基于形变长短期记忆网络的换道意图预测

混行交通下的自动驾驶车辆需具备换道意图预测能力来保障行驶安全。为尽早预测车辆换道意图,提出一种基于形变长短期记忆(mogrifier long short-term memory, M-LSTM)网络的换道意图预测模型。首先采用S-G (Savitzky-Golay)滤波器对自然驾驶数据集NGSIM(next generation simulation)进行降噪筛选,按向左换道、向右换道、直线行驶对不同时间长度的轨迹序列标注,选取车辆运动信息与环境信息输入模型,最后采用softmax函数进行意图分类。试验结果表明,在不同预判时间下,模型准确率均高于支持向量机(support vector machine, SVM)、LSTM模型,且越接近换道点预测准确率越高,在1.0、2.5 s时预测准确率分别为93.83%与81.30%。提出的模型具有良好的准确性与预判性,能为自动驾驶车辆尽早识别换道意图提供技术支持。     

一种同步提取运动想象信号时-频-空特征的卷积神经网络算法

从脑电信号中精确提取和运动想象相关的特征是运动意图识别的难点之一.为了准确识别运动意图,提出一种可以同步提取运动想象信号时间、频率和空间特征的卷积神经网络算法,称为时-频-空卷积神经网络(Time-Frequency-Spatial Convolutional Neural Networks,TFSCNN).TFSCN...     

基于目标干扰意图识别的无人艇避碰算法

在无人艇避碰规划过程中,为准确识别障碍干扰意图,提出一种结合主成分分析(Principal Component Analy-sis,PCA)和支持向量机(Support Vector Machine,SVM)的分类算法.首先,利用PCA对船舶模型运动的高维运动特征数据集进行降维,获取特征集的主成分;再通过SVM对经过处...     

基于MEBN的战术意图识别

战术意图识别是不确定性战场环境中理解战场态势、预测敌军将来行动过程的关键。意图识别模型的构建是作战仿真系统中实体行为建模的难点之一,如何表示不确定的意图元素及其不确定性关系并进行有效推理是意图识别的核心问题。分析了影响敌人战术意图的因素及各因素之间不确定性表示途径,提出了采用多实体贝叶斯网（multi-entity Bayesian network, MEBN）来描述敌人的战术意图,采用一阶谓词来表示意图影响因素,大大扩展了贝叶斯网表示不确定性问题的能力。MEBN采用实体片断集描述敌人的作战知识,方便重用。基于描述的敌人意图知识库,给出了基于知识的模型构建算法来动态构建战术意图识别模型。最后,通过仿真实验,对基于MEBN的战术意图识别方法进行了实验验证,结果表明该方法是有效可行的。     

一种基于面的拓扑元素永久命名及辨识方法

通过对面的合并、分割拓扑结构演化和设计意图的分析,提出和实现一个基于面的拓扑元素新的命名和辨识方法.该命名方法采用基于面拓扑结构演化的动态命名和可变长字符串编码,将造型过程中面复杂的拓扑变化简单地通过一个可变长字符串编码描述;设置特征引用拓扑元素的实名和虚名,基于命名编码子集操作和特征拓扑相关性分析,辨识特征引用拓扑元素;并将边元素引用统一按基于面的命名和辨识方法处理.该法较好地实现了参数化特征造型中拓扑结构变化情况下拓扑元素的辩识,并成功应用于自主版权的基于历史和特征的造型软件系统--JhSolid中.     

中国软件企业成为美国对华科技打压新目标

美国的战略意图今年8月以来,美国政府快速推出一系列针对中国软件和互联网平台的打压和限制行动,进一步扩大对华科技遏制的范围。8月6日,美国总统特朗普签署两项行政命令,宣布将从9月20日起禁止任何美国个人及企业与中国互联网企业TikTok母公司字节跳动和腾讯微信有关的任何交易。     

一种启发式Web信息检索方法

针对目前Web信息庞杂无序和半结构化特征所带来的信息检索质量低下的问题,在基于查询意图分类研究的基础上,提出了一种结合定题检索的启发式Web信息检索方法;在该方法中,Web信息检索采用一次预处理两次检索机制,根据该机制设计了Web信息检索模型,详细讨论了该模型的设计思想、关键技术和算法描述;通过仿真实验对该方法进行了测试和分析,测试结果表明该方法能够有效提高信息检索性能,在一定程度上满足用户个性化的查询需求。     

钢结构工程施工质量的控制要点

<正>1做好工程开工前的准备工认真做好施工图纸的会审工作。图纸是工程施工的依据,工程开工前项目机构要组织施工人员熟悉图纸及本工程有关的规范标准、工艺标准,充分领会设计意图。同时,要组织安装专业技术人员和土建专业技术人对图纸进行检查,施工图纸中的"错、漏、碰、缺",力争把问题解决在开工     

改进RBF模型的医院网络异常信息入侵意图预测

由于在医院网络异常信息入侵意图预测过程中,没有对医院网络数据降维处理,导致预测时间较长、预测准确率较低,为此提出基于改进RBF(Radical Basis Function)模型的医院网络异常信息入侵意图预测算法。通过相关性分析去除医院网络数据冗余并排序,采用RBF多层神经网络对排序后的数据属性进行选择,完成医院网络数据降维处理;根据数据预处理结果,构建贝叶斯攻击图,获取网络潜在入侵攻击路径;在该路径中计算警报关联强度,提取入侵警报证据数据,通过警报证据的监测判断信息入侵概率,获得医院网络的异常信息入侵意图的预测结果。实验结果表明,所提方法的网络异常信息入侵意图预测效率快、准确率高、整体效果好。     

服务质量如何影响顾客行为意图？--感知价值和顾客满意的中介效应

优质的服务一直是企业努力追求的目标,然而服务质量如何影响顾客的行为意图却一直未得到理论界的证实。通过系统地回顾服务质量的研究,构建了一个基于价值和满意的模型并进行了实证检验。研究结果表明,结果质量较环境质量及交互质量更显著地影响行为意图,它们同时也通过感知价值和顾客满意间接影响行为意图,感知价值的中介效应显著高于顾客满意的中介效应。因此,服务企业应该全面理解服务质量内涵、有效地监控日常的服务接触并持续可靠地提供高质量的服务从而提升顾客感知价值、增强顾客满意进而创造积极的行为意图。