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基于大数据驱动的激光器网络相位时空同步控制研究
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作者 何中胜 王伟 《激光杂志》 北大核心 2025年第5期178-183,共6页
激光器网络在运行过程中,常受外界环境因素的干扰,这些干扰易导致激光器的相位发生位移,进而引发数据传输的不稳定性,严重制约了激光器网络通信的质量和数据传输的可靠性。为此,提出基于大数据驱动的激光器网络相位时空同步控制方法。首... 激光器网络在运行过程中,常受外界环境因素的干扰,这些干扰易导致激光器的相位发生位移,进而引发数据传输的不稳定性,严重制约了激光器网络通信的质量和数据传输的可靠性。为此,提出基于大数据驱动的激光器网络相位时空同步控制方法。首先,构建激光器网络结构,深入分析了网络中激光器相位时空同步的特性及其影响因素。然后,以这些影响因素作为约束条件,设计相位同步控制方法。该方法的核心在于利用大数据驱动技术对控制模型中的不确定参数进行优化,从而确保相位同步的精确性和稳定性。实验结果表明,该控制方法能够精确检测相位误差,并将其降至0,极大地提升了激光器网络的通信质量和性能。 展开更多
关键词 大数据驱动方法 激光器网络 相位误差 相位时空同步 控制模型设计
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多源数据驱动的风电机组偏航稳态误差校准方法及现场应用测试 被引量:3
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作者 曲晨志 林忠伟 +4 位作者 刘吉臻 谢镇 陈佩 陈振宇 陈玲 《动力工程学报》 北大核心 2025年第4期544-553,581,共11页
提出了一种数据驱动的偏航稳态误差校准方法,在不经过大规模硬件改装的条件下,达到改善发电效率的目的。以2 MW水平轴风电机组为研究对象,建立了基于数据采集与监视控制系统(SCADA)数据驱动的稳态误差计算方法,给出量化的误差校准参考;... 提出了一种数据驱动的偏航稳态误差校准方法,在不经过大规模硬件改装的条件下,达到改善发电效率的目的。以2 MW水平轴风电机组为研究对象,建立了基于数据采集与监视控制系统(SCADA)数据驱动的稳态误差计算方法,给出量化的误差校准参考;在目标机组上安装了机舱式激光雷达,通过对比多源风向数据,建立了雷达参与稳态误差校准的策略。在综合考虑SCADA和雷达2种数据源计算的误差校准参考情况下,对商用机组进行了工程现场应用及性能评估。结果表明:校准后机组的偏航控制精度和发电效率显著改善,所提方法可用于风电机组增功提效的技术改造。 展开更多
关键词 数据驱动 机舱式激光雷达 偏航误差校准 性能评估
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基于物料信息驱动的制丝线精准化控制模式的探索与应用
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作者 胡林胜 张宏巍 +7 位作者 冯泉 高洁 吴群 寇霄腾 王浩泽 陶亮 彭建军 陶然 《农产品加工》 2025年第17期107-110,114,共5页
为解决制丝生产线传统控制模式下设备运行时空转等待的问题,减少能源浪费并实现精准化控制,设计了基于物料信息驱动的精准化控制模式。具体措施如下:建立设备时间模型;利用PLC和传感器技术精确检测物料行进轨迹,实现设备运行精准控制;... 为解决制丝生产线传统控制模式下设备运行时空转等待的问题,减少能源浪费并实现精准化控制,设计了基于物料信息驱动的精准化控制模式。具体措施如下:建立设备时间模型;利用PLC和传感器技术精确检测物料行进轨迹,实现设备运行精准控制;优化主机预热与物料出柜时间匹配,避免空转等待;细化防差错机制,加强防差错功能。成功消除了主机和辅连设备的空转等待,实现了资源高效利用,全年节约电能28.69 kW·h,蒸汽344.9 t,节约费用共28.29万元。 展开更多
