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传统图像描述算法存在提取图像特征利用不足、缺少上下文信息学习和训练参数过多的问题,提出基于ViLBERT和双层长短期记忆网络(BiLSTM)结合的图像描述算法.使用ViLBERT作为编码器,ViLBERT模型能将图片特征和描述文本信息通过联合注意力的方式进行结合,输出图像和文本的联合特征向量.解码器使用结合注意力机制的BiLSTM来生成图像描述.该算法在MSCOCO2014数据集进行训练和测试,实验评价标准BLEU-4和BLEU得分分别达到36.9和125.2,优于基于传统图像特征提取结合注意力机制图像描述算法.通过生成文本描述对比可看出,该算法生成的图像描述能够更细致地表述图片信息. 相似文献
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检测了杭州下沙河网区18条河道表层底泥重金属Cu、Zn、Pb、Cd、Ni的含量,分析了研究区域内的重金属污染情况,并用潜在生态危害指数法对河道底泥重金属污染情况进行评价,通过聚类分析法分析重金属的空间分布特征.结果表明,Cd污染最严重,超标率为94.44%,平均超标倍数为16.50,Cd的平均潜在生态风险为很高风险,Cu、Zn、Pb、Ni的平均潜在生态风险为低风险,重金属平均综合潜在生态风险属于高风险.重金属聚类分析结果显示Cd、Ni、Pb三种元素相关性显著,应受同一污染源因素影响;采样点聚类分析结果显示下沙河网河道底泥重金属污染分布较为均匀. 相似文献
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建筑的中央空调系统等设备用电能源消耗大,导致建筑能耗持续增长。为解决上述问题,首先根据中央空调工作原理,建立中央空调系统各设备能耗的数学模型,并选取决策变量;然后以中央空调系统总能耗最小为目标,以各变量上下限、设备之间的耦合关系、能量守恒等作为约束条件,建立中央空调系统节能优化模型;其次,将室内实时所需冷负荷与室内设定温度作为已知量,各决策变量作为输入量,中央空调系统总能耗作为输出量,降低模型的复杂程度;接着提出一种基于动态权重系数与加速因子的改进粒子群算法(IPSO),对各决策变量进行协同优化控制,搜寻中央空调系统节能优化模型的最优解;最后,通过仿真分析对比IPSO与标准粒子群算法,IPSO结果更优、收敛性更好,优化后的空调系统总能耗较优化前显著降低,验证了所提模型与方法的有效性。 相似文献
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用户用电典型模式的分类预测是电力负荷预测的重要组成部分。针对单核模糊C均值算法在电力大数据挖掘中不能兼顾预测精度和普适性能好的问题,提出了一种电力短期负荷场景中改进的无监督学习多核模糊C均值聚类算法,建立了双层神经网络的电力数据负荷预测模型对比该改进的算法对电力负荷预测效果的影响。用户数据由MapReduce并行化处理加速。数值实验结果表明:改进的算法在实际电力用户数据集中,具有广泛的适用性和有效性,同时能显著提高电力短期负荷预测的精度。 相似文献
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双聚类的关联规则挖掘方法 总被引:1,自引:0,他引:1
为了使所有关联规则算法都可用于双聚类挖掘,将双聚类问题转化为关联规则的频繁集挖掘问题.在为双聚类挖掘提供大量算法的同时,不但能获得双聚类,而且还能得到额外的双聚类关联信息.基因表达数据的实验结果证明了其有效性. 相似文献
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能耗预测中引入外因序列有助于目标序列的预测,但在实际应用中各个外因序列与目标序列之间的相关程度往往不清晰,导致无法有效利用多外因序列辅助预测.针对该问题,提出一种结合注意力机制与BIM特征的电力能耗预测模型——BIMAttenNN(BIM Attention Nerual Network).通过结合注意力机制与BIM特... 相似文献