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作者：宗子良山东大学

学位级别：硕士

人工神经网络(ARTIFICIAL NEURAL NETWORK)是信息科学与高技术研究领域中一门令人瞩目的新兴学科,它是一种在对人脑组织结构和运行机制的认识理解基础之上模拟其结构和智能行为的工程系统。近年来,模糊神经网络因为其在机械、航天控制... 详细信息

人工神经网络(ARTIFICIAL NEURAL NETWORK)是信息科学与高技术研究领域中一门令人瞩目的新兴学科,它是一种在对人脑组织结构和运行机制的认识理解基础之上模拟其结构和智能行为的工程系统。近年来,模糊神经网络因为其在机械、航天控制领域里的独特优势而成为该领域一个新的研究热点。随着诸如城市地铁系统、核反应控制系统和汽车传动控制系统的研究日趋完善,基于模糊控制方法的应用也日益增多,人们对模糊控制网络的设计与实现也进行了更为深入的研究。在神经网络控制领域,倒立振子控制问题因为其代表性和复杂性,一直是一个典型的热点和难点问题。因此,神经网络控制领域里每一种新方法的提出,都倾向于把能否有效解决倒立振子控制问题作为衡量算法是否有效的一个标准。就目前的研究情况来看,已经提出了很多方法来解决这一课题,其中包括Anderson的AHC(Adaptive Heuristic Critic)方法:Peng J的基于动态规划的学习方法:反馈BP网络算法:传统的局部搜索算法,Q学习算法,智能控制规则算法和李德毅教授的云模型控制方法等。但是,在既有的这些方法中,都存在一定的缺陷,比如AHC方法不能有效解决网络陷入局部最小值问题,基于动态规划的方法收敛速度较慢,超过了实际应用中可以忍受的时间维度,而传统的局部搜索算法又不能成功解决初始大角度控制问题。在本论文中,我们借鉴了前人控制模型和算法的有益经验,同时针对以往既有算法的缺点,提出一种改进的网络控制模型和算法解决方案来解决倒立振子控制问题。我们的创新工作主要体现在两个方面,一方面是对于模糊控制模型规则的重新构建,在前人提出ULR算子的基础之上,我们对以往的两模糊态四规则的传统模型进行了重新细化,构建出四模糊态十规则的模糊控制模型,从而使控制过程更为精确和灵敏,加快了控制速度。另外一方面是对于控制算法的改进研究,我们针对传统局部搜索算法常常陷入局部最小值而导致学习失败的弊端,提出了改良局部搜索算法,这种方法通过将学习过程中的固定步长改为可变步长,有效解决了模糊控制网络经常陷入局部最小值而导致无法收敛的问题,从而大大提高了神经网络的学习收敛速度和学习成功率。

关键词：人工神经网络模糊控制网络局部搜索算法倒立振子

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阔叶材干燥窑的腐蚀问题和预防措施

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林产工业 1991年第3期18卷 44-46,21页

作者： Eckert,K 宗子刚

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基于生成对抗的无监督域自适应算法理论研究

基于生成对抗的无监督域自适应算法理论研究

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作者：宗子杨南京信息工程大学

学位级别：硕士

域自适应是机器学习中的一个重要研究领域,主要解决的问题是如何在模型训练和测试的过程中解决不同数据分布之间的问题。在实际应用中,我们经常需要将在一个数据集上训练好的模型应用到另一个数据集上,但是不同数据集之间往往存在分布... 详细信息

