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针对行动序列计划中的时序偏好问题开展研究,重点关注时序偏好集合内部存在不一致性时完成行动计划的方法。论文的难点和创新点体现在两个方面。针对时序偏好的表示问题,建立了一种二元描述结构,能够实现对时序约束和时序偏好的归一化描述。使用计算辩论技术建立推理框架,用以排除约束/偏好集合中的冲突关系,获得具有最大一致性的约束/偏好子集。在此基础上建立了一种新的计划生成策略,通过映射的方法得到行动序列片段,组合这些片段后形成完整的行动序列计划。通过实例验证了方法的可行性。 相似文献
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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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以PLD器件实现的计数器,因时延原因在后组组合逻辑电路输出端会产生冒险信号,这必须在设计中加以消除。本文通过实例,分析了产生冒除的原因,提出利用选通法或Gray码表征系统状态两种方案来消除计数器产生的冒除,并给出了具体的实现方法。 相似文献
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为探索深度学习理论在视频图像帧间运动补偿问题中的应用,提出一种用于视频图像帧间运动补偿的深度卷积神经网络。该网络由卷积模块和反卷积模块构成,可以处理不同分辨率输入图像并具备保持较完整图像细节的能力。利用具有时序一致性的视频图像序列构造训练样本,采用随机梯度下降法对设计的深度卷积神经网络进行训练。视觉效果和数值评估实验表明,训练得到的网络较传统方法能更有效地进行视频图像帧间运动补偿。 相似文献
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对战场目标战术意图的快速、准确和自动识别,是智能决策的前提和基础。目标战术意图通常由多个战术动作组合完成,因而目标状态呈现动态、时序变化特征。本文针对目标意图识别问题的特点,提出一种基于栈式自编码器( SAE)的智能识别模型,设计智能识别模型的基本框架,提出一种基于时序特征的输入信号编码方法及相应的模式解析机制,通过将目标状态在多个时刻的时序特征和战场环境、目标属性等信息统一编码为输入信号,将军事专家的知识经验封装为模式标签,模拟人的推理模式与认知经验,实现对目标战术意图的智能识别。最后通过实验,分析预训练过程和网络深度对算法性能的影响,并通过与多层感知机(MLP)和逻辑回归分类器(LRC)识别准确率的比较,验证所提SAE算法的有效性。 相似文献
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施元春 《后勤工程学院学报》2002,18(2):88-90,93
FPLD具有可编程性、高速度、高集成度和高可靠性等特点,这为改善数字逻辑电路实验提供了条件。本文介绍了针对传统数字逻辑电路实验存在的缺陷而设计的一种新型的基于FPLD的片上数字实验系统,并结合实例说明了实验的方法和步骤,阐述了这种实验系统有利于培养学生基本技能和创造力,实验取得了良好的效果。 相似文献