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212.
随着网络社交媒体的快速发展,对舆情信息的传播模式进行分析成为研究热点。针对网络舆情传播模式分类任务中,小样本数据多路径生成分类正确率低的问题,提出了舆情传播领域知识图谱结构定义,建立了基于微博数据的舆情传播知识图谱与舆情传播分析任务数据集,使用GraphDIVA模型进行舆情传播模式分类,并在自建数据集中进行了舆情传播模式分类25样本测试实验。结果表明:模型在经过20轮训练后,分类正确率从76%提升到89.4%,说明GraphDIVA模型在减少训练次数、提升分类正确率方面具有更优的效果。 相似文献
213.
针对目前的航空发动机限寿件(ELLP)疲劳可靠性分析中的小失效概率事件以及其极限状态函数具有较强非线性的特点,提出了一种具有自更新机制的半径外自适应重要抽样(AUMCROAIS)疲劳可靠性分析方法。该方法首先利用蒙特卡罗自适应重要抽样(MCAIS)快速逼近真实设计验算点(MPP)附近,随后以近似设计验算点为中心进行极坐标抽样,并依次构造主动学习函数,对近极限状态函数和抽样半径进行最优选取,从而实现最优抽样半径的更新,通过不断的更新确定出最优抽样半径,加速失效概率计算的收敛。本方法提高了设计验算点的收敛速度同时保证了计算精度,解决了小失效概率事件以及强非线性极限状态函数可靠度计算难题,最后以某型发动机压气机轮盘为对象应用本方法,并与传统的蒙特卡罗仿真(MCS)方法、蒙特卡罗半径外自适应重要抽样法(MCROAIS)和一阶可靠性方法(FORM)进行了对比,验证了本方法的高效率、鲁棒性和仿真精度。 相似文献
214.
215.
单框架控制力矩陀螺(SGCMG)框架伺服系统内部存在的各种干扰会严重影响陀螺的力矩输出精度。为了实现力矩输出的高精度控制,需要对框架伺服系统进行精确动力学建模与控制。通过对作用于航天器上SGCMG的详细动力学分析,建立了框架伺服系统动力学模型,其中考虑了动静不平衡干扰力矩以及摩擦力矩。基于正弦永磁同步电机,利用自抗扰理论设计了框架伺服系统内外环控制器。仿真结果表明,在忽略转子不平衡所引起的高频干扰力矩的前提下,此控制器能对内外环存在的所有建模及未建模干扰进行准确估计和补偿,保证了框架的高精度控制。通过仿真还得到了转子不平衡对框架控制精度的影响量级,将为进一步研究如何抑制不平衡振动提供参考依据。 相似文献
216.
幂等自映射的Nielsen数(4) 总被引:1,自引:0,他引:1
本文利用粘接等方法证明了一类拓朴空间上的幂等自映射的Nielsen数不超过1。 相似文献
217.
近年来,卷积神经网络(CNN)已被计算机视觉任务广泛采用。由于FPGA的高性能、能效和可重新配置性,已被认为是最有前途的CNN硬件加速器,但是受FPGA计算能力、存储资源的限制,基于传统Winograd算法计算三维卷积的FPGA解决方案性能还有提升的空间。首先,研究了适用于三维运算的Winograd算法一维展开过程;然后,通过增加一次性输入特征图和卷积块的维度大小、低比特量化权重和输入数据等方法改善CNN在FPGA上的运行性能。优化思路包括使用移位代替部分除法的方法、分tile方案、二维到三维扩展及低比特量化等4个部分。相对传统的二维Winograd算法,优化算法每个卷积层的时钟周期数减少了7倍左右,相较传统滑窗卷积算法平均每个卷积层减少7倍左右。通过研究,证明了基于一维展开的3D-Winograd算法可以大大减少运算复杂度,并改善在FPGA运行CNN的性能。 相似文献
218.
强杂波背景下的目标检测是各国争相研究的热点,传统的雷达目标检测技术无法实现,人工智能技术的出现,其在目标识别和特征提取方面的独特优势,使得强杂波背景下的目标检测成为可能,利用人工智能神经网络的强大非线性预测能力对海杂波的非线性动力方程进行逼近,实现了对海杂波的非线性预测,提出了一种基于神经网络技术的强海杂波背景下的脉冲多普勒雷达导引头小目标检测方法,使得强海杂波背景下的目标检测能力有2 dB到6 dB的提升。 相似文献
219.
针对半球谐振陀螺的零位漂移问题,本文研究了基于模态反转电路控制技术的零位自校准方法。首先,从动力学模型引入阻尼不对称、频率裂解等非理想因素,讨论半球谐振陀螺的工作机理及驻波漂移特性。其次,通过理论分析模态反转的零位校准以及虚拟进动控制的模态反转技术。最后,基于FPGA数字控制平台,设计并实现了半球谐振陀螺零位自校准半实物仿真实验。实验结果表明,基于模态反转的半球谐振陀螺零位校准,实现了半球谐振陀螺的零位从15 降低至2 ,短期零偏稳定性和长期稳定性也分别提高了11.8%和45.86%,有效地抑制了零位漂移,提高了半球谐振陀螺测量精度。 相似文献
220.
基于LabVIEW实现神经网络 总被引:1,自引:0,他引:1
文章选择LabVIEW的图形编程语言实现了神经网络.仿真结果表明,通过LabVIEW可将虚拟仪器技术和神经网络有机地结合起来,拓宽两者的应用范围,提高系统的性能和开发效率. 相似文献