关键词 空转等待 时间模型 物料信息驱动 防差错
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冗余驱动并联机械手运动精度校准方法研究 被引量:1
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作者 张凯 孙德全 刘石林 《机械设计与制造》 北大核心 2024年第4期317-324,共8页
针对冗余驱动并联机械手(RAPM)的运动精度,以某三自由度主轴头为例,提出了一种基于最小误差模型的运动精度校准方法。首先通过消除冗余几何源误差,建立包含最少几何源误差的最小误差模型,采用蒙特卡罗模拟进行几何源误差灵敏度分析,研... 针对冗余驱动并联机械手(RAPM)的运动精度,以某三自由度主轴头为例,提出了一种基于最小误差模型的运动精度校准方法。首先通过消除冗余几何源误差,建立包含最少几何源误差的最小误差模型,采用蒙特卡罗模拟进行几何源误差灵敏度分析,研究各几何源误差对终端精度的相对影响。在此基础上提出了粗校准和精校准相结合的分层辨识策略,以实现冗余驱动并联机械手的精度校准。最后通过校准实验测试表明,所提出的校准方法能够大幅降低冗余驱动并联机械手的终端误差,验证了所提校准方法的有效性。 展开更多
关键词 冗余驱动并联机械手 运动学校准 误差建模 敏感性分析 误差校准
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广义二型模糊系统的自组织规则生成方法 被引量:1
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作者 范轶博 赵涛 解相朋 《智能系统学报》 CSCD 北大核心 2024年第3期646-652,共7页
针对广义二型模糊系统在复杂情况中因缺乏专家经验而难以构建合适模糊规则的问题,提出了一种基于输入数据的激活强度来生成广义二型模糊集以及模糊规则的方法。通过数据驱动自组织构建广义二型模糊系统模糊规则,并且使用迭代最小二乘法... 针对广义二型模糊系统在复杂情况中因缺乏专家经验而难以构建合适模糊规则的问题,提出了一种基于输入数据的激活强度来生成广义二型模糊集以及模糊规则的方法。通过数据驱动自组织构建广义二型模糊系统模糊规则,并且使用迭代最小二乘法和梯度下降法优化系统前后件参数。最后,分别在无扰动和施加噪声情况下进行了非线性系统的跟踪仿真,实验结果证明了自组织规则生成的广义二型模糊系统的有效性,并能够以较高精度跟踪参考轨迹。 展开更多
关键词 自组织学习 模糊控制 广义二型模糊系统 隶属函数 结构学习 误差驱动 增量学习 递归最小二乘法
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基于关联规则与重构误差的二次系统故障检测方法 被引量:8
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作者 王阳 马伟东 +4 位作者 刘洎溟 王博石 姚凯 韩伟 余娟 《中国电力》 CSCD 北大核心 2024年第8期159-167,共9页
二次系统是否可靠直接关系整个变电站乃至系统能否安全可靠运行。随着高比例新能源并网,如何有效检测二次系统故障愈发重要。针对现有逻辑回路的故障方法对数据完备性要求较高而难以实际应用,现有二次设备的故障检测方法难以辨识正常数... 二次系统是否可靠直接关系整个变电站乃至系统能否安全可靠运行。随着高比例新能源并网,如何有效检测二次系统故障愈发重要。针对现有逻辑回路的故障方法对数据完备性要求较高而难以实际应用,现有二次设备的故障检测方法难以辨识正常数据和故障数据的微小差异导致计算精度无法保障的问题,提出基于关联规则与重构误差的二次系统故障检测方法。首先,利用Apriori算法求出故障报警信息与逻辑回路中故障装置的关联规则,实现逻辑回路故障快速诊断;然后,利用正常二次设备的运行数据训练个体判别器,通过衡量待判别数据的重构误差来判别二次设备运行状态,并利用集成学习模型量化设备当前故障检测概率;最后,对集成学习模型进行集成优化,以提高二次设备异常预警的可信度。利用河南省某变电站实际运行数据集进行仿真测试,验证了所提方法的有效性和准确性。 展开更多
