搜索结果: 1-15 共查到“计算机科学技术基础学科 模型”相关记录588条 . 查询时间(0.241 秒)
针对光伏阵列的开路故障、短路故障、老化故障和局部阴影故障,提出了一种基于核极限学习机KELM(kernel extreme learning machine)的光伏阵列故障诊断方法,并采用改进的蝙蝠算法IBA(improved bat algorithm)对核极限学习机模型的参数进行优化来提高模型的诊断准确率。为避免蝙蝠算法陷入局部最优并加快在参数寻优过程中的收敛速度,引入Levy飞行策略并在速度...
广东省重点领域研发计划项目《高效可解释性神经网络模型及理论研究》通过验收(图)
广东省 神经网络 模型
2023/9/8
在科研人员异质数据上可迁移预训练模型的研究中,大数据部提出了一种基于多任务自监督学习的科研人员数据预训练模型RPT,该模型能有效地迁移到多个科研人员数据挖掘和分析任务,以提高学术服务的质量和智能。研究成果发表在国际期刊IEEE Transactions on Big Data上。研究成果相关论文第一作者为大数据部博士生乔子越,导师为周园春研究员。
针对航天器任务调度大规模、复杂化的新常态和灵活组网、快速响应的新要求,综述了航天器任务调度模型、算法与通用求解技术的发展现状.首先,基于遥感卫星、中继通信卫星、导航卫星和航天测控等航天器任务,从任务排序模型和时间窗口分配模型两个角度出发,揭示了不同航天器任务调度模型的决策形式和共性特征,阐明提升模型兼容性、适用性的必要性.其次,基于启发式算法、精确求解算法和元启发式算法,探讨了航天器任务调度算法的...
基于多相关HMT模型的DT CWT域数字水印算法
音频水印 向量隐马尔科夫树 Weibull混合模型 局部信息熵 双树复数小波变换 局部最优检测器
2021/12/23
本文以双树复数小波变换(Dual-tree complex wavelet transform,DT CWT)及隐马尔科夫树(Hidden Markov tree,HMT)理论为基础,提出了一种基于Weibull向量HMT模型的DT CWT域数字音频盲水印算法.原始数字音频首先进行DT CWT,然后利用局部信息熵刻画音频内容特征并据此确定出重要DT CWT系数段,进而将水印信息乘性嵌入到重要DT ...
铁水硅含量(化学热)和铁水温度(物理热)是高炉炼铁过程最重要的铁水质量指标,其建模与控制对于整个高炉炼铁过程的运行优化意义重大.针对高炉炼铁过程极复杂动态特性以及铁水质量难以进行常规机理建模与控制的难题,基于直接数据驱动控制思想,提出一种基于多参数灵敏度分析与大规模变异遗传参数优化的高炉铁水质量无模型自适应控制方法.首先,基于紧格式动态线性化(Compact form dynamic linear...
电子医疗病历共享能够提高医疗诊断的准确性,促进公共医疗领域的发展.针对目前普遍存在的不同医院之间病历共享困难、病人无法掌握其病历的使用情况等问题,本文提出了病人可控、云链协同的病历共享模型.各级医院组成联盟区块链,病历数据实行链上、链下混合存储.病历共享模型利用聚类算法,改进实用拜占庭共识算法,使得各节点可以更高效地达成共识.将基于属性的加密方案与多关键词加密方案结合进行病历加密,实现了数据可控共...
一种基于Off-Policy的无模型输出数据反馈H∞ 控制方法
H∞控制 强化学习 Off-policy 数据驱动
2021/10/13
针对模型未知的线性离散系统在扰动存在条件下的调节控制问题,提出了一种基于Off-policy的输入输出数据反馈的H∞控制方法.本文从状态反馈在线学习算法出发,针对系统运行过程中状态数据难以测得的问题,通过引入增广数据向量将状态反馈策略迭代在线学习算法转化为输入输出数据反馈在线学习算法.更进一步,通过引入辅助项的方法将输入输出数据反馈策略迭代在线学习算法转化为无模型输入输出数据反馈Off-polic...
基于双尺度约束模型的BN结构自适应学习算法
贝叶斯网络 结构学习 约束模型 遗传算法
2021/8/20
在无先验信息的情况下,贝叶斯网络(Bayesian network,BN)结构搜索空间的规模随节点数目增加呈指数级增长,造成BN结构学习难度急剧增加.针对该问题,提出基于双尺度约束模型的BN结构自适应学习算法.该算法利用最大互信息和条件独立性测试构建大尺度约束模型,完成BN结构搜索空间的初始化.在此基础上设计改进遗传算法,在结构迭代优化过程中引入小尺度约束模型,实现结构搜索空间小尺度动态缩放.同时...
传统的基于直方图分布的目标颜色模型,由于跟踪过程的实时性要求其区间划分不宜过细,因此易导致同一区间有差异的颜色难以区分;此外,还存在易受背景干扰的问题.本文提出一种新的背景抑制目标颜色分布模型,并在此基础上设计了一个合成式的目标跟踪算法.新的颜色分布模型将一阶及二阶统计信息纳入模型,并设计了基于人类视觉特性的权重计算方式,能有效区分同一区间内的差异色且抑制背景颜色在模型中的比重。