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针对操作变量多于被控变量的“胖”系统,提出了一种多变量协调控制系统,本控制系统在保证对关键变量实施定点控制的同时,还尽可能将操作变量协调至理想操作区,以达到优化操作变量的目的,文中将生产过程中复杂的操作要求和优化规则归纳整为一系列多变量优化协调逻辑,并进而用人工神经网络予以实现,用预估控制技术实现控制。这种协调控制器结构充分发挥了神经元网络和预估控制算法两方面的优势。在石油分馏塔上实现的多变量协调  相似文献
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雷杰  高鑫  宋杰  王兴路  宋明黎 《软件学报》2018,29(2):251-266
深度网络近年在计算机视觉任务上不断刷新传统模型的性能,已逐渐成为研究热点.深度模型尽管性能强大,然而由于参数数量庞大、存储和计算代价高,依然难以部署在受限的硬件平台上(如移动设备).模型的参数一定程度上能表达其复杂性,相关研究表明并不是所有的参数都在模型中发挥作用,部分参数作用有限、表达冗余、甚至会降低模型的性能.本文首先对国内外学者在深度模型压缩上取得的成果进行了分类整理,依此归纳了基于网络剪枝、网络精馏和网络分解的方法;随后,总结了相关方法在多种公开深度模型上的压缩效果;最后,对未来研究可能的方向和挑战进行了展望.  相似文献
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