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针对设备故障诊断技术中存在的固有不确定性问题,通过分析传统故障树模型存在的局限性以及传统贝叶斯网络建造困难的特性,提出了一种融合于故障树和传统贝叶斯网络的新方法--诊断贝叶斯网络,并阐述了故障树和贝叶斯网络的故障诊断策略优化方法的基本思想和具体算法.通过比较分析,综合考虑了故障树和贝叶斯网络在诊断推理和模型表达方面的特点及仿真结果,提出的新方法可以使二者优势充分发挥,在故障诊断领域中具有实际的应用价值. 相似文献
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证据理论在解决多源信息融合问题、尤其是不确定性问题上有独到之处.但证据理论组合规则中对动态证据的权威性问题未进行详细地量化,使得动态证据组合过程中产生偏差甚至导致预测结果与人类思维相反.针对上述不足,提出基于时间换算的动态证据组合规则,即将时间换算函数与证据组合规则有机结合起来,可有效地解决动态证据组合过程中产生的偏差,在组合时考虑证据权威的时变性.为验证其有效性,将其用于丰满电厂主变压器故障预测,试验结果支持了该方法. 相似文献
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目的:比较条件随机场、长短期记忆模型、BiLSTM-CRF和使用Bert预训练字符向量的BiLSTM-CRF四种命名实体识别模型.方法:分析比较四种模型在人民日报数据集和MSRA数据集上对人名、地点和机构三类实体的识别性能.结果:单一神经网络LSTM在缺乏训练数据支持的结果表现不如CRF,而使用了Bert预训练字符向量... 相似文献
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在求解最小M乘问题的广义超松驰方法(GSOR)中,主要涉及到预条件矩阵P的选取,加速参数的选取以及矩阵向量计算.讨论了在预条件矩阵P选定之后,如何选取加速参数才能使收敛速度最快,并且给出一个数值实验,可以看出,理论分析与实际效果是统一的. 相似文献
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针对信息安全风险评估问题,提出了同时考虑风险要素关系和控制措施作用及成本的风险分析模型.与现有研究成果相比,该风险分析模型的优势在于充分考虑威胁和脆弱性等风险要素相互关系的基础上,更加注重控制措施对威胁和脆弱性等风险要素的影响关系,同时考虑风险处理时控制措施的成本,为风险评估提供更加客观、准确的风险分析方法和有效的控制措施选择与优化策略.案例分析结果表明,利用该多目标决策风险分析模型能够有效地量化风险评估要素间的影响关系,依据控制措施的有效程度和合理成本提供客观、准确的控制措施优选排序,提高风险评估的准确性,从而为信息安全风险管理提供科学的决策依据. 相似文献
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为了深入了解新冠肺炎疫情期间微博用户舆论的焦点、更好地把握网络舆情的走向,本实验以疫情期间微博内容为基础,利用深度学习的相关算法,对数据内容进行情感分析。初始数据集已有一部分进行过人工标注,经过预处理后,将BiGRU与注意力机制相结合成BiGRU-attention模型对数据进行实验,TextCNN、BiGRU、BERT三种模型分类效果进行对比,实验结果证明,BiGRU-attention模型效果略优于TextCNN、BiGRU模型,相比于BERT模型则略差,证实在本数据集上BERT模型对文本分类的效果更加优秀,在后续实验中会对BERT模型进行更进一步地优化,以达到较好分类效果。 相似文献
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给出AOR加速松弛)迭代与Jacobi迭代在广义相容次序(q,p-q)矩阵下,(p,q)=(2,1)情形的迭代矩阵之间的一个等式. 相似文献
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基于故障树和贝叶斯网络的故障诊断模型 总被引:1,自引:0,他引:1
针对设备故障诊断技术中存在的固有不确定性问题,通过分析传统故障树模型存在的局限性以及传统贝叶斯网络建造困难的特点,提出了一种融合于故障树和传统贝叶斯网络的新方法—诊断贝叶斯网络法,并阐述了故障树和贝叶斯网络的故障诊断策略优化方法的基本思想和具体算法.通过综合分析故障树和贝叶斯网络在诊断推理和模型表达方面的特点得出,新方法可使二者充分发挥优势,有效解决故障诊断中存在的不确定性问题,提高了诊断的准确率,在故障诊断领域中具有一定的实际应用价值. 相似文献
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提出了一种新的井下图像跟踪算法——图像相关算法与卡尔曼滤波器之间的信息进行融合.此算法基于贝叶斯规则,将一种常用的均方差图像相关算法和卡尔曼滤波器两者信息进行融合,得到一种新的成像跟踪算法.改进后的算法融合了MSD相关器和卡尔曼滤波器两者的信息,使得两者之间的信息反馈增强,提高了跟踪算法的性能和鲁棒性,大大减少了目标失锁的可能性,另外,改进后的算法还融合了噪声的统计性能,提高了对噪声的抑制能力.从理论计算和实验结果看,用这种算法获得的图像比一般相关算法获得的图像更具有真实性和准确性. 相似文献