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题名正则语言推断综述
被引量：1
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作者
高俊涛
王梅
徐光会
刘聪
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机构
东北石油大学计算机与信息技术学院
山东理工大学计算机科学与技术学院
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出处
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第12期2479-2489,共11页
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基金
国家自然科学基金(No.51774090,No.61902222)
山东省泰山学者工程专项基金资助项目(No.tsqn201909109)
大庆市指导性科技计划项目(No.zd-2019-22)。
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文摘
正则语言推断研究从语言的有限信息出发,通过归纳和推理得出正则语言模型.该技术在信息抽取、软件工程、模式识别等领域应用广泛.本文首先阐明了语言的可学习性概念和推断结果的评价准则.然后从推理策略、数据结构、算法复杂性等方面,对被动、主动和基于神经网络的学习算法进行分类归纳与对比,梳理各流派的技术发展脉络.接着分析推断产生的三种泛化效应.最后指出当前研究中不足,对未来研究方向进行展望.
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关键词
正则语言
归纳学习
正则推断
自动机学习
正则表达式学习
循环神经网络
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Keywords
regular languages
inductive inference
regular inference
automata learning
regular expression learn⁃ing
recurrent neural network(RNN)
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分类号
TP181
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名基于农村发展模式分析的中长期负荷预测方法
被引量：8
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作者
熊宁
肖异瑶
姚志刚
钟士元
舒娇
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机构
国网江西省电力有限公司经济技术研究院
华南理工大学电力学院
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出处
《电力系统及其自动化学报》
CSCD
北大核心
2021年第3期94-101,共8页
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文摘
针对农村用电方式和用电需求变化问题,本文在考虑国家政策、农村经济等影响农村发展模式及负荷变化因素的基础上,提出了一种基于农村发展模式分析的中长期负荷预测方法。首先,对电力系统大数据进行了分析,提出了K-means-Robust聚类算法与加权自适应K近邻算法,搭建了农村发展模式预测模型。然后,针对不同农村发展模式,使用基于灰色关联度分析的正则化门控循环神经网络模型预测农村中长期负荷变化曲线。最后,以某农村为例,验证了所提方法的可行性。
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关键词
农村用电负荷
中长期
负荷预测
K-means-Robust聚类
加权自适应K近邻
正则化门控循环神经网络
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Keywords
rural electricity load
medium-long-term
load forecasting
K-means-Robust clustering
weighted adaptive K-nearest neighbor
regularized depth-gated recurrent neural network
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分类号
TM721
[电气工程—电力系统及自动化]
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