基于自注意力机制的冗长商品名称精简方法

大部分电子商务网站为了吸引用户的关注,通常将商品的很多属性也纳入到商品名称中,使得商品名称中包括了冗余的信息,并产生不一致性.为解决这一的问题,提出了一个基于自注意力机制的商品名称精简模型,并针对自注意力机制网络无法直接捕捉商品名称序列特征的问题,利用门控循环单元的时序特性对自注意力机制进行了时序增强,以较小的计算代价换取了商品命名精简任务整体性能的提升.在公开商品短标题数据集LESD4EC的基础上,构造了商品名称精简数据集LESD4EC_L和LESD4EC_S,并进行了模型验证.一系列的实验结果表明本,所提出的自注意力机制冗长商品名称精简方法相对于其他商品名称精简方法在效果上有较大的提升.     

优化分级T-S模糊控制动态估计纯电动汽车电池健康状态

针对纯电动汽车动力电池健康状态（state of health,SOH）预测中非线性影响因素多、算法繁杂、难以在单片机开发平台中实现等难点,首先利用累计充电循环次数计量法得到使用循环次数,将SOH与使用循环次数、内阻变化量、电压降值的相关非线性关系转换成离散的二维数据表,依据使用条件,采用二分查表法获得不同估计方法下SOH值;再将使用循环次数、电压降值和内阻变化量作为输入量,以相应SOH的权重作为输出,利用T-S模糊控制建立SOH动态预测模型,根据权重和边界条件计算得到SOH.仿真结果表明,所提方法最大预测误差4.3%,响应时间55 ms内,预测效果比现有方法显著提高.      

基于门控循环单元神经网络的金融时间序列预测

针对循环神经网络(recurrent neural networks,RNN)网络结构存在的长期依赖问题,门控循环单元(gated recurrent unit,GRU)神经网络作为RNN的一种变体被提出。在继承RNN对时间序列优秀记忆能力的前提下,GRU克服了时间序列的长期依赖问题。本文针对金融时间序列数据存在的依赖问题,将GRU扩展应用到金融时间序列预测,提出了基于差分运算与GRU神经网络相结合的金融时间序列预测模型。该模型能够处理金融时间序列数据的复杂特征,如非线性、非平稳性和序列相关性。通过对标准普尔(SP)500股票指数的调整后收盘价进行预测,实验结果表明,所提出的方案能够提高GRU神经网络的泛化能力和预测精度,并且与传统预测模型相比该模型对金融时间序列的预测拥有更好的预测效果和相对较低的计算开销。     

Ease-off拓扑修形准双曲面齿轮齿面多目标优化设计方法

为了提高汽车驱动桥综合传动性能,提出基于ease-off拓扑修形准双曲面齿轮齿面多目标优化设计方法。预置传动误差参数及抛物线修形参数设计小轮法向ease-off曲面,小轮修形齿面表示为大轮的共轭齿面叠加ease-off曲面。结合齿面接触分析(TCA)、齿面承载接触分析(LTCA)方法及齿轮摩擦理论最新进展,得到接触线离散点的滑动速度、啮合承载变形、载荷分布及局部摩擦系数,进而确定齿面瞬时啮合效率和Block闪温。以承载传动误差幅值(ALTE)最小、齿面闪温最小和平均啮合效率最大进行多目标优化,获得最佳修形齿面,并分析齿面滑动速度与综合曲率半径的变化及重合度对啮合性能的影响。算例表明:最优ease-off修形齿面在啮入、啮出端有足够的抛物线传动误差,可有效减小ALTE并降低安装误差的敏感性;在整个齿高方向有一定的齿廓修形且接触迹线角较小时,齿轮副则有较大重合度,且齿顶、齿根载荷向节线附近集中,而节线附近的滑动速度较小,导致接触线平均摩擦系数下降,因此,啮合效率增加,齿面闪温下降;齿面适配量过大时,接触线载荷增加,摩擦功耗增大,啮合效率减小。     

三维有挠率引力中的守恒荷

由于引力场的微分同胚不变性,定义能量一直是引力理论中的难题,人们为此发展了一系列方法.本文将Wald基于拉格朗日形式体系构造引力场的准局域能量的方法推广到三维有挠率引力的情形,给出了Mielke-Baekler (MB)模型中的守恒的能量与角动量,并计算了有挠率的BTZ黑洞解的守恒荷.所得结果与基于哈密顿形式体系的方法给出的守恒荷相一致.     

基于AVL-BOOST的米勒循环发动机性能分析研究

传统奥托循环发动机的燃油消耗率较高,经济性较差,不能满足日益严格的油耗法规和混合动力汽车的要求,因此改善发动机燃油经济性变得日益迫切。在混合动力发动机上采用米勒循环、EGR(废气再循环)以及高压缩比等技术均有利于降低燃油消耗率。在新设计的进气凸轮工作转角下,研究了EGR率、气门正时、压缩比等主要因素对发动机进气过程、泵气损失、燃烧过程以及发动机性能的影响规律。结果表明:推迟进气门关闭时刻,有利于降低缸内燃烧压力和温度,进气门迟闭角每增大10°CA,缸内最大温度约降低120 K,但过大的气门晚关时刻会使缸内燃烧恶化,一定程度上削弱了由于泵气损失的降低对燃油经济型的改善。在2 000 r/min,外特性工况,270°CA进气凸轮工作转角下,压缩比为13时,发动机燃油消耗率达最低为253.1 g/(kW·h)。在2 000 r/min, 1.2 MPa工况,EGR率为5%时,燃油消耗率降到了235 g/(kW·h),相比原机,采用米勒循环技术后发动机经济性有较大改善。     

四边形网格与三角形网格模型间的低频谱姿态迁移

为使谱姿态迁移能够操纵更多类型的网格,本文研究四边形网格与三角形网格模型间的姿态迁移方法。作为变形编辑技术的一种,目前的谱姿态迁移主要在三角网格模型之间进行。本文首先对多边形网格的拉普拉斯矩阵进行特征分解,手工选取网格模型之间对应确定四边形网格与三角形网格之间的泛函映射,然后求解四边形与三角形网格模型的耦合准调和基,在此基础上设计并实现了四边形网格与三角网格模型之间的平凡谱姿态迁移、基于耦合准调和基的低频谱姿态迁移和基于拉普拉斯坐标投影的低频谱姿态迁移,使得在四边形网格模型之间、四边形与三角形网格模型之间均能进行低频姿态迁移。     

循环移位线性调频波形的若干特性分析

分析了循环移位线性调频波形在时域、频域的结构特性。通过与基波形的共轭矢量进行乘运算,将循环移位线性调频波形变换为M进制FSK波形,基于此给出了解调器构造方法,推断循环移位线性调频调制具有与正交多进制调制类似的误码性能,并通过仿真予以验证。通过仿真,给出了线性循环移位线性调频波形在不同频偏下的误码性能变化曲线,展示了该波形优异的抗频偏特性。     

基于Attention机制的链接预测算法

针对社会网络中链接预测问题,提出了基于注意力(Attention)机制的链接表示及其预测算法.基于待预测节点的共邻关系构建其链接局部网络,设计了基于紧密游走的网络拓扑序列化方法.采用双向循环神经网络(Bi-RNN)对链接序列进行向量编码,以充分挖掘序列相关节点间的上下文依赖信息.通过Attention机制对链接中的节点进行关注和加权,强化重要节点对链接预测任务的贡献,实现链接拓扑特征的自动提取与准确分类预测.实验结果表明,在4种不同类型的社会网络数据集中,该算法的准确率和运算效率都有较大提高且普适性较强.