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A traffic flow cellular automaton model to considering drivers' learning and forgetting behaviour 被引量:3
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作者 丁建勋 黄海军 田琼 《Chinese Physics B》 SCIE EI CAS CSCD 2011年第2期575-585,共11页
It is known that the commonly used NaSch cellular automaton (CA) model and its modifications can help explain the internal causes of the macro phenomena of traffic flow. However, the randomization probability of veh... It is known that the commonly used NaSch cellular automaton (CA) model and its modifications can help explain the internal causes of the macro phenomena of traffic flow. However, the randomization probability of vehicle velocity used in these models is assumed to be an exogenous constant or a conditional constant, which cannot reflect the learning and forgetting behaviour of drivers with historical experiences. This paper further modifies the NaSch model by enabling the randomization probability to be adjusted on the bases of drivers' memory. The Markov properties of this modified model are discussed. Analytical and simulation results show that the traffic fundamental diagrams can be indeed improved when considering drivers' intelligent behaviour. Some new features of traffic are revealed by differently combining the model parameters representing learning and forgetting behaviour. 展开更多
关键词 cellular automaton model learning and forgetting behaviour Markov property
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最小二乘算法优化及其在锂离子电池参数辨识中的应用 被引量:2
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作者 范兴明 封浩 张鑫 《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2024年第5期1577-1588,共12页
传统最小二乘法(LS)用于锂离子电池模型在线参数辨识精度低,通过带遗忘因子递推最小二乘算法能够有效地提高辨识精度,但固定的遗忘因子影响模型动态特性。遗忘因子的自适应处理能提高算法对动态系统的参数辨识能力,而目前的自适应方法... 传统最小二乘法(LS)用于锂离子电池模型在线参数辨识精度低,通过带遗忘因子递推最小二乘算法能够有效地提高辨识精度,但固定的遗忘因子影响模型动态特性。遗忘因子的自适应处理能提高算法对动态系统的参数辨识能力,而目前的自适应方法容易忽略模型参数的稳定性,同时方法待定系数范围较大且难以确认。为了得到高精度且稳定性良好的模型参数,该文设计了一种精度和稳定性兼优且更简单的自适应遗忘因子递推最小二乘(AFFRLS)改进方法,并与其他AFFRLS、可变遗忘因子递推最小二乘(VFFRLS)进行仿真对比分析。结果表明,改进的AFFRLS能够在模型精度和参数稳定性取得更好的平衡,且对不同的在线工况具有良好的适用性。 展开更多
关键词 锂离子电池模型 参数辨识 最小二乘法 自适应遗忘因子
