检索结果-内蒙古大学图书馆

作者：陈国迎张云博姚军牛蕊 130012 吉林省长春市前进大街2699号

本发明适用于车辆参数估计技术领域，提供了一种基于迁移学习的混合驱动模型的横向速度估计方法，包括以下步骤：采用运动学模型和动力学模型分别估计出横向速度和，将其作为LSTM神经网络的输入，形成数据‑机理混合驱动模型，即LVENN，... 详细信息

标准号: CN118333136A

本发明适用于车辆参数估计技术领域，提供了一种基于迁移学习的混合驱动模型的横向速度估计方法，包括以下步骤：采用运动学模型和动力学模型分别估计出横向速度和，将其作为LSTM神经网络的输入，形成数据‑机理混合驱动模型，即LVENN，采用此混合驱动模型估计出横向速度，该融合方法可显著降低横向速度估计的均方根误差和最大误差；通过设计迁移学习算法，在特征提取层中进行参数微调和在拟合输出层中进行再训练以增加迁移学习能力，本发明可以利用源域中的训练数据，以减少目标域中的标记数据量，提高模型训练的效率。

关键词：混合驱动速度估计迁移动力学模型均方根误差运动学模型标记数据车辆参数模型估计模型训练神经网络特征提取学习能力学习算法训练数据最大误差目标域输出层拟合源域调和融合学习

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电池容量估计模型训练及容量估计方法、装置及存储介质

电池容量估计模型训练及容量估计方法、装置及存储介质

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作者：谢旭燕翔李政李和良李艺轩丁文华熊新宇吴繁邹志平吴清珊羊跃明陆斌付吉烨徐惠涛严杰王英利黄志伟吕维川杨康范继敏张孟崇辉志军韦占海 650214 云南省昆明市世纪城中路1号

本公开提出一种电池容量估计模型训练及容量估计方法、装置及存储介质，包括：获取锂电池在随机电流倍率条件下每个充放电循环中多个采样点的电流值、电压值、温度值，及充放电循环的充放电持续时间，并分别将电流值、电压值、温度值转... 详细信息

标准号: CN116859270A

本公开提出一种电池容量估计模型训练及容量估计方法、装置及存储介质，包括：获取锂电池在随机电流倍率条件下每个充放电循环中多个采样点的电流值、电压值、温度值，及充放电循环的充放电持续时间，并分别将电流值、电压值、温度值转化为对应的电流二维特征图像、电压二维特征图像以及温度二维特征图像，以及将每个充放电循环的电流二维特征图像、电压二维特征图像、温度二维特征图像作为初始模型的卷积神经网络通道的输入，将对应的充放电持续时间作为初始模型的门控循环网络通道的输入，并将相邻充放电循环容量差值作为初始模型的目标输出，以对初始模型进行训练，得到锂电池的容量估计模型，利用容量估计模型估计锂电池在不同充放电循环中的容量。

关键词：二维特征充放电循环图像初始模型容量估计锂电池充放电充放电循环容量卷积神经网络存储介质电池容量估计模型模型估计目标输出随机电流循环网络采样点门控转化

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合理进行多元分析——复杂结构方程模型分析

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四川精神卫生 2024年第S1期37卷 41-47页

作者：胡纯严胡良平军事科学院研究生院北京100850 世界中医药学会联合会临床科研统计学专业委员会北京100029

本文目的是介绍与复杂结构方程模型分析有关的基本概念、计算方法、两个实例以及使用SAS实现计算的方法。基本概念包括自由参数与固定参数、直接效应与间接效应、模型的基本构成和模型修正;计算方法涉及模型识别、模型估计和模型评价;... 详细信息

本文目的是介绍与复杂结构方程模型分析有关的基本概念、计算方法、两个实例以及使用SAS实现计算的方法。基本概念包括自由参数与固定参数、直接效应与间接效应、模型的基本构成和模型修正;计算方法涉及模型识别、模型估计和模型评价;两个实例的资料分别是“小学教师工作满意度”和“932名受试者疏离感与社会经济地位的关系”;借助SAS软件,对两个实例中的数据分别进行了结构方程模型分析,对SAS输出结果做出了解释。

