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Recognition of suspicious behavior using case-based reasoning 被引量:2
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作者 夏利民 杨宝娟 涂宏斌 《Journal of Central South University》 SCIE EI CAS CSCD 2015年第1期241-250,共10页
A novel method case-based reasoning was proposed for suspicious behavior recognition. The method is composed of three departs: human behavior decomposition, human behavior case representation and case-based reasoning.... A novel method case-based reasoning was proposed for suspicious behavior recognition. The method is composed of three departs: human behavior decomposition, human behavior case representation and case-based reasoning. The new approach was proposed to decompose behavior into sub-behaviors that are easier to recognize using a saliency-based visual attention model. New representation of behavior was introduced, in which the sub-behavior and the associated time characteristic of sub-behavior were used to represent behavior case. In the process of case-based reasoning, apart from considering the similarity of basic sub-behaviors,order factor was proposed to measure the similarity of a time order among the sub-behaviors and span factor was used to measure the similarity of duration time of each sub-behavior, which makes the similarity calculations more rational and comprehensive.Experimental results show the effectiveness of the proposed method in comparison with other related works and can run in real-time for the recognition of suspicious behaviors. 展开更多
关键词 visual attention mode case-based reasoning suspicious behavior order factor span factor
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Development of High-speed Machining Database with Case-based Reasoning
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作者 WANG Zun-tong, LIU Zhan-qiang, AI Xing (School of Mechanical Engineering, Shandong University, Jinan 250061, China) 《厦门大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2002年第S1期48-49,共2页
Applying high-speed machining technology in shop floor has many benefits, such as manufacturing more accurate parts with better surface finishes. The selection of the appropriate machining parameters plays a very impo... Applying high-speed machining technology in shop floor has many benefits, such as manufacturing more accurate parts with better surface finishes. The selection of the appropriate machining parameters plays a very important role in the implementation of high-speed machining technology. The case-based reasoning is used in the developing of high-speed machining database to overcome the shortage of available high-speed cutting parameters in machining data handbooks and shop floors. The high-speed machining database developed in this paper includes two main components: the machining database and the case-base. The machining database stores the cutting parameters, cutting tool data, work pieces and their materials data, and other relative data, while the case-base stores mainly the successfully solved cases that are problems of work pieces and their machining. The case description and case retrieval methods are described to establish the case-based reasoning high-speed machining database. With the case retrieval method, some succeeded cases similar to the new machining problem can be retrieved from the case-base. The solution of the most matched case is evaluated and modified, and then it is regarded as the proposed solution to the new machining problem. After verification, the problem and its solution are packed up into a new case, and are stored in the case-base for future applications. 展开更多
关键词 case-based reasoning high-speed machining DATABASE CASE
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A Fuzzy Reasoning System and Its Heuristic Inference Algorithm
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作者 Zuo Xiaode & Liang Yun Dept. of Business Administration, Jinan University, Guangzhou 510632, P. R. China 《Journal of Systems Engineering and Electronics》 SCIE EI CSCD 1997年第4期67-71,共5页
Based on a presented inference algorithm of fuzzy reasoning, a fuzzy reasoning system is made up. A method of modeling the fuzzy reasoning system, and the setting up of the reasoning knowledge based and reasoning rule... Based on a presented inference algorithm of fuzzy reasoning, a fuzzy reasoning system is made up. A method of modeling the fuzzy reasoning system, and the setting up of the reasoning knowledge based and reasoning rules are studied in this paper. Then a heuristic inference algorithm is presented according to the system. 展开更多
关键词 Fuzzy reasoning SYSTEM Heuristic inference algorithm.
