检索结果-内蒙古大学图书馆

作者：彭道刚徐春梅杨平于会群孙宇贞李芹 200090 上海市杨浦区平凉路2103号

本发明涉及一种基于阶跃响应特征的闭环辨识模型结构确定方法，包括：已知被辨识过程的阶跃响应曲线，判断阶跃响应曲线中具备的阶跃响应特征，当只具备一种类型的阶跃响应特征时，直接根据该阶跃响应特征确定待辩识对象模型结构，当具... 详细信息

标准号: CN109597316B

本发明涉及一种基于阶跃响应特征的闭环辨识模型结构确定方法，包括：已知被辨识过程的阶跃响应曲线，判断阶跃响应曲线中具备的阶跃响应特征，当只具备一种类型的阶跃响应特征时，直接根据该阶跃响应特征确定待辩识对象模型结构，当具备多种类型的阶跃响应特征时，由多种阶跃响应特征对应的环节组合确定待辩识对象模型结构。与现有技术相比，本发明为系统辩识的辩识结构选定提供了依据；基于阶跃响应特征确定辩识模型结构更为合理，输出曲线和阶跃响应曲线与原系统的曲线紧密贴合，辩识精度更高，辨识结构可靠。

关键词：阶跃响应阶跃响应曲线对象模型特征确定模型结构确定闭环辨识辨识结构紧密贴合模型结构输出曲线原系统辨识环节

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一种基于阶跃响应特征的闭环辨识模型结构确定方法

一种基于阶跃响应特征的闭环辨识模型结构确定方法

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作者：彭道刚徐春梅杨平于会群孙宇贞李芹 200090 上海市杨浦区平凉路2103号

标准号: CN109597316A

关键词：阶跃响应阶跃响应曲线对象模型特征确定模型结构确定闭环辨识辨识结构紧密贴合模型结构输出曲线原系统辨识环节

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集员辨识及在飞行器气动力参数辨识的应用

集员辨识及在飞行器气动力参数辨识的应用

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作者：王文正西北工业大学

学位级别：博士

集员辨识是一种稳健的辨识方法,代表着辨识技术的一个发展方向.该文较深入地研究了集员辨识问题,丰富和发展了集员辨识方法,并扩展了它的应用范围.主要内容有:1.在单输出线性系统参数集员辨识的边界椭球法方面,综合了Fogel和Huang、Belf... 详细信息

集员辨识是一种稳健的辨识方法,代表着辨识技术的一个发展方向.该文较深入地研究了集员辨识问题,丰富和发展了集员辨识方法,并扩展了它的应用范围.主要内容有:1.在单输出线性系统参数集员辨识的边界椭球法方面,综合了Fogel和Huang、Belforte和Bona以及Clement和Gentil的方法,使该文的算法同是具有三者的功能;2.在线性系统参数集员辨识的精确多面锥法方面,采用旧多面锥的边的凸组合来求新多面锥的新边,从而保证了算法的稳定性;给出了直接求两个凸多面锥交集的方法,将多面锥法扩展到输出误差模型的参数辨识.仿真算例表明,该文的多面锥法是可行而且有效的;3.在非线性系统参数集员辨识方面,提出了非线性系统参数集员辨识两步法;4.在系统模型结构确定方面,提出了一种完全建立在非统计框架上的全新的模型结构确定方法,并给出了相应的建模准则;5.在集员辨识方法的应用研究方面,首次将集员辨识方法应用于飞行器气动力建模和参数估计.

关键词：集员辨识多面锥法非线性系统建模飞行器气动力未知有界噪声参数可行集边界椭球凸多面锥参数不确定区间中心估计模型结构确定

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基于CMAC燃煤电站脱硫系统建模优化研究

基于CMAC燃煤电站脱硫系统建模优化研究

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作者：孔志伟东南大学

学位级别：硕士

为满足国家燃煤机组超低排放要求,燃煤电站过去数年中快速广泛地搭建了众多烟气洁净处理装置。这些设施服役后逐渐暴露出设计裕量大、改造过度等问题,致使相关系统存在不同程度的能源浪费。面对这一问题,传统的PID技术针对复杂系统调节... 详细信息