关键词：自由参数固定参数模型识别模型修正模型估计模型评价

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基于统计语言模型的信息检索

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计算机科学 2005年第8期32卷 124-127页

作者：李晓光王大玲于戈东北大学信息科学与工程学院沈阳110004

本文对基于统计语言模型的信息检索进行了综述,介绍了目前基于统计语言模型信息检索中比较有代表性的模型,给出了语言模型估计中常用的几种平滑技术,将语言模型同目前流行信息检索模型进行了比较,在此基础上,指出了基于统计语言模型信... 详细信息

本文对基于统计语言模型的信息检索进行了综述,介绍了目前基于统计语言模型信息检索中比较有代表性的模型,给出了语言模型估计中常用的几种平滑技术,将语言模型同目前流行信息检索模型进行了比较,在此基础上,指出了基于统计语言模型信息检索的研究方向。

关键词：统计语言模型信息检索平滑技术布尔模型概率模型向量空间模型信息检索模型模型估计

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COVID-19大流行期间流感活动呈“断崖式”下降——佩戴口罩、人员流动变化及SARS-CoV-2干扰的作用

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Engineering 2023年第2期21卷 195-202,M0008页

作者：韩莎莎张婷吕岩赖圣杰戴佩希郑建东杨维中周晓华冯录召 Beijing International Center for Mathematical Research Peking UniversityBeijing 100871China Harvard Medical School Harvard UniversityBostonMA 02115USA School of Population Medicine and Public Health Chinese Academy of Medical Sciences&Peking Union Medical CollegeBeijing 100730China Academy for Advanced Interdisciplinary Studies Peking UniversityBeijing 100871China WorldPop School of Geography and Environmental ScienceUniversity of SouthamptonSouthampton SO171BJUK Division for Infectious Diseases Chinese Center for Disease Control and PreventionBeijing 102206China Department of Epidemiology and Biostatistics School of Public HealthPeking UniversityBeijing 100871China National Engineering Laboratory of Big Data Analysis and Applied Technology Peking UniversityBeijing 100871China

一般情况下,每年冬季是季节性流感高发季节,但在当前2019冠状病毒病(COVID-19)大流行期间,全球季节性流感活动呈“断崖式”下降。为应对即将到来的流感季节,亟需弄清这种前所未有的流感低水平流行的原因。本文中,我们探索了一种国家特... 详细信息

一般情况下,每年冬季是季节性流感高发季节,但在当前2019冠状病毒病(COVID-19)大流行期间,全球季节性流感活动呈“断崖式”下降。为应对即将到来的流感季节,亟需弄清这种前所未有的流感低水平流行的原因。本文中,我们探索了一种国家特异性推理模型,利用该模型估计中国、英国和美国这三个国家中佩戴口罩、人员流动变化(国际和国内)以及严重急性呼吸综合征冠状病毒2型(SARS-CoV-2)干扰的影响。结果发现,在这些地区增加一周佩戴口罩的干预措施,流感活动可减少11.3%~35.2%。实施一周的限制人员流动措施对国际(1.7%~6.5%)和国内社区(1.6%~2.8%)的影响较小。2020年至2021年,仅佩戴口罩这一项干预措施就可使阳性率下降13.3%至19.8%。仅人员流动变化可使阳性率降低5.2%至14.0%,其中79.8%~98.2%归因于国际旅行限制。SARS-CoV-2干扰仅在2019年至2020年具有统计学显著效应。中国北方地区及英国的阳性百分比分别降低7.6%(2.4~14.4)和10.2%(7.2~13.6)。探索所得出的结果对了解非药物干预措施和其他呼吸系统疾病背景下的流感演变有一定意义,有助于制定卫生政策,并可为公共卫生措施的个性化设计提供信息。

关键词：卫生政策非药物干预呼吸系统疾病流行期间季节性流感流动变化个性化设计模型估计

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基于无模型自适应控制的电力逆变器控制系统设计

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河南理工大学学报（自然科学版） 2022年第5期41卷 114-120页

作者：李振轩李红飞张怡龙李晶北京石油化工学院信息工程学院北京102617 国家工业信息安全发展研究中心北京100040

针对无法获得电力逆变器系统精确数学模型问题,提出无模型自适应控制(model-free adaptive control,MFAC)方案。利用动态线性化方法给出电力逆变器系统的紧格式动态线性化数据模型,基于优化技术设计控制算法和伪偏导数估计算法。控制方... 详细信息