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Flatness predictive model based on T-S cloud reasoning network implemented by DSP 被引量:4
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作者 ZHANG Xiu-ling GAO Wu-yang +1 位作者 LAI Yong-jin CHENG Yan-tao 《Journal of Central South University》 SCIE EI CAS CSCD 2017年第10期2222-2230,共9页
The accuracy of present flatness predictive method is limited and it just belongs to software simulation. In order to improve it, a novel flatness predictive model via T-S cloud reasoning network implemented by digita... The accuracy of present flatness predictive method is limited and it just belongs to software simulation. In order to improve it, a novel flatness predictive model via T-S cloud reasoning network implemented by digital signal processor(DSP) is proposed. First, the combination of genetic algorithm(GA) and simulated annealing algorithm(SAA) is put forward, called GA-SA algorithm, which can make full use of the global search ability of GA and local search ability of SA. Later, based on T-S cloud reasoning neural network, flatness predictive model is designed in DSP. And it is applied to 900 HC reversible cold rolling mill. Experimental results demonstrate that the flatness predictive model via T-S cloud reasoning network can run on the hardware DSP TMS320 F2812 with high accuracy and robustness by using GA-SA algorithm to optimize the model parameter. 展开更多
关键词 T-S CLOUD reasoning neural NETWORK CLOUD MODEL FLATNESS predictive MODEL hardware implementation digital signal PROCESSOR genetic algorithm and simulated annealing algorithm (GA-SA)
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面向直觉推理的量子效应交通预测算法研究
5
作者 王潮 蒋晓锋 王苏敏 《西安电子科技大学学报》 北大核心 2025年第1期152-162,共11页
