基于概率的自适应学习预测策略

动态电源管理技术降低系统功耗的主要办法是根据工作负载的变化动态地切换目标设备工作模式。针对自适应学习树模型的缺陷,提出基于概率的自适应学习预测策略,通过概率描述设备行为,能够提高预测正确率,从而达到系统功耗与性能之间的优化平衡。基于概率的自适应学习预测策略是一种集预测、控制、反馈为一体的预测策略。实验结果表明,该预测策略具有较好的稳定性,与其他预测策略相比可以进一步降低系统的功耗。     

基于强化学习的模型参考自适应控制

提出了一种基于强化学习的模型参考自适应控制方法,控制器采用自适应启发评价算法,它由两部分组成:自适应评价单元及联想搜索单元.由参考模型给出系统的性能指标,利用系统反馈的强化信号在线更新控制器的参数.仿真结果表明:基于强化学习的模型参考自适应控制方法可以实现对一类复杂的非线性系统的稳定控制和鲁棒控制,该控制方法不仅响应速度快,而且具有较高的学习速率,实时性较强.     

基于STC-IMM 结构的自适应多模型跟踪算法

针对机动目标跟踪问题,基于转换时间条件交互多模型(STC-IMM)结构,提出一种转换概率自适应的STC-AIMM算法。该算法根据滤波器收敛时间预设了模型转换时间条件,保证了滤波器对目标后验状态的合理逼近,同时通过模型转换概率的自适应算法实现了模型与目标运动模式的实时最优匹配。理论和仿真分析结果表明：相比交互多模型(IMM)算法和STC-IMM算法,该算法能够发挥滤波器最优性能,实现模型概率的优化分配,对目标不同强度的机动具有良好的适应性、跟踪稳定性和更高的跟踪精度。     

在线学习RBF神经网络的模型参考自适应控制器

本文给出一种在线学习RBF神经网络的快速算法,并设计了在线学习RBF神经网络的MARAC。通过仿真表明,在线RBF神经网络的MRAC计算量小、在线学习、跟踪时间短、控制精度高的优点。     

基于自适应学习的Rootkit检测模型

针对目前基于异常行为的Rootkit检测方法依赖于行为的选取和行为模式库的完备性,提出了一种基于自适应学习的Rootkit检测系统模型。该模型对通过模糊行为识别检测出的Rootkit的行为进行分析,利用学习机制提取新的行为特征,不断完善行为模式库,并动态计算各行为特征对Rootkit的支持度自适应地更新各行为特征的检测权重,实现对未知Rootkit的检测。实验结果表明,该模型能较好地检测Rootkit,且不会明显影响系统性能。     

高阶无模型自适应迭代学习控制

针对一类非线性非仿射离散时间系统,提出了高阶无模型自适应迭代学习控制方案.控制器的设计和分析仅依赖于系统的输入/输出(I/O)数据,不需要已知任何其他知识.该方法采用了高阶学习律,可利用更多以前重复过程中的控制信息提高系统收敛性,且学习增益可通过"拟伪偏导数"更新律迭代调节.仿真结果验证了所提出算法的有效性.     

浅谈英语词汇的学习技巧

语言,是人与人之间相互交流的媒介,更是一门艺术。无论哪个国家的语言,内容都是非常丰富的,要想掌握一门语言(非母语)是不容易的事儿。对于我国初中生来说,必须掌握的外语是英语。学习英语,最基础的东西就是掌握英语词汇,但英语词汇量非常大,这对初中生来说是比较困难的。而若没有一定量的词汇,学习英语就是在空中建楼阁。英语的词汇掌握起来是有一定方法与技巧的,这种技巧与方法需要我们教师在课堂上传授给学生或者让学生在教师的指点下自己总结掌握,这样学习起英语来就比较容易了。下面笔者就结合自己的教学经验来谈一下自己的看法。     

基于Android平台的英语词汇学习工具设计与实现

英语学习一直是学生、商务人士、科研人士等群体必不可少的需求。但学习英语离不开词典,要学好和掌握英语,使用英语词典是主要方法之一。通过英语词典可以快速掌握更多的英语词汇,使我们学习英语更容易。随着科学技术的发展,传统的词典携带不方便、词汇量受限。在这种情况下,英语电子词汇学习工具应运而生。     

基于logistic 模型的自适应差分进化算法

提出一种基于logistic模型的自适应差分进化算法.该算法在运行过程中可自动调节缩放因子和交叉概率因子的大小,能在算法初期保持种群多样性,提高全局最优值的搜索能力,而在算法后期,随着局部最优值搜索能力的提高算法渐趋稳定.对几种典型Benchmarks函数进行了测试,实验结果表明所提出的算法收敛速度快、计算精度高.     

基于BP算法的无模型自适应迭代学习控制

为了改善针对一般非线性离散时间系统的控制性能,引入"拟伪偏导数"概念,给出了般非线性离散时间系统沿迭代轴的非参数动态线性化形式,并综合BP神经网络以及模糊控制各自的优点,提出了基于BP算法无模型自适应迭代学习控制方案.仿真结果表明,该控制器对模型有较强的鲁棒性和跟踪性.     

