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用双稳态势场模型研究观点转变的驱动-响应关系 下载：61 浏览：395

王鹏1 潘凤春1 郭晶晶1 李婷婷1 王旭明1，2 《现代物理学报》 2020年11期

摘要:
从物理学的视角看，群体观点演化实质可以看作是观点粒子状态变化的集体效应.本文考察在双稳态势中噪声诱导观点粒子的状态转变，利用加权拉盖尔完备正交函数法计算了时间关联函数和描述驱动-响应关系的弛豫时间.理论计算结果表明，噪声诱导作用存在一个临界值Dc，若噪声强度高于临界值，时间关联函数随关联时间呈指数型增加.结果还显示，存在弛豫时间随势垒纵横比/噪声强度变化取值趋于无穷的双奇异点现象.奇异点处无法实现观点粒子状态的转变.弛豫时间与势垒纵横比之间存在线性关系，预示着在双稳态势场中观点粒子受噪声驱动呈现类似牛顿第二定律的驱动-响应关系，而弛豫时间在这个关系中充当表征惯性质量的角色.

基于函数型数据时间序列建模的单传感器日常行为识别 下载：76 浏览：439

苏本跃1 郑丹丹2 盛敏3 《人工智能研究》 2018年12期

摘要:
在基于惯性传感器的人体行为识别中,传统算法常忽略行为的周期性与时序性,对提取特征的滑动窗口大小也有相应要求.文中基于单个腰部传感器分析人体日常行为,提出面向周期行为的函数型数据分析方法和隐马尔可夫模型结合的行为识别算法.首先,使用函数型数据分析方法,拟合周期性日常行为的动作捕捉数据,提取拟合后的单个周期数据.然后基于此周期时间序列数据建立描述各个日常行为过程的隐马尔可夫模型.最后,使用最大似然估计判别行为,得到识别结果.该算法通过单个腰部传感器即可快速有效地识别8种日常行为,在基于用户依赖策略和用户独立策略时识别率较高.

回归核极限学习机的多标记学习算法 下载：89 浏览：468

王一宾1,2 程玉胜1,2 何月1 裴根生1 《人工智能研究》 2018年9期

摘要:
基于极限学习机(ELM)的多标记学习算法多使用ELM分类模式,忽略标记之间存在的相关性.为此,文中提出结合关联规则与回归核极限学习机的多标记学习算法(ML-ASRKELM).首先通过关联规则分析标记空间,提取标记之间的规则向量.然后通过提出的多标记回归核极限学习机(ML-RKELM)得出预测结果.若规则向量不为空,将规则向量与预测结果运算得出最终预测结果,否则最终结果即为ML-RKELM的预测结果.对比实验表明MLASRKELM与ML-RKELM性能较优,统计假设检验进一步说明文中算法的有效性.

基于深度卷积网络的目标检测综述 下载：79 浏览：474

吴帅1 徐勇1 赵东宁1,2 《人工智能研究》 2018年7期

摘要:
在基于区域的卷积神经网络提出后,深度卷积网络开始在目标检测领域普及,更快的基于区域的卷积神经网络将整个目标检测过程合成在一个统一的深度网络框架上.随后YOLO和SSD等目标检测框架的提出进一步提升目标检测的效率.文中系统总结基于深度网络的目标检测方法,归为2类:基于候选窗口的目标检测框架和基于回归的目标检测框架.基于候选窗口的目标检测框架首先需要在输入的图像上产生很多的候选窗口,然后对这些候选窗口进行判别.这里的判别包括:对窗口包含物体的类别（包括背景）进行判断、对窗口的位置进行回归.基于回归的目标检测方法将图像目标检测看作是一个回归的过程.在此基础上,在PASCALVOC和COCO等主流数据库上对比目前两类目标检测框架中的主流方法,分析两类方法各自的优势.最后根据当前深度网络目标检测方法的发展趋势,对目标检测方法未来的研究热点做出合理预测.

一种双门限分簇协作频谱智能感知算法 下载：55 浏览：457

杨晓伟 吴海青 徐健 包佳立 《天线研究》 2021年2期

摘要:
基于门限值的能量检测是一种常用频谱感知技术,传统单门限能量检测方法不灵活且不准确。本文提出了一种基于双门限分簇自适应协作频谱感知算法。首先,基于噪声不确定性设置双门限值,在双门限值范围外进行硬判决,否则进行软判决。根据判决结果,基站将传感器节点划分为不同的簇。融合中心根据融合规则,设置分簇门限值,进行进一步频谱检测。仿真结果表明,该算法可以提高频谱感知的准确性,避免不必要的能量消耗。

基于智能感知的电子通信电源监控系统研究 下载：264 浏览：1664

​陈惠慈 《电路系统研究》 2023年4期

摘要:
科学技术的发展迅速，我国的电子通信行业的发展也有了进步。电子通信电源的运行状态和工作性能，直接影响电子通信设备的运行和发展。随着电子通信设备智能化水平的逐步提升，实现电子通信电源的整体优化并加强其监督管控功能，成为实现电子通信行业新发展的一大关键点。探究智能化电子通信电源监控系统，对于电子通信电源、电子通信设备以及整个电子通信行业意义重大。

智能感知技术在食品制造过程中的应用 下载：326 浏览：3284

刘会平 《中国食品与营养》 2022年7期

摘要:
智能感知技术是最近几年出现的一门新兴学科和技术，在食品智能制造的过程中得到广泛应用。随着各类无损检测技术的发展，传感控制功能的拓展与精度的提高，人工智能领域技术的进步，各式各样的感知技术高度集成，以收集食品品质参数、食品装备运行参数、食品感官评价参数等全方面的信息并综合加以运用，在食品的开发和改进过程中占有非常重要的地位。文章分析了智能感知技术的原理以及现阶段其在食品开发中的应用。
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