准确的实时交通预测是实现智能交通系统的核心技术问题。目前已有的预测方法在考虑交通信息的时空特征时,忽略了道路之间空间特征的依赖程度差异,导致预测模型缺乏差异化设计,无法实现对单条道路的精准预测。为了更好地分析道路之间空... 准确的实时交通预测是实现智能交通系统的核心技术问题。目前已有的预测方法在考虑交通信息的时空特征时,忽略了道路之间空间特征的依赖程度差异,导致预测模型缺乏差异化设计,无法实现对单条道路的精准预测。为了更好地分析道路之间空间特征的依赖程度差异性,设计了面向直觉推理的量子效应交通预测模型。引入直觉推理的思想对路网结构进行编码、组合和比较,分离出在空间特征上高度相关的道路集群,使用量子退火算法优化聚类结果,从而逼近全局最优解。使用华为云研发的MindSpore框架,根据不同的集群构建集群预测模型,专注于每个集群内交通信息的时空特征。在2012年美国洛杉矶高速公路和2021年日本东京1843条高速公路收集的真实数据集上进行实验,并与历史平均值模型、自回归积分平均移动模型、图卷积网络、门控循环单元和时空图卷积网络进行对比。结果表明,在均方根误差、平均绝对误差、准确率、决定系数和解释差异得分5个指标上均优于上述基线。在两个真实数据集上的均方根误差表现相较基于时空图卷积网络的预测模型分别提升了11.32%和13.86%,为目前交通预测问题提供了一种新的、有效的解决方案。 展开更多
关键词 直觉推理 量子计算机 量子退火算法 深度学习 交通预测
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基于数字孪生与改进KD树算法的船舶运维知识推理与策略优化 被引量:2
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作者 张立尧 郭梓芊 +2 位作者 李瑞芳 叶勋 马涛 《中国舰船研究》 北大核心 2025年第2期118-130,共13页
[目的]随着工业技术的持续发展,现代船舶智能化进程持续推进,船舶的推进系统、辅助动力系统等变得越发智能化,船舶维护工作变得愈加复杂。与陆地设备不同,船舶所处的环境更加恶劣,一旦出现问题,不但会对船舶运行时的稳定性造成影响,还... [目的]随着工业技术的持续发展,现代船舶智能化进程持续推进,船舶的推进系统、辅助动力系统等变得越发智能化,船舶维护工作变得愈加复杂。与陆地设备不同,船舶所处的环境更加恶劣,一旦出现问题,不但会对船舶运行时的稳定性造成影响,还有巨大的安全隐患。为此,重点研究基于数字孪生的船舶运维(O&M)知识推理方法。[方法]在船舶物理实体的基础上,分析船舶运维过程,从“几何-物理-行为-规则”多维度构建船舶运维数字孪生模型。针对船舶运维知识模型中出现的预警信息,利用以往船舶运维案例,建立包含船舶运行状态数据以及船舶维护方法的船舶运维案例库。基于船舶运维案例库,提出一种改进型KD树算法的船舶运维知识推理与策略生成方法,利用高斯距离加权对邻近案例加权,并以知识推理的准确率为目标,使用鲸鱼优化算法(WOA)对船舶设备特征属性进行优化。[结果]实验结果表明,提出的改进型KD树算法(ω-KDtree-WOA)在K值为4、种群数为400的情况下,其推理准确率达到0.928,比传统的KD树算法在同条件下提升约3.2%。此外,与基于类置信加权与距离加权的K-近邻算法(CCW-WKNN)和平滑权距离求解K-近邻算法(SDWKNN)等相比,所提算法在准确率、召回率、精确率和F_(1)分数上均有显著优势,尤其在K值较大时,表现出更强的稳定性。[结论]所提方法能有效适用于船舶燃气轮机运维过程。 展开更多
关键词 船舶运维 数字孪生 知识推理 知识工程 KD树算法 鲸鱼优化算法
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基于Apriori算法和云推理的抽蓄电站日运行规则提取及运用 被引量:1
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作者 万正喜 罗琪 +2 位作者 傅勋利 王康乐 梅亚东 《中国农村水利水电》 北大核心 2025年第5期72-78,85,共8页
为探究抽蓄电站长系列历史运行数据中蕴含的运行规律,首先分析了抽蓄电站出力与负荷、清洁能源出力之间相关关系,采用云模型将定量数据转换为定性的云概念,然后采用数据挖掘Apriori算法提取抽蓄电站出力与负荷、清洁能源出力的强关联规... 为探究抽蓄电站长系列历史运行数据中蕴含的运行规律,首先分析了抽蓄电站出力与负荷、清洁能源出力之间相关关系,采用云模型将定量数据转换为定性的云概念,然后采用数据挖掘Apriori算法提取抽蓄电站出力与负荷、清洁能源出力的强关联规则,之后运用云推理方法模拟抽蓄电站日出力过程。以湖南电网黑麋峰抽蓄电站为实例,验证模型方法的有效性。利用提取得到的各时段强关联规则,对每个月最大峰谷差日抽蓄电站日出力进行云推理模拟,结果表明:模拟抽蓄电站出力下的电网剩余负荷峰谷差和均方差与抽蓄电站实际运行效果相比,均有所减少。说明基于关联规则的云推理方法有效,结果合理,具有参考应用价值。 展开更多
关键词 抽蓄电站 运行规则 云模型 APRIORI算法 云推理
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基于动作空间扩展与奖励塑造的强化学习知识推理
8
