提高一阶多值逻辑Tableau推理效率的布尔剪枝方法

含有量词的一阶多值Tableau方法具有统一的扩展规则 ,并由Zabel等人给出了可靠性和完备性的证明 .但由于扩展后的分枝随着真值数目的增加而呈指数的增加 ,因而影响了机器推理执行的效率 .该文提出了布尔剪枝方法 ,将带符号的公式与集合的上集 /下集联系起来 ,使含量词的一阶多值逻辑公式的扩展规则大大简化 .进一步 ,通过对布尔剪枝方法的分析 ,建立了一类特殊一阶多值逻辑正则公式的更为简洁的Tableau推理方法 ,该方法使得含量词的一阶多值逻辑Tableau推理类同于经典逻辑Tableau方法 .

一种基于后缀树的简洁关联规则挖掘有效剪枝方法

针对基于闭模式简洁关联规则挖掘中搜索空间和计算量过大、挖掘有效性降低的问题,提出一种新的剪枝和挖掘方法.该方法通过充分利用挖掘数据结构,保留尽可能少的挖掘后缀信息,直接挖掘简洁项集并枚举简洁关联规则;不需要保留大量中间结构和重复扫描数据库,可在较小代价下完成对项集搜索空间进行剪枝.实验表明,相比传统方法本方法更加有效,并对各种数据集具有较好的可规模性.

采用可替代滤波器的卷积神经网络模型剪枝方法

将卷积神经网络模型中某一层的所有滤波器抽象到一个欧几里德空间,对其中能被其他滤波器共同表示的滤波器剪枝,降低滤波器冗余,避免精度损失.使用强化学习进行边训练边剪枝,经过微调恢复神经网络模型性能.结果表明:剪枝并微调后的神经网络模型精度损失较小,参数量与浮点计算量显著减少.

不同剪枝方法对欧美107速生杨立木蓄积量的影响

以不同剪枝方法对欧美107速生杨立木蓄积量的影响进行了研究。结果表明:不同的剪枝方法呈显著差异;三年一根棍的剪法,5 a生树有效立木蓄积量已达到14.75 m3/667m2,与养干法相比高1.30 m3,与传统法相比高4.48 m3,养干法与传统法相比高3.18 m3;其简易的计算方法可采用国标杉木原条材积表。

基于改进MobileNet的废钢识别方法研究

为了高效地判别废钢的种类,研究一种基于改进MobileNet的废钢识别方法,首先提出改进的MobileNetV3模型,并在此基础上通过通道剪枝方法去除冗余扩张通道,减少网络参数量,提升了模型预测速度。实验首先采集了4种不同废钢类型的数据集,并将数据集按80%为训练集,20%为验证集进行训练,然后和ResNet152模型、传统的MobileNetV3模型比较了模型的训练和损失曲线。训练结果表明,改进后的MobileNetV3模型在废钢类型识别任务上表现出色,其总体分类准确率达到了98%,优于ResNet152模型的97%和传统MobileNetV3模型的87%。这一结果充分证明了改进模型的有效性且该模型能在不同学习率下快速收敛梯度,可以高效地识别废钢。

基于改进典型形状上下文特征的形状识别方法

针对形状上下文特征难以解决大规模样本的形状识别问题,提出一种利用角点典型形状上下文特征进行快速形状识别的方法.该方法仅以少数角点作为代表点生成直方图,对目标形状关键特征进行描述,通过减少匹配的特征数目降低了采样点匹配时间;在此基础上提出了局部约束匹配的方法,能够快速实现形状匹配并解决特征旋转不变性的问题,最终通过结合快速剪枝和精确匹配完成形状的识别.对形状数据进行仿真实验的结果证明,文中方法能够快速、有效地实现大规模数据的形状识别和检索.

B样条曲面方向投影问题的几何计算方法

B样条曲面方向投影问题可以通过求解方程组的方法来解决.由于方程组所有根中往往只有一个或甚至没有根与待求解的最近点对应,因而绝大多数的求根计算量是不必要的.为此讨论了B样条曲面的方向投影问题,提出一种简单且高效稳定的几何计算方法.该方法充分利用了B样条函数的凸包性,同时结合B样条函数稳定可靠的分裂算法给出了相应的几何剪枝方法.与传统的求解非线性方程组的计算方法相比,文中方法可以剪除绝大部分非线性方程组对应的根,且不需要Newton迭代,可以应用于平面/B样条曲面间的求交测试问题及B样条曲面包围盒的计算问题.实例结果表明,该方法具有比传统的相关方法更高的计算效率和更好的稳定性.

