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抽取作战文书中的军事命名实体关系,是实现作战文书语义理解的一种有效方法。在分析作战文书中军事命名实体词语规则的基础上,提出了一种结合词语规则和 SVM 模型的军事命名实体关系抽取方法。首先,使用词语规则整合作战文书中连续出现的军事命名实体并抽取其关系,使其更加适合 SVM 模型。然后,使用 SVM 模型对传统规则模板难以使用的词窗、词性和距离等特征进行建模,抽取军事命名实体关系。实验结果表明,优先利用词语规则能充分提高 SVM 模型抽取军事命名实体关系的效果,与单纯使用 SVM 模型相比,准确率和召回率分别提高了8.73%和41.71%。 相似文献
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在电动车驱动中,为了解决电池低电压下输出大转矩的问题,研究设计了空间电压矢量PWM的两种过调制方法,实验结果表明能够有效提高输出电压,提高输出转矩, 适于在电动车驱动中应用。 相似文献
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研究了匀速直线运动目标的脱靶量测量问题。文中首先给出了脱靶量测量的数学模型 ,将匀速直线运动目标的脱靶量测量表示为交会过程中目标径向距离时间序列的非线性拟合问题 ,并讨论了其求解的最优化算法。仿真结果表明 ,这种基于径向距离时间序列的目标脱靶量测量方法是简洁有效的 相似文献
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为了改善实际跟踪过程中因为缺乏目标先验信息造成的模型失配对滤波器跟踪性能造成的影响,引入强跟踪滤波(STF)思想对渐进更新扩展Kalman滤波(PU-EKF)算法进行改进,提出了强跟踪渐进更新扩展Kalman滤波(STPU-EKF)算法.在多种模型失配情况下进行磁偶极子跟踪仿真试验,对所建算法的性能进行验证,仿真结果表... 相似文献
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复杂环境下基于多目标粒子群的DWA路径规划算法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对机器人在障碍物分布密集的复杂环境中运行时,动态窗口法(dynamic window approach,DWA)易出现避障失败或规划不合理的情况,提出一种基于多目标粒子群优化算法(multi-objective particle swarm optimization,MOPSO)的改进DWA规划算法。在建立多障碍物环境覆盖模型的基础上,提出一种障碍物密集度的判断方法;优化DWA算法中的子评价函数;利用改进的MOPSO算法实现DWA权重系数的动态调整,将权重系数的自适应变化问题转化为多目标优化问题;根据路径规划的要求将安全距离和速度作为优化目标,并使用改进的MOPSO算法对相应的多目标优化模型进行优化求解。仿真结果表明,该算法使机器人有效地通过障碍〖BHDWG8,WK10YQ,DK1*2,WK1*2D〗〖XCLXY.TIF;%129%129〗听语音 聊科研与作者互动 物密集区的同时兼顾了运行的安全性和速度,具有更好的路径规划效果。 相似文献
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情报主导警务模式在公安机关处置警务工作、掌控突发事件过程中具有重要意义.根据公安边防部队处置群体性事件的特点,借鉴军事领域的制信息权理论,研究了边境地区群体性事件制信息权的内涵、作用等相关内容,提出了公安边防部队在处置群体性事件中的问题及对策. 相似文献
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消防部队基层干部面临个体需求与现实满足存在较大差距时出现的心理问题,受个体与周围环境因素的影响。面对心理问题,在重视部队传统教育的基础上,大胆借鉴现代企业管理经验和理念,充分利用压力的正效应,结合物质鼓励和精神激励,合理疏导,妥善处理。 相似文献
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舰船电缆绝缘材料热老化寿命的差示扫描量热法研究 总被引:2,自引:0,他引:2
应用热分析理论,在试验的基础上对船用电缆绝缘材料热老化寿命的快速评定进行了研究,并与常规法的结果作了比较,肯定了快速评定法对电缆绝缘材料的寿命进行预测的可行性. 相似文献
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