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约束隐结构研究冠心病痰湿证的定量化辨证规则 被引量:3
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作者 翟优 段飞 +3 位作者 许玉龙 洪赛坤 吕雅丽 胡镜清 《世界科学技术-中医药现代化》 CSCD 北大核心 2021年第7期2247-2252,共6页
目前在中医界已发布的冠心病痰湿证辨证标准是以主症、次症形式定性地给出,存在主观性较强的问题。本文引入约束隐结构分析,该方法将主症、次症的语义作为约束条件加入隐结构分析过程,得到含有主症、次症语义约束的定量化中医证候辨证... 目前在中医界已发布的冠心病痰湿证辨证标准是以主症、次症形式定性地给出,存在主观性较强的问题。本文引入约束隐结构分析,该方法将主症、次症的语义作为约束条件加入隐结构分析过程,得到含有主症、次症语义约束的定量化中医证候辨证规则。使用该方法对冠心病痰湿证患者556条无标签数据的分析,得到其约束隐结构模型,最后建立定量化痰湿证辨证规则,舌胖边有齿痕(3.16)、苔腻(3.12)、苔白滑(4.72)、胸闷(1.73)、脉濡或滑(6.04);次症:肢体困重(0.48)、口黏(0.63)、体胖(0.49)、大便粘滞(1.38)、脘腹痞满(0.97)、面色晦浊(0.79)、嗜睡(1.18)、纳差(1.07)。与经典隐结构模型得到规则和中医界已发布的定性化辨证规则相比,约束隐结构得到的规则客观性强,具有可重复性。在证候类大小、规则的量化合理度上较好地反映了主症、次症的特点,得到的规则切合中医实际,为冠心病痰湿证辨证标准的定量化研究提供帮助和参考。 展开更多
关键词 冠心病痰湿证 中医证候 辨证标准 约束结构
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嵌套事务可序列化调度中的隐式约束 被引量:3
2
作者 梁晟 施伯乐 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2003年第2期325-329,共5页
嵌套事务模型在现代数据库及分布式对象系统并发控制的理论研究和应用中具有重要地位 而父子事务之间的同步能力则是其中必不可少的组成部分之一 通常做法中 ,父事务对 (指定的 )单个子事务的同步可能触发可序列化调度的隐式约束 ,从... 嵌套事务模型在现代数据库及分布式对象系统并发控制的理论研究和应用中具有重要地位 而父子事务之间的同步能力则是其中必不可少的组成部分之一 通常做法中 ,父事务对 (指定的 )单个子事务的同步可能触发可序列化调度的隐式约束 ,从而导致调度不可操作 通过分析隐式约束的产生原因 ,并将具有一定拓扑结构的嵌套事务定义为良构的 ,可以避免上述不可操作性 展开更多
关键词 嵌套事务 可序列化调度 约束 数据库 事务处理 分布式对象系统 并发控制
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结合向前状态预测和隐空间约束的强化学习表示算法 被引量:4
3
作者 项宇 秦进 袁琳琳 《计算机系统应用》 2022年第11期148-156,共9页
虽然深度强化学习能够解决很多复杂的控制问题,但是需要付出的代价是必须和环境进行大量的交互,这是深度强化学习所面临的一大挑战.造成这一问题的原因之一是仅依靠值函数损失难以让智能体从高维的复杂输入中提取有效特征.导致智能体对... 虽然深度强化学习能够解决很多复杂的控制问题,但是需要付出的代价是必须和环境进行大量的交互,这是深度强化学习所面临的一大挑战.造成这一问题的原因之一是仅依靠值函数损失难以让智能体从高维的复杂输入中提取有效特征.导致智能体对所处状态理解不足,从而不能正确给状态分配价值.因此,为了让智能体认识所处环境,提高强化学习样本效率,本文提出一种结合向前状态预测与隐空间约束的表示学习方法(regularized predictive representation learning,RPRL).帮助智能体从高维视觉输入中学习并提取状态特征,以此来提高强化学习样本效率.该方法用前向的状态转移损失作为辅助损失,使智能体学习到的特征包含环境转移的相关动态信息.同时在向前预测的基础上添加正则化项对隐空间的状态表示进行约束,进一步帮助智能体学习到高维度输入的平滑、规则表示.该方法在DeepMind Control(DMControl)环境中与其他的基于模型的方法以及加入了表示学习的无模型方法进行比较,都获得了更好的性能. 展开更多
关键词 强化学习 表示方法 状态转移 空间约束 连续控制 高维度输入
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考虑隐式约束的复合材料层合板分区优化方法 被引量:1
4
作者 闫金顺 孙鹏文 +2 位作者 赵雄翔 马志坤 于泽林 《复合材料科学与工程》 CAS 北大核心 2022年第5期61-65,84,共6页