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Green Communication: An Effective Approach to Minimize Risk of Forgetfulness from Mobile Phone Usage
3
作者 Aditi Mishra Neeraj Kumar Tiwari 《E-Health Telecommunication Systems and Networks》 2014年第1期1-7,共7页
The usage of mobile-phone among children increased significantly. Children are in their growing phase and cells of their body are rapidly dividing, therefore propagation of electro-magnetic (EM) radiation occurs quick... The usage of mobile-phone among children increased significantly. Children are in their growing phase and cells of their body are rapidly dividing, therefore propagation of electro-magnetic (EM) radiation occurs quickly in children. The aim of the present study was to evaluate the extent of mobile-phone usage as well as its possible health effect. A total number of 455 (398 children and 57 adults, 396 urban and 59 rural) students of age group ranging from 10-29 years participated in this study. An “Information Gathering Chronological (IGC) model” was used for the collection and evaluation of information. The four major parameters, i.e. demographic and public uniqueness, mobile-phone consumption patterns, grievance of the “forgetfulness” symptom to the subjects and awareness about the safety measures were included to get the concise information from participants. We have observed that the prevalence of “forgetfulness” was 23.95% among mobile-phone users. The incidence of overall “forgetfulness” symptoms was 23.59%, 17.46%, 25.00% and 37.50% in low (LU), normal (NU), moderate (MU) and heavy (HU) mobile-phone users respectively. A trend for risk for “forgetfulness” was observed in HU as compared to LU in overall mobile-phone users. Three folds and nearly five folds increased risk for “forgetfulness” was found among HU as compared to LU in children (p ≤ 0.0210) and urban area mobile-phone users respectively. No significant difference for “forgetfulness” symptoms was found in other categories (i.e. adult and rural mobile-phone users). These results suggested that the incidences of “forgetfulness” among children from urban area mobile-phone users were significantly increased. 展开更多
关键词 Cellular PHONE ELECTROMAGNETIC HYPERSENSITIVITY (EHS) Self Reported SYMPTOM forgetfulness