作者 李鸿鹏 赵刚 《计算机工程与设计》 北大核心 2025年第7期1898-1904,共7页
为缓解知识图谱中数据稀疏导致推理路径缺失的问题,提出一种基于动作空间扩展和奖励塑造的强化学习知识推理方法。在知识表示模块,将知识图谱中的实体和关系映射到含有三元组语义和结构信息的向量空间中,建立强化学习环境;在强化学习模... 为缓解知识图谱中数据稀疏导致推理路径缺失的问题,提出一种基于动作空间扩展和奖励塑造的强化学习知识推理方法。在知识表示模块,将知识图谱中的实体和关系映射到含有三元组语义和结构信息的向量空间中,建立强化学习环境;在强化学习模块,提出一种动作空间扩展方法,通过引入先验知识,考虑实体间语义信息,寻找关联度最高的关系-实体作为头实体的扩充动作空间,提高路径的连通性。提出奖励塑造方法,设计路径长度奖励和路径重复负向奖励,鼓励智能体选择更加可靠和多样化的关系路径,进一步提升模型效果。实验结果表明,该模型在知识推理的链接预测和事实预测任务中,性能优于大部分现有模型。 展开更多
关键词 知识图谱 知识图谱推理 强化学习 知识表示 动作空间扩展 奖励塑造 K近邻算法
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面向知识图谱推理共享的区块链优化方法
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作者 许振彬 郭荣新 +1 位作者 施一帆 黄凯 《计算机应用研究》 北大核心 2025年第11期3236-3242,共7页
针对目前基于区块链的知识共享架构中存在的知识完备性不足的问题进行研究,提出一种基于区块链的完备知识图谱(KG)共享方法(CKGC),利用区块链结合KG并引入推理机制促使各行业根据KG构建标准进而创建更加精准的KG,以提高知识利用效率。... 针对目前基于区块链的知识共享架构中存在的知识完备性不足的问题进行研究,提出一种基于区块链的完备知识图谱(KG)共享方法(CKGC),利用区块链结合KG并引入推理机制促使各行业根据KG构建标准进而创建更加精准的KG,以提高知识利用效率。通过引入区块链预言机实现链上与链下KG推理信息的交互,同时设计了一种基于门限机制的Schnorr签名算法并将KG推理结果上传到区块链提升预言机的签名验证效率。设计了一种基于大语言模型(LLM)的KG推理方法去完善KG,利用LLM的语义理解能力,生成高质量逻辑规则进行KG推理完善,从而提升KG的丰富度和准确性。实验结果表明,Schnorr门限签名算法与Schnorr聚合签名算法相比,签名效率提升了60%。基于LLM的KG推理方法在三个大型的KG上进行了评测,证实了该方法的有效性及先进性。CKGC为知识协作共享提供了高效可信的技术路径。 展开更多
关键词 区块链 知识共享 知识图谱 预言机 签名算法 大语言模型 知识图谱推理
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Determination of reasonable finished state of self-anchored suspension bridges 被引量:7
10
作者 李建慧 冯东明 +1 位作者 李爱群 袁辉辉 《Journal of Central South University》 SCIE EI CAS CSCD 2016年第1期209-219,共11页
A systematic and generic procedure for the determination of the reasonable finished state of self-anchored suspension bridges is proposed, the realization of which is mainly through adjustment of the hanger tensions. ... A systematic and generic procedure for the determination of the reasonable finished state of self-anchored suspension bridges is proposed, the realization of which is mainly through adjustment of the hanger tensions. The initial hanger tensions are first obtained through an iterative analysis by combining the girder-tower-only finite element(FE) model