为满足国家燃煤机组超低排放要求,燃煤电站过去数年中快速广泛地搭建了众多烟气洁净处理装置。这些设施服役后逐渐暴露出设计裕量大、改造过度等问题,致使相关系统存在不同程度的能源浪费。面对这一问题,传统的PID技术针对复杂系统调节能力的不足、信息化智能化技术在电站的快速推广使得众多学者致力于相关系统的智能优化研究。本文利用人工智能相关算法基于2×44640组数据对湿法脱硫系统展开了预测模型搭建、模型误差分析和结构确定以及工况优化三方面研究。预测模型搭建过程以系统出口SO浓度和能耗为模型双输出,基于44640组数据,以小脑模型为基础,利用灰关联熵分析法辅助确定模型输入参数,依靠均匀设计法及其误差分析体系展开模型搭建实验与分析,提出并尝试利用小脑模型特征地址数进行误差拟合和分析预测取得了良好效果。在此基础上,采用这一方法确定了平均误差小于1%的预测模型结构参数。最后,基于已确定模型结构,采用95%和5%的建模与验证数据分配比进行了模型验证。为比较小脑模型不同的误差分析方法以便模型搭建过程结构参数的确定,同时对特征地址数分析法展开进一步研究,基于另外44640组数据,利用均匀设计原理设计了4组实验组和1组预测组,对多元线性回归、多元二次回归、特征地址数分析、实际地址数拟合等方法展开了分析比较。结果表明特征地址数分析法具有预测范围广、精度高、参数调节简单等明显优势,适合用于确定模型结构参数。此外,文中还对特征地址数分析法的适用范围进行了研究。在预测模型搭建和模型结构确定方法研究结束后,利用遗传算法和人工蜂群算法对具体工况进行寻优优化。寻优结果显示,与原始数据最佳运行状态相比,遗传算法和人工蜂群算法所得最佳运行参数下能耗削减幅度分别为30.38%和58.47%。

关键词：湿法脱硫小脑模型模型结构确定遗传算法人工蜂群算法

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论林业数表模型的研建方法

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中南林业调查规划 2001年第2期20卷 1-4页

作者：曾伟生骆期邦国家林业局中南院湖南长沙410014

从林业数表的性质出发 ,对建立林业数表模型的全过程进行了系统阐述 ,对我国今后各类林业数表的编制及林业应用中其它模型的建立具有参考价值。

关键词：建模异方差加权回归林业数表模型模型变量选择模型结构确定

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模型训练的方法、电子设备和计算机可读存储介质

模型训练的方法、电子设备和计算机可读存储介质

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作者：邹晶史晶周英能肖婷张啸宇 310011 浙江省杭州市五常街道余杭塘路1600号A01号楼

本发明实施例涉及机器深度学习领域，公开了一种模型训练的方法、电子设备和计算机可读存储介质。上述模型的训练方法包括：基于预设的预训练模型进行迁移，构建目标模型；获取用于训练所述目标模型的训练集；将所述目标模型可视化，确... 详细信息

标准号: CN112016622A

本发明实施例涉及机器深度学习领域，公开了一种模型训练的方法、电子设备和计算机可读存储介质。上述模型的训练方法包括：基于预设的预训练模型进行迁移，构建目标模型；获取用于训练所述目标模型的训练集；将所述目标模型可视化，确定所述目标模型的模型结构；根据所述模型结构确定所述目标模型的待冻结层和非冻结层；其中，所述非冻结层为需要训练的网络层；根据所述训练集和所述目标模型，训练所述非冻结层。本发明实施例提供的模型训练的方法可以高度利用预训练模型的特征信息，提升目标模型的训练效果，有效地规避了模型过拟合的风险。

关键词：目标模型冻结层模型训练训练模型训练集计算机可读存储介质模型结构确定电子设备模型结构特征信息训练效果可视化网络层有效地构建拟合预设迁移学习

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基于贝叶斯网络的吸收塔脱硫过程建模方法

基于贝叶斯网络的吸收塔脱硫过程建模方法

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作者：叶翔张志刚王艺霏翟伟翔郭婷婷谭俊龙雷蕾王伟 100043 北京市石景山区银河大街6号院1号楼12层1201

本发明属于火电技术领域，尤其涉及一种基于贝叶斯网络的吸收塔脱硫过程建模方法，包括：基于贝叶斯网络确定吸收塔脱硫过程模型结构，包括将负荷、入口SO2浓度、入口温度、入口O2浓度、PH值作为非可调控输入变量，将吸收塔石灰石浆液... 详细信息