针对无法获得电力逆变器系统精确数学模型问题,提出无模型自适应控制(model-free adaptive control,MFAC)方案。利用动态线性化方法给出电力逆变器系统的紧格式动态线性化数据模型,基于优化技术设计控制算法和伪偏导数估计算法。控制方案的主要特点是只使用电力逆变器控制系统的输入输出数据,不需要电力逆变器的精确数学模型信息。使用MATLAB/Simulink对控制系统性能进行仿真验证,结果表明,电力逆变器控制系统在阻感性负载情况下,所提算法能够实现对期望输出电压的精确跟踪。

关键词：电力逆变器无模型自适应控制模型估计 MATLAB/Simulink

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基于序贯概率及局部优化随机抽样一致性算法

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仪器仪表学报 2012年第9期33卷 2037-2044页

作者：周骏陈雷霆刘启和李艳梅饶云波电子科技大学计算机科学与工程学院成都610054 西南大学计算机与信息科学学院重庆400715

通过引入序贯概率检测及局部优化技术,给出了一种快速并具有较高精度估计的随机抽样一致性算法RANSAC(ran-dom sample consensus)。RANSAC算法是基于假设和检验的框架来实现。为了减少RANSAC算法的计算时间及提高计算精度,在模型的检验... 详细信息

通过引入序贯概率检测及局部优化技术,给出了一种快速并具有较高精度估计的随机抽样一致性算法RANSAC(ran-dom sample consensus)。RANSAC算法是基于假设和检验的框架来实现。为了减少RANSAC算法的计算时间及提高计算精度,在模型的检验阶段,利用序贯概率检测技术,随机抽取少量的数据对模型的参数进行预检验。如果模型参数通过预检验,则进入后续的检验,否则这个模型参数不再参与后续全部数据的检验。在对模型参数估计时,使用局部优化方法,实现模型估计的精确度的提高。实验结果表明,此算法在速度和精确度方面与标准的RANSAC相比均取得了较大的提高。

关键词：随机抽样一致性算法鲁棒性估计模型估计局部优化

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Embedded-SVM多分类变量选择模型研究

Embedded-SVM多分类变量选择模型研究

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作者：许飞虎中国人民大学

学位级别：硕士

目前，对于高维数据进行降维的变量选择方法研究已经成为文本挖掘、临床医学和遗传学等领域的一个重要课题。变量选择的方法分为Filter类、Wrapper类和Embedded类三种，Filter方法虽然简单而且计算效率高，但只是一种数据预处理方式;Wra... 详细信息

目前，对于高维数据进行降维的变量选择方法研究已经成为文本挖掘、临床医学和遗传学等领域的一个重要课题。变量选择的方法分为Filter类、Wrapper类和Embedded类三种，Filter方法虽然简单而且计算效率高，但只是一种数据预处理方式;Wrapper方法则将分类模型作为变量选择的一个黑匣子，只是将模型的预测效果作为变量子集优劣的评判标准，而且变量子集搜索的计算量很大;而Embedded方法则将变量选择与模型估计融合到同一个目标函数中，通过其最优化同时实现变量筛选和分类模型的建立。由于Embedded方法本身特点所带来的优势，对于这种方法的研究已经吸引了大批学术专家的目光。\n 同时，基于SVM分类器的变量选择方法已经应用于多个领域，并取得不错的效果。这些方法包括SVM-RFE和Mixed Integer SVM等，SVM-RFE属于Wrapper类，虽然它有可以解决多分类问题中变量选择的拓展模型(OVOSVM-RFE和OVA SVM-RFE)，但是它们本身有许多不可避免的缺陷;MixedInteger SVM虽然是Embedded类方法，但目前只能用于两分类问题。为此，本文的主要工作就是构建一种基于Embedded思想的多分类SVM变量选择方法。\n 本文通过将原始数据集的类别变量进行适当转换，构建出多分类问题的分类模型，再以此为基础提出了Embedded-SVM多分类变量选择方法的目标函数、模型的估计方法和算法，最后还对模型特点进行了评价。通过模拟得到的数据集，将Embedded-SVM多分类变量选择方法的变量选择成功率以及利用最优变量子集建立的模型分类预测效果与Wrapper类的OVO SVM-RFE多分类变量选择方法以及Filter类的基于信息增益的变量选择方法进行比较发现:Embedded-SVM多分类变量选择方法在绝大多数条件下，相比Wrapper类的OVO SVM-RFE多分类变量选择方法以及Filter类的基于信息增益的变量选择方法，都有更好的变量选择和分类效果，而且这种方法在数据集的特征发生变化时，也能表现得十分稳健。