with the analytical program for shape finding of the spatial cable system. These initial hanger tensions, together with the corresponding cable coordinates and internal forces, are then included into the FE model of the total bridge system, the nonlinear analysis of which involves the optimization technique. Calculations are repeated until the optimization algorithm converges to the most optimal hanger tensions(i.e. the desired reasonable finished bridge state). The "temperature rigid arm" is introduced to offset the unavoidable initial deformations of the girder and tower, which are due to the huge axial forces originated from the main cable. Moreover, by changing the stiffness coefficient K in the girder-tower-only FE model, the stiffness proportion of the main girder, the tower or the cable subsystem in the whole structural system could be adjusted according to the design intentions. The effectiveness of the proposed method is examined and demonstrated by one simple tutorial example and one self-anchored suspension bridge. 展开更多
关键词 self-anchored suspension bridge reasonable finished bridge state optimization algorithm finite element nonlinear relation
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基于量子衍生涡流算法和T⁃S模糊推理模型的储层岩性识别 被引量:2
11
作者 赵娅 管玉 +1 位作者 李盼池 王伟 《石油地球物理勘探》 EI CSCD 北大核心 2024年第1期23-30,共8页
鉴于梯度下降法易陷入局部极值、普通群智能优化算法易早熟收敛,提出一种基于量子衍生涡流算法(Quantum Vortex Search Algorithm,QVSA)和T⁃S模糊推理模型的岩性识别方法,QVSA具有操作简单、收敛速度快、寻优能力强等优点,有助于T⁃S模... 鉴于梯度下降法易陷入局部极值、普通群智能优化算法易早熟收敛,提出一种基于量子衍生涡流算法(Quantum Vortex Search Algorithm,QVSA)和T⁃S模糊推理模型的岩性识别方法,QVSA具有操作简单、收敛速度快、寻优能力强等优点,有助于T⁃S模糊推理模型获得最优参数配置,从而实现储层岩性的准确识别。首先利用具有全局搜索能力的QVSA优化T⁃S模糊推理模型的各种参数;然后利用主成分分析方法降低获取的地震属性维度;再利用优化的T⁃S模糊推理模型识别储层岩性。实验结果表明,利用反映储层特征的8个地震属性识别储层岩性时,所提方法的识别正确率达到92%,比普通BP网络方法高5.1%,同时查准率、查全率、F1分数等指标也较BP网络方法提升明显。 展开更多
关键词 储层岩性识别 量子衍生涡流算法 T⁃S 模糊推理模型 模糊集 地震属性
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基于模糊Petri网的引航员作业舒适度评价
12
作者 胡甚平 刘玲玲 +1 位作者 席永涛 张欣欣 《中国安全科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第4期67-76,共10页
