搜索结果: 1-15 共查到“知识库 计算机科学技术 模型”相关记录3109条 . 查询时间(0.312 秒)
针对实际中某种工况滚动轴承带标签振动数据获取困难,健康指标难以构建及寿命预测误差大的问题,提出一种基于无监督深度模型迁移的滚动轴承剩余使用寿命(Remaining useful life,RUL)预测方法.该方法首先对滚动轴承全寿命周期振动数据提取均方根(Root mean square,RMS)特征,并引入新的自下而上(Bottom-up,BUP)时间序列分割算法将特征序列分割为正常期、退化期和...
基于网络演算的时间敏感网络时延上界分析模型研究
时间敏感网络 网络演算 时延上界分析模型 门控设置
2023/11/22
时间敏感网络(Time-sensitive networking,TSN)作为一种新兴工业通信技术,能够为工业控制业务提供高可靠及确定性时延保障.针对时间敏感网络在工业场景中广泛采用的时间感知整形(Time-aware shaper,TAS)机制,提出一种基于网络演算的时延上界分析模型,对多节点组网下端到端时延上界进行定量分析,用以评估门控(Gate control list,GCL)设置是否满足...
基于可解释注意力部件模型的行人重识别方法
行人重识别 注意力机制 可解释深度学习 部件模型
2023/10/24
大多数行人重识别(Person re-identification,ReID)方法仅将注意力机制作为提取显著特征的辅助手段,缺少网络对行人图像关注程度的量化研究.基于此,提出一种可解释注意力部件模型(Interpretable attention part model,IAPM).该模型有3个优点:1)利用注意力掩码提取部件特征,解决部件不对齐问题;2)为了根据部件的显著性程度生成可解释权重,设计...
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...
属性网络异常检测在网络安全、电子商务和金融交易等领域中具有重要的理论与现实意义,近年来受到了越来越多的关注.大多数异常检测方法凭借网络有限的属性或结构信息进行决策生成,往往难以对异常模式做出可靠的描述.此外,网络节点对应的实体往往关联着丰富的领域知识,这些知识对于异常的识别具有重要的潜在价值。
视网膜功能启发的边缘检测层级模型
边缘检测 视网膜 Izhikevich模型 神经编码 方向选择性神经节细胞
2023/8/21
基于视网膜对视觉信息的处理方式,提出一种视网膜功能启发的边缘检测层级模型.针对视网膜神经元在周期性光刺激下产生适应的特性,构建具有自适应阈值的Izhikevich神经元模型;模拟光感受器中视锥细胞、视杆细胞对亮度的感知能力,构建亮度感知编码层;引入双极细胞对给光−撤光刺激的分离能力,并结合神经节细胞对运动方向敏感的特性,构建双通路边缘提取层;另外根据神经节细胞神经元在多特征调控下延迟激...
一种空间几何角度最大化的随机增量学习模型及应用
随机权神经网络 增量学习 空间几何角度最大化约束 无限逼近性
2023/6/20
针对随机权神经网络(Random weight neural networks,RWNNs)隐含层节点随机生成过程可解释性不足和节点随机生成而导致的网络结构不紧致等问题,提出了一种空间几何角度最大化随机增量学习模型(Stochastic incremental learning model with maximizing spatial geometry angle,SGA-SIM).首先,以空间...
超大预训练模型(Pre-trained model,PTM)是人工智能领域近年来迅速崛起的研究方向,在自然语言处理(Natural language processing,NLP)和计算机视觉等多种任务中达到了有史以来的最佳性能,促进了人工智能生成内容(Artificial intelligence-generated content,AIGC)的发展和落地.ChatGPT作为当下最火热的PTM,...
基于多模型融合的肺部CT新冠肺炎病灶区域自动分割
新冠肺炎 计算机断层扫描影像分割 深度学习 泛化性能
2023/2/20
自2019年末以来,全球蔓延的新型冠状病毒(Coronavirus disease 2019,Covid-19)已经给世界人民造成了严重的健康威胁.其中新型冠状病毒患者的计算机断层扫描(Computer tomography,CT)图像通过肺炎病灶分割技术可以为医学诊断提供有价值的量化信息.虽然目前基于深度学习的方法已经在新型冠状病毒肺炎病灶分割任务上取得了良好的效果,但是在面对不同中心数据的情况...
近日，中国科学院中国科学院自动化研究所脑图谱与类脑智能实验室李国齐研究员与西安交通大学赵广社教授合作在人工智能顶级国际期刊IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence（TPAMI）上发表了一篇题为“Attention Spiking Neural Networks”的研究。这项工作将注意力机制融入百万级规模脉冲神经网络...
大模型“画龙”，小数据“点睛”企业加快智能化转型（图）
企业转型 人工智能模型 大数据
2022/3/1
小数据、优质数据应用有其前提，即需要在大的基础模型（预训练模型）之上，通过小数据进行模型的微调，使模型更加精准地服务具体应用场景。从这个角度来讲，小数据将在未来基础模型完成下游任务时，起到关键的作用。
融合预训练语言模型和标签依赖知识的关系抽取方法
关系抽取 预训练模型 标签依赖 图卷积神经网络
2022/2/28
关系抽取旨在从未经标注的自由文本中抽取实体间的关系。然而,现有的方法大都孤立地预测每一个关系而未考虑关系标签相互之间的丰富语义关联。该文提出了一种融合预训练语言模型和标签依赖知识的关系抽取模型。该模型通过预训练模型BERT编码得到句子和两个目标实体的语义信息,使用图卷积网络建模关系标签之间的依赖图,并结合上述信息指导最终的关系分类。实验结果显示,该文方法性能相较于基线方法得到了显著提高。
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 ...