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1.
电熔镁炉熔炼过程信息包含大量的不确定性,基于大数据分析的方法难以应用.为准确识别电熔镁炉熔炼过程的异常工况,提出一种基于改进的主观贝叶斯在线规则推理方法.传统的主观贝叶斯方法参数赋值范围过大,针对这一问题,使用映射函数将参数赋值范围缩小到有限区间,以提高方法的实用性.在规则推理时,使用模糊隶属度函数对观察和证据进行模糊匹配,以提高工况识别的鲁棒性和准确率.仿真分析表明该方法可以有效描述规则中的不确定性信息,准确识别电熔镁炉熔炼过程的异常工况. 相似文献
2.
3.
在深井、超深井以及地层复杂等条件下,为了避免或减少钻井事故的发生,达到优质快速钻井的目的,选择合适的钻井液体系至关重要。基于案例推理(CBR,Case-Based Reasoning)的钻井液设计中,钻井液体系由岩性、井型和井深等属性推理得出,但属性权重的分配会对推理结果产生显著的影响;遗传算法在优化属性权重时,存在收敛速度慢、收敛精度低的缺点。针对上述问题,提出一种解决CBR中属性权重分配问题的改进遗传算法。首先,对遗传算子进行改进:选择算子方面,利用指数尺度变换法优化个体选择;交叉算子方面,对算术交叉中的比例因子进行自适应调整;变异算子方面,改进个体变异方向,保持种群多样性。其次,从个体适应度和交叉个体的差异程度两方面实现交叉概率自适应调整。最后,通过对UCI数据集的对比实验,证明了改进后的遗传算法能改善全局收敛性能,提高CBR的准确率。将该算法运用到基于CBR的钻井液设计中,实验结果表明,所提方法能够优化属性权重的分配,进而提高钻井液设计的质量。 相似文献
4.
《云南民族大学学报(自然科学版)》2015,(6):510-513
普米语是一种无文字的少数民族语言,目前已处于濒危状态,建立语音语料库及开展语音识别研究是保护和传承普米语的重要手段.基于HTK的语音识别中,参数的选取对不同语言的识别率有很大的影响.针对MFCC维数、HMM状态数及GMM个数这3个参数对普米语的识别率进行研究,结果表明:普米语语音识别的最佳MFCC维数为13维,最佳HMM状态数为8个,最佳GMM个数为3个. 相似文献
5.
自适应步长加速(Adam)类算法由于其计算效率高、兼容性好的特点,成为近期相关领域的研究热点.针对Adam收敛速度慢的问题,本文基于当前梯度、预测梯度以及历史动量梯度,提出一种新型Adam类一阶优化算法——复合梯度下降法(C-Adam),并对其收敛性进行了理论证明.与其他加速算法的区别之处在于,C-Adam将预测梯度与历史动量区别开,通过一次真实的梯度更新找到下一次迭代更精准的搜索方向.利用两组常用测试数据集及45钢静拉伸破坏实验的实验数据对所提算法进行验证,实验结果表明C-Adam与其他流行算法相比较具有更快的收敛速度及更小的训练损失. 相似文献
6.
A face recognition system based on Support Vector Machine(SVM) and Hidden Markov Model (HMM) has been proposed. The powerful discriminative ability of SVM is combined with the temporal modeling ability of HMM. The output of SVM is moderated to be probability output, which replaces the Mixture of Gauss (MOG) in HMM. Wavelet transformation is used to extract observation vector, which reduces the data dimension and improves the robustness.The hybrid system is compared with pure HMM face recognition method based on ORL face database and Yale face database. Experiments results show that the hybrid method has better performance. 相似文献
7.
8.
9.
采用指纹识别技术能够克服现行银行保管箱管理系统中由于密码的不安全性和可失性给用户带来的不便和损失的弊端,同时也会加快银行电子化的进程。介绍了银行指纹保管箱管理系统的系统环境、系统功能和系统结构。 相似文献
10.
针对飞行动作数据随机性强与长度不一致的问题,提出通过减小动态时间规整(DTW)算法的搜索空间,并定义不同特征参数贡献度的概念,实现对飞行数据的多元时间序列融合,从而完成对战术机动动作的识别。通过引入预分类和细分类结合的方式,对动作数据进行预处理,然后根据改进的动态时间规整(WDTW)算法对待测数据进行识别。仿真实验表明,相比传统DTW算法,WDTW算法通过降低算法复杂度,识别计算时间变化明显;对核密度与精准度系数的分析表明识别准确率亦有所提高。实验结果验证了所提方法的准确性。 相似文献