关键词 二次系统 故障检测 数据驱动 关联规则 重构误差
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基于数据集重构的主轴热误差半闭环建模方法 被引量:3
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作者 谭儒龙 徐凯 +2 位作者 李国龙 李喆裕 杜柳青 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第8期227-234,共8页
数据驱动方法广泛用于热误差建模,然而缺乏机理支撑的开环串行结构难以保证模型在新工况中的鲁棒性,模型预测性能无法保障。对此,本文提出了一种基于数据集重构的主轴热误差半闭环建模方法,以被预测批次及建模批次的环境温度为参考对原... 数据驱动方法广泛用于热误差建模,然而缺乏机理支撑的开环串行结构难以保证模型在新工况中的鲁棒性,模型预测性能无法保障。对此,本文提出了一种基于数据集重构的主轴热误差半闭环建模方法,以被预测批次及建模批次的环境温度为参考对原始建模批次排序筛选,重构建模数据集并建立半闭环热误差模型。方法应用于车床主轴热误差的预测过程,所提重构数据集的热误差模型在3组测试中预测结果的均方根误差分别为1.7μm、1.7μm、0.9μm,相比常规模型精度提高29.2%、39.3%、64.0%,提升效果显著。方法为现有热误差串行开环建模模式提供闭环反馈环节,对于进一步提升热误差模型性能具有一定意义。 展开更多
关键词 数据驱动 热误差 数据集重构 半闭环
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数据驱动与物理机制耦合的菜子湖流域水位预报模型研究
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作者 张运鑫 雷岳清 +4 位作者 廖卫红 张召 雷晓辉 年树强 张志山 《中国农村水利水电》 北大核心 2024年第9期145-151,159,共8页
菜子湖作为引江济淮工程的关键调蓄湖泊之一,湖泊水位的变化同时受到自然降水和工程调蓄的影响。为了准确模拟及预报菜子湖水位,构建了菜子湖流域四水源新安江模型和菜子湖水位预报的神经网络(LSTM)模型。在此基础上,采用外部耦合的方法... 菜子湖作为引江济淮工程的关键调蓄湖泊之一,湖泊水位的变化同时受到自然降水和工程调蓄的影响。为了准确模拟及预报菜子湖水位,构建了菜子湖流域四水源新安江模型和菜子湖水位预报的神经网络(LSTM)模型。在此基础上,采用外部耦合的方法,构建了四水源新安江-LSTM耦合模型,进一步将物理机制模型模拟的入湖流量作为补充因子,驱动神经网络(LSTM)模型模拟菜子湖水位,从而实现两种不同模型在湖泊水位预报中的耦合应用。结果得出:直接模拟水位的洪水误差小于0.1 m,耦合模拟水位的洪水误差小于0.02 m,后者相较前者,水位误差精度提升了0.08 m。直接模拟水位验证期的洪水误差在0.02 m之内,纳什系数R^(2)分别为0.89、0.75及0.88,均方根误差RMSE分别为0.034、0.027及0.015;耦合模拟水位验证期的洪水误差在0.015 m之内,纳什系数R^(2)分别为0.91、0.82及0.88,均方根误差RMSE分别为0.019、0.021及0.008。研究结果表明,与单驱动因子得出的结果相比,双驱动因子得出的结果更有效地提高了水位的模拟精度。同时在考虑对应降雨的洪水过程中,数据驱动和物理机制相结合的方法与直接预测水位误差相对比,有效地提高了场次洪水水位预报的精度,得到更精确的模拟结果。为引江济淮工程的调水提供了重要的参考依据,也为相似调水工程的洪水水位预报提供一定的参考。 展开更多
