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目的 模式识别中,通常使用大量标注数据和有效的机器学习算法训练分类器应对不确定性问题。然而,这一过程缺乏知识表征和可解释性。认知心理学和实验心理学的研究表明,人类往往不使用代价如此巨大的机制,而是使用表征、归纳、推理、解释和约束传播等与符号主义人工智能方法类似的手段来应对物体识别中的不确定性并提供可解释性。因此本文旨在从传统的符号计算出发,利用骨架拓扑结构表征提供一种可解释性的思路。方法 以骨架树为基本手段来形成物体拓扑结构特征和几何特征的形式化表征,并基于泛化框架对少量同类表征进行知识抽取来形成关于物体类别的知识概括显式化表征。结果 在形成物体类别的概括表征实验中,通过路径重建直观展示了同类属物体上得到的最一般表征的几何物理意义。在可解释性验证实验中,通过跨数据的拓扑应用展示了新测试样本相对于概括表征的特定差异,表明该表征具有良好的可解释性。最后在形状补全的不确定性推理实验中,不仅可以得到识别结论,而且清晰展示了识别背后做出的判断依据,进一步验证了该表征的可解释性。结论 实验表明一般化的形式表征能够应对尺寸、颜色和形状等不确定性问题,本文方法避免了基于纹理特征所带来的不确定性,适用于任意基于基元的表征方式,具有更好的鲁棒性、普适性和可解释性,计算代价更小。 相似文献
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针对低阶煤表面亲水性强、可浮性差及浮选过程中捕收剂消耗量高等问题,国内外研究者研究了低阶煤的汕泡浮选。本文对低阶煤-油泡浮选试验、矿化理论及分选装置进行了归纳总结。低阶煤的油泡浮选试验表明,油泡表面的强疏水性可以提高低阶煤浮选回收率,降低捕收剂消耗量。诱导时间测试结果表明,低阶煤颗粒-油泡间的诱导时间要远短于低阶煤颗粒-气泡间的诱导时间。目前研究颗粒-气/油泡间水化膜薄化理论的模型主要有Stefan-Reynolds模型、Taylor方程、Stokes-Reynolds-Young-Laplace模型以及Stokes-Reynolds模型。油泡的制备方法主要有高温气化法和常温零调浆法。 相似文献
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针对制齿生产线耗能设备众多、能耗环节及能量源组件多、能量流动复杂等特点,从面向低碳制造的能效集成监控与系统可重构的角度,在分析制齿生产线能量源构成和主要能效指标的基础上,提出了一种包含物理资源层、智能感知层、核心功能层、系统交互层和基础支撑层的可重构制齿生产线能效监控系统的设计和实现方案,对支持该系统实现的基于软插件的异构数控机床能效数据采集技术进行了研究,通过进一步的数据分析处理实现了制齿生产线的能效实时监控与管理,并提出了一种制齿生产线能效监控的动态可配置方法,以适应制齿生产线的物理配置变动和能效监控需求变化的可重构性。最后,基于上述系统架构及关键实现技术,结合某集团轿车齿轮制齿生产线实际情况进行了系统的开发和初步应用。 相似文献
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修理级别分析不仅是民用直升机运行支持体系的重要组成部分,同时也是对直升机各个研制阶段和整个寿命周期过程各因素的思考。修理级别分析是直升机设计特性和后勤保障并行研制的核心环节,更是对保持和恢复直升机完好性能而开展的一系列维修工作的统筹规划。现对直升机修理级别分析工作流程和要求进行详细分析和阐述,以期为今后民用直升机修理级别分析提供参考。 相似文献
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