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域自适应学习研究进展 总被引:2,自引:0,他引:2
传统的机器学习假设测试样本和训练样本来自同一概率分布. 但当前很多学习场景下训练样本和测试样本可能来自不同的概率分布. 域自 适应学习能够有效地解决训练样本和测试样本概率分布不一致的学习问题,作为 机器学习新出现的研究领域在近几年受到了广泛的关注. 鉴于域自适应学习技术 的重要性,综述了域自适应学习的研究进展. 首先概述了域自适应学习的基本问 题,并总结了近几年出现的重要的域自适应学习方法. 接着介绍了近几年提出的 较为经典的域自适应学习理论和当下域自适应学习的热门研究方向,包括样例加 权域自适应学习、特征表示域自适应学习、参数和特征分解域自适应学习和多 源域自适应学习. 然后对域自适应学习进行了相关的理论分析,讨论了高效的度 量判据,并给出了相应的误差界. 接着对当前域自适应学习在算法、模型结构和 实际应用这三个方面的研究新进展进行了综述. 最后分别探讨了域自适应学习在 特征变换和假设、训练优化、模型和数据表示、NLP 研究中存在的问题这四个方面 的有待进一步解决的问题. 相似文献
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锂离子电池用磷腈类聚合物电解质的制备与性能 总被引:2,自引:1,他引:1
采用六氯环三磷腈高温开环聚合方法制备了聚二氯磷腈,然后采用醇钠法,取代聚二氯磷腈的氯,制备了聚二(二乙二醇单甲醚)磷腈(MEEP),探索出了较佳的合成工艺,采用FT-IR、31P-NMR、13C-NMR、质谱对其进行了结构表征和分析。结果表明,所制备的磷腈聚合物确实为MEEP。采用自制的MEEP,与三氟甲基磺酸锂(LiCF3SO3)盐进行复配,制备了锂离子电池用聚合物固体电解质,对其热稳定性、导电性进行了测试,其开始分解温度在200℃以上,室温电导率达到了1.187×10-4S/cm(25℃),具有较佳的导电性和热稳定性,可用于锂离子电池的电解质。 相似文献
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现浇钢筋混凝土结构中施工缝的模型化研究初探 总被引:4,自引:0,他引:4
针对此次汶川地震震害调查中发现的大量施工缝部位震害现象,对现浇钢筋混凝土结构中不可避免存在的施工缝的受力机理展开研究.目前对钢筋混凝土结构进行数值分析时,均不考虑施工缝的影响,按照结构一次性整体浇筑进行建模,这与实际情况不符.为了找出震害原因,通过分析施工缝部位混凝土和钢筋两种类型材料的受力特点和在地震作用下各自承担力的情况,建立相应的简化力学模型.引用摩擦的粘着犁沟理论解决缝面的剪力传递问题.基于常用的有限元分析软件,给出设置施工缝单元需要考虑材料非线性的方法.对一根带缝试验柱建模进行非线性分析,验证了本文提出的建模方法是可行的. 相似文献
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