标准号: CN107194026B

本发明属于火电技术领域，尤其涉及一种基于贝叶斯网络的吸收塔脱硫过程建模方法，包括：基于贝叶斯网络确定吸收塔脱硫过程模型结构，包括将负荷、入口SO₂浓度、入口温度、入口O₂浓度、PH值作为非可调控输入变量，将吸收塔石灰石浆液供给量和循环泵运行组合作为可调控输入变量，将出口SO₂浓度作为输出变量；基于确定的吸收塔脱硫过程模型结构确定脱硫过程模型参数，包括根据吸收塔的脱硫历史运行数据和相关试验数据，通过各脱硫运行变量之间依赖关系的强弱的概率分将先验信息与样本知识相结合，自动进行离线学习模型参数；建立吸收塔脱硫过程模型。本发明不仅可以更好地理解吸收塔的脱硫过程，而且在外部干扰较多的时候，可以做出精确的预测。

关键词：吸收塔脱硫过程贝叶斯网络模型参数输入变量可调控脱硫历史运行数据模型结构确定石灰石浆液模型结构试验数据输出变量外部干扰先验信息依赖关系运行变量供给量循环泵建模离线火电样本强弱概率预测出口学习

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基于贝叶斯网络的吸收塔脱硫过程建模方法

基于贝叶斯网络的吸收塔脱硫过程建模方法

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作者：叶翔张志刚王艺霏翟伟翔郭婷婷谭俊龙雷蕾王伟 100043 北京市石景山区银河大街6号院1号楼12层1201

标准号: CN107194026A

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子场景数据的生成方法、装置和电子设备

子场景数据的生成方法、装置和电子设备

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作者：刘怡安 310000 浙江省杭州市滨江区长河街道网商路599号4幢7层

本发明提供了一种子场景数据的生成方法、装置和电子设备；该方法包括：将目标场景模型划分为多块网格块；其中，网格块中包括目标场景模型的部分模型结构；网格块中的模型面数量基于网格块包括的模型结构确定；根据预设的网格块数量阈... 详细信息

标准号: CN115841535A

本发明提供了一种子场景数据的生成方法、装置和电子设备；该方法包括：将目标场景模型划分为多块网格块；其中，网格块中包括目标场景模型的部分模型结构；网格块中的模型面数量基于网格块包括的模型结构确定；根据预设的网格块数量阈值，将多个网格块划分为多个子场景；其中，子场景中的网格块数量小于或等于网格块数量阈值；网格块数量阈值基于网格块中的模型面数量以及预设的加载距离确设置子场景的包围盒，得到目标场景模型的子场景数据。该方式可以将子场景加载时的内存占用量控制在合理范围之内，无需人工划分子场景，也可以得到大小合理的子场景数据，操作便捷且效率较高。

关键词：网格子场景目标场景模型面加载预设模型结构确定内存占用量场景场景数据电子设备模型结构包围盒多块

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基于DNN算子并行的深度学习推理加速方法

基于DNN算子并行的深度学习推理加速方法

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作者：徐飞陈奥东 200241 上海市闵行区东川路500号

本发明公开了一种基于DNN算子并行的深度学习推理加速方法，包括一个深度神经网络（Deep Neural Network,DNN）算子的流分配器和一个DNN算子发射器。具体而言，利用用户提供的DNN模型和输入张量（即推理数据），流分配器首先依据DNN模... 详细信息

标准号: CN117196037A

本发明公开了一种基于DNN算子并行的深度学习推理加速方法，包括一个深度神经网络（Deep Neural Network,DNN）算子的流分配器和一个DNN算子发射器。具体而言，利用用户提供的DNN模型和输入张量（即推理数据），流分配器首先依据DNN模型结构确定算子所分配的CUDA流；然后，通过收集模型推理产生的离线性能数据，DNN算子发射器进一步使用基于资源需求和干扰感知的算子调度算法，在GPU上优化算子发射顺序；最后，结合CUDA流分配方案和算子发射顺序生成并行化的CUDA Graph，从而在GPU上实现高效的DNN推理。

关键词：算子推理发射器流分配器模型结构确定神经网络顺序生成算子调度用户提供资源需求发射并行化分配算法感知并行优化学习

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