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为了解决非线性系统参数不确定和噪声信息不准确导致EKF随时序估计误差较大的问题,利用核偏最小二乘法与系统方程参数和噪声信息无关的特点优化EKF。先将量测数据和EKF的收敛估计作为学习样本,建立KPLS预测模型,然后,融合KPLS和EKF的预测值进行状态估计;同时,若状态估计的收敛判据为真,将估计值作为学习样本,并利用滑动窗口更新KPLS核矩阵,使KPLS能时序预测;若收敛判据为假,则更新量测协方差。最后,通过实验仿真的方法,分析KPLS-EKF算法的收敛性和性能。实验结果表明:KPLS-EKF能够有效地解决非线性系统参数和噪声信息不准确导致的EKF误差较大的问题。 相似文献
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以里下河区的大纵湖、得胜湖、蜈蚣湖、九龙口为例,分析了表层沉积物总有机碳(TOC)、总氮(TN)、总磷(TP)的垂向分布特征,探讨了引起其含量变化的影响因子以及三种元素之间的相关性特征,通过C/N和N/P的比值追溯C、N、P的来源。结果表明,四个湖泊中表层沉积物中的TOC含量随深度的增加而降低;刚经过疏浚的湖泊表层底泥中的总有机碳、总氮、总磷含量明显小于其他湖泊;不同湖泊营养盐的相关性存在较大差异;除DS采样点外,研究区域C/N值多介于2~8之间,有机质来源以水生植物为主。 相似文献
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本文研究在主机之间迁移虚拟机来提高系统负载均衡度(包括2个方面:CPU和disk I/O),同时尽可能地降低迁移代价。因此,目标是寻找主机和虚拟机之间尽可能优的映射方案。本文提出虚拟机的亲和力概念,并且定义了亲和力指数的计算方法,然后建立基于遗传算法的虚拟机调度模型。在这个模型中,交叉操作驱动映射方案的亲和力指数尽可能地增加,变异操作使得主机的CPU和disk I/O的差值趋于收敛。在每一代中,选择策略将亲本个体和子代个体分为一组,并选择较大适应度的个体遗传到下一代,从而使得种群不断地进化,得到最终的映射方案解空间。本文提出基于遗传算法的虚拟机均衡调度算法。该算法选取最终映射方案解空间中的最优解,做到从全局的角度考虑负载均衡问题;提前计算迁移的影响,在得到最优的迁移方案时才进行实质性迁移,从而降低了迁移代价;使用MTALB算法将多类型任务均匀地分配到虚拟机中,系统的负载均衡效果更佳。实验结果表明,就迁移代价和系统负载均衡各项具体指标而言,本文算法相比于首次适应和轮转调度算法以及NABM算法存在全面优势。在任务处理率这一关键指标上,本文算法比首次适应和轮转调度算法及NABM算法分别平均提升了25%和12%。 相似文献
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针对传统实体对齐方法中的有监督学习算法依赖大量标注数据,以及特征表示不适用于百科知识库等问题,提出一种基于半监督协同训练的实体对齐方法。将实体对齐建模为一个带约束的二分类问题,充分利用实体名、属性、描述文本及其中的时间、数值等关键信息,组合生成多维特征;将特征划分为2个相对独立的视图,通过2个视图上分类器的协同训练,迭代地从未标注数据中学习同义实体的分布情况。在2个中文百科上的实验结果表明,使用半监督协同训练方法进行实体对齐的F1值达到84.3%,较其他方法效果最优,证明了其有效性和在百科知识库上的实用价值。 相似文献
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网页标题的正确抽取,在Web文本信息抽取领域有着重大意义。本文提出一种网页标题实时抽取方法。首先通过对目录型网页进行实时解析,接着采用基于超链接遍历的方法,并利用标题与发布时间的对应关系,最终获取对应目录型网页的URL及锚文本。若获得锚文本不是网页正文的标题,则获取主题型网页的HTML源码并构建网页DOM树。在此基础上,结合网页标题的视觉特点,深度优先遍历DOM树,正确提取网页正文标题。实验结果表明,本文提出的Web网页标题实时抽取方法,具有实现简单,准确率高等优点。
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