基于烟花算法与长短时记忆网络的模温预测方法研究

针对传统神经网络模型预测模具温度准确度低,网络超参数选取困难等问题,提出一种基于烟花算法优化长短时记忆网络的模温预测模型,为铸造成型模温自动控制提供基础。首先根据铸造过程生产工艺选取影响铸造系统的主要变量,利用灰关联分析得出各变量灰色关联度并去除关联度小的变量,建立模具温度影响因子变量的数据集;其次采用烟花算法对长短时记忆网络进行优化,建立模具温度预测模型;最后与BP神经网络和长短时记忆网络预测效果进行对比。实验结果表明基于烟花算法优化的长短时记忆网络的模温预测方法绝对误差小于2. 4℃,平均绝对百分比误差小于0. 12。     

75dB交通噪声对人体长时记忆影响的实验研究

通过75dB交通噪声对识记与保持的影响实验研究表明,噪声对识记和保持均有显著影响,噪声干扰识记和保持,使长时记忆的识记和保持效果降低了20%到40%左右.噪声对于不同感觉通道记忆以及材料的意义性程度不同的识记和保持效果影响程度有一定的差异.对听觉通道记忆影响较视觉通道记忆影响大;对意义性弱的材料的影响程度较意义性强的材料大.因此建议有关方面应关心人们的生活、工作和学习的声学环境.     

基于知识增强与注意力机制的双通道图像描述研究

图像描述方法中在信息输入时只将图像作为输入,在端到端训练过程中,内部参数变化难以获取,很有可能造成错误.为进一步减小图像描述的不确定性,在图像描述任务中应用知识增强方法,即在输入端输入图像中的主题信息,将图像描述的范围确定化.提出了一种新的双通道图像描述架构,该架构包括主题通道与图像通道两部分,主题通道提取语义信息,并...