基于机器学习方法的哈萨克语词干切分研究

自然语言处理任务中词处理是基础性的工作,其结果直接影响后续任务的效果。词干和构形附加成分是哈萨克语单词的组成成分,其中词干显示单词的主要意义,而构形附加成分中包含着词法和句法信息,因此词干切分是对哈萨克语进行有效处理的基础。文中构建了哈萨克语词干切分语料库,并通过将哈萨克语词干切分看作是序列化标注问题,提出一种有效的哈萨克语词标注方法,并基于最大熵模型和条件随机场模型构建了对比词干切分实验。结果表明基于条件随机场模型的词干切分准确率比现有最好的哈萨克语词干切分系统的准确率有15%的提高。该方法对哈萨克语词干切分相较于基于规则的方法有了一定的提升。     

一种基于自适应高斯过程的基线计算算法

基于自适应高斯过程技术,提出了一种计算网络主动监控中上下基线的新方法,即在满足大型服务器集群对 负载性能告警的设置与屏蔽需求下,利用样本噪音的统计特征,结合样本的数据分布,解决了样本数据的回归预测。 算法首先分析样本历史数据的噪音,通过结合蚁群算法,提出高斯过程的参数自适应机制,最后实现上下基线的计算。 实验结果表明,与其它基线计算算法相比,此算法可以在保证相同准确性的基础上,较大幅度地提高计算效率,保障网 络安全,提升网络性能和用户满意度。     

基于生物记忆原理的智能词汇记忆模型

词汇学习是学习英语的基础,传统记忆模型采用机械的记忆方法,使用户在固定的时间周期内记忆词汇,这些静态的记忆模型计划制定复杂,不利于用户有效记忆词汇。针对上述问题,提出一种智能词汇记忆模型。从生物的记忆过程出发,采用幂函数量化艾宾浩斯生物记忆曲线,利用生物记忆曲线追踪每个单词的学习情况,在单词临近遗忘的边缘提醒用户及时复习,动态调整生物记忆曲线。实验结果表明,与传统记忆模型相比,该模型能为用户制定精确的复习计划,可减少用户37.04%的时间用来掌握词汇,具有更高的记忆效率。     

基于双尺度约束模型的BN结构自适应学习算法

在无先验信息的情况下,贝叶斯网络(Bayesian network,BN)结构搜索空间的规模随节点数目增加呈指数级增长,造成BN结构学习难度急剧增加.针对该问题,提出基于双尺度约束模型的BN结构自适应学习算法.该算法利用最大互信息和条件独立性测试构建大尺度约束模型,完成BN结构搜索空间的初始化.在此基础上设计改进遗传算...     

基于认知模拟的自适应机器学习算法研究

根据认知科学的理论,同时以神经科学、脑科学等学科的最新研究成果为指导,利用计算机科学、数学及工程科学的方法,提出了一种自适应机器学习方法.该方法从微观神经元层次、中间层次和宏观层次,根据人脑的学习机理模拟人脑的学习过程.根据该方法开发的心电图分类知识自动获取系统,可以较好地模拟心电图专家的感知、认知和思维等功能.     

基于机器学习的短期负荷预测算法综述

为维持电网稳定,各种负荷预测方法层出不穷,但由于算法泛化能力、模型复杂度等自身特点不同,使其对于负荷预测的适用性存在差异.本文讨论了近5年短期电力负荷预测的国内外研究现状,从实验数据集、数据预处理、预测算法、优化模型以及评估方法等多个维度对当前电力负荷预测研究现状进行整体概述,同时总结各种预测算法的优缺点与适用性,对短期电力负荷预测系统的发展趋势进行总结与展望,以期为未来电力系统负荷预测模型选择提供参考.     

基于极限学习机的机械臂自适应神经控制

针对刚性机械臂系统的控制问题,提出基于极限学习机(ELM)的自适应神经控制算法.极限学习机随机选择单隐层前馈神经网络(SLFN)的隐层节点及其参数,仅调整其网络的输出权值,以极快的学习速度获得良好的推广性.采用李亚普诺夫综合法,使所提出的ELM控制器通过输出权值的自适应调整能够逼近系统的模型不确定性部分,从而保证整个闭环控制系统的稳定性.将该自适应神经控制器应用于2自由度平面机械臂控制中,并与现有的径向基函数(RBF)神经网络自适应控制算法进行比较.实验结果表明,在同等条件下,ELM控制器具有良好的跟踪控制性能,表明了所提出控制算法的有效性.     

多Agent协作的强化学习模型和算法

结合强化学习技术讨论了多Agent协作学习的过程,构造了一个新的多Agent协作学习模型。在这个模型的基础上,提出一个多Agent协作学习算法。算法充分考虑了多Agent共同学习的特点,使得Agent基于对动作长期利益的估计来预测其动作策略,并做出相应的决策,进而达成最优的联合动作策略。最后,通过对猎人。猎物追逐问题的仿真试验验证了该算法的收敛性,表明这种学习算法是一种高效、快速的学习方法。     

基于领域语料的专业英语教学词汇建构

专业英语教学的目的在于提高学生在所学领域的国际交流能力。由于英语词汇的领域依赖性,通用的英语词汇表难以覆盖不同专业的需求。针对不同领域动态构建专业英语词汇表,可以帮助学生快速的提高专业英语能力。针对信管类学生的需求,以本领域内的科学文献作为语料,使用自然语言处理技术从语料中动态提取专业词汇。实验结果指出,传统词频法存在不足,而PMI方法则各有优劣,将词频法和PMI算法结合在一起后,获得的专业英语词汇表在文本覆盖率和专业词汇比例上都具有更好的表现,从而能更有效的建构专业英语词汇表。     

基于遗传算法的模型参考自适应控制*

本文以连续搅拌反应釜（ＣＳＴＲ）这一非线性系统为例，介绍了根据参考模型的输出，运用遗传算法对控制的ＰＩＤ参数不断寻优，不断调整，以达到参考模型所要求的控制效果的自适应控制方法，并对改变遗传算法的几个参数对控制效果的影响进行了比较讨论。