关键词 四水源新安江模型 神经网络(LSTM)模型 数据驱动和物理机制相结合 水位误差
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基于数据驱动的凸轮磨削轮廓误差补偿 被引量:1
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作者 王静 张福旺 +1 位作者 张洁 桑福玉 《机床与液压》 北大核心 2024年第10期43-49,共7页
针对数控凸轮磨削机床在加工过程中存在的周期性、重复性轮廓误差和不易建模等问题,提出一种基于数据驱动的轮廓误差补偿策略。在数控凸轮磨削机床的单轴伺服跟踪系统中加入无模型自适应迭代学习控制,该方法沿迭代轴引入伪偏导数,将复... 针对数控凸轮磨削机床在加工过程中存在的周期性、重复性轮廓误差和不易建模等问题,提出一种基于数据驱动的轮廓误差补偿策略。在数控凸轮磨削机床的单轴伺服跟踪系统中加入无模型自适应迭代学习控制,该方法沿迭代轴引入伪偏导数,将复杂的非线性系统动态线性化处理。针对两轴之间由于伺服跟踪误差不同导致的滞后量不同,利用交叉耦合迭代学习控制,将补偿量按照交叉耦合系数反馈到单轴伺服控制系统中,实现对凸轮磨削轮廓误差的补偿。最后通过仿真实验验证了提出的轮廓误差补偿策略可以有效减小凸轮的轮廓误差,提高了数控凸轮磨削机床的加工精度。 展开更多
关键词 轮廓误差 数控驱动 交叉耦合 无模型自适应迭代学习控制
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激光干涉测量中数据驱动的齿轮装夹误差校正方法
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作者 任拓 杨鹏程 +2 位作者 李小成 窦恩泽 朱新栋 《光子学报》 CSCD 北大核心 2024年第12期217-228,共12页
激光干涉是测量斜齿轮齿面形貌误差的有效方法,干涉图像作为测量中采集到的原始数据,其质量的优劣直接影响到最终的测量精度。测量中,被测齿轮的精确装夹位置直接决定了采集到的干涉图像的信息完整性和可处理性,是进行齿面全域、高精度... 激光干涉是测量斜齿轮齿面形貌误差的有效方法,干涉图像作为测量中采集到的原始数据,其质量的优劣直接影响到最终的测量精度。测量中,被测齿轮的精确装夹位置直接决定了采集到的干涉图像的信息完整性和可处理性,是进行齿面全域、高精度测量的前提和关键条件之一。提出一种数据驱动的齿轮装夹误差矫正方法,以便获得高质量的干涉图像。首先,通过收集实测与仿真数据,构建数据驱动数据集;其次,在轴倾角方向计算一维标定点,得出几何畸变指标随装夹位置变化趋势,预测装夹误差方向;然后,以被测齿面干涉图像中的遮挡比作为桥梁建立实测与仿真干涉图像的映射关系,并最优倾角逼近来计算调整角度;最后,根据畸变规律验证调整效果。设计了相关实验,通过该方法调整后能够显著提高干涉图像的质量,验证了所提方法的可行性与正确性,为干涉图像测量精度的提升提供了技术支撑和实现手段。 展开更多
关键词 激光干涉 干涉图像 数据驱动 齿轮装夹误差 几何畸变
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紧格式无模型自适应控制在四旋翼飞行器中的应用 被引量:1
11
作者 丁勇军 王建宏 +1 位作者 罗熙 张金龙 《电光与控制》 CSCD 北大核心 2024年第6期87-93,共7页