域自适应是机器学习中的一个重要研究领域,主要解决的问题是如何在模型训练和测试的过程中解决不同数据分布之间的问题。在实际应用中,我们经常需要将在一个数据集上训练好的模型应用到另一个数据集上,但是不同数据集之间往往存在分布不同的问题,这就会导致模型在新数据集上的性能下降。域自适应的目标就是通过一些技术手段来减少不同数据集之间的差异,从而提高模型的泛化能力。经典的域自适应方法都基于一些假设,如源域和目标域数据遵循相同的数据分布、同类别的源域和目标域样本之间具有相似的特征表示等。然而,这些假设在实际场景中往往难以满足,因此这些方法的性能在真实场景下可能会受到限制。针对现有方法的缺点,本文提出新的域适应算法,具体研究工作如下:1.提出基于欧式对偶度量的无监督域自适应算法,从几何角度出发,考虑欧式空间中的双分类器的分布,提出了一种新的欧式对偶度量,并将其纳入到对抗性的UDA框架中。欧式对偶度量能够有效扩大双重分类器在假设空间中的分布。在公共UDA数据集上的实验表明,欧式对偶对抗算法在很大程度上优于其他具有类内差异的双分类器UDA方法,并取得了与最先进方法相当的结果。2.在本文提出的基于欧式对偶度量的域适应算法的基础上,分析分类器之间的关系,提出基于类间差异的无监督域适应算法。本文通过考虑双分类器之间的类间差异,设计了一个新的差异。无论它们在确定性或不确定性方面接近,这种新的差异均可有效地区分双分类器预测的两个概率。在公共UDA数据集上的实验表明,基于类间差异的方法大大优于其他双分类器UDA方法。3.提出了基于多分类器的源域自由无监督域自适应算法。理论上,无监督域自适应的成功很大程度上依赖于域间隙估计。然而,对于无源UDA,在自适应过程中无法访问源域数据,这对测量域差距提出了巨大挑战。本文使用许多分类器来学习源域决策边界,这提供了更紧密的域间隙上限。本文所提出的多分类器模型尽可能地分离源不同的类别,这使得目标域中许多分类器的分歧最大化,从而最大化了可转移的源域知识。在多个UDA数据集上的实验表明,本文所提出的基于多分类器的模型在无源UDA方法中达到了最先进的性能,甚至可以与源域可访问UDA方法竞争。

关键词：域自适应对抗训练深度学习信息熵集成分类器

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基于神经网络的复杂环境下的语义分割算法研究

基于神经网络的复杂环境下的语义分割算法研究

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作者：宗子淇北京邮电大学

学位级别：硕士

语义分割是智能驾驶领域目前仍具挑战性的重要研究问题之一,使用深度学模型处理语义分割任务已为学术以及应用界的主流。对于语义分割任务,在图像建模过程中考察图像的二维序列关系可以显著地提高深度学习模型的性能,在此基础上,非局部... 详细信息

语义分割是智能驾驶领域目前仍具挑战性的重要研究问题之一,使用深度学模型处理语义分割任务已为学术以及应用界的主流。对于语义分割任务,在图像建模过程中考察图像的二维序列关系可以显著地提高深度学习模型的性能,在此基础上,非局部模块以及其他形式的注意力模块得以提出。本文的研究内容重点关注了基于注意力机制的图像序列关系建模以及损失函数的设计及改良,主要内容如下:1.针对图像序列关系建模问题引入注意力机制,利用非局部模块构建全局关联性,同时采用轻量级的MobileNetV3骨架网络,提出了参数更少但建模能力相似的语义分割模型,实验仿真结果表明,所提模型相较于本文的基线模型提高了 9.24%的像素级别准确率,以及提高了 0.10%的平均交并比。2.针对传统像素分类损失导致的收敛速率问题,本文使用了结合全局分类损失以及像素分类损失的方式来加快模型的收敛速度。考虑到在分类损失中加入边距量可以在一定程度上提高模型的泛化能力,本文将AMsoftnax损失函数追加到了总体的损失函数上。实验仿真结果表明,所提方法为模型产生了一定的性能增益,在像素级别准确率以及平均交并比指标上分别达到了 89.55%和72%的精度。

