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搜索结果: 91-105 共查到知识库 计算机科学技术相关记录38441条 . 查询时间(2.809 秒)
针对当前过程监测和运行状态评价方法等对工况信息感知不全面、漏报和误报现象严重等问题,在深入研究工业现场数据静−动态特性协同感知方法的基础上,提出关键性能指标(Key performance indicators,KPI)驱动的慢特征分析(Slow feature analysis,SFA)算法.将关键性能指标信息融入到慢特征分析中,协同感知复杂工业过程的静−动态特性变化,并...
基于视网膜对视觉信息的处理方式,提出一种视网膜功能启发的边缘检测层级模型.针对视网膜神经元在周期性光刺激下产生适应的特性,构建具有自适应阈值的Izhikevich神经元模型;模拟光感受器中视锥细胞、视杆细胞对亮度的感知能力,构建亮度感知编码层;引入双极细胞对给光−撤光刺激的分离能力,并结合神经节细胞对运动方向敏感的特性,构建双通路边缘提取层;另外根据神经节细胞神经元在多特征调控下延迟激...
动态多目标优化问题(Dynamic multi-objective optimization problems,DMOPs)的目标函数发生变化时,需要采取变化响应策略对种群进行重新初始化,以快速追踪新环境中的最优解集.现有动态多目标优化算法对不同个体、不同维度的决策变量缺乏针对性的变化响应,导致重新初始化效果尚存在较大改进空间.为此,提出一种对不同个体、不同维度的决策变量分别进行自适应变化响应的动...
语音自动识别系统     语音  自动识别  系统       2023/8/19
语音自动识别系统。
针对双语教学中存在的主要瓶颈问题,以语言资源库、语音语料库、教学资源库、测试试题库和双语词库为基础,开创性地提出了基于语音技术、多语种信息处理技术、多媒体技术相融合的新疆双语教学软件平台设计思路和总体框架,研发完成了新疆双语教学软件平台,利用平台结合个性化需求自动生成了系列双语教学软件系统,包括:基于语音技术的双语教学软件、基层干部双语学习培训系统、新疆双语教师双语水平评测诊断考试系统等
面向过程自动化的新一代工业无线网络技术。
对维哈柯语言文字处理技术的独特性及复杂性开展了系统研究,攻克了复杂文本处理等多项基础性和共性核心技术,自主研发出系列维哈柯文系统软件、工具软件和应用软件产品,创建了维哈柯软件开发的工程化技术支撑体系,并制定了相关维哈柯文信息技术标准。系列成果填补了多项国内外空白,在新疆各行各业得到广泛应用,缩小了民族间“数字鸿沟”,显著推动了维哈柯文信息处理领域的技术进步,为新疆国民经济和社会信息化提供了有力支撑...
氧化物阻变存储器机理与性能调控。
泛在电力物联网混合组网关键技术与应用。
针对孤岛微网群稳定运行难度大,电压和频率控制极为复杂的问题,提出了一种适用于含多逆变器分布式电源DGs(distributed generations)微网群MGC(microgrid cluster)的智能电压、频率协同控制方法。首先,该方法利用李雅普诺夫理论和基于逆变器DG的动态特性设计了基于模型化的控制器;然后,利用人工神经网络ANN(artificial neural network)来近...
序列推荐(Sequential recommendation,SR)旨在建模用户序列中的动态兴趣,预测下一个行为.现有基于知识蒸馏(Knowledge distillation,KD)的多模型集成方法通常将教师模型预测的概率分布作为学生模型样本学习的软标签,不利于关注低置信度序列样本中的动态兴趣.为此,提出一种同伴知识互增强下的序列推荐方法(Sequential recommendation en...
传统多视角聚类都基于视角完备假设,要求所有样本的视角信息完整,不能处理存在部分视角缺失情形下的不完整多视角聚类任务.为解决该问题,提出一种基于低秩张量图学习的不完整多视角聚类方法.为了恢复相似图中缺失视角所对应的样本关联信息,该方法将低秩张量图约束和视角内在图保持约束融入到多视角谱聚类模型。
优化算法中多种群采样方式可转化为蒙特卡洛对当前函数积分的评估,针对不同子种群对整体评估的差异性,提出子种群规模(个体数)自适应的改进策略,并用于多尺度量子谐振子优化算法(Multi-scale quantum harmonic oscillator algorithm,MQHOA)的改进,同时阐述多种群策略所具有的量子特性以及量子隧道效应与寻优性能的相关性.已有的优化算法忽视了动态调节子种群规模对...
针对厚尾噪声条件下不规则星凸形多扩展目标跟踪(Multiple extended target tracking,METT)问题,提出一种基于多伯努利滤波的厚尾噪声条件下多扩展目标跟踪方法.首先,采用学生t分布对厚尾过程噪声和量测噪声进行建模,并基于有限集统计(Finite set statistics,FISST)理论利用随机超曲面模型(Random hypersurface model,RHM...
网络入侵样本数据特征间存在未知的非欧氏空间图结构关系,深入挖掘并利用该关系可有效提升网络入侵检测方法的检测效能.对此,设计一种元图神经网络(Meta graph neural network,MGNN),MGNN能够对样本数据特征内部隐藏的图结构关系进行挖掘与利用,在应对入侵检测问题时优势明显。

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