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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.
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   
3.
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   
4.
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   
5.
一、深化计量法律法规贯彻执行,加强计量技术规范建设1.加强制度建设。一是结合计量领域"双随机、一公开"监管要求,完善随机抽查工作细则,建立健全检查"两库",全面实施计量领域7个"双随机"监管项目。二是为推进服务业诚信计量体系建设,提高服务业诚信计量管理水平,有序推进我市服务业诚信计量分类监管工作.  相似文献   
6.
互联网的安全形势日益严重,CSRF漏洞是最严重的Web漏洞之一,如何检测CSRF攻击成为业内热点。目前的CSRF检测技术主要通过验证字段例如Fom表单字段、验证SameOrigin等传统方式,但字段容易被攻击者更改,从而成功绕过CSRF检测。在验证字段的基础上,通过进一步分析网页内容,提出一种基于浏览器的CSRF检测方法,首先通过HTTP请求分析初步判断,再进一步分析网页内容检测CSRF攻击,告警提示用户。通过基于 Chrome浏览器的扩展插件技术实现所提出的检测方法,并通过实验进行验证与分析。  相似文献   
7.
地下介质普遍存在非均质特性,即表征含油气储层特征的弹性、物性及流体性质在空间上是不均匀的。常规的地震随机反演主要以测井数据为核心,求取变差函数表征地下地层的空间结构特征,难以有效描述地下复杂非均质储层的空间变化特性。为此,通过描述不同非均匀介质特征参数对介质的空间扰动特性,并在贝叶斯理论框架下充分利用已知测井和地震数据中蕴含的地下地层信息,提出了基于非均匀介质特征参数的随机反演方法。该方法融合已知测井和地震数据,依据随机介质理论估算的非均匀介质特征参数能更好地描述地下储层空间结构特征,进而构建后续反演所需的先验信息模型,最后利用非常快速量子退火算法优化求解目标函数,得到波阻抗的随机反演结果。模型试算表明,非均质特征参数先验模型可以描述储层的非均质特性,为后续反演提供了可靠的地质统计先验信息。实际资料的应用进一步证明,所提方法可以较好地实现对地下复杂储层的高分辨率反演,获得更可靠的反演数据体。  相似文献   
8.
为了解决汽车统计能量分析的不确定性问题,提出了汽车声固耦合模型的随机不确定性统计能量算法。该方法以结构和声腔材料参数为不确定变量,建立了声固腔耦合模型的统计能量方程,计算了模型的自损耗因子和耦合损耗因子,对材料参数的偏导数进行了分析,并根据随机算法理论推导了材料参数不确定状况下的噪声均值、标准差的求解公式。将该方法分别应用于简单平板声腔模型和汽车防火墙声腔模型,成功求解了不确定条件下的模型噪声波动特性。  相似文献   
9.
10.
基于高精度水动力模型与机器学习技术,运用极限随机树(ERT)及KNN算法,构建了高分辨率山洪灾害快速预报模型。利用确定系数、平均绝对误差和均方根误差3种指标评估模型的整体可靠性,同时,截取流域出口断面流量验证模型的预报性能。结果表明:所建模型预报结果与水动力模型模拟结果淹没范围基本一致,流域淹没范围平均相对误差低于5%,模型整体稳定可靠;流域出口断面流量平均相对误差低于10%,断面平均水深、流速平均相对误差低于5%,模型预报性能良好;模型可在10s内完成最大淹没情况计算并输出淹没范围图,能为紧急决策提供足够的前置时间,协助决策者更好地采取应对措施。  相似文献   
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