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模块多变量预测控制及其在羰基合成反应器中的应用 被引量:1
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作者 张志刚 薛美盛 +1 位作者 吴刚 孙德敏 《石油化工》 CAS CSCD 北大核心 2002年第6期459-463,共5页
提出了一种模块多变量预测控制算法 ,实现了两个并列运行的羰基合成反应器的约束控制 ,使两个反应器出口的CO分压都保持在工艺约束范围内 ,同时将反应器进料配比控制在反应器在线操作优化软件给出的最佳值附近。运行结果表明 ,这种控制... 提出了一种模块多变量预测控制算法 ,实现了两个并列运行的羰基合成反应器的约束控制 ,使两个反应器出口的CO分压都保持在工艺约束范围内 ,同时将反应器进料配比控制在反应器在线操作优化软件给出的最佳值附近。运行结果表明 ,这种控制方案具有很大的灵活性和优秀的控制品质。 展开更多
关键词 模块多变量预测控制 羰基合成 反应器 应用 约束控制 多目标优化
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基于神经网络的IGBT模块剩余使用寿命预测模型 被引量:9
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作者 郭子庆 王学华 《电测与仪表》 北大核心 2023年第1期132-138,共7页
对IGBT模块使用寿命进行预测是评估其健康状态和可靠性的有效手段。基于IGBT老化实验测量,构建了包括饱和压降和结温的二维IGBT状态检测指标。对于归一化后的数据,提出了分段处理方法,去除了IGBT键合线断裂引起的较大指标波动。以饱和... 对IGBT模块使用寿命进行预测是评估其健康状态和可靠性的有效手段。基于IGBT老化实验测量,构建了包括饱和压降和结温的二维IGBT状态检测指标。对于归一化后的数据,提出了分段处理方法,去除了IGBT键合线断裂引起的较大指标波动。以饱和压降和结温数据为基础,提出了基于BP神经网络算法的IGBT剩余寿命预测模型。针对同样本不同通道、不同实验条件样本等情况,验证了本模型在剩余寿命预测中的准确性。 展开更多
关键词 IGBT模块寿命预测 老化机理 分段拟合 神经网络
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中国CSEP检验中心的软件系统建设
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作者 余怀忠 于晨 +5 位作者 张小涛 苑争一 钟骏 解孟雨 李泽平 张靖雪 《地震研究》 北大核心 2025年第2期177-187,共11页
为提升地震预测方法评价的标准化和应用的规范化,依托国家重点研发计划尝试把CSEP(Collaboratory for the Study of Earthquake Predictability)移植到中国,建立中国CSEP检验中心。自主研发了加卸载响应比(LURR)、地壳振动、态矢量和地... 为提升地震预测方法评价的标准化和应用的规范化,依托国家重点研发计划尝试把CSEP(Collaboratory for the Study of Earthquake Predictability)移植到中国,建立中国CSEP检验中心。自主研发了加卸载响应比(LURR)、地壳振动、态矢量和地震综合概率预测模块;引进了国外的图像信息(PI)、相对强度(RI)、传染型余震序列(ETAS)预测模型并完成模块研发;遴选出Molchan检验、R值评分、N值检验和ROC检验等国际认可的地震预报效能评价方法,以集成方式搭建运行平台。作为开放性检验中心,通过不断纳入新的算法,着力提升地震预测能力、推进地震预测实践,将地震预报业务中常用的地震发生率指数、小震调制比、b值等预测方法纳入到中心运行。中心的软件系统既能够完成回顾性预测检验,又能够实现前瞻性预测分析,可为现有预测方法提供运行环境和技术支持。 展开更多
关键词 CSEP检验中心 预测模块 检验模块 集成功能 开放性
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融合主题预测和情感推理的共情回复生成方法 被引量:3
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作者 唐宏 彭金枝 +1 位作者 郭艳霞 刘杰 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2023年第14期114-123,共10页
越来越多的研究开始聚焦于共情回复生成,然而现有的研究往往只关注于影响共情的表面情感因素,却忽略了对话中主题的变化和情感背后的原因,这将会导致生成的共情回复与主题不相关或共情性不足,从而降低用户的交互体验。因此提出一种融合... 越来越多的研究开始聚焦于共情回复生成,然而现有的研究往往只关注于影响共情的表面情感因素,却忽略了对话中主题的变化和情感背后的原因,这将会导致生成的共情回复与主题不相关或共情性不足,从而降低用户的交互体验。因此提出一种融合主题信息和深层次情感信息的共情回复生成方法。通过主题预测模块进行受上下文控制的主题预测,得到一个候选主题词序列;通过情感推理模块预测出对话上下文的情感标签和检测出对话上下文中与情感原因相关的词,得到一个情感原因词标签序列;在回复生成模块中引入主题词门控注意力机制和情感原因词标签门控注意力机制,动态地选择出用于生成共情回复的主题词和情感原因词,促使对话模型生成主题相关且情感共鸣的共情回复。在数据集EmpatheticDialogues上的实验表明,该方法生成的回复的内容更加丰富、主题更加相关、情感更加共鸣。 展开更多
关键词 共情回复生成 对话模型 主题预测模块 情感推理模块 门控注意机制
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基于多信息融合分析的客户精准画像与推送算法设计 被引量:1
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作者 齐光鹏 《现代电子技术》 北大核心 2025年第6期175-179,共5页
