检索结果-内蒙古大学图书馆

作者：李颜兴北京工业大学

学位级别：硕士

庞大的历史文献典籍是现代社会中不可多得的财富,为人们了解古人的生活方式、各朝代的科技水平以及风俗文化提供了重要的参考依据。在浩瀚的历史文献中,藏文历史文献是藏族人民创造的一套珍贵的历史文化遗产。然而,由于近些年来对该类... 详细信息

庞大的历史文献典籍是现代社会中不可多得的财富,为人们了解古人的生活方式、各朝代的科技水平以及风俗文化提供了重要的参考依据。在浩瀚的历史文献中,藏文历史文献是藏族人民创造的一套珍贵的历史文化遗产。然而,由于近些年来对该类文献图像的研究相对较少,藏文历史文献在数字化过程中遇到了极大的困难。文本行分割作为历史文献数字化的重要的一部分,对随后的字符识别的准确性有着至关重要的影响。但是,现有的文本行切分研究成果中,大多是面向中文、英语及其他拉丁语言,真正用于藏文历史文献分割的研究十分有限。为了解决上述问题,本文针对藏文历史文献文本行切分方法及应用进行了研究,提出了两种切分方法,不仅可以切分弯曲、倾斜的文本行,也可以对文本行之间存在的重叠、粘连现象做出有效处理。本文的主要研究内容如下:首先,本文概述了历史文献图像文本行分割技术的研究背景,简要总结了历史文献文本行切分的方法。针对藏文图像中的藏文文本,本文简要介绍了藏文的组成解构,分析了影响切分的藏文笔画以及主要因素,并参考其他文献,给出算法评价标准。其次,本文提出了两种基于基线的藏文历史文献文本行切分方法,一种方法通过模板匹配的方式计算图像前半部分,估算文本行的个数以及基线的起始位置,然后通过动态追踪点的方法构建基线;另一种则是使用Sobel算子,提取每个藏文音节中的基线,自左向右连接基线构成文本行的基线。最后通过分析基线之间的连通部件,进一步确定文本行切分位置。实验结果显示,与基于投影的切分方法比较,该方法在切分准确度方面明显提高。再次,本文提出一种基于图模型的藏文历史文献文本行切分方法。该方法将藏文文档骨架化,并以此构建图模型。从图模型中计算每一行的起始节点以及结束节点。然后使用A*算法在起始节点与结束节点之间寻找最短路径,以其作为文本行切分路径。实验表明,与基于投影的方法比较,该方法不仅大幅提高了切分准确度,而且更加准确地处理了藏文弯曲、文本行倾斜,也可以对某些粘连笔画进行切分。最后,本文开发了一套端到端的藏文文档图像数字化系统,该系统采用深度学习的方法训练识别模型,将采集到的藏文文献图像直接转化成藏文文本,在转换过程中,该系统也提供了用户可以手动修改的交互界面。

关键词：藏文历史文献文本行分割基线检测启发式学习算法

来源：评论

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列车车站停车的启发式自学习算法及仿真

引用

铁路计算机应用 2013年第6期22卷 9-13页

作者：陈荣陈德旺北京交通大学轨道交通控制与安全国家重点实验室北京100044

利用北京亦庄线采集的大量实际停车数据搭建了列车仿真模型,基于站内安装的固定应答器提供的定位信息提出了启发式学习算法动态调整控制器输出。通过仿真表明,启发式学习算法相对于传统的PID算法和无学习算法有较强的适应能力。在仿真... 详细信息

利用北京亦庄线采集的大量实际停车数据搭建了列车仿真模型,基于站内安装的固定应答器提供的定位信息提出了启发式学习算法动态调整控制器输出。通过仿真表明,启发式学习算法相对于传统的PID算法和无学习算法有较强的适应能力。在仿真条件变化的情况下,能够将停车误差控制在±30 cm范围内。对比PID控制,启发式学习算法减少了控制输出在停车阶段频繁变化的次数,延长了制动系统的使用寿命。该方法计算量较小,在实际运用中有着广阔的前景。

关键词：应答器启发式学习算法精确停车

来源：评论

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基于BP神经网络的土壤热导率预测算法研究

引用

河北工业大学学报 2015年第6期44卷 39-44页

作者：袁玉倩薛桂香孙春华王华军河北工业大学计算机科学与软件学院天津300400 河北工业大学河北省大数据计算重点实验室天津300401 河北工业大学能源与环境工程学院天津300400

在大量实测样本的基础上,通过分析土壤孔隙度和饱和度对其热导率的影响,提出了基于改进学习算法的BP神经网络的土壤热导率预测模型,采用该算法分别对粘土、粉粘、粉土、粉砂4种土壤的热导率进行了预测分析,并与传统回归计算模型进行了比... 详细信息

在大量实测样本的基础上,通过分析土壤孔隙度和饱和度对其热导率的影响,提出了基于改进学习算法的BP神经网络的土壤热导率预测模型,采用该算法分别对粘土、粉粘、粉土、粉砂4种土壤的热导率进行了预测分析,并与传统回归计算模型进行了比较.实验结果表明,采用的BP神经网络模型能够较精确的预测各种土壤热导率,而且由于神经网络的结构和隐层神经元数固定,因而降低了待设置参数的数目,提高了BP神经网络模型进行土壤预测的适用性.

关键词： BP神经网络土壤热导率预测算法启发式学习算法

来源：评论

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基于改进BP神经网络的现金流预测

引用

统计与决策 2009年第1期25卷 149-150页

作者：周瑞芳禹建丽中原工学院理学院郑州450007 中原工学院电子信息学院郑州450007

运用改进的BP算法,即基于启发式学习算法的弹性梯度下降法,对现金流时间序列,采用两步预测法。为避免网络学习不确定性带来的误差,文章提出用检验数据的平均百分误差来控制模型收敛,并做出预测平台,可对企业的现金流作出短、中期预测,... 详细信息

运用改进的BP算法,即基于启发式学习算法的弹性梯度下降法,对现金流时间序列,采用两步预测法。为避免网络学习不确定性带来的误差,文章提出用检验数据的平均百分误差来控制模型收敛,并做出预测平台,可对企业的现金流作出短、中期预测,为管理层制定出生产及销售任务等提供量化依据。

关键词：弹性梯度下降法启发式学习算法时间序列

来源：评论

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