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1.
二次演化建模在实时仿真中的应用   总被引:2,自引:0,他引:2  
遗传程序设计在复杂系统的建模中表现出智能性,自适应性等特点,它可以找出能描述系统的静态和动态过程一系列相关联的函数或微分方程,为描述复杂系统提供了一种有效的手段,针对传统的遗传程序设计方法的搜索效率低,所建模型的精度不高等缺点,提出了一种新的演化建模算法:二次演化建模,该算法引入人工智能中的系统公告板来公布最好的树及其子树,从而加速了优化过程,使之达到实时仿真的目的,并将其应用于描述一个实时仿真系统--轮机仿真系统,并结合仿真系统的特点来指导遗传算法,减少其搜索的盲目性,实验的结果表明无论在算法的求解速度还是模型的精度上二次演化建模算法均优于传统的遗传程序设计方法。  相似文献   
2.
杨飘  董文永 《计算机工程》2020,46(4):40-45,52
在基于神经网络的中文命名实体识别过程中,字的向量化表示是重要步骤,而传统的词向量表示方法只是将字映射为单一向量,无法表征字的多义性.针对该问题,通过嵌入BERT预训练语言模型,构建BERT-BiGRU-CRF模型用于表征语句特征.利用具有双向Transformer结构的BERT预训练语言模型增强字的语义表示,根据其上下文动态生成语义向量.在此基础上,将字向量序列输入BiGRU-CRF模型中进行训练,包括训练整个模型和固定BERT只训练BiGRU-CRF2种方式.在MSRA语料上的实验结果表明,该模型2种训练方式的F1值分别达到95.43%和94.18%,优于BiGRU-CRF、Radical-BiLSTM-CRF和Lattice-LSTM-CRF模型.  相似文献   
3.
演化门限ARMA模型方法与应用   总被引:8,自引:0,他引:8  
在工程实践中,有许多非线性现象,例如极限环现象、共振跳跃现象、幅频依赖现象等,这些现象实质上是不同非线性系统所表现出的不同特征,门限自回归模型(TARMA)具有很强的通用性,能解释上述非线性现象,并具有一定物理意义的特点,广泛地应用于时间序列建模,针对非线性ARMA模型,提出了演化TARMA算法,该算法克服了传统的H.Tong、D.D.C、局部区间搜索等方法一些缺陷,能自动识别模型所属类型(线性还是非线性)、模型的阶数、模型的相关参数(门限区间参数、门限参数及相应的ARMA模型参数)等。实验结果表明,该方法是高效的、全局的、自适应的、鲁捧的。并且,由于随机性的存在使得所建模型很丰富,便于决策者从中选取合适的模型进行时问序列分析和物理解释,从而显示了其自动化的一面。  相似文献   
4.
一种自适应柯西变异的反向学习粒子群优化算法   总被引:1,自引:0,他引:1  
针对传统粒子群优化算法易出现早熟的问题,提出了一种自适应变异的反向学习粒子群优化算法。该算法在一般性反向学习方法的基础上,提出了自适应柯西变异策略(ACM)。采用一般性反向学习策略生成反向解,可扩大搜索空间,增强算法的全局勘探能力。为避免粒子陷入局部最优解而导致搜索停滞现象的发生,采用ACM策略对当前最优粒子进行扰动,自适应地获取变异点,在有效提高算法局部开采能力的同时,使算法能更加平稳快速地收敛到全局最优解。为进一步平衡算法的全局搜索与局部探测能力,采用非线性的自适应惯性权值。将算法在14个测试函数上与多种基于反向学习策略的PSO算法进行对比,实验结果表明提出的算法在解的精度以及收敛速度上得到了大幅度的提高。  相似文献   
5.