针对传统复合材料层合板优化设计较少考虑隐式约束或通过构建代理模型和惩罚函数等近似方法进行约束处理存在的问题,提出了一种考虑隐式约束的复合材料层合板分区优化方法。通过构建MATLAB-Python-ABAQUS联合仿真优化框架,实现对隐式约... 针对传统复合材料层合板优化设计较少考虑隐式约束或通过构建代理模型和惩罚函数等近似方法进行约束处理存在的问题,提出了一种考虑隐式约束的复合材料层合板分区优化方法。通过构建MATLAB-Python-ABAQUS联合仿真优化框架,实现对隐式约束的直接处理。以离散的纤维铺角为设计变量,结构柔顺度最小为目标函数,对称性制造和强度为约束,建立了分区优化数学模型,将联合仿真优化与遗传算法相结合,进行优化求解。数值算例表明:该方法可有效解决隐式约束的求解,获得优化的铺层方案,提高结构性能。 展开更多
关键词 约束 联合仿真优化 分区优化 离散铺角 遗传算法 复合材料
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基于约束HMM的变点检测算法 被引量:1
5
作者 庄玉 何振峰 《计算机系统应用》 2017年第5期133-138,共6页
时间序列的变点分析在现今社会各个领域中都有着广泛的应用.针对时间序列进行变点分析中要求变点状态需要连续持续一定的时间的应用背景,提出了一种结合状态最短连续长度约束的隐马尔可夫模型.给出了约束Baum-Welch训练算法和约束Viterb... 时间序列的变点分析在现今社会各个领域中都有着广泛的应用.针对时间序列进行变点分析中要求变点状态需要连续持续一定的时间的应用背景,提出了一种结合状态最短连续长度约束的隐马尔可夫模型.给出了约束Baum-Welch训练算法和约束Viterbi状态提取算法.应用在仿真数据和GNP数据集的实验表明,结合状态最短连续长度约束的HMM相比于一般HMM在时间序列变点检测中效率较高. 展开更多
关键词 变点检测 约束马尔可夫模型 时间序列分割
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基于多级隐空间信息约束的噪声人脸超分辨率算法
6
作者 滕辎 于晓升 吴成东 《控制与决策》 EI CSCD 北大核心 2024年第5期1469-1477,共9页
为了实现强噪声和模糊干扰下的低清人脸图像重建,提出一种基于多级隐空间信息约束的噪声人脸超分辨率算法.首先设计一个用于人脸有效信息提取的特征蒸馏网络,并通过统计性抗干扰模型和隐空间特征对比算法移除噪声等无效信息,构建一个具... 为了实现强噪声和模糊干扰下的低清人脸图像重建,提出一种基于多级隐空间信息约束的噪声人脸超分辨率算法.首先设计一个用于人脸有效信息提取的特征蒸馏网络,并通过统计性抗干扰模型和隐空间特征对比算法移除噪声等无效信息,构建一个具有高噪声鲁棒性的人脸信息提取模型;然后,设计人脸重建网络,该网络利用提取的人脸特征重建高清人脸图像;最后,通过人脸身份嵌入模型和离散小波变换模型,分别从超球面身份度量空间和小波域进一步对重建人脸的身份信息和空间结构进行约束.实验结果表明,所提出的算法不仅能够有效去除高噪声环境下的人脸噪声,而且还能有效提升人脸图像分辨率,获得更高的峰值信噪比(peak signal-to-noise ratio, PSNR)和结构相似度(structural similarity index, SSIM),具有较好的实用性. 展开更多
关键词 特征蒸馏 空间信息约束 图像超分辨率 图像去噪 深度神经网络 超球面度量空间 小波变换
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电力系统中地网腐蚀诊断的一种新的数学模型及其仿真计算 被引量:3
7
作者 王福胜 张可村 +1 位作者 申培萍 甘小霞 《高校应用数学学报(A辑)》 CSCD 北大核心 2007年第2期141-152,共12页
对电力系统中具有重大应用价值的地网腐蚀诊断问题抽象出仿真求解的一种新的数学模型:即求解带约束的非线性隐式方程组模型.但由于问题本身的物理特性决定了所建立的数学模型具有以下特点:一是非线性方程组为欠定方程组,而且非线性程度... 对电力系统中具有重大应用价值的地网腐蚀诊断问题抽象出仿真求解的一种新的数学模型:即求解带约束的非线性隐式方程组模型.但由于问题本身的物理特性决定了所建立的数学模型具有以下特点:一是非线性方程组为欠定方程组,而且非线性程度非常高;二是方程组的所有函数均为隐函数;三是方程组附加若干箱约束条件.这种特性给模型分析与算法设计带来巨大困难.对于欠定方程组的求解,文中根据工程实际背景,尽可能地扩充方程的个数,使之成为超定方程组,然后对欠定方程组和超定方程组分别求解并进行比较.将带约束的非线性隐函数方程组求解问题,转化为无约束非线性最小二乘问题,并采用矩阵求导等技术和各种算法设计技巧克服隐函数的计算困难,最后使用拟牛顿信赖域方法进行计算.大量的计算实例表明,文中所提出的数学模型及求解方法是可行的.与目前广泛采用的工程简化模型相比较,在模型和算法上具有很大优势. 展开更多
关键词 接地网腐蚀诊断 约束非线性式方程组 约束非线性最小二乘 拟牛顿信赖域法
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The Reputation Model of Multi-Stage Dynamic Game
8
作者 侯光明 金军 甘仞初 《Journal of Beijing Institute of Technology》 EI CAS 1999年第1期2-7,共6页