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基于改进初值带遗忘因子的递推最小二乘法的锂电池参数辨识 被引量:1
4
作者 王文 史华泽 +3 位作者 岳雨霏 黎隆基 吴传平 童宇轩 《电力科学与技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第4期178-186,共9页
锂电池荷电状态(state of charge,SOC)的准确估计依赖于精确的锂电池模型参数。在采用带遗忘因子的递推最小二乘法(forgetting factor recursive least square,FFRLS)对锂电池等效电路模型进行参数辨识时,迭代初始值选取不当会造成辨识... 锂电池荷电状态(state of charge,SOC)的准确估计依赖于精确的锂电池模型参数。在采用带遗忘因子的递推最小二乘法(forgetting factor recursive least square,FFRLS)对锂电池等效电路模型进行参数辨识时,迭代初始值选取不当会造成辨识精度低、收敛速度慢的问题。为此,将电路分析法与FFRLS相结合,提出基于改进初值带遗忘因子的递推最小二乘法(improved initial value-FFRLS,IIV-FFRLS)。首先,通过离线辨识得到各荷电状态点对应的等效电路模型参数并进行多项式拟合;然后,利用初始开路电压(open circuit voltage,OCV)和OCV-SOC曲线获得初始SOC,代入参数拟合函数得到初始参数;最后,将初始参数带入递推公式得到IIV-FFRLS迭代初始值。对4种锂电池工况进行参数辨识,结果表明:与传统方法相比,IIV-FFRLS的平均相对误差、收敛时间分别减小58%、23%以上;IIV-FFRLS具有更高的辨识精度与更快的收敛速度。 展开更多
关键词 锂离子电池 参数辨识 带遗忘因子的递推最小二乘算法 迭代初始值
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情绪效价和动机强度对社会分享型提取诱发遗忘的影响
5
作者 张环 王晨 +2 位作者 李俊霞 林琳 吴捷 《心理学报》 CSSCI CSCD 北大核心 2024年第8期999-1014,I0001,I0002,共18页
在互动提取过程中,说话者选择性地提取目标信息,会导致听者对非目标信息的遗忘,这被称为社会分享型提取诱发遗忘。本研究基于情绪、动机与记忆之间的密切联系,探索在互动提取范式中,情绪效价与情绪动机维度对社会分享型提取诱发遗忘的... 在互动提取过程中,说话者选择性地提取目标信息,会导致听者对非目标信息的遗忘,这被称为社会分享型提取诱发遗忘。本研究基于情绪、动机与记忆之间的密切联系,探索在互动提取范式中,情绪效价与情绪动机维度对社会分享型提取诱发遗忘的影响。实验1通过操纵情绪效价与项目类型,考察情绪效价对社会分享型提取诱发遗忘的影响;实验2通过操纵积极情绪效价下的动机维度与项目类型,考察积极情绪动机维度对社会分享型提取诱发遗忘的影响。结果发现,在积极情绪(和中性情绪)条件下会产生社会分享型提取诱发遗忘,消极情绪条件下则不会;且高趋近动机积极情绪条件下的社会分享型提取诱发遗忘效应量大于低趋近动机积极情绪。以上结果为了解情绪效价及相应的动机维度对社会分享型提取诱发遗忘的影响提供了实证依据,在社会互动任务中检验了情绪与动机影响记忆表现的关键作用。 展开更多
关键词 社会分享型提取诱发遗忘 积极情绪 情绪效价 动机 共享现实
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Uncovering the Mist of Forced Forgetting: On Forgiveness in The Buried Giant
6
作者 王盈鑫 《海外英语》 2020年第4期215-216,共2页
The Buried Giant by Kazuo Ishiguro begins with an elderly couple who start a quest for the past memory which disap pears under the spell of the she-dragon Querig.During,individual confrontations and collective revenge... The Buried Giant by Kazuo Ishiguro begins with an elderly couple who start a quest for the past memory which disap pears under the spell of the she-dragon Querig.During,individual confrontations and collective revenges work together to