多维非线性时间序列的投影寻踪学习逼近

建立了多维非线性时间序列投影踪学习网络结构及算法,证明了投影寻踪学习网络可以以任意精度逼近多维非线性时间序列。解决了基于投影寻学习的多维非线性时间序列的建模和预测问题,实际应用例子表明该算法可行。     

Q-学习算法在CGF系统中的应用

CGF中的战场决策仿真十分复杂,要求CGF实体应能根据知识库做出类似人类的决策行为。目前,CGF系统中的决策模块大多是硬编码的,不能满足军用仿真发展的需求,这就要求CGF系统具有学习和自适应能力。Q-学习方法是一种特殊的增强学习方法,可以通过多次迭代计算正/负效益进行主动学习。本文介绍了Q-学习及其在CGF系统中的应用。这种较新的机器学习方法,在CGF中有着良好的应用前景。     

基于代价敏感系数的混凝土抗压强度预测

针对传统自适应增强学习算法训练过程中只关注预测误差率最小的缺陷,本文提出了一种基于代价敏感系数的改进自适应增强学习算法并应用于混凝土抗压强度预测。首先考虑影响混凝土强度的8种参数作为特征变量,通过自适应增强学习算法集成回归树,依据样本权值抽样建立多个弱回归学习器。同时引入线性敏感系数与指数敏感系数来优化增强学习过程中样本权值的更新问题,采用引力搜索算法对代价敏感系数的基数进行最优选取。最后,根据权重比集成弱学习器得到最终预测模型。通过对所提出的两组不同代价敏感系数组合策略下的预测模型与随机森林、BP神经网络算法等模型的预测结果进行对比分析,验证了所提预测模型具有更好的预测性能。     

MADDPG算法并行优先经验回放机制

多智能体深度确定性策略梯度(multi-agent deep deterministic policy gradient,MADDPG)算法是深度强化学习方法在多智能体系统(multi-agent system,MAS)领域的重要运用,为提升算法性能,提出基于并行优先经验回放机制的MADDPG算法.分析算法框架及训练方...     

浅谈学生在体育舞蹈学习中如何走出困境

学生在体育舞蹈的学习过程中存在性格障碍,兴趣、情绪低下,对音乐的理解较为肤浅．针对这种情况采取以鼓励为主,加强对音乐知识的理解和协作的指导,不断强化身心素质训练和各种舞蹈产生的渊源及艺术风格的讲解,是使学生走出体育舞蹈学习困境的可行途径．     

基于ConvLSTM的气象雷达回波外推

针对传统雷达回波外推方法存在数据利用率低、预报精度不高等局限,利用定标后的青海大学校内X波段天气雷达监测数据,建立ConvLSTM深度学习模型进行回波外推,并与传统光流法的外推结果进行对比.结果表明:(1)在不同的输入时长和外推时间中,ConvLSTM的精度都明显优于光流法,在第1.5小时内的平均预测误差比光流法低69...     

基于Tri-training MPLS的半监督软测量模型

随着污水处理过程日趋复杂,易测量变量和难测量变量的比例严重失衡,传统的监督性软测量建模方法已经无法满足需求.针对这一问题,提出了一种新的半监督学习的软测量模型?Tri-training MPLS模型.首先将标记数据均分为相互独立的3个部分,并由这3个相互独立的标记样本子集选择置信度高的未标记样本训练模型,提高模型的预测...     

基于耳蜗图多示例分析的音频场景分类模型

音频场景分类(Acoustic Scene Classification, ASC)是计算听觉场景领域最具挑战的任务之一。传统的ASC模型大多采用基于线性频率分析的手工特征加基于深度学习的分类模型方法。然而,一方面,由于基于线性频率分析的特征提取方法无法模拟人耳基底膜的非线性频率选择特性,从而造成特征分辨率低下的问题;另一方面,现有的分类模型无法解决由于音源复杂且音频事件高度重叠所造成的分类准确率低下的问题。为了解决以上问题,提出了基于耳蜗图多示例分析的音频场景分类模型,一方面采用中心频率按照等效带宽均匀分布的余弦滤波器组对信号频谱进行滤波以模拟人耳听觉感知特性;另一方面,通过引入多示例学习刻画整个数据结构的特点以提高分类准确率。此外,为了抵抗音频事件的频移影响,在多示例学习分类模型的分类预测整合器中采用平均池化方法。在DCASE 2018和DCASE 2019竞赛所提供的Task1a数据集上的实验结果表明,本文提出的模型比DCASE 2018竞赛所提供的基线系统以及传统的基于Log Mel特征提取和多示例学习的模型实现了更高的分类准确率,同时也验证了平均池化要优于最大池化。     

基于CAD模型虚拟仿真数据的深度学习目标检测

有效的深度学习网络在训练过程中所需数据规模大,而数据的采集与标注极为耗时耗力,限制了深度学习在工业上的应用范围.针对该问题,基于工业生产中常用的CAD模型,结合实际的工业应用背景,设计了一套参数化生成虚拟仿真工件图像数据集的方法,避免工业现场繁琐的平台搭建与数据采集过程.同时,提出一种基于YOLOv3的改进深度学习网络...     

网上协作研究性学习平台的设计

网上协作研究性学习平台是进行研究性学习的专业网站,它具有学习口寺自主性、时空的开放性、交流的迅捷性、资源的共享性的特点,是进行研究性学习迫切需要的平台．