Aim To study the implicit restriction mechanism for hidden action in multi stage dynamic game. Methods A reputation model for restriction on repeated principal agent relationship was established by using the theor... Aim To study the implicit restriction mechanism for hidden action in multi stage dynamic game. Methods A reputation model for restriction on repeated principal agent relationship was established by using the theory on principal agent problem in information economics and the method of game theory to study the implicit restriction mechanism for hidden action. Results and Conclusion It is proved that there exists implicit restriction mechanism for the multi stage principal agent relationship, some conditions for effective restriction are derived, the design methods of implicit restriction mechanism are presented. 展开更多
关键词 INCENTIVE RESTRICTION hidden action implicit restriction mechanism reputation model probability of discovery
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面向Kinect骨骼运动数据优化的堆叠双向循环自编码器
9
作者 杨晶 李书杰 刘晓平 《合肥工业大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2021年第12期1633-1639,1651,共8页
深度相机Kinect获取的人体骨骼运动数据含有大量噪声并且骨骼节点较少,数据细节层次较低。针对该问题,文章提出一种用于优化Kinect骨骼运动数据的网络,该网络由6个双向循环自编码器堆叠构成,通过堆叠结构提高数据的平滑自然性,并在训练... 深度相机Kinect获取的人体骨骼运动数据含有大量噪声并且骨骼节点较少,数据细节层次较低。针对该问题,文章提出一种用于优化Kinect骨骼运动数据的网络,该网络由6个双向循环自编码器堆叠构成,通过堆叠结构提高数据的平滑自然性,并在训练阶段利用隐变量约束确保骨骼运动数据细节层次提高后仍具有合理的骨骼结构。在运行阶段,采用滑窗处理方式获得长序列的优化结果。实验结果表明,该网络得到的优化后数据具有更好的平滑性并能保持更为合理的骨骼结构,能够达到用低精度Kinect设备获取高精度动捕数据的目标。 展开更多
关键词 深度相机Kinect 数据优化 堆叠自编码器 变量约束 滑窗
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2D Centroidal Voronoi Tessellations with Constraints
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作者 Jane Tournois Pierre Alliez Olivier Devillers 《Numerical Mathematics(Theory,Methods and Applications)》 SCIE 2010年第2期212-222,共11页
We tackle the problem of constructing 2D centroidal Voronoi tessellations with constraints through an efficient and robust construction of bounded Voronoi diagrams, the pseudo-dual of the constrained Delaunay triangul... We tackle the problem of constructing 2D centroidal Voronoi tessellations with constraints through an efficient and robust construction of bounded Voronoi diagrams, the pseudo-dual of the constrained Delaunay triangulation.We exploit the fact that the cells of the bounded