disclose the dark secrets that have been withheld.At the same time,it probes into the problem of forgiveness:can forced forgetting enable individuals or collectives forget their dark history for either love or peace?Based on the analysis of the individual and collective memories embodied in the novel,the present paper by virtue of Paul Ricoeur’s theory of abuses of memory,especially forced forget ting exhumes Ishiguro’s critical attitude towards forced forgetting,which ignores the threatening elements of love and peace like vi olent revenge and betrayal. 展开更多
关键词 FORCED forgetTING FORGIVENESS bindividual CONFRONTATION collective VIOLENCE
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避免近期偏好的自学习掩码分区增量学习
7
作者 姚红革 邬子逸 +5 位作者 马姣姣 石俊 程嗣怡 陈游 喻钧 姜虹 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2024年第7期3428-3453,共26页
遗忘是人工神经网络在增量学习中的最大问题,被称为“灾难性遗忘”.而人类可以持续地获取新知识,并能保存大部分经常用到的旧知识.人类的这种能持续“增量学习”而很少遗忘是与人脑具有分区学习结构和记忆回放能力相关的.为模拟人脑的... 遗忘是人工神经网络在增量学习中的最大问题,被称为“灾难性遗忘”.而人类可以持续地获取新知识,并能保存大部分经常用到的旧知识.人类的这种能持续“增量学习”而很少遗忘是与人脑具有分区学习结构和记忆回放能力相关的.为模拟人脑的这种结构和能力,提出一种“避免近期偏好的自学习掩码分区增量学习方法”简称ASPIL.它包含“区域隔离”和“区域集成”两阶段,二者交替迭代实现持续的增量学习.首先,提出“BN稀疏区域隔离”方法,将新的学习过程与现有知识隔离,避免干扰现有知识;对于“区域集成”,提出自学习掩码(SLM)和双分支融合(GBF)方法.其中SLM准确提取新知识,并提高网络对新知识的适应性,而GBF将新旧知识融合,以达到建立统一的、高精度的认知的目的;训练时,为确保进一步兼顾旧知识,避免对新知识的偏好,提出间隔损失正则项来避免“近期偏好”问题.为评估以上所提出方法的效用,在增量学习标准数据集CIFAR-100和miniImageNet上系统地进行消融实验,并与最新的一系列知名方法进行比较.实验结果表明,所提方法提高了人工神经网络的记忆能力,与最新知名方法相比识别率平均提升5.27%以上. 展开更多
关键词 增量学习 灾难性遗忘 持续学习 自学习掩码 近期偏好 区域隔离
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融合遗忘机制的多模态知识追踪模型
8
作者 闫秋艳 孙浩 +1 位作者 司雨晴 袁冠 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2024年第7期133-139,共7页
知识追踪是构建自适应教育系统的核心和关键,常被用以捕获学生的知识状态、预测学生的未来表现。以往的知识追踪模型仅根据结构信息对问题、技能进行建模,无法利用问题、技能的多模态信息构造其相互依赖关系。同时,关于学生的记忆水平... 知识追踪是构建自适应教育系统的核心和关键,常被用以捕获学生的知识状态、预测学生的未来表现。以往的知识追踪模型仅根据结构信息对问题、技能进行建模,无法利用问题、技能的多模态信息构造其相互依赖关系。同时,关于学生的记忆水平仅以时间做量化,未考虑不同模态对记忆水平的影响。因此,提出了融合遗忘机制的多模态知识追踪模型。首先,对问题、技能节点,以图文匹配作为训练任务优化单模态嵌入,并通过计算多模态融合后节点间的相似度,获得问题和技能的关联权重从而计算生成问题节点的嵌入。其次,通过长短期记忆网络获取带有遗忘因素的学生知识状态,并将其融入学生的答题记录中生成学生节点的嵌入。最后,根据学生的答题次数和不同模态的有效记忆率计算学生和问题间的关联强度,通过图注意力网络进行信息传播,预测学生对不同问题的答题情况。在两个真实课堂自采数据集上进行了对比实验和消融实验,结果表明所提方法比其他基于图的知识追踪模型具有更好的预测精度,且针对多模态和遗忘机制的设计能有效提升原始模型的预测效果。同时,通过对一个具体案例的可视化分析,进一步说明了所提方法的实际应用效果。 展开更多
