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支持向量机增量学习算法研究 总被引:15,自引:0,他引:15
给出了使用多支持向量机进行增量学习的算法.传统的支持向量机不具有增量学习性能,而常用的增量学习方法各具有不同的优缺点,基于固定划分和过间隔技术,提出了使用多支持向量机进行增量学习的算法;使用此算法,针对标准数据集BUPA及用NDC生成的数据集OUTTRAIN进行了实验,结果表明,使用单一的支持向量机进行增量学习,不论采用过间隔还是固定划分技术,其增量学习的正确率不及使用多支持向量机增量学习算法的正确率。 相似文献
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21世纪是信息的世纪,网络的发展导致信息的电子化。高校校园的电子化建设是社会信息电子化的一个重要组成部分。高校档案馆的作用是存档高校教学、科研以及党政管理等活动中形成多种类型 相似文献
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由于浮式起重船在海上进行风电设备安装和运维作业期间,离岸距离远且作业时间长,波浪变化多样且不确定,极易产生新频率的船舶运动,使得无法进行精确预测,从而导致海上作业无法安全进行甚至造成设备损坏,因此文章提出基于联邦学习的多变量多步长短期记忆网络(LSTM)预测方法。针对无线数据采集时间间隔不一致,将其和船舶升沉运动数据共同作为双层LSTM预测模型的输入变量并进行多步预测。同时针对突遇新频率船舶运动的情况,采用联邦学习方法联合多家海上风电安装运维企业的船舶升沉运动数据,共同训练适用于复杂海况下的船舶升沉运动LSTM预测模型。使用Stewart六自由度波浪补偿平台模拟浮式起重船的升沉运动,试验结果表明,在遇到新频率船舶运动时,该方法能有效提高船舶升沉运动的预测效果,模型预测精度(RMSE值)至少可达到0.095。 相似文献
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97.
为解决小概率高风险边缘测试场景的问题,本文提出一种基于场景动力学和强化学习的边缘场景生成方法,实现边缘场景的自动生成,能模拟真实世界中车辆间的对抗与博弈行为的特征。首先将随时间动态变化的场景模型由一组微分方程描述为场景动力学系统;然后利用神经网络作为通用函数逼近器来构造场景黑盒控制器,并基于强化学习实现边缘场景控制器的优化求解;最后以超车切入场景为例,在Matlab/Simulink软件进行仿真验证,结果表明,边缘场景强化生成模型在场景交互博弈、覆盖率和可重复测试等方面具有良好的性能。 相似文献
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为满足自动驾驶汽车测试对场景真实度的要求,提出一种针对交通车辆交互关系的耦合特征建模方法。结合基于机理模型构建的虚拟数据和采集的真实场景数据建立交通车辆行为数据集;采用深度学习建立局部信息响应的交通车辆行为决策模型、跟驰模型和换道模型,结构相对简单的单体模型能提升场景模拟的可扩展性;针对自动驾驶汽车测试对模型鲁棒性要求高的问题,建立分布执行-集中对抗训练的架构进行交通车辆模型优化,提高模型对输入扰动的鲁棒性。构建交通车辆交互仿真环境对模型进行仿真,通过仿真数据与真实数据分布之间的对比和量化评价指标验证模型的有效性。 相似文献
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报告会上,交通运输部副部长高宏峰概括了连云港市"雷锋车"组先进事迹的时代内涵和精神实质,对深入开展向江苏省连云港市"雷锋车"组学习活动提出了具体要求。同志们:今天,中宣部、交通运输部、江苏省委在这隆重举行连云港市新浦汽车总站"雷锋车"组先进事迹报告会,进一步广泛动员和深入开展向"雷锋车"组 相似文献