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基于仿真的制造系统对象建模及其应用 总被引:26,自引:0,他引:26
在分析目前制造系统设计存在的不足以及相关领域研究现状的基础之上,采用面向对象的仿真技术对制造系统进行全面建模,将制造系统对象分为物理类、信息类、服务类和工程类,从结构、信息、功能和控制角度进行描述,并结合制造系统的各项功能要求,提出了构筑新型生产系统仿真器的总体结构,开发了原型系统,并以企业应用为背景,验证了系统的实用性、通一和有效性,为制造系统设计、运行和优化提供了集成工具。 相似文献
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针对自然语言在语句结构上有着较强的前后依赖关系,提出一种基于BERT的复合网络模型进行中文新闻分类。首先利用BERT的基于注意力机制的多层双向transformer特征提取器获得字词以及句子之间更加全局的特征关系表达。然后将所得数据输入门结构更加简单的双向门控循环神经网络层将特征增强的同时减少时间代价,加强数据特征的选取精确度。最后将不同权重的文本特征信息输入softmax函数层进行新闻分类。通过在cnews新浪新闻数据集上进行实验,获得97.21%的F1值,结果表明所提特征融合模型较其他模型分类效果更好。 相似文献
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制造环境包含了企业的生产组织和控制结构,生产能力和资源状况,是产品生产过程的各个阶段需要共享的信息源。建立统一的支持集成的制造环境数据模型将为CIMS的实现提供有力的支持。本文采用面向对象技术,并结合国标标准化进程以EXPRESS和EXPRESS-G为建模工具,提出了面向对象的集成化制造环境数据模型,目的在于为CIMS各子系统提供一个共享的制造环境数据模型。 相似文献
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针对传统卷积神经网络(CNN)同层神经元之间信息不能互传,无法充分利用同一层次上的特征信息,以及无法提取长距离上下文相关特征的问题.该文针对中文文本,提出字符级联合网络特征融合的模型进行情感分析,在字符级的基础上采用BiGRU和CNN-BiGRU并行的联合网络提取特征,利用CNN的强学习能力提取深层次特征,再利用双向门限循环神经网络(BiGRU)进行深度学习,加强模型对特征的学习能力.另一方面,利用BiGRU提取上下文相关的特征,丰富特征信息.最后在单方面上引入注意力机制进行特征权重分配,降低噪声干扰.在数据集上进行多组对比实验,该方法取得92.36%的F1值,结果表明本文提出的模型能有效的提高文本分类的准确率. 相似文献
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研究了产品功能疲劳问题中产品功能组合的健壮性分析问题,提出了基于NSGA-II和客户聚类的综合分析方法。具体包括建立了基于NSGA-II算法的产品功能疲劳问题的多目标优化模型,并利用K-Means算法对客户评价数据进行了聚类分析,然后结合多目标模型和聚类结果进行健壮性分析,为产品开发人员选择健壮性的产品功能组合提供决策支持。最后通过智能手机产品的实际案例说明了所提出方法的有效性。 相似文献
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