针对原始图卷积神经网络推送模型存在的冷启动和过平滑问题,文中基于堆叠重构网络和改进自编码器网络,提出一种针对用户画像的多信息推送模型。对于冷启动问题,在图卷积网络的输出部分,将用户画像中的评价信息嵌入到网络中,之后通过注... 针对原始图卷积神经网络推送模型存在的冷启动和过平滑问题,文中基于堆叠重构网络和改进自编码器网络,提出一种针对用户画像的多信息推送模型。对于冷启动问题,在图卷积网络的输出部分,将用户画像中的评价信息嵌入到网络中,之后通过注意力网络层提取特征信息,并对模型进行堆叠,以提升用户交互数据的质量。对于过平滑问题,增加网络层数的同时,使用改进的自编码器和度预测模块对动态图网络进行局部训练,从而提升算法的个性化推荐能力。在实验测试中,相较基线最优算法,所提算法的HR指标分别提升22.7%、12.2%,NDCG指标分别提升4.7%和6.5%。证明了该算法性能良好,能够为用户提供精确化的推送服务。 展开更多
关键词 图卷积神经网络 堆叠重构网络 用户精准画像 自注意力模型 预测模块 推送算法
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一种基于模糊支持向量机软件模块缺陷检测算法 被引量:2
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作者 郭丽娜 杨杨 《南京大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2012年第2期221-227,共7页
不平衡数据的分类问题是机器学习研究领域的重要问题,有着广泛的应用,如软件模块缺陷检测.基于支持向量机的不平衡数据分类方法是主流的分类方法之一,受到研究者广泛的关注.本文在已有的基于模糊支持向量机的不平衡数据分类方法的基础上... 不平衡数据的分类问题是机器学习研究领域的重要问题,有着广泛的应用,如软件模块缺陷检测.基于支持向量机的不平衡数据分类方法是主流的分类方法之一,受到研究者广泛的关注.本文在已有的基于模糊支持向量机的不平衡数据分类方法的基础上,结合抽样技术,提出了基于模糊支持向量机的不平衡数据分类算法和基于模糊支持向量机的不平衡数据分类集成算法.在NASA的两个软件模块缺陷度量数据集CM1和KC3上的实验结果表明了本文新提出算法的有效性. 展开更多
关键词 支持向量机 软件模块缺陷预测 数据抽样 集成学习
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滑坡的多模型综合预测预报研究 被引量:13
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作者 万全 范书龙 林炎 《水土保持研究》 CSCD 北大核心 2005年第5期181-185,共5页
由于滑坡的复杂性以及预报模型和方法的局限性,简单地利用单一的滑坡预测预报模型准确地预报滑坡的滑动时间还很困难。为了提高滑坡预报的准确度,提出了在滑坡原型调研和机制研究的基础上,以滑坡的监测资料为依据,通过监测点的选取、监... 由于滑坡的复杂性以及预报模型和方法的局限性,简单地利用单一的滑坡预测预报模型准确地预报滑坡的滑动时间还很困难。为了提高滑坡预报的准确度,提出了在滑坡原型调研和机制研究的基础上,以滑坡的监测资料为依据,通过监测点的选取、监测信息的处理和变形阶段的判别,选择多个与所预报滑坡相适宜的预测预报模型对滑坡的滑动时间进行预测预报,并对多个模型的预报结果进行综合评判得出预报结果,最后以黄龙西村滑坡实例进行了应用。 展开更多
关键词 滑坡 定量预报 预报模型 多模型综合预测预报 多模型综合预测预报模块
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跨尺度跨维度的自适应Transformer网络应用于结直肠息肉分割 被引量:6
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作者 梁礼明 何安军 +1 位作者 李仁杰 吴健 《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第18期2700-2712,共13页
针对结直肠息肉图像病灶区域尺度变化大、边界模糊、形状不规则且与正常组织对比度低等问题,导致边缘细节信息丢失和病灶区域误分割,提出一种跨尺度跨维度的自适应Transformer分割网络。该网络一是利用Transformer编码器建模输入图像的... 针对结直肠息肉图像病灶区域尺度变化大、边界模糊、形状不规则且与正常组织对比度低等问题,导致边缘细节信息丢失和病灶区域误分割,提出一种跨尺度跨维度的自适应Transformer分割网络。该网络一是利用Transformer编码器建模输入图像的全局上下文信息,多尺度分析结直肠息肉病灶区域。二是通过通道注意力桥和空间注意力桥减少通道维度冗余和增强模型空间感知能力,抑制背景噪声。三是采用多尺度密集并行解码模块来填补各层跨尺度特征信息之间的语义空白,有效聚合多尺度上下文特征。四是设计面向边缘细节的多尺度预测模块,以可学习的方式引导网络去纠正边界错误预测分类。在CVC-ClinicDB、Kvasir-SEG、CVC-ColonDB和ETIS数据集上进行实验,其Dice相似性系数分别为0.942,0.932,0.811和0.805,平均交并比分别为0.896,0.883,0.731和0.729,其分割性能优于现有方法。仿真实验表明,本文方法能有效改善结直肠息肉病灶区域误分割,具有较高的分割精度,为结直肠息肉诊断提供新窗口。 展开更多
关键词 结直肠息肉 TRANSFORMER 多尺度密集并行解码模块 多尺度预测模块
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以寨卡病毒NS3解旋酶为靶点的海洋天然产物库的虚拟筛选与成药性评价 被引量:2
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作者 曾志平 《厦门大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2019年第6期802-810,929,930,共11页