关键词 知识追踪 多模态 异质图 遗忘机制
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练习嵌入和学习遗忘特征增强的知识追踪模型
9
作者 张维 李志新 +2 位作者 龚中伟 罗佩华 宋玲玲 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2024年第11期3265-3271,共7页
现有知识追踪模型大多以概念为中心评估学生的未来表现,忽略了包含相同概念的练习之间的差异,从而影响模型的预测准确性。此外,在构建学生知识状态过程中,现有模型未能充分利用学生在答题过程中的学习遗忘特征,导致对学生知识状态的刻... 现有知识追踪模型大多以概念为中心评估学生的未来表现,忽略了包含相同概念的练习之间的差异,从而影响模型的预测准确性。此外,在构建学生知识状态过程中,现有模型未能充分利用学生在答题过程中的学习遗忘特征,导致对学生知识状态的刻画不够精确。针对以上问题,提出了一种练习嵌入和学习遗忘特征增强的知识追踪模型(exercise embeddings and learning-forgetting features boosted knowledge tracing, ELFBKT)。该模型利用练习概念二部图中的显性关系,深入计算二部图中的隐性关系,构建了一个练习概念异构关系图。为充分利用异构图中的丰富关系信息,ELFBKT模型引入了关系图卷积网络。通过该网络的处理,模型能够增强练习嵌入的质量,并以练习为中心更准确地预测学生的未来表现。此外,ELFBKT充分利用多种学习遗忘特征,构建了两个门控机制,分别针对学生的学习行为和遗忘行为进行建模,更精确地刻画学生的知识状态。在两个真实世界数据集上进行实验,结果表明ELFBKT在知识追踪任务上的性能优于其他模型。 展开更多
关键词 知识追踪 练习嵌入 学习和遗忘 关系图卷积网络
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急性运动对负性情绪信息有意遗忘的影响
10
作者 孙潇 金雨薇 +1 位作者 刘荣 宋耀武 《体育科学》 CSSCI 北大核心 2024年第1期69-77,共9页
目的:探究急性运动是否可作为一种干预手段作用于大学生负性情绪信息的有意遗忘,以及情绪材料的性质和时间耦合对这一过程的影响。方法:将102名大学本科女生随机分为编码前运动组、编码后运动组和对照组,以10 min中等强度持续运动为运... 目的:探究急性运动是否可作为一种干预手段作用于大学生负性情绪信息的有意遗忘,以及情绪材料的性质和时间耦合对这一过程的影响。方法:将102名大学本科女生随机分为编码前运动组、编码后运动组和对照组,以10 min中等强度持续运动为运动干预方式,采用项目法有意遗忘范式,以低唤醒负性词、高唤醒负性词和中性词为记忆材料,比较不同组别被试在自由回忆正确数、再认的辨别力指数d’及相对应的有意遗忘效应值上的差异。结果:编码前运动组在再认任务中的有意遗忘效应值显著高于对照组,主要体现在编码前运动组忘记指令词语d’显著低于对照组,编码后运动组的自由回忆正确数呈现出低于编码前运动组和对照组的趋势。结论:编码前运动通过提升个体对信息的抑制控制能力促进有意遗忘的执行,编码后运动则通过干扰记忆巩固过程降低整体回忆表现。提示急性运动可提升个体主动抑制负性情绪信息记忆编码的能力,而在经历负性情绪事件后进行的急性运动能够帮助个体更快遗忘相关负性信息。 展开更多
关键词 急性运动 有意遗忘 负性情绪信息 时间耦合
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基于CSI和FO-MKELM的室内定位方法
11
作者 邵小强 杨永德 +3 位作者 原泽文 李鑫 刘士博 马博 《电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第4期584-594,共11页
针对Wi-Fi指纹定位精度低、维护繁琐、训练成本大的问题,提出一种基于信道状态信息(CSI)和改进多元核函数极限学习机(FO-MKELM)的室内定位方法。首先在预处理阶段对CSI幅值差和重构相位信息进行融合,以减少环境噪声的影响;其次,在离线... 针对Wi-Fi指纹定位精度低、维护繁琐、训练成本大的问题,提出一种基于信道状态信息(CSI)和改进多元核函数极限学习机(FO-MKELM)的室内定位方法。首先在预处理阶段对CSI幅值差和重构相位信息进行融合,以减少环境噪声的影响;其次,在离线训练阶段,采用分段式量子粒子群算法(QPSO)为模型寻找最优参数,以提高定位精度和泛化性能;然后,为抑制环境改变对定位性能的影响,引入在线增量学习和遗忘机制,添加部分新增数据进行增量学习持续更新定位模型,并设置数据有效期遗忘过旧数据减少不良影响;最终,在在线预测阶段,将模型输出与标签库进行匹配获得更为准确的坐标。在空旷楼道和复杂实验室两种不同的环境下进行实验验证,该算法相比其他定位方法在定位精度和长期稳定性上都有所提升。 展开更多
