基于情景记忆和元学习的机器人运动技能获取

针对机器人在少样本学习时利用以往的经验知识来指导新任务学习的问题,采用情景记忆建模机器人的经验,提出一种情景引导下基于元学习的机器人技能学习方法,实现机器人对新任务少样本情况下的高效学习.集成情景记忆对机器人经验建模,在学习过程中通过编码器将元学习器传递过来的任务经验存储为情景记忆,在指导新任务学习过程中通过键值特征向量对任务进行分层寻址,抽取情景内的行为进行组合,直至完成任务.基于以长短时记忆(LSTM)神经网络为核心的元学习网络,构建元学习模型,并采用归一化策略和SeLU激活函数优化模型以提高模型的鲁棒性.使用UR3e机械臂分别在仿真环境和真实环境下进行训练和测试,实验结果表明所提出的学习方法在少样本学习相似任务上具有较高成功率和良好的泛化性.     

一种有效的图像处理方法对贮存红细胞闪烁复杂性的评估

体外红细胞老化研究具有极高的临床价值.临床应用上的不足,是由于缺少从微观帧上获取大量闪烁数据的有效方法.研究了一种新的图像处理方法,从不同的微观帧上提取红细胞灰度强度变化情况,使得细胞分裂能够在一张图像上显示.尺度不变特征转换被用来移除摄动的细胞.通过多尺度样本熵对来自25个年轻成年人(每人200个细胞)的红细胞膜闪烁的复杂性进行分析,同时,也测量三磷酸腺苷浓度.结果显示,提出的图像处理方法可靠且能够有效提取红细胞闪烁强度,红细胞老化过程能够通过膜闪烁的复杂性分析检测到,该过程比三磷酸腺苷测量要敏感得多.     

高职院校样本书库存在的问题与解决对策

分析了样本书库的本质,以长江工程职业技术学院图书馆为例,阐述了样本书库在运行中所遇到的种种问题,并提出了有效的解决方案,指出高职高专院校样本书库的设立要根据本馆的具体情况做出变革与改良。     

基于M-distance算法思想的优化加权KNN算法

为快速对数据进行特征选择以实现精确分类,采用M-distance算法思想进行数据集簇聚类,对样本数据进行预处理;设计加权K近邻算法缩减样本间距并构建样本分类模型;采用模拟简谐振动的方法遍历样本数据,求解最优加权特征向量,实现样本分类.实验结果表明:设计的算法是正确的,分类模型是合理的.在样本数据特征中,分离出的消费者最为关心的前10个样本特征符合消费者的行为选择,说明算法设计有一定实用性.     

历史

正8.13早在1785年,物理学家亨利·卡文迪什就制备出了氩,不过他没发现这是一种新的元素。直到19世纪末期,英国物理学家瑞利勋爵发现从空气样本中去除氧、二氧化碳、水汽等后得到的氮气和从氨分解出的氮气密度大约有千分之一的差别。于是,他在很有名望的《自然》杂志上发表了他的发现,并请大家帮忙分析其中的原因。伦敦大学的化学教授莱姆塞推断空气中的氮气里可能含有一种较     

小样本下基于特征子空间估计的故障诊断算法

为解决PCA(Principal Component Analysis)因样本数目少而无法得到稳健协方差矩阵问题,根据主元分析的几何意义,引入CS分解贝叶斯空间估计的思想,将协方差矩阵问题转化成特征子空间估计问题.首先根据大量历史数据运用PCA离线建立SPE(Squard Prediction Error)统计量阈值和故障模式特征子空间矩阵库,当在线检测到系统存在异常情况时,由于受一定的环境影响只能得到小样本故障数据,利用本文方法可估计出小样本数据的特征子空间矩阵;然后通过对比特征子空间与故障模式特征子空间的相似性,完成故障诊断.最后通过仿真验证了此方法的可行性和有效性.     

生物存储:构建美国生物资源库

数据资料丰富的高品质生物样本是未来科学研究必不可少的。但是,获取和存储这些样本却并不如人们所想象的那么简单。对于生物库的建设来说,最困难的问题也许还是资金问题。如今,世界各地的冰柜或橱架上放满了许多人体标本,这就是一般所称的"生物银行"或"生物库":将各种生物组织保存起来,供以后研究之用这样的生物库包罗万象,其规模和所涉及的范围无比庞大,有来自普通人群的,有来自手术患者或活检患者的,也有来自刚死亡之人的。有些样本收藏     

基于TVS-HAR模型的农产品期货市场已实现波动率的预测研究

本文以4种农产品期货的高频数据为样本,在实证考察预测因子对农产品期货已实现波动率的预测能力基础上,通过假定时变HAR模型的参数遵循独立正态-伽马自回归过程先验分布,构建了具有时变稀疏度的HAR模型(TVS-HAR),以同时考虑预测模型参数的时变性和预测模型的时变性,并采用MCS检验评价和比较该模型和其他HAR族模型的样本外预测性能.实证结果表明:TVS-HAR模型能较好地识别和拟合潜在预测因子对农产品期货市场波动率的预测的重要性和影响程度的时变性;跳跃成分对我国农产品期货市场已实现波动率具有一定的预测能力;相对于其他几类HAR模型,TVS-HAR模型的预测性能最好.     

监测过程均值小的偏移的综合控制图

提出的“可变样本的综合控制图”（VGR）是对传统休哈特控制图、合格品链长控制图以及可变样本3者的恰当结合.通过数据显示,可变样本的综合控制图在样本均值发生较小偏移时更能及时发出失控信号,与传统休哈特图以及GR综合控制图相比减少了发信号时要检验的平均样本量,并且在均值未发生偏移时能有一个较大的平均样本量.     

样本方差定义分析

分析了2种不同的样本方差计算公式.若只描述抽样样本数据间的离散程度,则样本方差计算公式中的除数应为n;若对总体的方差进行估计,则需要选择除数为n-1的样本方差公式.