关键词：数据集变量选择嵌入式方法模型估计

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考虑长距离依赖的紧凑Transformer模型研究

考虑长距离依赖的紧凑Transformer模型研究

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作者：陈嘉轩电子科技大学

学位级别：硕士

随着Transformer大型语言模型中的快速发展,处理越来越长的输入内容并有效捕捉长距离依赖成为了其进一步发展的关键挑战。尽管Transformer模型因其强大的建模能力而广泛应用于自然语言处理、图像识别和语音识别等领域,现有研究却表明,... 详细信息

随着Transformer大型语言模型中的快速发展,处理越来越长的输入内容并有效捕捉长距离依赖成为了其进一步发展的关键挑战。尽管Transformer模型因其强大的建模能力而广泛应用于自然语言处理、图像识别和语音识别等领域,现有研究却表明,仅依靠基于注意力的Transformer架构在处理长序列输入时,无论是在计算效率还是在长距离依赖的建模能力上,都面临严峻挑战。因此,使用可学习结构化状态空间模型模块结合或替代注意力模块的Transformer成为其高效处理长序列输入和为其提供长距离依赖建模能力的有效途径,如Mega,BST等长距离Transformer。本研究针对长距离Transformer中重要的结构化状态空间模块,发现其在使用高维状态空间以增强状态记忆能力时,计算效率受到限制的问题,提出了一种结构化状态空间模型模块的紧凑递归表示方法。即在结构化状态空间模型在推理时像线性循环神经网络一样递归时,通过采样原系统的单位冲激响应,以更小的估计状态来计算。该方法允许经过训练的高维状态结构化状态空间模型模块在推理阶段通过投影估计生成紧凑的递归表示,以可接受的精度牺牲为代价,减少需要递归计算的状态维度,实现递归计算的大幅加速。为了生成该紧凑递归表示,本研究提出了两种基于单位冲激响应的复数采样方法,即多尺度递归压缩算法与连续域预处理投影算法。其中,多尺度递归压缩算法在考虑不同的离散化步长下将原递归表示在离散域进行直接压缩;而连续域预处理投影算法通过利用原模型的参数共享设置,在不牺牲模型容量的情况下,通过在连续域对原模型进行压缩再离散化,使该流程与模块中状态空间模型数量解耦,大幅度地减少了生成紧凑递归表示的计算量。最后,本研究通过4个长序列时间序列预测实验与1个语音生成实验验证了所提方法的有效性。实验结果表明,相比于未优化的高维状态结构化状态空间模型模块,紧凑递归表示不仅在计算效率上有显著提升,而且在多个长序列任务上仍保持了良好的性能。这些实验证明了所提方法在加速推理过程的同时,能够有效保持模型对长距离依赖的捕捉能力。

关键词：深度学习长距离依赖结构化状态空间模型低秩投影模型估计

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利用基于健康指标的存留寿命模型的自适应改变的状态来估计电池存留寿命的设备与方法

利用基于健康指标的存留寿命模型的自适应改变的状态来估计电池存...

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作者： A·H·安布基 P·E·帕斯科新西兰克里斯彻奇

响应于间歇的电池容量测试，例如，基于响应于容量测试而产生的存留寿命估计，自适应地修改作为SOH指标的函数的电池存留寿命模型。监测电池的SOH指标以产生SOH指标值，并且根据存留寿命的自适应地修改的模型从所产生的SOH指标值产生存... 详细信息

标准号: CN100483146C

响应于间歇的电池容量测试，例如，基于响应于容量测试而产生的存留寿命估计，自适应地修改作为SOH指标的函数的电池存留寿命模型。监测电池的SOH指标以产生SOH指标值，并且根据存留寿命的自适应地修改的模型从所产生的SOH指标值产生存留寿命的估计。例如，可以响应于对由存留寿命模型估计的存留寿命中的变化的检测进行容量测试，并且可以响应于所述容量测试来修改所述存留寿命模型。电池存留寿命模型可以，例如，将存留寿命表达为浮充电压、温度、充/放电循环、阻抗、电导、电阻，和/或电压骤降参数的函数。本发明可以通过方法、设备和计算机程序产品来实现。

关键词：容量测试响应电池指标值计算机程序产品电池容量测试模型估计寿命估计放电电导电阻阻抗电压充电监测检测

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