一种兼顾多样性与个性化的空间兴趣点推荐方法

    公开(公告)号:CN108804551A

    公开(公告)日:2018-11-13

    申请号:CN201810489720.7

    申请日:2018-05-21

    CPC classification number: G06K9/6215 G06K9/6223 G06Q50/01

    Abstract: 本发明提供一种兼顾多样性与个性化的空间兴趣点推荐方法,涉及空间兴趣点推荐技术领域。包括:构建地理‑社会关系模型;计算模型中地点对在位置和社会联系上的相关度;构建相关度矩阵W;划分模型中构建的用户社会关系网络图G;计算在划分时的损失函数;选取令损失函数最小的特征向量并对图G中的顶点进行划分,得到k个具有多样性的兴趣点集合;从k个兴趣点集合中各选取一个最能拟合用户偏好的兴趣点组成一个融合多样性与个性化的兴趣点推荐列表。本发明提供的一种兼顾多样性与个性化的空间兴趣点推荐方法,融合兴趣点的地理‑社会关系模型、谱聚类算法、矩阵分解算法,使得为用户推荐的兴趣点具备较高准确率的同时还兼顾了多样性。

    一种系统维修率确定及优化的方法

    公开(公告)号:CN104657785B

    公开(公告)日:2018-01-12

    申请号:CN201510037802.4

    申请日:2015-01-26

    Abstract: 本发明公开了一种系统维修率确定及优化的方法,其特征在于,为了解含有储备元件且元件失效率受工作环境影响时,为保证系统可用度而采取的维修率,将该系统使用动态故障树表示,使用空间故障树理论确定其元件失效率分布,进而确定元件维修率的分布;其包括如下步骤:子树求解,系统的求解,给定系统可用度后元件维修率分布确定,不同优化目标下维修率的确定;本发明可用于系统维修率确定及优化。

    一种用于系统因素结构反分析的分类推理法

    公开(公告)号:CN105550754A

    公开(公告)日:2016-05-04

    申请号:CN201510997686.0

    申请日:2015-12-28

    CPC classification number: G06N5/04

    Abstract: 本发明公开了一种用于系统因素结构反分析的分类推理法,其特征在于,为了解系统在工作环境因素变化过程中系统可靠性的变化,根据其对应关系进行逻辑推理得到规则形成系统的等效响应结构,并得到适合系统工作的因素状态组合,建立了系统因素结构反分析子框架,分类推理法是基于表法的一种系统因素结构反分析方法;其包括如下步骤:确定影响系统的外界环境因素、收集相关的系统可靠性数据、实施分类推理法;本发明可用于了解系统运行过程中与可靠性相关的数据,进而分析得到在何种因素组合下将导致系统故障发生。

    直流电机及其控制电路
    34.
    发明公开

    公开(公告)号:CN105406619A

    公开(公告)日:2016-03-16

    申请号:CN201610006528.9

    申请日:2016-01-07

    CPC classification number: H02K1/18 H02K1/28

    Abstract: 本发明涉及一种直流电机及其控制电路,属于动力装置领域。本发明包括主轴(1)、通断器(2)、机壳(6)、磁铁保持架(9),其特征在于,主轴(1)上设有磁铁保持架(9),并通过轴套(10)将两者同轴固定连接,磁铁保持架(9)上均匀设有20个凹槽,凹槽内装有永磁铁(7);机壳(6)内壁固定装有电磁铁(8),通断器(2)与主轴(1)同轴固定连接。本发明解决由于传统直流电机转子部分带电导致维护检修困难的技术问题,具有极强的实际应用价值。

    一种保证电气元件可靠度的方案

    公开(公告)号:CN104361202A

    公开(公告)日:2015-02-18

    申请号:CN201410552225.8

    申请日:2014-10-19

    Abstract: 本发明公开了一种保证电气元件可靠度的方案,特点在于就影响电气元件可靠性的两个重要因素:工作时间(t)和工作温度(c)对单个元件的可靠性进行分析,特别是每个元件的工作时间和适宜工作温度都不一样时,使用传统的方法分析系统可靠性是困难的,本发明通过调整元件(事件)更换周期来保证元件的可靠度。本发明可用事故树表示系统结构,通过事故树对系统结构进行化简,得到考虑t和c二元因素影响下的系统故障概率分布,进而确定元件(事件)更换周期。可广泛用于电气元件故障概率分析的特征,保证元件的可靠度。

