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201.
利用深度学习方法,为硬件计数器复用(multiplexing,MPX)提供结果精度更高的估计模型。通过对MPX估计得到的结果与实际采集的真实数据进行相似性分析,证明相同程序多次运行之间得到的硬件计数值是线性相关的。采用神经网络多层感知器(multilayer perceptron,MLP)和双向门控神经网络(bidirectional gated recurrent unit, Bi-GRU)这2种深度学习模型,对MPX数据进行拟合。基于动态时间规整(dynamic time warping, DTW),提出一个全新的评估MPX数据精度的指标DTW-cost。实验结果表明,同时收集15个硬件事件数据时,MLP方法拟合得到的13个高性能计算应用平均准确率比现有使用最广的固定插值法高出10.53%,最多可提升19.8%;而在MLP表现较差的事件上,Bi-GRU方法得到的平均准确率提升了28.8%。  相似文献   
202.
针对交流伺服系统速度环控制器参数自整定及优化的需求,为使工程技术人员避免繁琐的调参过程,提出了一种基于转动惯量辨识的速度环控制器参数自整定及优化方法。首先,采用频率法分析伺服系统速度环控制器参数的设计规则;随后,采用遗忘因子递推最小二乘法,对控制器参数设计所需的系统转动惯量进行辨识;最后,在此基础上利用设计的变步长迭代算法,完成控制器参数寻优过程。仿真结果表明,采用遗忘因子递推最小二乘法,能够有效辨识出电机轴端的转动惯量。提出算法进行整定及优化后,速度环控制器参数能使系统具有良好的动态响应和鲁棒性。  相似文献   
203.
E‐commerce platforms afford retailers unprecedented visibility into customer purchase behavior and provide an environment in which prices can be updated quickly and cheaply in response to changing market conditions. This study investigates dynamic pricing strategies for maximizing revenue in an Internet retail channel by actively learning customers' demand response to price. A general methodology is proposed for dynamically pricing information goods, as well as other nonperishable products for which inventory levels are not an essential consideration in pricing. A Bayesian model of demand uncertainty involving the Dirichlet distribution or a mixture of such distributions as a prior captures a wide range of beliefs about customer demand. We provide both analytic formulas and efficient approximation methods for updating these prior distributions after sales data have been observed. We then investigate several strategies for sequential pricing based on index functions that consider both the potential revenue and the information value of selecting prices. These strategies require a manageable amount of computation, are robust to many types of prior misspecification, and yield high revenues compared to static pricing and passive learning approaches. © 2006 Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics, 2007  相似文献   
204.
A firm making quantity decision under uncertainty loses profit if its private information is leaked to competitors. Outsourcing increases this risk as a third party supplier may leak information for its own benefit. The firm may choose to conceal information from the competitors by entering in a confidentiality agreement with the supplier. This, however, diminishes the firm's ability to dampen competition by signaling a higher quantity commitment. We examine this trade‐off in a stylized supply chain in which two firms, endowed with private demand information, order sequentially from a common supplier, and engage in differentiated quantity competition. In our model, the supplier can set different wholesale prices for firms, and the second‐mover firm could be better informed. Contrary to what is expected, information concealment is not always beneficial to the first mover. We characterize conditions under which the first mover firm will not prefer concealing information. We show that this depends on the relative informativeness of the second mover and is moderated by competition intensity. We examine the supplier's incentive in participating in information concealment, and develop a contract that enables it for wider set of parameter values. We extend our analysis to examine firms' incentive to improve information. © 2014 Wiley Periodicals, Inc. 62:1–15, 2015  相似文献   
205.
针对人的局限性可能会导致在提取特征中丢失重要信息,从而影响最终的识别效果问题,提出无监督特征学习技术的惯性传感器特征提取方法。其核心思想是使用无监督特征学习方法学习多个特征映射,再将所有特征映射拼接起来形成最终的特征计算方法。其优点是不会造成重要信息的损失,而且可以显著减少所使用的无监督特征学习模型的规模。为了验证所提出的特征提取方法在活动识别中的有效性,运用一个公开的活动识别数据集,使用三种常用无监督模型进行特征提取,并使用支持向量机进行活动识别。实验结果表明,特征提取方法取得了良好的效果,与其他方法相比具有一定的优势。  相似文献   
206.
为研究CFRP筋混凝土柱在低周反复荷载作用下的骨架曲线,基于已有的3根CFRP筋混凝土柱的滞回曲线,采用混凝土损伤塑性本构模型和碳纤维筋本构模型,运用有限元分析软件ABAQUS对其试验过程进行数值模拟,并将模拟所得骨架曲线与试验结果进行对比。结果表明:通过数值模拟得到的骨架曲线与试验结果吻合较好,数值模拟趋势与试验得到的趋势一致,从而对该有限元模型的适用性进行了验证。  相似文献   
207.
现有基于深度学习的卷积码识别方法仍存在参数规模较大、识别性能较弱等不足。针对该问题,提出了一种基于矩阵变换特征与码序列联合学习的卷积码识别方法。将接收到的码字序列排列成矩阵形式,利用软信息剔除可靠性较低的码字,通过一种新的矩阵变换算法得到特征矩阵。在识别时,将原始码字矩阵和特征矩阵输入到具有多模态数据联合学习能力的网络模型,在神经网络中完成特征的提取融合与卷积码的识别。仿真结果表明,所提方法性能明显优于现有基于深度学习的识别方法,特别是对于高码率卷积码;当码率较低时,同样优于传统识别方法。当信噪比达到5 dB时,25种不同参数卷积码的识别率均可达到100%。  相似文献   
208.
为解决液体火箭发动机故障诊断正负样本不平均问题,以及实现发动机稳态工作段自适应故障检测,建立了基于快速增量单分类支持向量机的异常检测模型。采取特征工程方法,对传感器获得的多变量时间序列进行特征提取。通过增量学习方法,对单分类支持向量机模型进行改进,并应用于液体火箭发动机异常检测,使单分类支持向量机检测模型具备对不同台次、不同工况的自适应性,提高了模型的计算速度。对多台次热试车数据的分析结果表明,该模型十分有效,训练速度快,具备实用价值。  相似文献   
209.
现有的人脸伪造检测方法通常在已知域上表现较好,但面临过拟合的风险,在应对未知场景时无法保持良好的检测能力。为解决此问题,提出一种结合多视角学习与一致性表征的人脸伪造检测框架。为捕获更全面的伪造痕迹,将输入图像转换为两种互补视角并采用双流骨干网络进行多视角特征学习。引入一致性度量,以补丁级监督的方式明确约束不同视角输出的局部特征的相似度。为提高检测精度,采用特征分解策略进一步优化伪造特征,减少不相关因素的干扰,并以伪造特征空间的决策作为最终的预测结果。在基准数据集上进行的大量实验表明,所提出的方法优于现有的主流模型,具备良好的跨域泛化能力。  相似文献   
210.
为了自动实现含气膜孔涡轮叶片寿命的可靠性设计优化,减少其有限元计算时间成本,提出了含气膜孔涡轮叶片的非结构局部网格参数化方法.该网格参数化方法将叶片划分为参数化区域和非参数化区域,分别设计非参数化区域的网格以及参数化区域的网格控制点,更新气膜孔的形状和位置后,保持非参数化区域的网格不变,重构参数化区域的网格.相比于结构...  相似文献   
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