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1.
针对有边界无边界的网格参数化问题, 提出一种局部平均法向变形的网格参数化方法, 以平均曲率流的方式为参考, 将顶点推向其邻居的平均位置, 使网格变形至平面或球面. 首先, 计算每个三角形邻居面的平均法向, 并以该法向为目标, 计算每个面法向变化的旋转矩阵; 其次, 基于Poisson方程将整个网格重新“缝合”, 通过优化拉伸能量, 计算顶点的新坐标. 交替迭代上述两个步骤, 将网格变形至常平均曲率曲面. 该算法与一般的基于能量优化的方法不同, 每次迭代只需求解稀疏线性方程, 因此可以快速处理大型数据集. 通过在形变过程中加入惩罚函数动态地调整全局平均法向量的权重, 避免了变形过程中三角形退化或翻转的问题. 实验结果表明, 与其他参数化方法相比, 该方法具有实用可靠、 计算效率高等优点, 并能在同一框架下计算低扭曲的平面参数化和球面参数化. 相似文献
2.
针对基于预训练得到的词向量在低频词语表示质量和稳定性等方面存在的缺陷, 提出一种基于Hownet的词向量表示方法(H-WRL)。首先, 基于义原独立性假设, 将 Hownet中所有N个义原指定为欧式空间的一个标准正交基, 实现Hownet义原向量初始化; 然后, 根据Hownet中词语与义原之间的定义关系, 将词语向量表示视为相关义原所张成的子空间中的投影, 并提出学习词向量表示的深度神经网络模型。实验表明, 基于Hownet的词向量表示在词相似度计算和词义消歧两项标准评测任务中均取得很好的效果。 相似文献
3.
线性代数有着非常广泛的应用.判断空间中几何图形的位置关系是空间解析几何的重要内容,同时也是线性代数的一种重要应用.这些知识点与线性代数中矩阵的秩、线性方程组等内容相互关联,形成了一个有机整体.探讨利用线性代数的相关理论判断空间中若干几何图形位置关系的教学设计. 相似文献
4.
针对支持向量机算法耗时较长的问题,利用并行计算思想,基于图形处理器对多类支持向量机算法——Crammer-Singer算法进行改进,并利用循环展开、数据暂留、缓存和开放运算语言等技术对算法加以实现.分别在4个数据集上对原算法和改进算法进行对比实验,结果表明,改进算法在性能上获得了较大提升. 相似文献
5.
随着人工智能的不断深入,基于欧氏框架的数学理论无法有效地解决信息领域中的一些非线性和随机性问题,而信息几何是解决非线性和随机性问题的有效工具。基于黎曼几何的信息几何由于其在统计推断、信号处理、图像处理、神经网络、机器学习等领域的广泛应用,受到了人们的关注,成为热门的研究领域。经过几十年的发展,信息几何已经从最初鲜为人知的领域发展成为研究非线性、随机性复杂信息的重要工具。将对信息几何研究进展做一个综述。首先介绍信息几何的理论框架,包括对偶联络、流形上的测地距离、以及黎曼梯度等,然后简要介绍信息几何在统计推断、神经网络、控制系统领域、信号处理、机器学习等领域的应用,最后介绍信息几何的展望,期望对信息几何感兴趣的学者有所帮助。通过该综述,读者可以了解到信息几何的基本理论框架,了解到信息几何的重要应用场景,为解决信息领域中的瓶颈问题提供一定的启发。 相似文献
6.
句子相似度计算是自然语言处理的一项基础任务,其准确性直接影响机器翻译、问题回答等下游任务的性能。传统机器学习方法主要依靠词形、词序及结构等浅层特征计算句子相似度,而深度学习方法能够融入深层语义特征,从而取得了更好效果。深度学习方法如卷积神经网络在提取文本特征时存在提取句子语义特征较浅、长距离依赖信息不足的缺点。因此设计了DCNN (dependency convolutional neural network)模型,该模型利用词语之间的依存关系来解决该不足。DCNN模型首先通过依存句法分析得到句子中词语之间的依存关系,而后根据与当前词存在一跳或者两跳关系的词语形成二元和三元的词语组合,再将这两部分信息作为原句信息的补充,输入到卷积神经网络中,以此来获取词语之间长距离依赖信息。实验结果表明,加入依存句法信息得到的长距离依赖能有效提升模型性能。在MSRP (microsoft research paraphrase corpus)数据集上,模型准确度和F1值分别为80.33%和85.91,在SICK (sentences involving compositional knowledge)数据集上模型的皮尔森相关系数能达到87.5,在MSRvid (microsoft video paraphrase corpus)数据集上模型的皮尔森相关系数能达到92.2。 相似文献
7.
利用数值计算方法绘制出氢原子的径向概率、角向概率分布、等概率曲线图和等概率曲面图,从而将氢原子的概率密度空间分布展示出来。 相似文献
8.
基于贝叶斯推断对单服务台的马尔科夫与非马尔科夫系统下的4个排队模型做参数估计与效果评价,并对银行排队叫号换汇数据做实证研究。采用近似贝叶斯计算的方法有效解决复杂排队模型似然函数难解析表达的问题。利用R中queue computer包给出M/M/1,M/G/1,G/M/1,GI/GI/1这4个排队模型的到达时间与服务时间的参数估计及后验分布图。其中M/M/1:估计值(真实值)分别约为1.02(1)、 1.12(1/0.9),都与真实值接近;M/G/1:1.17(1)、1.21(1.2),对服务时间的估计效果优于到达时间;G/M/1:0.49(0.5)、0.96(1),从后验分布进一步得到对服务时间的估计更准确;GI/GI/1:1.16(1.1)、1.07(1)、0.23(0.251)、0.22(0.25),各分量的估计值与真实值相对接近。对于实际银行数据,估计得的参数所拟合的数据与Ausin的拟合数据分布接近。研究表明,近似贝叶斯的方法在排队模型的参数估计上有较大优势,在实际数据中取得了较好应用。 相似文献
9.
大数据正在成为当前信息技术产业发展的新热点,大数据时代所面临最严重的挑战就是用户隐私数据的安全如何得到保护。文章给出了对数据安全和隐私保护的具体要求,总结整理应对挑战的几大关键技术,如混合云、加密数据搜索和外包计算以及数据共享等,并给出了一些研究方向。 相似文献
10.
从转变教学形式、加强实验课时以及调整考核形式等方面,探讨了Mathematica与解析几何课程整合的一些措施,整合的实质即建设解析几何实验课程. 相似文献