为解决难以建立自适应离散变结构控制的受控系统数学模型问题,提出一类改进的基于紧格式离散时间非线性系统的无模型自适应控制(ICF-MFAC)方法。首先,在仅有一项时变积分项的CF-MFAC方法中加入误差反馈输出控制项,使得控制器具有在线整... 为解决难以建立自适应离散变结构控制的受控系统数学模型问题,提出一类改进的基于紧格式离散时间非线性系统的无模型自适应控制(ICF-MFAC)方法。首先,在仅有一项时变积分项的CF-MFAC方法中加入误差反馈输出控制项,使得控制器具有在线整定内部参数的优势,提高系统的动态性能。然后,通过严格的数学推导对ICF-MFAC方法进行收敛性证明,理论分析表明,ICF-MFAC方法提高了伪偏导数估计值的利用率,加快了系统的响应速度。最后,在四旋翼飞行器中进行仿真实验,与CF-MFAC方法相比,改进的控制方法控制误差减小6.12%,且无超调、跟踪误差小,始终保持良好的控制效果和鲁棒性。 展开更多
关键词 数据驱动控制 无模型自适应控制 误差反馈控制 紧格式动态线性化 收敛性
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基于依存分析和错误驱动的中文时间表达式识别 被引量:21
12
作者 贺瑞芳 秦兵 +2 位作者 刘挺 潘越群 李生 《中文信息学报》 CSCD 北大核心 2007年第5期36-40,共5页
时间表达式识别是进行时间表达式归一化的基础,其识别结果的好坏直接影响归一化的效果。本文提出一种基于依存分析和错误驱动识别中文时间表达式的新方法。首先以时间触发词为切入点,据依存关系递归地识别时间表达式,大大地提高了识别效... 时间表达式识别是进行时间表达式归一化的基础,其识别结果的好坏直接影响归一化的效果。本文提出一种基于依存分析和错误驱动识别中文时间表达式的新方法。首先以时间触发词为切入点,据依存关系递归地识别时间表达式,大大地提高了识别效果;然后,采用错误驱动学习来进一步增强识别效果,根据错误识别结果和人工标注的差异自动地获取和改进规则,使系统的性能又提高了近3.5%。最终在封闭测试集和开放测试集上,F1值达到了76.38%和76.57%。 展开更多
关键词 计算机应用 中文信息处理 时间表达式识别 触发词 依存分析 错误驱动学习
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自动构建时间基元规则库的中文时间表达式识别 被引量:16
13
作者 邬桐 周雅倩 +1 位作者 黄萱菁 吴立德 《中文信息学报》 CSCD 北大核心 2010年第4期3-10,共8页
该文提出一种基于正则文法的时间表达式识别算法:它基于"时间基元"①进行规则构建,提高了时间表达式识别的召回率;同时使用基于错误驱动思想的规则剪枝算法,削减了从训练语料带来的噪声,提高了识别的正确率,两者搭配有效提高... 该文提出一种基于正则文法的时间表达式识别算法:它基于"时间基元"①进行规则构建,提高了时间表达式识别的召回率;同时使用基于错误驱动思想的规则剪枝算法,削减了从训练语料带来的噪声,提高了识别的正确率,两者搭配有效提高了系统整体性能。在ACE07中文语料上的实验结果显著超过了现有水平,F-score达到89.9%。该文提出的算法具有很好的通用性和扩展性,加以改进将可以有更广泛的应用。 展开更多
关键词 计算机应用 中文信息处理 时间表达式识别 时间基元 Timex2 错误驱动 正则表达式
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汉语文语转换系统中停顿指数的自动标注 被引量:6
14
作者 赵永贞 刘挺 +2 位作者 王志伟 陈惠鹏 邵艳秋 《中文信息学报》 CSCD 北大核心 2004年第5期48-55,共8页
本文采用了一个基于C TOBI的停顿指数标注的语料库 ,利用有指导的学习方法对自动停顿指数标注方面做了一些有益的探索。本文共实现了三种方法 :基本的马尔科夫模型 ,引入了词长信息的马尔科夫模型 ,引入词长信息的马尔科夫模型结合基于... 本文采用了一个基于C TOBI的停顿指数标注的语料库 ,利用有指导的学习方法对自动停顿指数标注方面做了一些有益的探索。本文共实现了三种方法 :基本的马尔科夫模型 ,引入了词长信息的马尔科夫模型 ,引入词长信息的马尔科夫模型结合基于转换的错误驱动的学习方法。然后通过对 30 0 0句的真实文本进行开放测试 ,以基本的马尔科夫模型的结果作为基准 ,实验结果不断改进 ,最终达到了 78 6 %的准确率 ,错误代价降低了 14 5 % 展开更多
