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人的一生三分之一时间是在睡眠中度过的,睡眠是机体复原、整合和巩固记忆的重要环节。您还在为失眠困扰吗?您想提高自己的睡眠质量吗? 相似文献
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近年来深度学习由于其特征提取和非线性拟合等方面的优势,在软测量建模中得到了广泛的研究.而深度学习模型是一种黑箱模型,其预测结果难以解释,而且很难将关于过程的先验知识引入模型,这些缺点阻碍了它在实际工业过程中的应用.另外,工业过程数据是具有高度非线性和动态性的时间序列,其本质上反映的是过程随机变量随时间不断变化的趋势,其包含了重要的流程信息,因此在软测量建模过程中引入过程的动态信息是十分必要的.本文提出了一种时空图注意力模型(temporal-spatial graph attention networks, TSGAT),并将其应用在复杂动态工业过程的软测量建模.该方法通过给定变量间结构图来为模型引入先验知识,利用图注意力网络构建变量间的显式的非线性关系,并利用图注意力网络信息聚合的能力对每个时间步的数据完成图上的特征提取,再使用长短期记忆人工神经网络提取时序特征,进而完成对质量变量的预测.为了验证所提方法的有效性和优越性,将该方法应用在实际工业案例合成氨过程中的高低温转换器单元一氧化碳含量的软测量建模,实验结果表明,该模型不仅能够引入先验知识,而且具有较高的预测精度. 相似文献
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传统的驾驶行为模型框架把驾驶行为划分为跟驰行为和换道行为两大类,并分别进行模型构建;而综合驾驶行为模型框架则认为跟驰行为和换道行为密不可分,因此将所有驾驶行为看作一个整体来进行建模。文中基于这两种行为模型框架,对数据驱动类人驾驶模型的性能进行分析。首先,建立综合驾驶行为模型框架和跟驰换道组合模型框架,并根据驾驶过程中的影响因素,确定模型的输入和输出。其次,提出了基于跟驰、换道和意图识别模块的两种跟驰换道组合方式:判别组合和概率组合。随后,对原始数据集进行处理筛选,构建综合驾驶行为、跟驰行为、换道行为和意图识别4个样本库,分别用于对相应行为模块进行训练和标定。最后,将两种跟驰换道组合模型与综合驾驶行为模型进行模型精度、安全性、鲁棒性和迁移性比较。结果表明:在模型输入输出、参数标定流程和样本数据库一样的情况下,基于长短期记忆神经网络(LSTM)的类人驾驶模型精度优于基于FNN的模型,其中基于LSTM的模型均方误差可达到0.227 m2,基于FNN的模型均方误差为0.470 m2。而在基于LSTM的模型中,采用跟驰换道组合模型框架的模型比采用综合驾... 相似文献
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口译的内在过程从源语信息的解码到译语语言的输出,是一个大脑高速运转处理和加工信息的复杂过程。其中对源语的理解和记忆显然是整个口译活动的基础,起着至关重要的作用。本文阐述了口译中理解和记忆的内在联系,以及两者各自的内在过程,揭示出必须打破源语语言结构,抓住逻辑和意义才能进行行之有效的理解和记忆,同时在此基础上对二者的训练策略进行了相应探讨。 相似文献
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记忆是学生获取知识的重要手段,掌握了记忆技巧,记忆力自然会得到提高.兴趣爱好是提高记忆力的前提条件,记忆只有在较好的自信状态下才能发挥得好,记忆的效果又依赖于预定的记忆目标,拥有了良好的心态.掌握了适合自己的记忆方法,才能高效地记忆. 相似文献