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1.
针对目前冲突数据源的质量评价模型仅考虑了准确度与精确度2个方面,没有考虑数据源提供错误描述与提供空值对数据源质量会产生不同影响的情况,通过将数据源提供的错误描述定义为主动错误,并将数据源没有为实体提供描述定义为被动错误,从主动错误、被动错误2个方面建立数据源质量模型.该模型以敏感度、明确度代替了准确度与精确度;为了处理多真值问题,预先合并数据源对实体的描述,定义合并描述的包含关系及包含度计算模型;在包含度计算模型的基础上,提出基于描述包含度的冲突数据源质量评价算法(TFDQ).在通用数据集Books-Authors上的实验表明,与Vote算法、TruthFinder算法相比,TFDQ算法实验结果更接近真实情况. 相似文献
2.
臭氧发生器逆变电源性能是提高其产量的关键,基于此,这里提出采用数字信号处理器(DSP)控制技术对臭氧发生器逆变电源进行总体方案设计,包括主回路和控制回路方案设计.其中,主回路包括三相电源、三相整流电路、LC滤波电路、全桥逆变电路、升压电路以及负载电路;控制回路包括DSP最小系统、逆变器脉宽调制(PWM)驱动电路、信号采样电路、故障检测电路以及通讯接口电路.采用DSP TMS320F28335作为系统的主控芯片,以构成电源系统中的交流信号采样、状态指示和相位调节系统.最后,对硬件电路进行了软件调试,包括PWM驱动信号调试、移相整定功率输出调试、锁相环频率跟踪调试以及整体输出实验调试.软件调试的结果表明,这里提出的基于DSP控制的臭氧发生器逆变电源系统具有较好的正弦特性和抗干扰性以及较低的谐波失真度. 相似文献
3.
近年无人机作业安全保障问题面临着严峻挑战,确保无人机安全作业至关重要。传统的无人机故障诊断方法具有容易造成知识浪费等问题,已无法满足日益复杂的工作需求,基于新兴研究热点的知识图谱,充分利用无人机先验知识进行故障诊断,可实现组件关联诊断并依靠专家知识实现诊断结果的可解释性。目前面向故障诊断知识图谱的研究较少,通常采用“预训练”模型解决深度学习模型训练的数据不足,但这种方法应用场景限制较大,且不能为后续研究者提供有价值可参考的训练样本。以无人机故障维修手册为主要数据,提出一种基于远程监督的机标人校数据标注方法,获得数量可观、标注精确的无人机故障语料库,并根据数据结构特点结合基于规则和BiLSTM-CRF网络的知识抽取方法,实验证明实体抽取效果良好。基于无人机故障诊断本体完成无人机故障诊断知识图谱的构建,通过Neo4j进行存储及可视化展示,并搭建无人机系统故障的智能问答系统,为无人机故障提供有理有据的精准诊断,证明了知识图谱在故障诊断领域的有效性,为基于知识图谱的故障诊断体系构建提供科学依据。 相似文献
4.
蜣螂优化器(dung beetle optimizer,DBO)是一种有效的元启发式算法。蜣螂优化算法虽然具有寻优能力强,收敛速度快的特点,但同时也存在全局探索和局部开发能力不平衡,容易陷入局部最优,且全局探索能力较弱的缺点。提出了一种改进的DBO算法来解决全局优化问题,命名为MSADBO。受改进正弦算法(improved sine algorithm,MSA)的启发,赋予蜣螂MSA的全局探索和局部开发能力,扩大其搜索范围,提高全局探索能力,减少陷入局部最优的可能性。同时加入了混沌映射初始化和变异算子进行扰动。为了验证MSADBO的有效性,对该算法采用23个基准测试函数进行了测试,并与其他知名的元启发式算法进行了比较。结果表明,该算法具有良好的性能。为了进一步阐述MSADBO算法的实际应用潜力,将该算法成功地应用于3个工程设计问题。实验结果表明,所提出的MSADBO算法可以有效地处理实际应用问题。 相似文献
5.
6.
7.
通过一个工程实例,介绍了用压力灌浆对桩底沉渣过厚的钻孔灌注桩进行补强施工的方法,通过处理,提高了桩的承载力,达到了补强目的。 相似文献
8.
网络文本作为现代游客承载感知和表达观点的载体,已成为游客画像构建与分析的重要数据来源。现有的自然语言处理技术在游客画像的挖掘过程中主要关注游客的需求和情感,缺少技术与旅游应用的有效衔接,然而现有的文本挖掘技术中文本的主题和情感通常被割裂分析,缺乏相互指向性,无法有效提取用户细粒度的意见。提出一种基于变分自编码的有监督主题情感联合分析模型。将词频权重引入到先验知识中,同时通过截断高斯模型构造变参数,有效捕获离散数据中的相关性,利用情感标签辅助主题的训练和生成,以提升主题挖掘及情感预测的准确率。通过变分自编码模型计算贝叶斯主题模型的后验分布,采用主题分布下的情感分类预测实现主题情感的联合分析。实验结果表明,当主题数为10~100时,该模型的情感预测平均准确率约为85%,相比LDA、SAGE、NVDM模型,能够有效挖掘酒店用户评论的特征。 相似文献
9.
目的 为提升质检过程中药用空心胶囊的表面缺陷检测精度及其自动化水平。方法 通过设计高质量图像采集方案来避免胶囊表面出现光斑,以此构建药用空心胶囊缺陷数据集。基于YOLOv4算法,建立深度学习检测模型,利用多尺度特征提取以及训练策略,增强对小目标缺陷检测的鲁棒性。采用K-means++聚类算法更新锚框初始值,以提高模型对胶囊表面缺陷的预测性能。结果 实验结果表明,提出的胶囊缺陷检测方法能够准确判别胶囊好坏,并能检测出其表面的凹陷、孔洞、划痕、污点和接口缺损等5类缺陷,其中对于胶囊有无缺陷的平均精确均值达99.05%,各缺陷类型的平均精确率为91.81%,而每秒检测图像可达22张。与其他典型的目标检测方法相比,文中方法在检测速度和精度上都有一定优势。结论 文中所提出的基于YOLOv4的缺陷检测方法实现了对药用空心胶囊多类型缺陷的分类与定位,具有较好的检测效果和稳定性,在满足生产质量管控要求的同时,可大幅降低人工成本。 相似文献
10.
复杂未知环境下智能感知与自动控制是目前机器人在控制领域的研究热点之一,而新一代人工智能为其实现智能自动化赋予了可能.近年来,在高维连续状态-动作空间中,尝试运用深度强化学习进行机器人运动控制的新兴方法受到了相关研究人员的关注.首先,回顾了深度强化学习的兴起与发展,将用于机器人运动控制的深度强化学习算法分为基于值函数和策略梯度2类,并对各自典型算法及其特点进行了详细介绍;其次,针对仿真至现实之前的学习过程,简要介绍5种常用于深度强化学习的机器人运动控制仿真平台;然后,根据研究类型的不同,综述了目前基于深度强化学习的机器人运动控制方法在自主导航、物体抓取、步态控制、人机协作以及群体协同等5个方面的研究进展;最后,对其未来所面临的挑战以及发展趋势进行了总结与展望. 相似文献