Voronoi diagram can be obtained by clipping the ordinary ones against the constrained Delaunay edges.The clipping itself is efficiently computed by identifying for each constrained edge the(connected) set of triangles whose dual Voronoi vertices are hidden by the constraint.The resulting construction is amenable to Lloyd relaxation so as to obtain a centroidal tessellation with constraints. 展开更多
关键词 Centroidal Voronoi tessellation bounded Voronoi diagram constrained Delaunay triangulation.
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QoS Provisioning Energy Saving Dynamic Access Policy for Overlay Cognitive Radio Networks with Hidden Markov Channels
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作者 魏翼飞 滕颖蕾 +2 位作者 王莉 宋梅 王小军 《China Communications》 SCIE CSCD 2013年第12期92-101,共10页
Dynamic spectrum access policy is crucial in improving the performance of over- lay cognitive radio networks. Most of the previ- ous works on spectrum sensing and dynamic spe- ctrum access consider the sensing effecti... Dynamic spectrum access policy is crucial in improving the performance of over- lay cognitive radio networks. Most of the previ- ous works on spectrum sensing and dynamic spe- ctrum access consider the sensing effective- ness and spectrum utilization as the design cri- teria, while ignoring the energy related issues and QoS constraints. In this article, we propose a QoS provisioning energy saving dynamic acc- ess policy using stochastic control theory con- sidering the time-varying characteristics of wir- eless channels because of fading and mobility. The proposed scheme determines the sensing action and selects the optimal spectrum using the corresponding power setting in each decis- ion epoch according to the channel state with the objective being to minimise both the flame error rate and energy consumption. We use the Hidden Markov Model (HMM) to model a wir- eless channel, since the channel state is not dir- ectly observable at the receiver, but is instead embedded in the received signal. The proced- ure of dynamic spectrum access is formulated as a Markov decision process which can be sol- ved using linear programming and the primal- dual index heuristic algorithm, and the obta- ined policy has an index-ability property that can be easily implemented in real systems. Sim- ulation results are presented to show the per- formance improvement caused by the propo- sed approach. 展开更多