为提高引航员的作业舒适度,提出一种基于模糊Petri网(FPN)的模糊推理算法(FRA)下的组合评价方法。首先,针对作业舒适度影响因子的不确定性信息,建立多因素耦合的FPN拓扑结构;然后,采用博弈论组合赋权法确定最优组合权重,提出融合层间相... 为提高引航员的作业舒适度,提出一种基于模糊Petri网(FPN)的模糊推理算法(FRA)下的组合评价方法。首先,针对作业舒适度影响因子的不确定性信息,建立多因素耦合的FPN拓扑结构;然后,采用博弈论组合赋权法确定最优组合权重,提出融合层间相关性判断临界重要性、层次分析法和FRA,建立基于主客观权重的FRA,通过迭代求解库所可信度和状态矩阵;最后,结合上海港船舶引航的场景数据,基于FPN的FRA应用,评价引航员作业舒适度。结果表明:环境与引航设备是影响其作业舒适度的关键因素,冬季和夏季的引航作业舒适度评价等级对应“较不舒适”,其中,5月份为“较舒适”。所提方法充分体现系统舒适度影响因素的耦合特性。 展开更多
关键词 模糊Petri网(FPN) 引航员作业 舒适度评价 模糊推理算法(FRA) 博弈论组合赋权
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飞行员应急处置能力评价模型
13
作者 王永刚 马文婷 《中国安全科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第4期199-206,共8页
为提高飞行员在紧急情境下的应急处置能力,减少民航安全事故,基于决策模型和应激理论模型,分析飞行员任务过程,从飞行员运行安全能力和飞行员储备安全能力2个方面建立飞行员应急处置能力指标体系;运用模糊层次分析法(FAHP)建立包含安全... 为提高飞行员在紧急情境下的应急处置能力,减少民航安全事故,基于决策模型和应激理论模型,分析飞行员任务过程,从飞行员运行安全能力和飞行员储备安全能力2个方面建立飞行员应急处置能力指标体系;运用模糊层次分析法(FAHP)建立包含安全运行能力B1和储备安全能力B2指标体系,结合专家意见确定二级指标的隶属度,得到飞行员应急处置能力的核心指标;通过证据推理(ER)算法合成民航安全领域相关专家综合评价飞行员应急处置能力的流程,并选取某航空公司2个机组飞行员进行实证分析。研究结果表明:评价飞行员应急处置能力模型很好地降低不确定性对评价结果的影响,从而显著提高评价结果的可靠性。 展开更多
关键词 飞行员 应急处置能力 运行安全能力 储备安全能力 模糊层次分析法(FAHP) 证据推理(ER)算法
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零件加工隐性工艺知识获取方法研究 被引量:1
14
作者 张一鸣 刘金锋 +3 位作者 陈亚杰 瞿鹏飞 景旭文 刘晓军 《图学学报》 CSCD 北大核心 2024年第2期399-408,共10页
随着制造业数字化工艺的深入应用,如何高效利用积累的工艺知识,已成为提升工艺设计效率与质量的关键,然而隐性工艺知识却存在难以获取、描述与转化的技术瓶颈,严重阻碍智能化工艺设计模式推广。为此,提出了一种复杂零件加工的隐性工艺... 随着制造业数字化工艺的深入应用,如何高效利用积累的工艺知识,已成为提升工艺设计效率与质量的关键,然而隐性工艺知识却存在难以获取、描述与转化的技术瓶颈,严重阻碍智能化工艺设计模式推广。为此,提出了一种复杂零件加工的隐性工艺知识获取方法。首先,利用等宽法对结构化工艺数据进行离散化处理,构建基于文本挖掘的隐性工艺知识获取流程,并通过产生式规则对隐性工艺知识表达;然后,基于案例推理和规则推理融合的知识推理方法,并采用最近邻算法实现隐性工艺知识的识别;最后,以船用柴油机缸盖类复杂加工零件为验证对象,对加工隐性工艺知识获取方法进行了有效验证。 展开更多
关键词 隐性知识 产生式规则 文本挖掘 案例推理 规则推理 最近邻算法
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基于改进FP-Growth算法和贝叶斯的营业线施工安全风险分析 被引量:4
15
作者 蔡近近 宋瑞 +2 位作者 何世伟 赵日鑫 姜俊平 《铁道科学与工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第8期3370-3381,共12页
