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感应电机在工作过程中,容易受到外界干扰源的干扰,若干扰程度严重会造成电机故障,影响电机运行状态,为了提升感应电机的自抗扰能力,提出基于RBF神经网络的感应电机自抗扰控制方法。建立感应电机数学模型,依据电机损耗分析结果,确定电机内部非线性关系;结合RBF神经网络构建感应电机的控制系统,并将该系统划分成RBF网络辨识器以及自抗扰控制器两个部分,通过二者之间的有效结合,完成感应电机的自抗扰控制。实验结果表明,使用上述方法开展电机自抗扰控制时,响应速度较快,电机电流输出与实际结果之间差距较小,说明其控制性能较好。 相似文献
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针对推荐系统存在的数据稀疏问题,传统的协同过滤方法无法捕捉辅助信息之间的相关性,从而降低了推荐的准确度,文中提出KGE-CF模型,引入了知识图谱作为辅助信息,利用知识图谱中多源结构性的数据来缓解数据稀疏问题.KGE-CF结合多层感知机捕获高阶非线性特征的能力,能够学习出用户与项目更深层次的交互信息,从而提升推荐质量.首先,KGE-CF模型将用户的历史交互项目与知识图谱中的实体进行映射,并且利用知识图谱的翻译模型进行训练,得到实体嵌入向量与关系向量,并依据"兴趣迁移"思想进一步学习出更为丰富的用户向量;然后,模型将学习得到的用户向量与项目向量拼接,作为多层感知机的输入,捕捉用户与项目之间的高阶特征信息;最后,通过一个sigmoid函数得到用户对候选项目的偏好程度.通过在真实数据集上的实验,证明了提出的KGE-CF模型在点击率预测和top-k两种推荐场景下均优于其他方法. 相似文献
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针对股票、基金等大量时间序列数据的趋势预测问题,提出一种基于新颖特征模型的多时间尺度时间序列趋势预测算法。首先,在原始时间序列中提取带有多时间尺度特征的特征树,其刻画了时间序列,不仅带有序列在各个层次的特征,同时表示了层次之间的关系。然后,利用聚类挖掘特征序列中的隐含状态。最后,应用隐马尔可夫模型(HMM)设计一个多时间尺度趋势预测算法(MTSTPA),同时对不同尺度下的趋势以及趋势的长度作出预测。在真实股票数据集上的实验中,在各个尺度上的预测准确率均在60%以上,与未使用特征树对比,使用特征树的模型预测效率更高,在某一尺度上准确率高出10个百分点以上。同时,与经典自回归滑动平均模型(ARMA)模型和PHMM(Pattern-based HMM)对比,MTSTPA表现更优,验证了其有效性。 相似文献
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数据结构课程是计算机相关专业的核心课程之一,同时兼具理论性与实践性,对后续课程和计算机专业能力的深入和应用性培养至关重要。现有教学方式多为填鸭式教学,课时量少,教学内容一成不变,教学过程形式化,学生对数据结构理论知识的掌握困难,应用能力弱。针对以上问题本文提出了自适应教学策略(Adaptive Course Content and Teaching Methods,ACCT),实施课程内容自适应、理论教学自适应、检验自适应等三位一体的数据结构教学改革。通过课程改革,学生的理论水平与实践技能明显提升,取得了良好的改革效果。 相似文献
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为了增强网络传输数据的安全性和稳定性,提出了一种激光通信网络空间恶意节点识别方法。在解析节点通信方式的基础上,明确节点平均包转发延时、转发率和丢包率的属性矢量。然后利用函数极值计算节点隶属度,提取恶意节点入侵特征。结合历史恶意入侵数据,运用二维熵识别不同类别的恶意节点,筛选出恶意节点的差异特征并获得恶意节点识别结构。利用识别分数获得恶意节点空间特征向量,对所有差异特征的二维熵做最优解处理,明确识别临界值,进而实现对恶意节点的识别。实验表明,上述方法能够精准识别出恶意节点,保障了激光通信网络空间运行和用户隐私信息的安全。 相似文献
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