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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.
建立了以一维无限深势阱中极端相对论粒子为工质的不可逆量子斯特林热泵循环模型。考虑高低温热源之间的热漏,导出了循环的性能系数与无量纲泵热率的表达式。分析了循环性能与各性能参数之间的关系。研究发现,热泵的性能系数与无量纲泵热率都随粒子在状态1进处于激收态上的占有几度单调递减,性能系数与无量纲泵热率都是势阱宽度比的凸单调函数。无量纲泵热率关于性能系数的关系曲线为回原点的扭叶型,并确定了该不可逆量子斯特林热泵的最优运行区间。  相似文献   
3.
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   
4.
据2020年9月4日spee3D.com网报道:澳大利亚军队已开发并完成两星期野外试验,"Warp SPEE3D"3D金属打印机,在North-ern Territory州的Mount Bundey训练区。一队来自作战服务支持队(1CSSB)的澳大利亚皇家电气与机械工程师(RAEME)士兵克服极端条件,设计、打印完成突破性3D打印零件作战场研究案例。该试验证明3D金属打印通过适当的技术和工艺能支持军队供应链适应力,强化澳大利亚国防的独立自主能力。  相似文献   
5.
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   
6.
为解决换流站阀冷系统状态缺乏智能预测手段和极端工况下冷却能力是否充裕难以评估的问题,提出基于长短期记忆网络(long short-term memory, LSTM)的换流阀冷却裕度预测方法。在阀冷系统冷却裕度指标量化评估的基础上,考虑多源影响因素,通过相关性强弱选择特征量并构建数据样本集,利用长短时记忆网络建立预测模型,并基于大量实际样本数据进行训练,对入水温度和冷却裕度发展趋势做出预测、提前预警,同时提供极端工况下冷却裕度的分析模型,为现场处理决策提供依据。通过穗东换流站的实例分析,验证了算法的有效性和可行性。  相似文献   
7.
电网故障处置预案是电网故障处置的重要参考,对电网故障处置预案文本中各类电力设备、名称编号等细粒度的关键实体信息进行抽取,是实现计算机学习理解预案内容并进一步支撑故障处置智能化的重要基础。文中提出一种基于深度学习的电网故障处置预案文本命名实体识别技术,首先采用字向量表征预案文本,然后将注意力机制以及双向长短期记忆网络相结合,有所侧重地提取实体词深层字符特征,最后采用条件随机场求解最优序列化的标注。算例表明:文中所提预案文本命名实体识别模型不依赖人工特征,能够自动高效地提取文本特征,准确识别预案文本中细粒度的实体词,满足预案文本中关键实体信息精确定位和识别的要求。  相似文献   
8.
森林病虫害等扰动类型造成的亚健康林木监测预警工作不能及时到位,导致防治工作长期处于灾后救灾的被动局面。基于2019年5~9月份的多时相GF-1 WFV数据,应用比值植被指数和红绿植被指数,准实时地监测逆生长、叶冠胁迫或失色等“灾害”信息。结果表明:虽然树木叶片枯黄、萎蔫等叶绿素降解并逐渐转化成叶黄素和叶红素需要一定的过程,或“灾害症状”有时具有滞后性,但高频次遥感动态监测结果对于指导森林灾害地面踏查,提高监测覆盖率和科学性,防范大面积灾害,具有积极作用。国产GF-1和GF-6 WFV遥感数据的高重访周期能为月度森林资源生长过程的监测提供坚实的数据保障,满足公顷级树叶长势退化预警监测的需要。  相似文献   
9.
针对传统机器学习方法在处理不平衡的海量高维数据时罕见攻击类检测率低的问题,提出了一种基于深度学习的随机森林算法的入侵检测模型,为了避免传统的随机森林面对高维数据和不平衡数据时分类精度低、稳定性差和对罕见攻击类检测率低的问题,引入生成式对抗网络(GAN)和栈式降噪自编码器(SDAE)对随机森林算法(RF)进行改进。将罕见攻击类数据集输入GAN神经网络中,生成新的攻击类样本,改善网络入侵数据在样本集中不均衡分布的情况,通过堆叠深层的SDAE逐层抽取网络数据的分布规则,并结合各个编码层的系数惩罚和重构误差,来确定高维数据中与入侵行为相关的特征,基于降维后的特征数据构建森林决策树。采用UNSW-NB15数据集的实验结果表明,与SVM、KNN、CNN、LSTM、DBN方法相比,GAN-SDAE-RF整体检测准确率平均提高了9.39%、误报率和漏报率平均降低了9%和15.24%以及在少数类Analysis、Shellcode、Backdoor、Worms上检测率分别提高了26.8%、27.98%、27.85%、39.97%。  相似文献   
10.
针对行内纵向通道数量和位置具有不确定性的多行设施布局问题,建立了以最小化物流强度、最小化搬运设备空载运行强度及最大化相互关系为设计目标的布局优化模型,并针对所建立的模型提出了一种基于映射规则的随机秘钥蝙蝠算法。在蝙蝠算法中引入随机秘钥编码思想,定义了基于随机秘钥编码的蝙蝠位置向多行设施布局组合解的映射规则与映射步骤,使算法在不进行离散化处理的前提下,可以在连续空间上执行,并在组合空间上映射出码长不同的布局方案。最后,以一个多行设施布局问题为实例,采用所提出的随机秘钥蝙蝠算法进行求解,证明了算法的优越性。  相似文献   
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