关键词 计算机应用 中文信息处理 文语转换 停顿指数 马尔科夫模型 基于转换的错误驱动的学习
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基于启发式错误驱动学习的中文时间表达式识别 被引量:3
15
作者 贺瑞芳 秦兵 +2 位作者 潘越群 刘挺 李生 《高技术通讯》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第12期1258-1262,共5页
提出了一种基于启发式错误驱动学习的中文时间表达式识别的新方法。该方法先采用依存分析方法以时间触发词为切入点递归地识别时间表达式,有效地解决了长距离依赖的问题,大大提高了识别效果;在此基础上,对比错误识别结果和人工标注... 提出了一种基于启发式错误驱动学习的中文时间表达式识别的新方法。该方法先采用依存分析方法以时间触发词为切入点递归地识别时间表达式,有效地解决了长距离依赖的问题,大大提高了识别效果;在此基础上,对比错误识别结果和人工标注,采用启发式A*算法搜索策略进行错误驱动学习,降低了规则学习的复杂度,并具有区分每条规则的有效性和规则间相容性的优点,使系统性能提高近6%。最终在封闭测试集和开放测试集上,F值分别达到了77.96%和77.92%。 展开更多
关键词 时间表达式识别 时间触发词 依存分析 错误驱动学习 A*算法
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汉英机器翻译中的冠词处理研究 被引量:6
16
作者 常宝宝 刘颖 刘群 《中文信息学报》 CSCD 北大核心 1998年第3期8-14,共7页
对于汉英机器翻译而言,由于汉语中缺乏与英语冠词相应的语言范畴,而且面向人的冠词用法规则很难满足机器翻译处理的需要,冠词的误用严重地影响了最终译文的质量。本文提出一种将基于转换的错误驱动的学习机制用于冠词处理的策略,初... 对于汉英机器翻译而言,由于汉语中缺乏与英语冠词相应的语言范畴,而且面向人的冠词用法规则很难满足机器翻译处理的需要,冠词的误用严重地影响了最终译文的质量。本文提出一种将基于转换的错误驱动的学习机制用于冠词处理的策略,初步实验显示,这种方法可以有效地提高机器译文中冠词使用的准确率。 展开更多
关键词 机器翻译 冠词选择 冠词处理 汉英机器翻译
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基于转换的时间-事件关系映射 被引量:19
17
作者 王昀 苑春法 《中文信息学报》 CSCD 北大核心 2004年第4期23-30,共8页
近些年来 ,中文时间信息抽取和处理已经变得越来越重要。然而 ,很少有研究者关注中文文本中事件信息所对应的时间信息的识别和分析。本文的目的就是确定文本中时间信息和事件信息之间的映射关系。区别于传统的基于规则的方法 ,本文采用... 近些年来 ,中文时间信息抽取和处理已经变得越来越重要。然而 ,很少有研究者关注中文文本中事件信息所对应的时间信息的识别和分析。本文的目的就是确定文本中时间信息和事件信息之间的映射关系。区别于传统的基于规则的方法 ,本文采用了一种机器学习的方法—基于转换的错误驱动学习—来确定事件相应的时间表达 ,这种学习算法可以自动的获取和改进规则。使用训练得到的转换规则集后 ,系统的时间 -事件映射错误率减少了 9 74 % 。 展开更多
关键词 计算机应用 中文信息处理 时间信息处理 基于转换的错误驱动学习 信息抽取
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基于SVM的组块识别及其错误驱动学习方法 被引量:6
18
作者 黄德根 王莹莹 《中文信息学报》 CSCD 北大核心 2006年第6期17-24,共8页
