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本体学习技术是利用本体工程技术和机器学习技术等众多学科技术来实现本体(半)自动构建的一项技术。通过研究中文本体学习这一领域存在的问题,提出了基于遗传算法和种子概念的本体概念提取算法。介绍了当前基于非结构化数据源的本体概念主要提取算法,在遗传算法和种子概念的基础上,设计了一种基于非结构化数据源的本体概念提取算法。实验证明,本算法在特定领域本体学习方面取得了良好的效果。 相似文献
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通过将模型的状态噪声和观测噪声均表示成高斯和的形式,推导出非线性非高斯状态空间模型的高斯和递推算法,进一步提出了对应的扩展卡尔曼和滤波器(extended Kalman sum filter, EKSF)和高斯厄密特和滤波器(Gauss-Hermite sum filter, GHSF)。EKSF和GHSF分别用扩展卡尔曼滤波器(extended Kalman filter, EKF)和高斯厄密特滤波器(Gauss-Hermite filter, GHF)作为高斯子滤波器。分析的结果表明,现有的高斯和滤波算法是本文算法的特例;仿真结果表明,EKSF和GHSF能有效处理非线性非高斯模型的状态滤波问题,与高斯和粒子滤波器(Gaussian sum particle filter, GSPF)相比,EKSF和GHSF在保证精度的同时,大大降低了计算量,仿真时间分别约为GSPF的5%和6%。 相似文献
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基于TS模糊模型的热工过程建模方法 总被引:1,自引:0,他引:1
热工过程对象通常具有复杂的动态特性和非线性、强耦合、不确定性等特征,从而使得常规建模方法难以取得满意的效果,因此提出一种改进型TS模糊模型在线建模方法。此建模方法基于以下思想,首先提出基于中心粒群算法的截集模糊C-均值聚类算法并对TS模糊模型进行模型结构离线辨识,确定模型的结构和前件部分参数的初始值;然后应用解耦扩展卡尔曼滤波算法进行后件参数在线辨识,同时对前件辨识结果进行精确修正。最后,对煤气炉、500MW机组及气化炉等热工过程进行仿真计算表明本方法具有精度高、计算量小等优点。 相似文献
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为了克服决策单元在有效性的评价和排序方面占主导地位的缺陷,在扩展DEA模型的基础上,对于输出减少时的逆DEA问题进行了讨论.通过求解相应的多目标规划问题(VP),得到了多目标规划(VP)的Pareto弱有效解与评价减少了输出的决策单元的规划问题的最优值之间的一些相关性质.对于决策单元为弱DEA有效的情形,也进行了类似的讨论.最后用数值实例加以说明. 相似文献
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热障涂层在高温热循环的服役环境中会出现性能退化,最终剥离失效.本文以等离子喷涂的YSZ涂层为研究对象,基于亚临界裂纹扩展模型,引入临界能量释放率指数模型,结合改进的热生长氧化层增厚模型,推导了涂层循环失效预测模型.通过和公开的实验数据对比,验证了本文方法的准确性.之后将该模型应用于国内某型燃气轮机涡轮导叶热障涂层的寿命预测.结果表明,随着热生长氧化层的增厚,当达到临界厚度时在陶瓷层和黏结层界面会出现应力反转.陶瓷层和黏结层界面出现的拉伸应力会诱导附近微小裂纹扩展.此时热生长氧化层进一步增厚,将会加速裂纹的扩展速度,直至裂纹贯通,界面出现剥离失效.涂层寿命与服役温度呈指数递减规律,在一定范围内提高陶瓷层和黏结层界面粗糙度可以延长涂层服役寿命.本文模型对预测等离子喷涂的YSZ涂层寿命具有很好的应用价值. 相似文献
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