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针对工程应用的需要,给出一种根据实时动态数据确定模糊密度调节系数的方法,并建立了基于模糊密度动态调节的融合目标识别算法.最后通过仿真实验给出了各种模糊积分用于目标融合识别时的识别结果,验证了所提出方法的有效性. 相似文献
52.
对大学计算机基础课程教学活动中引入电子学档来辅助教学,从而构建一种基于电子学档的信息化教学活动进行了探讨。并以《网页设计基础》课程的教学活动为案例,分析了在计算机基础课程教学中引入电子学档的可行性、必要性。最后,使用平均数差异显著性T检验来测量两组学生的学习情况,对使用电子学档提高学生的学习效率进行了量化评价。 相似文献
53.
人类在处理问题中往往分为两个层次,首先在整体上把握问题,即提出大体方案,然后再具体实施.也就是说人类就是具有多分辨率智能系统的极好例子,他能够在多个层次上从底向上泛化(即看问题角度粒度变"粗",它类似于抽象),并且又能从顶向下进行实例化(即看问题角度变"细",它类似于具体化).由此构造了由在双层(理想空间即泛化和实际空间即实例化)上各自运行的马尔可夫决策过程组成的半马尔可夫决策过程,称之为双马尔可夫决策过程联合模型.然后讨论该联合模型的最优策略算法,最后给出一个实例说明双马尔可夫决策联合模型能够经济地节约"思想",是运算有效性和可行性的一个很好的折中. 相似文献
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56.
Qiming FU Zhechao WANG Nengwei FANG Bin XING Xiao ZHANG Jianping CHEN 《Frontiers of Computer Science》2023,17(4):174325
Meta-learning has been widely applied to solving few-shot reinforcement learning problems, where we hope to obtain an agent that can learn quickly in a new task. However, these algorithms often ignore some isolated tasks in pursuit of the average performance, which may result in negative adaptation in these isolated tasks, and they usually need sufficient learning in a stationary task distribution. In this paper, our algorithm presents a hierarchical framework of double meta-learning, and the whole framework includes classification, meta-learning, and re-adaptation. Firstly, in the classification process, we classify tasks into several task subsets, considered as some categories of tasks, by learned parameters of each task, which can separate out some isolated tasks thereafter. Secondly, in the meta-learning process, we learn category parameters in all subsets via meta-learning. Simultaneously, based on the gradient of each category parameter in each subset, we use meta-learning again to learn a new meta-parameter related to the whole task set, which can be used as an initial parameter for the new task. Finally, in the re-adaption process, we adapt the parameter of the new task with two steps, by the meta-parameter and the appropriate category parameter successively. Experimentally, we demonstrate our algorithm prevents the agent from negative adaptation without losing the average performance for the whole task set. Additionally, our algorithm presents a more rapid adaptation process within re-adaptation. Moreover, we show the good performance of our algorithm with fewer samples as the agent is exposed to an online meta-learning setting. 相似文献
57.
微波光子雷达发射大带宽跨谱段的信号,为目标的精细电磁特性描述和准确识别提供基础的同时,也亟需与之相应的大带宽大转角情况下的电磁模型参数提取方法.相比窄带条件,跨谱段信号数据量大,所含物理量信息维度高且复杂,大转角情况下距离和方位向耦合.该文提出跨谱段SAR散射中心多维参数解耦和估计方法,首先结合极坐标格式算法(PFA)和属性散射中心模型构造2维解耦波数域散射中心模型,再结合坐标下降法(CDA)将复杂的高维耦合参数估计方法简化为循环迭代的1维参数估计方法,有效降低字典维度和估计复杂度,并引入Hooke-Jeeves算法提高估计精度.最后根据各个散射中心的参数估计结果对它们的结构和位置进行识别,对仿真数据的处理实验验证了该文方法的有效性. 相似文献
58.
基于卷积神经网络(CNN)的深度模型在图像识别与分类领域应用广泛,但在全局特征控制、概念层次特征不变性提取和变量之间的因果关系确定方面仍存在不足,使得深度模型缺乏灵活性、适应性及泛化性。基于因果干预和不变性,提出一种基于CNN深度模型的定向修剪和网络结构优化方法。通过对模型输入进行基于不变性的干预调制,根据生成的调制图片序列分析预训练网络卷积子结构的输出分布,筛选和定向修剪噪声敏感子结构。构建基于类间区分度的目标函数,借助经济学领域中的资本资产定价模型构建网络的层间连接,生成在单分类任务下能增大类间区分度的网络拓扑结构,逐层优化构建概念层次的稳定特征。在ImageNet-2012数据集上的实验结果表明,优化后的深度模型相比于ResNet50基线预训练模型的分类准确率约提升了5个百分点,并大幅降低了训练集规模。 相似文献
59.
通过显微硬度和抗拉强度试验、X射线衍射仪、扫描电镜和金相显微镜观察,研究经旋转摩擦挤压法制备的CNTs/Mg复合材料的组织及性能。结果表明:CNTs/Mg复合材料的组织为细小等轴晶,且随着CNTs含量的增加,复合材料晶粒尺寸逐渐细化,当CNTs含量为5%时,晶粒尺寸最小,由63μm减小至3.79μm,为AZ91基材晶粒尺寸的6.01%。经过旋转摩擦挤压加工后基材内第二相β-Al12Mg17相的量减少,CNTs的加入使复合材料中出现了Al4C3相,且第二相β-Al12Mg17相网状结构消失。加工后的镁合金抗拉强度提高,最大值为330.9 MPa,较原基材提高了90.6%,当CNTs含量小于2%时,复合材料强度高于原基材。复合材料硬度随着CNTs含量的增加呈先增加后降低的趋势,当CNTs含量为2%时,硬度最高,达101.3HV,比AZ91基材提高了40.3%。 相似文献
60.
采用动态剪切流变仪(DSR)直接拉伸试验研究了60℃时改性沥青老化(RTFOT)前、后的粘聚性。绘制了σ-ε关系曲线,并对曲线进行双指数拟合;采用应力峰值σmax、峰值对应位移ε0、拉力功W以及指数方程拟合参数A1、A2作为沥青高温粘聚性的评价指标。研究结果表明:老化前TPS高粘沥青粘聚性各项指标最优;改性剂来源不同、掺量相同的SBS改性沥青粘聚性差异较大,其中以791改性沥青粘聚性最好,1301次之,4303最差。橡胶粉/791SBS复合改性沥青的σmax、ε0、W以及拟合参数A1、A2均远小于791改性沥青;RTFOT老化后,改性沥青粘聚性发生了较大变化,1301改性沥青各项指标最优、其次为4303,TPS高粘沥青和791改性沥青的粘聚性较差,橡胶沥青的粘聚性远小于其它类型改性沥青。 相似文献