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开集识别旨在研究测试阶段突现未见类别对于机器学习模型的挑战,以期学习模型既能分类已见类别又可识别/拒绝未见类别,是确保机器学习模型能够在开放世界中高效稳健部署的重要技术.既有开集识别技术通常假设已见类别的协变量分布在训练与测试阶段维持不变.然而在实际场景中,类别的协变量分布常不断变化.直接利用既有技术不再奏效,其性能甚至劣于基线方案.因此,亟需研究新型开集识别方法,使其能不断适应协变量分布偏移,以期模型在测试阶段既能稳健分类已见类别又可识别未见类别.将此新问题设置命名为开放世界适应问题(AOW),并提出了一种开放测试时适应方法(OTA).该方法基于无标注测试数据优化自适应熵损失与开集熵损失更新模型,维持对已见类的既有判别能力,同时增强了识别未见类的能力.大量实验分析表明,该方法在多组基准数据集、多组不同协变量偏移程度下均稳健地优于现有先进的开集识别方法. 相似文献
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针对 INS/ 视觉无人机自主着陆导航中,由于视觉观测数据具有不确定性噪声及数据更新周期长等原因,易导致卡尔曼滤波估计精度低、实时性差的问题,设计了一种基于模糊预测的INS/ 视觉无人机自主着陆导航算法。首先,利用三角模糊数对视觉观测数据进行处理,减小视觉观测噪声和解算误差的不利影响。然后,在卡尔曼滤波状态方程更新时,采用模糊预测同步预测视觉观测数据,得到无人机高精度姿态信息的同时提高无人机位姿估计的实时性。最后,自主搭建了基于STM32的低成本INS/ 视觉四旋翼无人机自主着陆实验平台,实测飞行着陆结果验证了本文所设计的无人机自主着陆算法可有效避免观测数据存在观测噪声与解算误差,在提高无人机位姿估计精度的同时保证了实时性。 相似文献
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针对以燃煤锅炉为热源的超临界CO_2发电系统,采用集约化和新型轴系布置策略的设计理念,结合动力机械理论和热力学计算模型,对千兆瓦级超临界CO_2透平进行几何结构设计以及性能评估。结果表明:所设计的千兆瓦级超临界CO_2透平包含一个2×3级高压缸和一个2×3级中低压缸,功率分别达到618.1和743.6 MW,总功率为1 361.7 MW。与同级别千兆瓦级超超临界汽轮机比较,超临界CO_2透平具有较为显著的技术经济性能。设计结果可为千兆瓦级超临界CO_2透平的设计、优化和运行提供参考。 相似文献
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本文基于国家对二次安全防护的要求,首先阐述了目前水电厂内各种自动化系统之间存在的安全隐患,以及需要进行二次安全防护的必要性.然后,分别阐述了二次安全防护的特定、安全策略、防护方案.最后,提供了一个具体的安全防护设备的布置系统图,为今后二次安全设备的布置提供了参考方案. 相似文献
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