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在现实世界里,AI系统难免受到噪声的影响.系统有效工作与否取决于它对噪声的敏感性如何.解释学习EBL(explanation-basedlearning)也不例外.本文探讨了在例子受到噪声影响的情况下,解释学习的处理问题,提出了一个算法NR-EBL(noise-resistantEBL).与现有的解释学习方法不同,NR-EBL在训练例子含有噪声时仍然可以学习,以掌握实际的问题分布;和类似的工作不同,NR-EBL指出了正确识别概念对于噪声规律的依赖性,试图从训练例子集合发现和掌握噪声的规律.可以相信,在识别概念时,借助于对噪声规律的认识,NR-EBL可比EBL和类似工作有更高的识别率.NR-EBL是解释学习和统计模式识别思想的结合.它把现有的解释学习模型推广到例子含有噪声的情形,原来的EBL算法只是它的特例. 相似文献
52.
53.
54.
实行安全管理与监督职能的分开,使安全管理与监督分成两条线,这是中石油建立先进安全管理体系的一项重要举措。本文从提高认识、提高全员素质、保证HSE体系有效实施等方面进行浅层次的探讨,旨在为石油石化企业不断深化HSE监督理念、提高HSE管理水平提供一些参考意见。 相似文献
55.
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以六水合硝酸锌和氢氧化钠为原料,双子表面活性剂1,4-正丁烷双(二甲基十六烷基溴化铵)为模板剂,采用直接沉淀法和水热合成法制备了纳米氧化锌. 通过X射线衍射法和扫描电子显微镜分别对氧化锌的晶体结构和形貌进行了研究. 结果表明,直接沉淀法和水热法所得纳米氧化锌的结构均为纤锌矿结构,但双子表面活性剂的加入、溶剂组成以及体系碱性变化都会对纳米氧化锌的形貌产生影响. 以双子表面活性剂为模板时,直接沉淀法得到的纳米氧化锌为片状花瓣,而水热合成法得到的纳米氧化锌为针状花瓣. 在水热合成法中,以双子表面活性剂为模板剂,随着体系中乙醇浓度的增加,花状氧化锌变为球状,而随着体系碱性的增强,针状纳米氧化锌被腐蚀,针状花瓣数目减少. 相似文献
57.
针对图像识别中图像尺寸比例不一致、旋转角度不相同,以及识别率低、鲁棒性差的问题,提出一种图像的形态学识别算法。首先对图像进行中心化及归一化处理,同时将图形的轮廓图像转换为二值图像;其次采用大小变化的圆形进行图像过滤,获取图形不同尺寸的形态学特征,建立扇形区域特征向量;最后采用多尺度的分析方法进行图像识别以及图像角度分析。在角度无关性、比例无关性、轮廓干扰鲁棒性下与传统方法进行对比实验,实验结果表明该方法有较高的识别率,并可以分析出图像间的角度差值,在图像轮廓有噪声的情况下有较好的鲁棒性,同时大大降低了图像尺寸比例不同、旋转角度不同对图像识别的影响。 相似文献
58.
采用荧光光谱法、紫外吸收光谱法和圆二色谱法研究了在Na2HPO3-NaH2PO3缓冲溶液(pH=7.4,298 K)中三种不同头基的Bola表面活性剂Bola(Me)、Bola(Et)、Bola(Pr)与牛血清蛋白(BSA)的相互作用,考察了表面活性剂浓度、结构对相互作用的影响,初步阐明了Bola表面活性剂与BSA的结合机理. 结果表明:三种Bola表面活性剂均对BSA的荧光强度有静态猝灭作用,并导致其最大发射波长蓝移;表面活性剂的加入主要影响BSA的色氨酸(Trp)残基;表面活性剂头基的烷基链越长,Stern-Volmer?猝灭常数越大,表明具有较长头基烷基链的表面活性剂与BSA具有更强的相互作用. 相似文献
59.
以依替膦酸和糠胺为原料合成了一种新型磷-氮阻燃剂(EAFOS),并采用熔融共混法将EAFOS添加至热塑性聚氨酯弹性体(TPU)中制备改性TPU(TPU/EAFOS)。通过红外光谱和核磁共振氢谱对EAFOS的化学结构进行了表征。通过极限氧指数(LOI)、垂直燃烧等级(UL-94)测试、热重分析、马弗炉热解测试、炭层拉曼测试以及拉伸测试研究了TPU/EAFOS的阻燃性能、热稳定性以及力学性能。结果发现:EAFOS的加入可明显提升TPU的阻燃性能并抑制TPU燃烧过程中的融滴现象。与纯TPU相比,仅添加1%质量分数EAFOS的样品的LOI(30.5%)提升了40.0%,并且通过了UL-94 V-0评级。EAFOS受热分解催化TPU燃烧时成炭,形成石墨化程度更高更致密的炭层来抑制TPU燃烧过程中的热量与氧气的交换从而提升TPU的阻燃性能。另外,EAFOS的加入会降低TPU的力学性能,其原因可能是EAFOS破坏了TPU分子链间的氢键。 相似文献
60.
本文给出了一个补充解释的学习CE,是解释学习和归纳学习两种方法的结合,试图解决完全的领域理论补充知识的问题。 相似文献