协同演化是解决大尺度连续优化问题的一种有效策略.但是,对于决策变量重叠型(决策变量不可分且相互依赖)的高维问题,其分组方法可能会误导算法的搜索.针对这一情况,本文提出一种全新的协同演化策略(Differential Evolution Cooperative Coevolution with Correlation Learning Between Variables,DECC-CLV),其思想是首先计算演化种群分布所包含的主特征轴,然后计算各维决策变量在主轴上的投影值并利用它们之间的正负相关性进行分组.该算法在迭代过程中,利用期望最大化算法对种群进行概率主成分分析,并根据决策变量在当前种群主轴上的投影值大小关系对其进行动态分组.通过和目前主流的演化算法在CEC2013的第三类函数上的仿真试验和分析,验证了算法的有效性和适用性.  相似文献   
6.
基于Piecewise直方图均衡化的图像增强方法   总被引:2,自引:0,他引:2  
提出了一种基于Piecewise直方图均衡化的图像增强方法,有机地结合了亮度拉伸和传统直方图均衡化的优点。通过定义直方图中相邻灰度级的距离,引入了一个基于直方图均值和标准偏差的Piecewise线性变换,探讨了图像过亮时Piecewise直方图均衡化参数的选取。实验表明,该方法的处理结果能有效避免现有的直方图均衡化方法中的"吞噬"问题和亮度饱和问题。在增强图像时不仅能保留细节,而且具有更加自然的视觉效果。  相似文献   
7.
一种小波自适应阈值全频降噪方法   总被引:1,自引:0,他引:1       下载免费PDF全文
董文永  丁红  董学士  王豫峰 《电子学报》2015,43(12):2374-2380
目前的基于小波阈值降噪方法往往假设信号的噪声分布在高频段,因此大部分方法只对高频段进行降噪,而忽略了低频段噪声对信号的影响.在现实的应用中,复杂的噪声并不满足该假设条件,也即复杂噪声不仅分布在信号的高频段,而且低频段的噪声同样不容忽视.针对上述问题,论文提出了一种全新的解决方案:小波自适应阈值全频降噪方法.在该方法中,根据不同类型的噪声随小波分解层数、噪声强度等因素变化规律,提出了一种新的自适应阈值确定方法;然后利用小波去相关性方法来检测信号受到的最主要的噪声干扰;最后结合噪声类型检测方法,检测信号中所隐含的最接近的噪声类型,选取合适的阈值确定方法,对信号的低频和高频同时进行降噪.论文的实验结果表明:(1)当信噪比较低时,采用全频降噪方法对大部分类型的噪声而言均优于传统方法,并且全频降噪方法仅需要信号分解到1~2层即可取得良好效果;(2)当信噪比较高时,全频阈值降噪技术的降噪效果和传统方法一致,但所需小波的分解层数少于传统方法.  相似文献   
8.
针对伊藤算法在求解离散组合优化问题时效率较低、收敛性较差等缺陷,本文提出的改进伊藤算法引入了协同扩散过程的漂移系数,采用局部搜索能力强的爬山法确定波动系数,将漂移和波动同步进行,当找到可行解之后再进行一定程度的波动.为了验证算法的有效性,将改进后的伊藤算法用于求解带软时间窗的车辆路径问题.仿真结果表明,改进后的算法效率更高,收敛速度更快,算法稳定性和健壮性也更好.此外,本文还根据马尔科夫链移向吸引元的性质及其各状态之间的转换关系,探讨了构造伊藤随机微分方程的马尔科夫链近似模拟算法及其收敛性证明.  相似文献   
9.
针对车辆路径问题中路径选择未能确定的缺陷,引入蚁群算法对客户点选取规则进行决策。此外,采用冷却进度表作为控制温度变化的参数,将漂移和波动过程同步进行来改进根据伊藤随机过程而设计的伊藤算法,并将改进后的算法应用于CVRP的求解。实验结果表明,改进后的算法能有效求解带容量约束的车辆路径问题,取得了理想的结果。  相似文献   
10.
针对程序设计类课程中遇到的问题,提出基于深度学习策略的算法设计分析类课程线上线下混合教学模式,研究面向算法设计分析类课程的基于在线评测系统的深度学习模式的设计与实践,主要包括线上线下混合教学模式下课堂教学的组织、试题库的设计以及在线评测教学平台的实现。  相似文献   
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