关键词：语义分割神经网络注意力机制损失函数

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嵇含文辑注

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1992年

作者：（晋）嵇含撰张宗子辑注

本书是一部研究嵇含生平及《南方草木状》的珍贵史料。书后附有嵇含的生平文献辑录以及作者对《南方草木状》作伪于南宋时期之质疑的论述文章。

ISBN: (纸本)7800262618

本书是一部研究嵇含生平及《南方草木状》的珍贵史料。书后附有嵇含的生平文献辑录以及作者对《南方草木状》作伪于南宋时期之质疑的论述文章。

关键词：嵇含学科:文集南方草木状学科:研究植物学地点:中国年代:西晋时代

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海南万泉河水资源保护规划研究

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自然资源学报 1996年第2期11卷 187-192页

作者：宗子就荆帆沙平谢宁蔡小平北京有色冶金设计研究总院琼海市环境资源局

海南万泉河水资源保护规划研究宗子就，荆帆，沙平（北京有色冶金设计研究总院北京１０００３８）谢宁，蔡小平（琼海市环境资源局海南５７１４００）关键词水资源，水质控制目标，保护规划ＡＳＴＡＤＹＯＮＴＨＥＷＡＴＥＲＲＥＳＯＵ... 详细信息

海南万泉河水资源保护规划研究宗子就，荆帆，沙平（北京有色冶金设计研究总院北京１０００３８）谢宁，蔡小平（琼海市环境资源局海南５７１４００）关键词水资源，水质控制目标，保护规划ＡＳＴＡＤＹＯＮＴＨＥＷＡＴＥＲＲＥＳＯＵＲＣＥＰＲＯＴＥＣＴＩＯＮＰＲＯＧ...

关键词：水资源水质控制目标保护规划海南万泉河

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新安史迹

新安史迹

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2012年

作者：张宗子赵卫民审订

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艺术时空

艺术时空

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2014年

作者：贾磊磊闫宗子

本书收录了参加山东潍坊市组织的百名书画家邀请展的书画家作品，共约160幅，其中书法家为34人，68幅国画家为46人，92幅。这些书画家，多是当今中国书画界的领军人物，作品风格多样，反映当今书画界的较高水平。

ISBN: (纸本)9787503955778

关键词：汉字法书作品集中国现代中国画

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轿车车身结构的碰撞安全性研究

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湖南大学学报（自然科学版） 1993年第3期20卷 111-114页

作者：曹立波宗子安湖南大学机械工程系

本文通过对轿车车身结构的碰撞安全性要求进行归纳分析,提出了相应的车身结构改进措施,并通过计算机模拟试验证明这些措施是有效的,模拟计算结果表明在很大程度上与试验结果保持一致.

关键词：车身碰撞安全性计算机模拟轿车

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一种面向同构集群系统的并行任务节能调度优化方法

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计算机学报 2012年第3期35卷 591-602页

作者：李新贾智平鞠雷赵衍恒宗子良山东大学计算机科学与技术学院济南250101 德克萨斯州立大学计算机科学系

节能调度算法设计是高性能计算领域中的一个研究热点.复制调度算法能够减少后继任务等待延时,缩短任务总体调度时间,但是耗费了更多的能量.为此,作者提出一种启发式处理器合并优化方法 PRO.该方法按照任务最早开始时间和最早结束时间查... 详细信息

节能调度算法设计是高性能计算领域中的一个研究热点.复制调度算法能够减少后继任务等待延时,缩短任务总体调度时间,但是耗费了更多的能量.为此,作者提出一种启发式处理器合并优化方法 PRO.该方法按照任务最早开始时间和最早结束时间查找处理器时间空隙,将轻负载处理器上的任务重新分配到其它处理器上,从而减少使用的处理器数目,降低系统总体能耗.实验结果表明,和已有的复制任务调度算法TDS、EAD和PEBD相比,优化后的调度算法在不增加调度时间的条件下,能够明显减少使用的处理器数和系统总体能耗,从而更好地实现性能和能耗之间的平衡.

关键词：绿色网络集群并行同构前驱约束节能调度绿色计算

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