升情感评分回归主任务的综合性能。实验结果表明,相较于多模态分解模型,所提模型的二分类准确度指标在CMU-MOSEI和CMU-MOSI多模态数据集上分别提高了7.8个百分点和3.1个百分点。该模型适用于多模态场景下的情感分析问题,能够为商品推荐、股市预测、舆情监控等应用提供决策支持。 相似文献
4.
同扫描参数优化的方法相比,神经网络模型可以在设计误差很小的情况下大大提高结构逆设计的效率。在模拟器与发生器串联的复合模型基础上,提出了2种有效的神经网络复合模型:基于生成对抗思想引入评价模块的复合模型和基于多任务学习增加模拟器模块的复合模型。在传输矩阵法模拟的数据集上进行有效训练后,将2个模型应用于多层薄膜吸收光谱的逆设计,并用具有特殊形状的目标光谱验证了2个模型的逆设计结果。最后,利用多任务串联网络模型设计了多层太阳能吸收器结构参数,在300~1500nm范围内,平均吸收率可达96%。 相似文献
5.
6.
条形码识别技术在日常工作中发挥着巨大作用,尤其是在智能物流包裹分拣领域。该技术主要分为三个部分:条形码检测、矫正和译码。目前条形码检测和译码技术较为成熟,而在条形码倾斜矫正技术上研究效果一般。为提升条形码矫正效果,设计一种矫正算法。先对条形码倾斜程度进行分类,再进行角度回归,有效降低条形码矫正任务难度;并将该算法与单阶段检测器融合构成多任务目标检测算法,协同促进发挥检测和矫正的作用。实验表明:余弦距离角度损失函数更加适合角度回归任务,针对条形码倾斜程度分类有助于提升条形码矫正效果。与其他相关算法对比,该算法在矫正准确率、实际译码率和速度上均取得最优的效果。 相似文献
9.
10.