39 resultados para Inference.
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Abstract. Latent Dirichlet Allocation (LDA) is a document level language model. In general, LDA employ the symmetry Dirichlet distribution as prior of the topic-words’ distributions to implement model smoothing. In this paper, we propose a data-driven smoothing strategy in which probability mass is allocated from smoothing-data to latent variables by the intrinsic inference procedure of LDA. In such a way, the arbitrariness of choosing latent variables'priors for the multi-level graphical model is overcome. Following this data-driven strategy,two concrete methods, Laplacian smoothing and Jelinek-Mercer smoothing, are employed to LDA model. Evaluations on different text categorization collections show data-driven smoothing can significantly improve the performance in balanced and unbalanced corpora.
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1 引言多Agent系统是由若干具有一个或多个目标的Agent按照一定的信息关系和控制关系以及问题求解能力的分布模式组成的系统,它主要研究一组在逻辑上或物理上分离的Agent之间行为的协调。目前,多Agent系统已应用于诸如空中交通控制、电子商务、通讯网络管理和作业调度等生产实际领域。Agent技术应用到实际领域时映射的对象一般有
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Large group sizes have been hypothesized to decrease predation risk and increase food competition. We investigated group size effects on vigilance and foraging behaviour during the migratory period in female Tibetan antelope Pantholops hodgsoni, in the Kekexili Nature Reserve of Qinghai Province, China. During June to August, adult female antelope and yearling females gather in large migratory groups and cross the Qinghai-Tibet highway to calving grounds within the Nature Reserve and return to Qumalai county after calving. Large groups of antelope aggregate in the migratory corridor where they compete for limited food resources and attract the attention of mammalian and avian predators and scavengers. We restricted our sampling to groups of less than 30 antelopes and thus limit our inference accordingly. Focal-animal sampling was used to record the behaviour of the free-ranging antelope except for those with lambs. Tibetan antelope spent more time foraging in larger groups but frequency of foraging bouts was not affected by group size. Conversely, the time spent vigilant and frequency of vigilance bouts decreased with increased group size. We suggest that these results are best explained by competition for food and risk of predation. (C) 2007 Elsevier B.V. All rights reserved.
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互联网传输过程中存在的随机时延,影响了操作者与遥操作机器人之间的实时交互,降低了系统稳定性和操作性能。论文提出一种新的方法,利用动态神经元群模型对操作者发送的控制指令序列进行分析,实现对操作者意图的推断。在随机时延条件下,遥操作机器人能够根据操作者意图和当前环境信息,通过局部自主控制完成期望任务动作。同时可以与主端操作者基于事件的控制指令进行切换,来保证系统的稳定性,提高整个控制系统的操作性能和效率。最后,通过互联网足球机器人平台进行实验,仿真结果验证了所提模型与方法的有效性和可行性。
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以模糊推理和遗传算法为基础,提出了一种新的具有不完全微分的最优PID控制器的设计方法,该控制器由离线和在线两部分组成,在离线部分,以系统响应的超调量、上升时间以及调整时间为性能指标,利用遗传算法搜索出一组最优的PID参数Kp^*、Ti^*和Td^*,作为在线部分调整的初始值,在在线部分,一个专用的PID参数优化程序以离线部分获得Kp^*、Ti^*和Td^*为基础,根据系统当前的误差e和误差变化率e^.,通过一个模糊推理系统在线调整系统瞬态响应的PID参数,以确保系统的响应具有最优的动态和稳态性能.该控制器已被用来控制由作者设计的智能仿生人工腿中的执行电机.计算机仿真结果表明,该控制器具有良好的控制性能和鲁棒性能。
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提出了一种新的最优模糊PID控制器,它由两部分组成,即在线模糊推理机构和带有不完全微分的常规PID控制器,在模糊推理机构中,引入了三个可调节因子xp,xi和xd,其作用是进一步修改和优化模糊推理的结果,以使控制器对一个给定对象具有最优的控制效果,可调节因子的最优值采用ITAE准则及Nelder和Mead提出的柔性多面体最优搜索算法加以确定,这种PID控制器被用来控制由作者设计的智能人工腿中的一个直流电机,仿真结果表明该控制器的设计是非常有效的,它可被用于控制各种不同的对象和过程。
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提出了一种基于模糊推理与遗传算法的最优PID控制器的设计方法,该控制器由离线和在线2部分组成,在离线部分,以系统响应的超调量、上升时间及调速时间为性能指标,利用遗传算法搜索出一组最优的PID参数Kp^*,Ti^*及Td^*,为在线部分调节的初始值,在在线部分,采用一个专用的PID参数优化程序,以离线部分获得的Kp^*,Ti^*及Td^*为基础,根据系统当前的误差e和误差变化率·↑e,通过模糊推理在线调整系统瞬态响应的PID参数,以确保系统的响应具有最优的动态和稳态性能,计算机仿真结果表明,与传统的PID控制器相比,这种最优PID控制器具有良好的控制性能和鲁棒性能,可用于控制不同的对象和过程。
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水下作业系统是运动学冗余系统,本文将模糊推理方法融入基于任务优先运动学控制算法,对系统载体与机械手进行协调运动分配,同时对系统多个任务进行优化。通过带有3自由度水下机械手的水下作业系统进行算例仿真研究,说明运动控制算法的有效性。
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在低挡微机中速度较慢的串行处理硬设备条件下,利用本文提出的启发式概念,分层搜索和匹配策略以及设置最大搜索长度等方法,可使推理速度提高一个数量级以上.此外,通过引入语义信息,分阶段消除歧义,自顶向下与自底向上相结合,以及把一般疑问句一律变成相应陈述句的方法,解决了自动英语句法分析中的一系列难题,缩小了知识库的规模。