关键词 室内定位 信道状态信息 多元核极限学习机 在线增量学习 遗忘机制 量子粒子群
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不均衡小样本下多特征优化选择的生命体触电故障识别方法
12
作者 高伟 饶俊民 +1 位作者 全圣鑫 郭谋发 《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2024年第7期2060-2071,共12页
针对现有的剩余电流保护装置无法有效识别触电事故的问题,该文提出了一种不均衡小样本下多特征优化选择的生命体触电故障识别方法。首先通过变分自编码器(VAE)对实验收集到的生命体触电小样本数据进行增殖以实现正负样本均衡;然后在时... 针对现有的剩余电流保护装置无法有效识别触电事故的问题,该文提出了一种不均衡小样本下多特征优化选择的生命体触电故障识别方法。首先通过变分自编码器(VAE)对实验收集到的生命体触电小样本数据进行增殖以实现正负样本均衡;然后在时域上提取能够反映波形动态变化特性的23个特征量,并利用高斯核Fisher判别分析(GKFDA)与最大信息系数(MIC)法从中选择最优表达特征组;最后,提出基于遗忘因子的在线顺序极限学习机(FOS-ELM)算法实现生命体触电行为的鉴别。实验结果表明,所提方法利用不均衡小样本触电数据集就可以训练出一个优秀的分类模型,诊断准确率可达98.75%,诊断时间仅为1.33 ms。其优良的性能结合在线增量式学习分类器设计,使得模型具备新知识学习能力,具有极好的工程应用前景。 展开更多
关键词 剩余电流保护装置 生命体触电故障 多特征优化选择 基于遗忘因子的在线顺序 极限学习机(FOS-ELM) 不均衡小样本
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基于变遗忘因子的改进卡尔曼滤波锂电池荷电状态估算研究
13
作者 张涛 陈东明 +1 位作者 侯鹏鹏 王尧彬 《河南理工大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2024年第4期126-132,共7页
目的 为了解决锂电池在不同放电阶段和噪声干扰下荷电状态(SOC)估算结果发散问题,方法 通过分析锂电池机理特性,查找影响估算结果的因素和原因。选取适当的数学模型并得到开路电压特性-荷电状态(OCV-SOC)试验曲线后,针对传统算法估算误... 目的 为了解决锂电池在不同放电阶段和噪声干扰下荷电状态(SOC)估算结果发散问题,方法 通过分析锂电池机理特性,查找影响估算结果的因素和原因。选取适当的数学模型并得到开路电压特性-荷电状态(OCV-SOC)试验曲线后,针对传统算法估算误差波动较大的问题,提出变遗忘因子递推最小二乘(VFF-RLS)与自适应平方根无迹卡尔曼滤波(ASRUKF)算法联合估算SOC。结果 以动态应力测试(DST)为例,遗忘因子最小二乘(FFRLS)算法的开路电压初期误差最大值为0.02 V,稳定后端电压误差为0.004~0.010 V,误差收敛时间约45 s;UKF算法的SOC估算初期最大误差为0.03,在400 s左右逐渐收敛到理论值附近,稳定后的波动误差为0.83%;VFF-RLS算法在相同的条件下,开路电压实验初期误差最大值为0.04 V,稳定后端电压误差为0.003~0.007 V,误差收敛时间约10 s;ASRUKF的SOC估算初期最大误差为0.1,随着算法迭代,200 s内收敛到理论值附近,稳定后最大波动误差0.413%。结论 为了保证算法适用的普遍性,在不同初值下观察算法的收敛性,结果表明,在复杂的试验工况下,与传统算法比较,改进算法的参数辨识速度明显加快,精度提高,在估算SOC阶段,波动范围明显变小;在实际值误差较大的情况下,依然能够迅速收敛,证明本文方法的改进切实可行,可用于实际电池研究。 展开更多
关键词 锂电池 变遗忘因子 荷电状态 自适应滤波 平方根滤波
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Teach-back健康教育结合遗忘曲线规律对肩袖修复术患者功能锻炼依从性及康复效果的研究
14
作者 唐琪 王欣 崔玉娟 《黑龙江医学》 2024年第22期2784-2786,共3页
目的:探讨Teach-back健康教育结合遗忘曲线规律对肩袖修复术(RCR)患者功能锻炼依从性及康复的效果。方法:选取2022年7月—2023年6月在天津市某三级甲等医院行关节镜下RCR的60例患者作为研究对象,将其随机分为对照组(n=30)和试验组(n=30... 目的:探讨Teach-back健康教育结合遗忘曲线规律对肩袖修复术(RCR)患者功能锻炼依从性及康复的效果。方法:选取2022年7月—2023年6月在天津市某三级甲等医院行关节镜下RCR的60例患者作为研究对象,将其随机分为对照组(n=30)和试验组(n=30)。对照组采用常规护理,试验组在对照组基础上应用遗忘曲线规律结合Teach-back健康教育。比较两组患者术前1 d、干预后1周、干预后2周的功能锻炼依从性评分、UCLA肩关节功能评分、Constant-Murley评分。结果:两组患者术前1 d、干预后1周、干预后2周,功能锻炼依从性评分比较,试验组高于对照组,差异均有统计学意义(t=8.026、5.664、12.820,P<0.05);试验组患者UCLA肩关节功能评分高于对照组,差异均有统计学意义(t=6.333、6.906、8.581,P<0.05);试验组患者Constant-Murley评分高于对照组,差异均有统计学意义(t=8.800、17.673、10.549,P<0.05)。结论:Teach-back健康教育结合遗忘曲线规律可提高患者功能锻炼依从性,改善术后康复效果。 展开更多
