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基于多源信息融合的分布式词表示学习 下载：25 浏览：439

冶忠林1，2，3，4 赵海兴1，2，3，4 张科1，3，4 朱宇1，3，4 《中文研究》 2019年6期

摘要:
分布式词表示学习旨在用神经网络框架训练得到低维、压缩、稠密的词语表示向量。然而，这类基于神经网络的词表示模型有以下不足:(1)罕见词由于缺乏充分上下文训练数据，训练所得的罕见词向量表示不能充分地反映其在语料中的语义信息；(2)中心词语的反义词出现于上下文时，会使意义完全相反的词却赋予更近的空间向量表示；(3)互为同义词的词语均未出现于对方的上下文中，致使该类同义词学习得到的表示在向量空间中距离较远。基于以上三点，该文提出了一种基于多源信息融合的分布式词表示学习算法(MSWE)，主要做了4个方面的改进:(1)通过显式地构建词语的上下文特征矩阵，保留了罕见词及其上下文词语在语言训练模型中的共现信息可以较准确地反映出词语结构所投影出的结构语义关联；(2)通过词语的描述或解释文本，构建词语的属性语义特征矩阵，可有效地弥补因为上下文结构特征稀疏而导致的训练不充分；(3)通过使用同义词与反义词信息，构建了词语的同义词与反义词特征矩阵，使得同义词在词向量空间中具有较近的空间距离，而反义词则在词向量空间中具有较远的空间距离；(4)通过诱导矩阵补全算法融合多源特征矩阵，训练得到词语低维度的表示向量。实验结果表明，该文提出的MSWE算法能够有效地从多源词语特征矩阵中学习到有效的特征因子，在6个词语相似度评测数据集上表现出了优异的性能。

机床主轴承多源信息融合故障诊断 下载：61 浏览：240

刘胜 吴迪 李芃 《中国航空航天科学》 2018年3期

摘要:
针对机床主轴承的故障诊断,为解决传统方法仅由单一传感器数据分析准确性低的问题,提出基于主元小波包、递归神经网络以及振动及噪声信号多源数据融合的轴承故障诊断方法,实现对锻压机床主轴承的故障诊断。将振动及噪声传感器采集的信号,经主元小波包处理提取特征值,再利用递归神经网络进行局部故障诊断,得到不同传感器对轴承故障互相独立的故障证据,然后采用基于数据修正D-S证据理论将振动及噪声诊断结果融合,发现基于递归神经网络及数据修正D-S证据理论的诊断方法。该方法解决了单一传感器的不稳定性和局限性以及传统D-S证据理论冲突证据失效的问题,使故障诊断具备容错能力,提高了传统故障诊断的精确度。

基于MIF的继电保护状态评价及其在设备全寿命周期管理中的应用 下载：23 浏览：242

王丽敏 杨国生 詹荣荣 王文焕 李妍霏 《发电技术与研究》 2019年7期

摘要:
为准确评价继电保护设备健康状态,提升继电保护设备管理工作水平,提出一种基于多源信息融合技术的继电保护状态评价方法,该方法充分考虑了继电保护的技术特点;建立继电保护状态评价体系和评价指标,解决了多源信息融合技术在继电保护状态评价中的关键技术问题;建立继电保护状态评价及其在设备全寿命周期管理应用的功能模型和结构模型,确定了继电保护状态评价方法。结合目前继电保护设备全寿命周期管理的现状,有针对性地提出继电保护状态评价结果在设备全寿命周期管理过程中应用的解决思路,并开发完成基于多源信息融合技术的继电保护状态检修系统,应用于多家调度单位,验证了所提方法的正确性和实用性。

多源信息融合在航空陆基导航中的应用与实现 下载：133 浏览：2454

陈彤 《中国航空航天科学》 2021年10期

摘要:
随着现代航空业的发展，对导航精度和安全性的要求不断提高，传统的单一导航手段已无法满足复杂环境下的导航需求。多源信息融合技术作为一种能够整合多种导航信息源的先进方法，成为航空陆基导航领域的研究热点。本文对多源信息融合在航空陆基导航中的具体应用进行了一定论述，在此基础上，分别从多源信息融合架构设计和融合算法的优化与实现两方面探讨了多源信息融合在航空陆基导航中的实现，进而为提升航空陆基导航系统的智能化和适应性提供参考。

基于多源信息融合的新能源日前电价预测方法研究 下载：137 浏览：1546

高阳1 孙妍妮1 钟丹田1 谷彩连1 许傲然1 修唯2 《中国能源进展》 2023年7期

摘要:
日前电价预测的准确性对电力市场参与者的现货市场参与程度、交易策略选择、经济收益情况均有较大影响。针对电力现货市场日前电价序列具有较强的波动性，提出了一种基于互补集成经验模态分解-改进麻雀搜索算法-最小二乘法支持向量机的日前电力市场价格预测模型。首先，采用灰色关联分析法筛选得到预测日的相似日集合，然后利用互补集成经验模态分解法将相似日的历史电价序列分解；其次，以改进的麻雀搜索算法优化最小二乘法支持向量机得到改进麻雀搜索算法-最小二乘法支持向量机预测模型，并分别对分解结果进行预测，将预测结果叠加，最终得到日前电价预测值。经过算例仿真，其结果表明：与其他预测模型对电价的预测相比，所提方法具有更高的预测精度。
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