铁路营业线施工事故致因因素众多且存在关联关系,挖掘事故致因之间的关联关系和因果关系对事故的预防管控具有重要意义。通过文本挖掘对2010—2022年某路局营业线事故调查报告进行处理,提取出51个事故致因因素。基于事故因果连锁理论将... 铁路营业线施工事故致因因素众多且存在关联关系,挖掘事故致因之间的关联关系和因果关系对事故的预防管控具有重要意义。通过文本挖掘对2010—2022年某路局营业线事故调查报告进行处理,提取出51个事故致因因素。基于事故因果连锁理论将致因因素分为人因层、设备层、环境层、管理层4个层级进行分层分析,构建铁路营业线施工事故致因体系。基于压缩算法和差分编码对传统FP-Growth算法进行改进,以此对铁路营业线施工事故致因进行挖掘,找到满足提升度要求的高支持度关联规则和高置信度关联规则,发现关键致因关联和事故致因规律。基于贝叶斯网络理论、致因关联关系和专家经验建立营业线施工安全风险贝叶斯网络,结合复杂网络理论分析网络节点度、聚类系数与节点介数等特征,找到关键致因因素。在此基础上,运用因果推理和故障诊断推理进一步剖析营业线施工过程中的高风险致因,并从“人防、物防、技防”3方面提出预防管控措施。案例结果表明:施工人员操作不当、施工造成接触网故障、施工导致设施设备侵限、施工作业损害电缆设备、施工造成轨道电路故障和施工、检修、清扫设备耽误列车类事故之间的关联关系较为频繁,且为红光带事故的高概率致因,在施工作业过程中应多层次重点预防管控。研究成果为铁路营业线施工安全管理提供一种新的风险分析方法。 展开更多
关键词 铁路营业线施工事故 改进FP-Growth算法 关联规则挖掘 贝叶斯网络推理 致因体系
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融合HousE和注意力机制的知识推理模型 被引量:1
16
作者 朱玉亮 刘俊涛 +2 位作者 饶子昀 张毅 曹万华 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2024年第S01期135-142,共8页
知识推理技术是解决知识图谱缺失问题所提出的方法,并在近年来不断发展。为了解决推理中准确度低、可解释性差、适用性不强等问题,提出了一种融合注意力机制和HousE的知识推理模型Att-HousE。该模型由一个带注意力机制的规则生成器和一... 知识推理技术是解决知识图谱缺失问题所提出的方法,并在近年来不断发展。为了解决推理中准确度低、可解释性差、适用性不强等问题,提出了一种融合注意力机制和HousE的知识推理模型Att-HousE。该模型由一个带注意力机制的规则生成器和一个带HousE嵌入的规则预测器组成,规则生成器生成推理需要的规则并传入预测器,预测器更新并得到不同规则的得分,然后通过EM算法不断训练优化生成器与预测器。具体而言,该模型是建立在RNNLogic的基础上并作出改进,注意力机制可以选取更值得关注的关系作为规则,提高了模型准确度,HousE嵌入则在处理复杂关系上更具有灵活性,并适用于建立多边关系。在公开实验数据集上的结果表明,Att-HousE在FB15K-237上做推理任务时,MRR指标整体比RNNLogic高出6.3%;在稀疏数据集WN18RR上,Hits@10指标整体比RNNLogic高出2.7%,证明了引入HousE和注意力机制后可以更全面地抓取和形成多边关系,提升知识推理的精度。 展开更多
关键词 知识图谱补全 知识推理 注意力机制 知识表示 EM算法
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考虑个体习惯的轮椅机器人人机共享避障方法 被引量:1
17
作者 王义娜 曹晨 +3 位作者 杨佳琪 俞彦军 傅国强 王硕玉 《浙江大学学报(工学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第11期2299-2308,共10页
为了避免个体操作习惯对智能轮椅机器人(WR)人机共享运动控制的影响,引入动态强化学习策略,基于三重奖励系统建立个体操作习惯与碰撞风险的关联特性,提出能够自适应用户行为及保证安全性的模糊强化学习状态融合式共享控制策略.为了实现... 为了避免个体操作习惯对智能轮椅机器人(WR)人机共享运动控制的影响,引入动态强化学习策略,基于三重奖励系统建立个体操作习惯与碰撞风险的关联特性,提出能够自适应用户行为及保证安全性的模糊强化学习状态融合式共享控制策略.为了实现机器人的智能操控,采用距离型模糊推理算法建立基于座椅压力的方向意图识别模型和机器人人机共享控制框架.面向用户意图方向与机器人实际方向的偏差度,分别基于高斯函数与偏差率建立当前奖励函数与预测奖励函数,以估计用户操作习惯.基于边界距离建立任务奖励函数,以估计人机安全性.基于模糊强化学习策略,利用三重奖励函数构建用户操作习惯与安全性的关联性,以动态调整共享控制中的用户控制权重,适应个体习惯,提高人机共享的操控精度和安全性.在实验室搭建试验环境,验证了所提算法的有效性. 展开更多
关键词 智能轮椅机器人 距离型模糊推理算法 模糊强化学习 个体习惯 人机共享控制