关键词 健康教育 肩袖修复术 Teach-back 遗忘曲线 功能锻炼
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基于改进AFFRLS-AUKF的锂电池SOC估计
15
作者 陈亮 卢玉斌 林正廉 《电源技术》 CAS 北大核心 2024年第6期1109-1115,共7页
准确估计锂电池荷电状态(SOC)是保障电池管理系统安全稳定运行的重要前提之一。为了提高锂离子电池SOC估计精度,提出一种改进自适应遗忘因子最小二乘法(AFFRLS)与自适应无迹卡尔曼滤波算法(AUKF)联合估计锂离子电池SOC的估计方法。利用... 准确估计锂电池荷电状态(SOC)是保障电池管理系统安全稳定运行的重要前提之一。为了提高锂离子电池SOC估计精度,提出一种改进自适应遗忘因子最小二乘法(AFFRLS)与自适应无迹卡尔曼滤波算法(AUKF)联合估计锂离子电池SOC的估计方法。利用改进AFFRLS对已建立的二阶RC等效电路模型进行参数辨识,再结合AUKF估计锂离子电池SOC。通过动态应力测试(DST)工况和城市道路循环(UDDS)工况验证得到联合估计方法的平均绝对误差为0.44%,均方根误差为0.61%,表明改进的AFFRLS-AUKF方法可提高参数辨识及电池SOC估计的准确性和鲁棒性。 展开更多
关键词 锂离子电池 荷电状态 自适应遗忘因子 无迹卡尔曼滤波
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基于Flink的动态感知用户兴趣漂移的电影推荐系统
16
作者 李光明 杨攀攀 古婵 《电子器件》 CAS 2024年第5期1425-1433,共9页
传统使用Hadoop平台基于协同过滤算法搭建的分布式推荐系统,存在两个亟待解决的问题:(1)在面对海量数据与复杂的推荐算法模型时,处理数据的速度明显下降,不能做到低延时,无法对用户进行实时推荐;(2)传统基于协同过滤的推荐算法,无法实... 传统使用Hadoop平台基于协同过滤算法搭建的分布式推荐系统,存在两个亟待解决的问题:(1)在面对海量数据与复杂的推荐算法模型时,处理数据的速度明显下降,不能做到低延时,无法对用户进行实时推荐;(2)传统基于协同过滤的推荐算法,无法实时感知用户兴趣漂移的问题,导致推荐的结果差强人意。针对以上两个问题,引入新一代流式计算引擎Flink,使用Spark、Flume、Kafka等大数据组件搭建电影推荐系统,整个推荐系统的推荐算法部分,分为离线与在线推荐两大模块,离线推荐算法引入堆排序,解决MLlib中ALS算法在模型预测时会进行笛卡尔积计算,消耗大量内存与算法执行时间长的问题;实时推荐算法引入艾宾浩斯遗忘曲线,通过融合时间权重与奖惩因子,来动态地感知用户兴趣发生漂移的问题。通过离线与在线推荐算法的改进,产生更好的个性化Top-N推荐结果,提升最终用户的体验。实验结果表明:(1)通过堆排序改进后的离线推荐ALS算法,在RMSE指标基本不变的情况下执行速率显著提高;(2)通过引入艾宾浩斯遗忘曲线,融合时间权重与奖惩因子的实时推荐算法,在准确率和召回率指标上明显提高,推荐结果更符合用户兴趣爱好;(3)Flink计算引擎相比较Spark计算引擎在数据量不断增加的情况下,算法执行速度更快。 展开更多
关键词 Flink 堆排序 艾宾浩斯遗忘曲线 时间权重 奖惩因子
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基于主体遗忘行为的产学研协同创新最优网络结构
17
作者 唐厚兴 胡启帆 孟嘉琪 《南昌工程学院学报》 CAS 2024年第2期80-89,共10页
探究产学研协同创新中的知识扩散最优网络结构对提升创新效率具有重要意义。现有关知识扩散过程中的遗忘机制大多被视为指数衰减,且主要关注企业之间的知识扩散,鲜有学者将主体知识遗忘行为纳入产学研协同创新最优网络结构的研究中。本... 探究产学研协同创新中的知识扩散最优网络结构对提升创新效率具有重要意义。现有关知识扩散过程中的遗忘机制大多被视为指数衰减,且主要关注企业之间的知识扩散,鲜有学者将主体知识遗忘行为纳入产学研协同创新最优网络结构的研究中。本文在现有知识交互模型上加入了遗忘系数,基于仿真方法,探究了主体遗忘行为对产学研协同创新绩效的影响及不同条件下产学研协同创新绩效提升的最优网络结构。结果表明:主体遗忘行为降低了整体绩效,弱化了个体之间的知识差异;在不同的主体知识遗忘率下,最优知识网络结构是不同的。据此,从平均路径长和集聚度视角提出了优化网络结构提升协同创新绩效的建议。 展开更多