关键词 energy saving dynamic access cognitive radio hidden Markov model
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面向人体骨骼运动数据优化的双自编码器网络 被引量:2
12
作者 李书杰 朱海生 +1 位作者 王磊 刘晓平 《中国图象图形学报》 CSCD 北大核心 2022年第4期1277-1289,共13页
目的针对包含混合噪声的3维坐标形式的骨骼运动数据优化问题,提出一种由双向循环自编码器和卷积自编码器串联构成的优化网络,其中双向循环自编码器用于使网络输出的优化数据具有更高的位置精度,卷积自编码器用于使优化数据具有更好的平... 目的针对包含混合噪声的3维坐标形式的骨骼运动数据优化问题,提出一种由双向循环自编码器和卷积自编码器串联构成的优化网络,其中双向循环自编码器用于使网络输出的优化数据具有更高的位置精度,卷积自编码器用于使优化数据具有更好的平滑性。方法首先,利用高精度动捕数据库预训练一个感知自编码器;然后,用“噪声—高精度”数据对训练双自编码器,并在训练过程中添加隐变量约束。其中隐变量约束由预训练的感知自编码器返回,其作用在于能够使网络输出保持较高的精度并具有合理骨骼结构,使算法适用于提升运动数据的细节层次。结果实验分别在合成噪声数据集和真实噪声数据集上进行,与最新的卷积自编码器(convolutional auto-encoder,CAE)、双向循环自编码器(bidirectional recurrent auto-encoder,BRA)以及双向循环自编码器加感知约束(BRA with perceptual constraint,BRA-P)3种深度学习方法进行比较,在位置误差、骨骼长度误差和平滑性误差3项量化指标上,本文方法的优化结果与最新的3种方法在合成噪声数据集上相比,分别提高了33.1%、25.5%、12.2%;在真实噪声数据集上分别提高了27.2%、39.2%、16.8%。结论本文提出的双自编码器优化网络综合了两种自编码器的优点,使网络输出的优化数据具有更高的数据精度和更好的平滑性,且能够较好地保持运动数据的骨骼结构。 展开更多
关键词 深度学习 骨骼运动数据优化 双自编码器 变量约束 Kinect运动数据
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价格剪刀差对福建工业企业发展影响探析
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作者 笪贤流 《厦门特区党校学报》 2014年第6期54-60,共7页
正负价格剪刀差对工业行业利润空间的影响因行业类型的不同而表现出程度上的不同,因市场价格趋势的不同而表现出方向上的不同。价格剪刀差走势不仅给企业的发展带来显约束,还会带来隐约束,促使企业审时度势选择合适的生产规模,促进企业... 正负价格剪刀差对工业行业利润空间的影响因行业类型的不同而表现出程度上的不同,因市场价格趋势的不同而表现出方向上的不同。价格剪刀差走势不仅给企业的发展带来显约束,还会带来隐约束,促使企业审时度势选择合适的生产规模,促进企业强化成本管理,推动企业进行转型升级等。价格剪刀差走势只是经济运行环境的一个缩影,是影响企业发展态势的一个重要因素,但非唯一因素。企业的又好又快发展需要综合考察经济环境、市场需求等多项因素。 展开更多
关键词 价格剪刀差 工业生产者价格指数 隐约束 成本管理 转型升级
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2000相关学科与技术
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《电子科技文摘》 2005年第8期157-190,共34页
0521068线性不确定系统状态反馈鲁棒控制[刊,中]/鲁照权//合肥工业大学学报(自然科学版).—2005,28(4).—357-359(C2)0521069遗传算法处理导弹一体化优化中隐式约束问题探讨[刊,中]/赵建民//国防科技大学学报.—2005,27(2).—127-130(L... 0521068线性不确定系统状态反馈鲁棒控制[刊,中]/鲁照权//合肥工业大学学报(自然科学版).—2005,28(4).—357-359(C2)0521069遗传算法处理导弹一体化优化中隐式约束问题探讨[刊,中]/赵建民//国防科技大学学报.—2005,27(2).—127-130(L)在详细分析模式定理及典型遗传算法运行机理基础上,针对“隐式约束”问题,创造性地对其进行了适应性改造,并证明了其收敛性。仿真算例及工程实践问题表明,该方法有极强的全局寻优及高速收敛能力,是值得推荐使用的有效方法之一。 展开更多
关键词 线性不确定系统 遗传算法 神经网络 鲁棒控制 状态反馈 全局寻优 收敛能力 约束 参数提取 设计分析
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