给出了一种错误驱动学习机制与SVM相结合的汉语组块识别方法。该方法在SVM组块识别的基础上,对SVM识别结果中的错误词语序列的词性、组块标注信息等进行分析,获得候选校正规则集;之后按照阈值条件对候选集进行筛选,得到最终的校正规则集... 给出了一种错误驱动学习机制与SVM相结合的汉语组块识别方法。该方法在SVM组块识别的基础上,对SVM识别结果中的错误词语序列的词性、组块标注信息等进行分析,获得候选校正规则集;之后按照阈值条件对候选集进行筛选,得到最终的校正规则集;最后应用该规则集对SVM的组块识别结果进行校正。实验结果表明,与单独采用SVM模型的组块识别相比,加入错误驱动学习方法后,组块识别的精确率、召回率和F值均得到了提高。 展开更多
关键词 计算机应用 中文信息处理 组块分析 错误驱动学习 支持向量机(SVM) 规则集
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分布式策略与CRFs相结合识别汉语组块 被引量:6
19
作者 黄德根 于静 《中文信息学报》 CSCD 北大核心 2009年第1期16-22,共7页
该文提出了一种基于CRFs的分布式策略及错误驱动的方法识别汉语组块。该方法首先将11种类型的汉语组块进行分组,结合CRFs构建不同的组块识别模型来识别组块;之后利用基于CRFs的错误驱动技术自动对分组组块进行二次识别;最后依据各分组F... 该文提出了一种基于CRFs的分布式策略及错误驱动的方法识别汉语组块。该方法首先将11种类型的汉语组块进行分组,结合CRFs构建不同的组块识别模型来识别组块;之后利用基于CRFs的错误驱动技术自动对分组组块进行二次识别;最后依据各分组F值大小顺序处理类型冲突。实验结果表明,基于CRFs的分布式策略及错误驱动方法识别汉语组块是有效的,系统开放式测试的精确率、召回率、F值分别达到94.90%、91.00%和92.91%,好于单独的CRFs方法、分布式策略方法及其他组合方法。 展开更多
关键词 计算机应用 中文信息处理 组块识别 条件随机域(CRFs) 分布式策略 基于CRFs的错误驱动 浅层句法分析
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基于混合数据驱动算法的SCR氮氧化物排放量动态预测模型 被引量:17
20
作者 唐振浩 王世魁 +2 位作者 曹生现 李扬 沈涛 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2022年第9期3295-3306,共12页
针对火电厂选择性催化还原(selective catalytic reduction,SCR)系统建模中存在的时延难确定、模型精度不高等问题,提出一种基于多数据驱动算法混合的动态建模方案。首先,对原始生产数据进行数据预处理,并采用最大信息系数(maximal info... 针对火电厂选择性催化还原(selective catalytic reduction,SCR)系统建模中存在的时延难确定、模型精度不高等问题,提出一种基于多数据驱动算法混合的动态建模方案。首先,对原始生产数据进行数据预处理,并采用最大信息系数(maximal information coefficient,MIC)估算各变量的延迟时间,对数据重构;然后,采用组合特征选择方法确定输入变量,并对输入时间序列进行变分模态分解;最后,结合极限学习机(extreme learning machine,ELM)和误差修正(error correction,EC)模型等数据驱动算法设计SCR出口NO_(x)混合动态预测模型。基于实际历史运行数据的实验结果表明,所建立模型预测结果的平均百分比误差(mean absolute percentage error,MAPE)为2.61%。模型敏感性分析表明,除喷氨量外,入口氧气浓度及烟气温度对NO_(x)排放量存在显著影响,在SCR过程优化控制中应重点考虑。 展开更多
关键词 选择性催化还原 最大信息系数 变分模态分解 数据驱动 误差修正
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