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基于多因素均衡动态分簇的WSN路由协议算法 被引量:2
18
作者 朱本科 高丙朋 蔡鑫 《科学技术与工程》 北大核心 2024年第16期6799-6808,共10页
为了解决无线传感器网络分簇路由协议随机筛选簇头节点的位置分布不均衡及转发节点的数据传输路径不合理会加剧节点能量消耗、缩短网络生存周期的问题,提出一种基于改进社交网络搜索(improved social network search, ISNS)算法优化模糊... 为了解决无线传感器网络分簇路由协议随机筛选簇头节点的位置分布不均衡及转发节点的数据传输路径不合理会加剧节点能量消耗、缩短网络生存周期的问题,提出一种基于改进社交网络搜索(improved social network search, ISNS)算法优化模糊C均值聚类(fuzzy C-means, FCM)的多因素均衡动态分簇路由协议(multi-factor balanced dynamic clustering routing protocol, MD-LEACH)。首先,引入莱维飞行改进反向精英学习策略,以增强社交网络搜索算法的全局寻优能力;接着,使用ISNS优化模糊C均值聚类算法对网络节点动态均匀分簇,均衡网络负载;此外,在每个簇内,考虑簇内节点的能量因素和位置因素引入模糊推理,设计两种簇头选取模式,动态选举簇首,提高簇首质量。在稳定传输阶段,将单跳改为簇首之间的通信的方式,使用改进的蚁群算法寻找最优数据传输路径,提高能量效率。仿真结果表明,算法能够有效提高能量效率,平衡网络负载,延长网络生存期。 展开更多
关键词 改进社交网络搜索(ISNS)算法 模糊C均值聚类(FCM) 莱维飞行 多因素均衡 动态分簇 模糊推理
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塔吊作业事故关联规则挖掘及贝叶斯建模分析 被引量:11
19
作者 叶勇军 张笑语 张英朋 《安全与环境学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第2期610-616,共7页
为探究塔吊作业安全风险,深入挖掘事故特征,明确塔吊作业事故成因机制,提出了一种基于Apriori算法关联规则挖掘的改进朴素贝叶斯网络结构,采用数据驱动的方式训练模型,提升塔吊作业事故推理的效率和精度。通过诊断推理得出,塔吊倒塌事... 为探究塔吊作业安全风险,深入挖掘事故特征,明确塔吊作业事故成因机制,提出了一种基于Apriori算法关联规则挖掘的改进朴素贝叶斯网络结构,采用数据驱动的方式训练模型,提升塔吊作业事故推理的效率和精度。通过诊断推理得出,塔吊倒塌事故多由物因缺陷造成,高处坠落事故多由人因缺陷造成,吊物伤人事故多由物因缺陷和不良环境共同造成。通过因果推理对诊断结果进行了验证,表明该模型可在设定条件及场景下有效进行事故推理分析。 展开更多
关键词 安全工程 塔吊 APRIORI算法 数据驱动 朴素贝叶斯网络 事故推理
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数字时代大数据辅助司法证明的构造及其风险防控 被引量:11
20
作者 刘金松 《现代法学》 CSSCI 北大核心 2024年第1期107-120,共14页
“大数据辅助证明”有助于提升事实认定的科学性与准确性。大数据辅助证明以整体主义为指引,在证据推理环节通过大数据技术高效组织数据,整合经验概括对个案中的推论命题和要件事实等的确定形成类型化指引;在证据评价环节可以辅助证据... “大数据辅助证明”有助于提升事实认定的科学性与准确性。大数据辅助证明以整体主义为指引,在证据推理环节通过大数据技术高效组织数据,整合经验概括对个案中的推论命题和要件事实等的确定形成类型化指引;在证据评价环节可以辅助证据标准的数据化校验与证明力概率评价的科学化。如果对大数据智能产生非理性崇拜,那么其有可能异化为新的神明裁判方式,侵蚀理性主义传统,导致认知偏差难以得到控制,证明责任的界限模糊化,以及用“客观规律”代替“认识论概率”等问题,而且会增加事实认定在各方面的附随风险。为应对挑战,司法证明的重心应当从“信息规制”迈向“风险防控”,并坚守数据技术的辅助性,诉讼主体的认知交互性和证明的外部可检验性原则。当大数据辅助证明诱发的风险无法通过隔离、警示和对抗等手段预防时,应当合理分配证明过程中的风险。 展开更多
关键词 证据推理 证据评价 证明模式 非法大数据证据排除 算法治理
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