    一种温差发电多功能电烙铁架

    公开(公告)号:CN103962681A

    公开(公告)日:2014-08-06

    申请号:CN201410223974.6

    申请日:2014-05-24

    Inventor: 于淼 王伟

    CPC classification number: B23K3/027 B23K3/08 B23K3/085 B23K2101/36

    Abstract: 本发明关于一种温差发电多功能电烙铁架,包括多功能器件装置、电烙铁架两部分。所述的电烙铁架部分由电烙铁架本体及设置在电烙铁架本体内的温差发电装置构成,其中温差发电装置中的导热板用以吸收放置于该导热板上方电烙铁散发出的热而形成一较高温度。导热板和位于温差发电芯片下方的散热系统将温差发电芯片夹于中间,使温差芯片上下表面形成较高的温度差用以输出较多电能。本发明提供一种无需额外供电,把电烙铁闲置在电烙铁架上时散发的难以再利用的热能收集并转化为电能,储存或为多功能器件装置上功能性电器供电的温差发电多功能电烙铁架,节能环保,使用便捷。

    一种基于时间递推与神经网络耦合的交通路径动态诱导技术

    公开(公告)号:CN103258422A

    公开(公告)日:2013-08-21

    申请号:CN201310025974.0

    申请日:2013-01-24

    Abstract: 本发明公开了一种基于时间递推与神经网络耦合的交通路径动态诱导技术,其特征在于基于“人—机—环境”耦合关系,对路况与时间变化关系进行研究。综合车辆运行过程中不同时段的路况差异和人因作用、突发道路事故随机性,以神经网络有师学习作为经验累积方法,提出时间递推预测方法确定路径最短时间,从而实现对交通路径的动态诱导,递推预测以知识库累积经验与实时路况信息做比较,为驾驶者提供实时有效的路况信息支撑。主要包括整体逻辑结构包括:知识库结构、路径信息的有师学习、路径选择的人因影响,及逻辑内核模型建立。本发明可辅助驾驶者及时对路况做出正确判断,减少因经验不足和突发事件造成的时间损失,可广泛用于车辆的交通路径动态诱导。

    一种露天煤矿安全评价方法

    公开(公告)号:CN103093099A

    公开(公告)日:2013-05-08

    申请号:CN201310021761.0

    申请日:2013-01-22

    Abstract: 本发明公开了一种露天煤矿安全评价方法,其特征在于利用层次分析法将因素划分成三个层次,通过计算分别确定三层指标的权重。然后通过专家对该矿的各个影响因素进行安全评级,计算各因素安全评级比例。最后由上面得到的影响因素的权重和安全等级,运用集对分析原理对在这些影响因素的作用下该矿安全情况进行分析评价。主要包括建立露天煤矿安全评价方案、使用层次分析法得到权重、使用集对分析对安全现状进行评价。可广泛用于露天煤矿安全评价。

    一种基于深度双Q网络的蜂窝网络功率分配方法

    公开(公告)号:CN112492686B

    公开(公告)日:2023-10-13

    申请号:CN202011268978.8

    申请日:2020-11-13

    Abstract: 本发明公开了一种基于深度双Q网络的蜂窝网络中功率分配算法,算法采用双神经网络结构,有效解决传统强化学习算法无法处理大规模状态‑动作空间的问题,并降低两个神经网络之间的相关性,解决值函数过估计问题。算法使用状态信息作为神经网络的输入,并对状态、动作及奖赏函数根据仿真蜂窝网络情境分别进行设计,其中将上一时刻的干扰信息及速率信息作为当前时刻状态信息的组成部分,使智能体可以更加有效的进行自主学习,经过多次迭代后,得到最优的功率分配策略。该方法可以有效解决蜂窝网络中的功率分配问题,且在不同用户数量及小区数量下均具备良好的泛化性能,可以有效提升功率分配的合理性,同时运行耗时少,大大提高功率分配的效率。

    一种融合对抗训练的生成式对话系统

    公开(公告)号:CN113535902A

    公开(公告)日:2021-10-22

    申请号:CN202110787242.X

    申请日:2021-07-13

    Abstract: 神经网络对话生成模型的发展促进了短文本对话建模的研究。对经过清洗的大规模高质量中文会话数据集(large‑scale cleaned Chinese conversation dataset,LCCC),预训练的中文对话模型在生成更符合汉语规范的高质量回复话语,但是泛化能力降低,导致在微调过程中评价指标偏低。针对此问题,利用生成对抗网络在自然语言处理处理任务中提高模型泛化能力的方法,提出一种融合对抗训练的中文GPT对话模型,首先在微调的过程中使用投影梯度下降的训练方法,提高了模型的泛化能力,然后使用Facal损失函数加快训练速度。

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