寨卡病毒病自2015年在巴西等南美洲国家爆发后,已成为影响全球公共卫生的重大问题,但至今仍无可用于治疗该病的获批特效药.运用基于结构的药物虚拟筛选技术,以寨卡病毒NS3解旋酶的2个最新报道的结合位点为口袋,通过海洋天然产物库进行... 寨卡病毒病自2015年在巴西等南美洲国家爆发后,已成为影响全球公共卫生的重大问题,但至今仍无可用于治疗该病的获批特效药.运用基于结构的药物虚拟筛选技术,以寨卡病毒NS3解旋酶的2个最新报道的结合位点为口袋,通过海洋天然产物库进行分子对接,初步得到divanchrobactin、bromophenol、2-hydroxy-1′-methylzeatin、garveatin E、aromatic polyketides、dimeric terrestrols等10个化合物,它们能很好地靶向寨卡病毒NS3解旋酶,从而可能成为对寨卡病毒病具有潜在治疗作用的海洋天然产物.同时,利用薛定谔软件套装中的ADMET预测模块对结合较好的化合物展开初步的成药性评价,发现除Divanchrobactin有较严重的成药性问题外,其他化合物均满足药物开发的基本要求,这为后期的实验研究提供了理论基础. 展开更多
关键词 寨卡病毒病 NS3解旋酶 海洋天然产物 虚拟筛选 ADMET预测模块
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隐式自校正算法在锁相环中的应用
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作者 杨莎 朱宇霞 +1 位作者 齐志强 于涵 《光通信研究》 北大核心 2011年第2期50-52,70,共4页
针对锁相环中晶体振荡器受温度影响的时变和不稳定等特点,在递推辨识算法的基础上提出一种自校正控制和前馈补偿相结合的方案,即隐式自校正控制方案。该方案根据辨识得到的系统参数设计控制器调节系统,使输出信号方差变化最小。将此算... 针对锁相环中晶体振荡器受温度影响的时变和不稳定等特点,在递推辨识算法的基础上提出一种自校正控制和前馈补偿相结合的方案,即隐式自校正控制方案。该方案根据辨识得到的系统参数设计控制器调节系统,使输出信号方差变化最小。将此算法应用到锁相环的自适应预测模块中,并用MATLAB软件仿真验证此算法,仿真结果表明,使用隐式自校正控制算法后,不仅能优化系统的辨识参数,而且输出信号的变化也趋于稳定,可以满足锁相环中输出信号跟踪输入信号的要求。 展开更多
关键词 锁相环 隐式自校正控制 自适应预测模块
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Predicting configuration performance of modular product family using principal component analysis and support vector machine 被引量:1
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作者 张萌 李国喜 +1 位作者 龚京忠 吴宝中 《Journal of Central South University》 SCIE EI CAS 2014年第7期2701-2711,共11页
A novel configuration performance prediction approach with combination of principal component analysis(PCA) and support vector machine(SVM) was proposed.This method can estimate the performance parameter values of a n... A novel configuration performance prediction approach with combination of principal component analysis(PCA) and support vector machine(SVM) was proposed.This method can estimate the performance parameter values of a newly configured product through soft computing technique instead of practical test experiments,which helps to evaluate whether or not the product variant can satisfy the customers' individual requirements.The PCA technique was used to reduce and orthogonalize the module parameters that affect the product performance.Then,these extracted features were used as new input variables in SVM model to mine knowledge from the limited existing product data.The performance values of a newly configured product can be predicted by means of the trained SVM models.This PCA-SVM method can ensure that the performance prediction is executed rapidly and accurately,even under the small sample conditions.The applicability of the proposed method was verified on a family of plate electrostatic precipitators. 展开更多
关键词 design configuration performance prediction MODULARITY principal component analysis support vector machine
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