搜索结果: 61-75 共查到“知识库 人工智能”相关记录5269条 . 查询时间(2.765 秒)
城市污水处理过程自适应滑模控制
城市污水处理过程 时滞 滑模控制 模糊神经网络
2024/1/17
针对城市污水处理过程时滞导致难以稳定控制的问题,提出一种自适应滑模控制方法(Adaptive sliding mode control,ASMC).首先,分析推流时滞对城市污水处理生化反应过程的影响,建立时滞影响下的城市污水处理运行控制模型;其次,设计一种基于模糊神经网络的预估补偿模型,完成滞后变量的准确预测,实现控制模型中变量时刻的统一;最后,设计一种具有自适应开关增益系数的滑模控制器(Slid...
深度强化学习联合回归目标定位
视觉注意机制 循环神经网络 深度强化学习 目标定位
2024/1/17
为了模拟人眼的视觉注意机制,快速、高效地搜索和定位图像目标,提出了一种基于循环神经网络(Recurrent neural network,RNN)的联合回归深度强化学习目标定位模型.该模型将历史观测信息与当前时刻的观测信息融合,并做出综合分析,以训练智能体快速定位目标,并联合回归器对智能体所定位的目标包围框进行精细调整.实验结果表明,该模型能够在少数时间步内快速、准确地定位目标。
在场景文本检测方法中,文本实例的边缘特征与其他特征在大多数模型中都是以同样的方式进行处理,而准确检测相邻文本边缘区域是正确识别任意形状文本区域的关键之一.如果对边缘特征进行增强并使用独立分支进行建模,必能有效提高模型的标识准确率.为此,提出了三个用以增强边缘特征的网络模块。
数字化转型+AI环境下,我们正处于知识生态环境和知识技术体系的交汇重塑中,对知识、智慧和智能基础设施的认识很大程度上将决定我们的生存方式和生存几率。知识对象已内在地结构化、语义化、可定制、可关联,已涵盖从内容对象到知识关系网络到知识创造与利用流程,成为可交互、可计算的智能体。在智慧化的各类知识对象支持下,通过场景驱动的创新机制,可在用户解决问题的过程中,通过数据、模型、计算和交互来支持感知智能、认...
布匹瑕疵检测是纺织工业中产品质量评估的关键环节,实现快速、准确、高效的布匹瑕疵检测对于提升纺织工业的产能具有重要意义.在实际布匹生产过程中,布匹瑕疵在形状、大小及数量分布上存在不平衡问题,且纹理布匹复杂的纹理信息会掩盖瑕疵的特征,加大布匹瑕疵检测难度。
面向性能增强的双惯量伺服系统状态反馈控制
双惯量伺服系统 状态反馈 预设性能函数 函数逼近器
2024/1/17
为避免使用函数逼近器(神经网络或模糊系统),并提高双惯量伺服系统的瞬态响应和稳态性能,针对含外部扰动的双惯量伺服系统,提出一种基于预设性能函数(Prescribed performance function,PPF)的类比例状态反馈控制策略.首先,提出一种改进的带有最大超调、收敛速率以及稳态误差的预设性能函数,并将该函数融入控制器设计使二惯量伺服的跟踪误差保持在预定的边界之内.其次,基于预设性能函...
多元时间序列(Multivariate time series,MTS)分类是许多领域中的重要问题,准确的分类结果可以有效地帮助决策.当前的MTS分类算法在个体的表征学习阶段难以自动建模多元变量之间复杂的交互关系,并且无法评估分类结果的可信度,这会导致模型性能受限,以及缺乏具备统计意义的可靠性解释.本文提出了一种基于不确定性的多元时间序列分类算法,变分贝叶斯共享图神经网络,即VBSGNN(Vari...
超大预训练模型(Pre-trained model,PTM)是人工智能领域近年来迅速崛起的研究方向,在自然语言处理(Natural language processing,NLP)和计算机视觉等多种任务中达到了有史以来的最佳性能,促进了人工智能生成内容(Artificial intelligence-generated content,AIGC)的发展和落地.ChatGPT作为当下最火热的PTM,...
基于深度学习的方法在去雾领域已经取得了很大进展,但仍然存在去雾不彻底和颜色失真等问题.针对这些问题,本文提出一种基于内容特征和风格特征相融合的单幅图像去雾网络.所提网络包括特征提取、特征融合和图像复原三个子网络,其中特征提取网络包括内容特征提取模块和风格特征提取模块,分别用于学习图像内容和图像风格以实现去雾的同时可较好地保持原始图像的色彩特征。
基于运动引导的高效无监督视频目标分割网络
无监督视频目标分割 运动引导 局部注意力 互注意力
2024/1/17
大量基于深度学习的无监督视频目标分割(Unsupervised video object segmentation,UVOS)算法存在模型参数量与计算量较大的问题,这显著限制了算法在实际中的应用.提出了基于运动引导的视频目标分割网络,在大幅降低模型参数量与计算量的同时,提升视频目标分割性能.整个模型由双流网络、运动引导模块、多尺度渐进融合模块三部分组成.具体地,首先,RGB图像与光流估计输入双流网...
ChatGPT引发全社会的关注，它预示着AI颠覆性的技术将会影响到我们所有人，将会给社会带来一次新的“洗牌”。这项新的技术已经进化到类人状态，它不仅知识丰富，拥有的知识量超过任何一个地球人，而且像人类一样已经具有了同情心和是非观，远超早期的程序控制机器人。以ChatGPT为代表的生成式AI，其技术底色是基于数据和大语言模型以及深度学习技术，其强大的算力和精致化的算法设计将各种文字、图像、视频等信息...
《一种基于边缘计算网络的网络流量测量方法》（图）
边缘计算 物联网 软件定义的网络
2023/6/19
边缘计算是5G网络中的关键技术之一，它可以在接入网上收集和处理数据并降低网络的传输负载。边缘计算网络软件定义网络(SDN)中的数据交换将传统交换机中的控制平面和转发平面解耦，并在全局视角下规划路由使网络管理更加灵活和高效、准确、全面的网络流量测量我们的方案使用基于SDN架构的粗粒度度量。通过在基于Open Flow的开关中收集统计量，并利用自回归移动平均(ARMA)模型来推断细粒度度量。
基于ReliefF特征选择算法和BP神经网络的窃电检测（图）
窃电检测 ReliefF 多元特征选择 BP神经网络
2023/8/14
为了提高窃电特征建立和窃电检测的准确性，分析了常用窃电方法的原理，采用ReliefF多元特征选择算法对窃电特征进行优化。本文建立了基于BP神经网络的窃电检测模型，并将优化后的特征作为模型的输入。实验结果表明，利用优化后的特征进行窃电检测的模型具有较好的窃电识别精度。
