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现有计算大飞艇姿态角的平衡滤波算法虽然融合了加速度和角速度信息,但其未对加速度的适用条件进行分析,从而导致了积累误差和动态解算准确性问题.针对该算法的不足,提出了根据飞艇的不同运动状态来调整姿态解算算法的融合加速度和角速度数据的自适应姿态解算算法,并通过Matlab实验验证了算法的有效性.实验结果表明,该算法有效地解决了平衡滤波算法的不足,通过引入SMV(signalmagnitudevector,信号量向量),使大飞艇的运动状态得到了准确判断,从而使积累误差问题得到了有效改善,同时提高了大飞艇的动态解算准确性. 相似文献
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针对大规模离散事件仿真的应用需求,提出了CPU(中央处理器)缓存加速算法。采用空间局域化的环型链表存储事件摘要,兼具离散事件仿真(DES)事件分类和缓存加速作用。算法性能分析显示,入队时间复杂度为O(sqrt(n)),出队复杂度为O(1),优于目前主流的日历调度算法及改进算法。100节点9 900并发业务的网络仿真实验结果证实,相比于线性链表算法,文中提出的算法可使DES计算加速21倍。 相似文献
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大数据时代,各行各业均产生海量信息,面临大量的信息,如何准确而高效地获取数据中的潜在规律和蕴含价值成为企业信息化的重点。为提升煤矿企业对安全监测数据的理解和监控能力,改善隐患排查治理工作水平,本文提出基于类别关键词权重的短文本分类模型,有效缓解了文本分类中特征稀疏的问题。该方法首先基于朴素贝叶斯算法,对不符合规范的非法数据进行筛选,然后构建基于关键词权重的短文本分类模型,利用中文分词技术、卡方检验方法构建关键词库,最后建立得分模型实现对隐患数据的分类。结果表明,该模型能较为准确地对矿业安全隐患数据进行有效的评级分类,进一步地改善隐患排查和治理的针对性和有效性。 相似文献
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在“智慧法院”的建设中,法律信息抽取是法律人工智能任务中最基本的任务。目前,法律信息抽取方法主要基于深度神经网络的监督学习模型。由于现有的监督学习模型需要大量的标签数据,而人工标注的方式会提高法律信息抽取任务的成本,存在只有少样本情况下模型学习性能较差的问题。针对上述问题,提出一种结合预训练和自训练的法律信息抽取增强式方法。首先,利用大规模预训练模型和标签数据训练出一个教师模型;然后,利用改进的文本相似度计算公式从法律文书库中寻找出与训练集相似的无标签法律文本数据,再结合训练完成的教师模型对其生成伪标签数据;最后,将有标签数据和伪标签数据混合起来重新训练出一个学生模型用于下游的法律信息抽取任务。本文在2021法研杯提供的信息抽取数据集上进行验证。与基线模型进行对比,本文提出的结合预训练和自训练的法律信息抽取增强式方法取得了较好的抽取效果。 相似文献
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目的探讨碘伏联合红外线治疗腹部手术切口脂肪液化疗效。方法观察组于发现脂肪液化后先挤净渗出物,再以碘伏纱块覆盖伤口,同时予以红外线照射40min;观察组常规进行换药治疗。结果观察组切口愈合率、住院时间均较对照组显著提高及缩短。结论碘伏联合红外线治疗腹部手术切口脂肪液化经济、有效、痛苦小。 相似文献
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为解决传统的直接利用图像全局或局部灰度特性的指纹图像二值化方法的不足,提出一种多通道Gabor滤波的指纹图像二值化方法。首先构造多通道Gabor滤波器组对规格化后的指纹图像提取不同方向纹线对应的主要频率成分。将获得的多通道的滤波响应图线性叠加形成单幅Gabor滤波叠加响应图。然后对其再次采用以上滤波器组滤波,分别求取各位置的最大Gabor响应构成最终的指纹滤波能量响应图。最后分块并求取块内阈值实现二值化。实验结果表明,该方法较基于灰度特性的方法鲁棒性更好,特别对存在粘连、噪声和断纹、孔洞等现象的指纹图像有较好的处理效果。 相似文献
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目的探讨碘伏联合红外线治疗腹部手术切口脂肪液化疗效。方法观察组于发现脂肪液化后先挤净渗出物,再以碘伏纱块覆盖伤口,同时予以红外线照射40min;观察组常规进行换药治疗。结果观察组切口愈合率、住院时间均较对照组显著提高及缩短。结论碘伏联合红外线治疗腹部手术切口脂肪液化经济、有效、痛苦小。 相似文献
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本文用 AHP方法研究了垄断竞争市场的性质 ,指出垄断竞争市场的均衡价格就是质量比较矩阵的主特征向量 ,并在此基础上 ,分析了生产者实现利润极大化的条件 相似文献