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1.
提出一种基于强化学习的生成对抗网络(Reinforcement learning-based Generative Adversarial Networks,Re-GAN)能耗预测方法.该算法将强化学习与生成对抗网络相结合,将GAN(Generative Adversarial Nets)中的生成器以及判别器分别构建为强化学习中Agent(生成器)以及奖赏函数.在训练过程中,将当前的真实能耗序列作为Agent的输入状态,构建一组固定长度的生成序列,结合判别器及蒙特卡洛搜索方法进一步构建当前序列的奖赏函数,并以此作为真实样本序列后续第一个能耗值的奖赏.在此基础之上,构建关于奖赏的目标函数,并求解最优参数.最后使用所提算法对唐宁街综合大楼公开的建筑能耗数据进行预测试验,实验结果表明,所提算法比多层感知机、门控循环神经网络和卷积神经网络具有更高的预测精度. 相似文献
2.
计算机在酶工程中的应用使得酶的序列空间探索度不断被扩大。随着不同分子力场参数的建立,涌现出诸多以计算分子能量为基础的算法,并被用于酶的催化活性、稳定性、底物特异性等的改造与筛选。伴随计算机硬件的提升与算法的优化,从头设计全新功能的人工酶取得成功并得以发展。近年来,人工智能在蛋白质结构预测上不断获得突破,同时也被应用到酶的设计中。介绍了分子力场基础和酶设计与筛选的算法,重点阐述了从头设计的方法和成功案例,以及机器学习设计酶的流程和最新的研究进展,展望了人工智能在酶工程领域的未来发展,为酶的改造与全新功能的生物催化剂的设计助力。 相似文献
3.
隋然 《信息工程大学学报》2021,22(5):584-589
网络空间安全与人工智能间存在广泛的研究结合点。一方面,人工智能技术成为网络空间安全技术难题的重要解决手段,越来越多的研究基于人工智能去构建恶意代码分类、入侵检测以及网络态势感知的智能模型。另一方面,人工智能技术本身具有一定脆弱性,带来诸如对抗样本攻击等新的漏洞。人工智能模型需要先进的网络安全防御技术来抵御对抗性机器学习攻击,保护机器学习中的隐私数据,构建安全的联合学习模型。综述了网络空间安全与人工智能研究的契合点。首先,总结了在使用人工智能对抗网络攻击方面的现有研究成果,包括采用传统的机器学习方法和现有的深度学习解决方案。然后,分析了人工智能模型自身可能遭受的攻击,并对相应的防御方法进行了分类。 相似文献
4.
无刷直流电机(Brushless DC Motor,BLDCM)因具有寿命长、体积小、输出转矩大和功率密度高等优点,广泛应用于航空航天等领域。但使用传感器获取转子位置信号,存在着制造难度大、易受干扰、难以在高低温环境下工作和增加重量等缺点,极大地限制了其更加广泛应用。为很好解决此问题,本文介绍了无位置传感器BLDCM控制的反电动势法、状态观测器法和人工智能法,并针对反电动势法存在的零速或低速时无法自启动的问题,介绍了在低速时转子位置检测和如何加速到闭环控制状态等方法。 相似文献
5.
罗雅丽 《电脑编程技巧与维护》2021,(7):125-127
近年来随着人工智能技术的飞速发展,各行业都在尝试将人工智能引入到日常的工作中以提高工作效率.同时,随着经济社会的不断进步,居民家庭的汽车保有量持续增长,这为交通管理带来了一定的挑战.基于此,将人工智能技术引入到交通管理中势在必行,打造智能交通已经成为社会的共识.其中通过人工智能进行车牌识别是智能交通的重要组成部分.探讨了车牌识别中人工智能技术的应用,以期为相关研究领域提供助力. 相似文献
6.
7.
通过植入到机器人控制单元,帮助机器人在感知环境的前提下更好的识别和追踪目标,本文研究设计了一种基于本地数据采集处理的目标识别追踪算法系统,通过对本地和云端两个方案测试验证设计系统在综合性能的优越性,主要解决室外机器人在实际场景中识别目标出现的高延迟、不稳定等问题。 相似文献
8.
云计算、大数据、5G通信等技术的快速发展,有力的促进了计算机网络在多个领域的普及和使用,人们已经进入到了“互联网+”时代,实现了工作、生活和学习的数字化、智能化和共享化。计算机网络在为人们提供各种便利服务的同时也面临着许多的安全威胁,比如木马、病毒等,不法分子攻击网络数据中心,破坏用户服务终端及服务器,为人们带来严重的威胁。网络安全学者或企业机构也提出了许多安全防御技术,比如入侵检测技术、深度包过滤技术、防火墙技术、数据加密技术等,一定程度上提高了网络安全防御的能力,但是随着互联网数据流量的增多,需要引入更加先进的人工智能技术,以便能够快速的采集、分析网络数据流,确定数据流中是否存在病毒或木马,以便及时的对其进行查杀,进一步提高网络安全防御的主动性、积极性 相似文献
9.
专利价格评估是知识产权交易的重要内容,现有方法在进行专利价格评估时没有有效地考虑专利的市场、法律、技术维度对专利价格的影响,而专利的市场因素对专利价格的评估起到关键作用。针对上述问题,提出一种基于循环神经网络(RNN)的专利价格自动评估方法。该方法以市场法为基础,对其他各种因素进行综合考虑,并利用门控循环单元(GRU)构建RNN的方法实现对专利价格的自动评估。实例测试表明,以专家定性评估结果为基准,所提方法的相对准确度平均为0.85,与层次分析法(AHP)、粗糙集理论方法和逆向传播(BP)神经网络方法相比,所提方法这一相对准确度均值分别提升了3.66%、4.94%和2.41%。 相似文献