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将卷积结构引入循环神经网络,从而构建卷积循环神经网络。以此为基础,研究构建了面向中文分词与实体识别联合学习的序列标注模型。该模型依托卷积循环神经网络构建特征编码层,实现中文字序列局部空间特征和长距离时序依赖特征的联合提取;依托改进的循环神经网络构建标签解码层,实现标签序列长距离时序依赖的有效建模;依托统一的分词与实体识别序列标注模式实现分词信息与实体信息的联合学习,避免传统流水线法的误差传播问题。在人民日报语料和微软标注语料上的实验结果显示,该框架较传统统计模型和神经网络模型有显著的性能提升,尤其是在识别字数较多的命名实体时,其效果明显优于其他方法。 相似文献
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在超级计算机体系结构设计阶段 ,有必要进行时序规划 ,以尽早判断设计方案和性能指标的物理可实现性。提出一种性能驱动的时序规划方法 ,采用适于组件性能描述的时序性能模型 ,并按照线网权重分配路径延时余量 ,算法具有效率高、延时分配合理的优点 相似文献
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为了解决驾驶训练中乘员操纵动作难以保留和再现,而无法进行深入分析的不足,提出了用操纵件位移数据记录乘员动作,用状态变化矩阵描述动作过程,用驾驶规则中规定的动作时序特征识别乘员特定操作动作等一系列新方法,实现了车辆驾驶动作的数字化记录、智能化识别和自动化评估。 相似文献
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空地弹药是打击地面目标的重要武器,科学预测其作战弹药消耗量十分重要.针对预测方法存在的目标函数构建不合理、约束条件设置不全面、时间要素缺乏等问题,提出了基于时序打击的空地弹药消耗预测模型.在火力分配方法的基础上,将作战过程分为多个阶段,综合考虑各种因素影响,以目标集合阶段指标完成度、出动架次数、飞机损失数和弹药消耗量的最小值作为目标函数,设置弹药储备、可用架次、飞机最大损失等约束条件,计算最优飞机-弹药-目标分配方案.定义的多要素目标函数有效解决了目标价值难以确定和目标函数组成单一的问题,提出的目标修复、架次损失、目标毁伤效果评估对弹药消耗影响的计算方法,使得预测模型更贴近作战实际.仿真算例结果表明:该方法合理有效、可操作性强,符合空地弹药打击特点,可为作战计划、弹药保障计划的制定提供有益借鉴. 相似文献
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剩余寿命作为预测性维修的重要支撑,智能预测能及时识别出复杂系统寿命变化规律,准确反映不同工况对剩余寿命的影响.针对复杂系统运行工况与高维度、多尺度时序数据,构建多层LSTM预测模型,防止了梯度消失,能够提取不同工况下时序数据的深层次关联性抽象特征.利用Dropout方法减少预测模型过拟合,针对预测模型的不确定性,设计误... 相似文献