基于LMD形态滤波的LS-SVM方法研究

在轴承的故障诊断中,为了解决核函数在最小二乘支持向量机中参数选择困难及稀疏性差的问题,提出了局部均值分解(LMD)形态滤波的最小二乘支持向量机(LS-SVM)方法。该方法首先利用LMD对信号进行分解得到PF分量,并对信号做相关分析去除虚假分量,形态滤波降噪后再进行LMD分解得到新PF分量,提取能量特征;其次,对LS-SVM的核函数进行改进,解决核参数选择的问题;应用特征加权法对拉格朗日参数进行特征加权,取其加权平均值作为剪枝方法的阈值,降低稀疏性;最后将能量特征信号输入LS-SVM中,对信息进行训练预测。实验表明,应用该方法能快速有效地对轴承故障信号进行自适应的分类及轴承故障的判断。

基于预处理的点到点最短路径计算方法

基于经典的Dijkstra算法,研究采用预处理的点到点最短路径算法。通过引入双向Dijkstra和基于reach的预处理方法形成新的RE算法,并利用C++编程设计算法程序,将新算法应用于交通工程领域。利用EFSS数据结构搭建考虑交叉口和路段延误的交通网络,检验新算法的适用性和效率,结果发现RE算法与Dijkstra算法相比,搜索速度有大幅提升且能保证路径查询的正确性,RE算法在大规模网络上优势更为显著,查询时间约为Dijkstra算法的10%。

辣椒剪枝产量增

对辣椒植株实施修剪,是一条行之有效的增产措施,据试验,辣椒合理剪枝可增产15%～20%,其技术要求如下:剪枝时间剪枝以在夏季高温季节为宜,一般在7月下旬至8月上中旬进行。剪枝部位合理的剪枝部位应在4个大枝上。

基于距离的相似最近邻搜索算法研究

为了提高相似最近邻搜索(ANN)算法的精度,提出了一种在度量空间下基于距离的相似最近邻搜索算法—优化的VP森林(OVF)算法。在传统VP树(VT)算法的基础上,首先采用改进的选择优势点的方法,通过从数据集采样优势点候选集,对其进行评估,选取其中区分度大的点作为优势点;然后提出构建多棵VP树的新方法,改进距离优势点远的子树中最近邻不紧凑问题;接着提出使用优先队列与剪枝搜索方法结合的新搜索方法查找最近邻,减少了很多不必要的距离计算。最后通过实验结果表明,本文方法在数据维度、数据集大小、返回不同邻居个数、不同的距离函数及建树个数方面精度有了很大的提高。

无线传感器网络中一种能量高效的skyline查询算法

针对分布式无线传感器网络环境下的skyline查询问题,提出了KSkySenor算法,有效地从传感器网络中获取更有意义的skyline结果;KSkySenor算法对感知数据进行预处理计算每个元组的支配能力,按照支配能力与各维度值之和对其进行排序,设计了一个基于聚簇的结构用于收集所有传感器读数,提出了一个剪枝方法用于渐进的从传感器网中获取skyline结果集;实验中分别改变传感器网络规模大小、数据维度、支配属性个数k,对KSkySensor算法进行测试,实验结果表明KSkySenor算法与先前的skyline查询处理算法相比具有很高效率,减少了无线传感器网络中的数据传输量,延长了网络生命周期。

基于差分进化算法和 NSGA-Ⅱ的混合算法

本文提出的改进的DE-NSGAⅡ算法,利用差分进化算法的变异交叉操作代替NSGA-Ⅱ算法的交叉算子,将快速非支配排序机制与剪枝方法相结合用于父代种群的生成与非支配集的更新.为保证初始种群均匀分布,该混合算法采用拉丁超立方体抽样技术生成初始种群.然后在参数取值固定的前提下,将该混合算法与NSGA-Ⅱ算法、AMGA-Ⅱ算法进行横向对比.为了进一步提升该混合算法的优化性能,该混合算法采用了参数自适应策略,并且基于此策略纵向比较了该混合算法在不同参数组下的优化性能.经过一系列对比发现:合理的参数选择能使该混合算法表现出良好的综合性能.

辣椒修剪四掌握

借鉴果树修剪方法对辣椒进行修剪，是从生产实践中总结出来的一种增产新方法。据笔者试验，辣椒修剪后可增产15％～20％，效益可观，其技术要点如下。

石榴树的夏剪与育苗方法

1、剪枝。在每株查看后．发现旺枝与旺蘖．用剪刀及时剪下，用泥土把伤口盖好。这样成果率提高50％左右，剪下的枝子还可以育苗。