关键词 产学研协同创新 网络结构 知识交互 主体遗忘行为
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船舶拥堵水域通行能力预测技术
18
作者 李道科 《舰船科学技术》 北大核心 2024年第12期170-173,共4页
针对船舶交通流量大、水域繁忙情况下,通行能力预测难度过高的问题,提出船舶拥堵水域通行能力预测技术。利用船舶坐标位置以及航行速度,确定船舶状态,建立船舶航行队列模型。依据船舶领域模型确定船舶航行对应的椭圆形区域,作为船舶拥... 针对船舶交通流量大、水域繁忙情况下,通行能力预测难度过高的问题,提出船舶拥堵水域通行能力预测技术。利用船舶坐标位置以及航行速度,确定船舶状态,建立船舶航行队列模型。依据船舶领域模型确定船舶航行对应的椭圆形区域,作为船舶拥堵水域的领域。确定船舶领域内,影响航道容量的相关因素。设置船舶密度、船舶航行速度等水域通行能力影响指标,作为长短时记忆网络的输入。长短时记忆网络通过遗忘门、输入门以及输出门3个门控单元,选择保留或遗忘输入的数据,输出船舶拥堵水域通行能力预测结果。实验结果表明,该技术能够有效预测船舶拥堵水域通行能力,提高航道利用率,保障水域交通安全性。 展开更多
关键词 船舶拥堵水域 通行能力预测 船舶领域 遗忘门 门控单元
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基于改进UKF的自动落布车位姿估计
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作者 沈丹峰 白鹏飞 +1 位作者 赵刚 王博 《纺织高校基础科学学报》 CAS 2024年第3期94-101,106,共9页
自动落布车位姿估计的准确性是影响其在纺织车间内同时定位与地图构建(simultaneous localization and mapping,SLAM)的关键因素。在进行自动落布车位姿估计时,遇到观测噪声异常变化或噪声协方差与算法不匹配等情况时,无迹卡尔曼滤波(un... 自动落布车位姿估计的准确性是影响其在纺织车间内同时定位与地图构建(simultaneous localization and mapping,SLAM)的关键因素。在进行自动落布车位姿估计时,遇到观测噪声异常变化或噪声协方差与算法不匹配等情况时,无迹卡尔曼滤波(unscented Kalman filter,UKF)难以准确估计小车的位置和姿态。针对此问题,将误差序列协方差估计与遗忘因子同时引入UKF进行改进,提出了一种改进的自适应UKF自动落布车位姿估计算法。通过误差序列协方差估计对观测噪声协方差矩阵R进行调整,引入遗忘因子对R进行自适应更新,进而得到自动落布车位姿的最优估计。实验结果表明,在高斯噪声环境下,改进的UKF算法比其他算法具有更好的鲁棒性和估计精度。改进后的UKF位姿估计算法代入Cartographer算法后建图误差值减小,表明此算法能够在室内复杂环境下达到更加精确的位姿估计。 展开更多
关键词 自动落布车 同时定位与建图 位姿估计 无迹卡尔曼滤波 误差序列 遗忘因子
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永磁同步电机多参数辨识研究
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作者 林立 杨阳 +1 位作者 李亚楠 王翔 《邵阳学院学报(自然科学版)》 2024年第2期18-27,共10页
针对表贴式永磁同步电机(surface permanent magnet synchronous motor, SPMSM)在运行过程中参数时变问题,采用带遗忘因子的递推最小二乘法(forgetting factor recursive least squares, FFRLS)在线辨识永磁磁链ψ_f、定子电阻R_s和电感... 针对表贴式永磁同步电机(surface permanent magnet synchronous motor, SPMSM)在运行过程中参数时变问题,采用带遗忘因子的递推最小二乘法(forgetting factor recursive least squares, FFRLS)在线辨识永磁磁链ψ_f、定子电阻R_s和电感L_s。对SPMSM数学模型进行分析,结合空间矢量脉宽调制技术,实现矢量控制;分析不同参数发生变化对电机控制性能的影响,并建立矢量控制策略下FFRLS参数辨识和递推最小二乘法(recursive least squares, RLS)辨识的系统仿真模型,进行对比仿真分析。仿真结果表明,该算法能较好地进行辨识,辨识快速收敛,辨识精度高。 展开更多
关键词 永磁同步电机 参数辨识 递推最小二乘法 遗忘因子
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