学习规则

摘要： 为了提高温箱的温度控制精度与抗扰能力,提出了一种基于单神经元的自适应改进控制算法。分析了温箱模型及其时延性与传导惯性,将单神经元与经典PID算法相结合,利用单神经元的非线性逼近和自学习能力,实现参数的在线调整,同时利用二次型性能指标对连接权值进行约束调整,提高参数调整稳定性和收敛速度。仿真结果表明,与经典PID算法相比,该改进控制算法具有更快的响应速度和更小的超调量,系统自适应和鲁棒性能得到明显提升。

摘要： 抽象、宽泛的体育与健康课程核心素养如何转化成具体、可见的体育与健康学科课程和教学实践是落实立德树人根本任务的关键。本研究探讨了三个问题:素养导向下应实现什么样的教学互动?素养如何在课堂中生成?素养目标如何嵌入教学过程?为说明体育与健康课程核心素养在教学中的实现框架,具体从三个角度切入:情境——知识意义的经验放还;规则——师生共同的课堂期待;工具——课程知识的应用促进。

摘要： 2020年,市检察院党组理论学习中心组认真贯彻落实《中国共产党党委(党组)理论学习中心组学习规则》《天津市贯彻的实施办法》以及市委宣传部、市委组织部、市委市级机关工委通知要求,认真履行主体责任,围绕建设学习型服务型创新型党组,聚焦学习贯彻习近平新时代中国特色社会主义思想这个首要政治任务。

摘要： 在2020年的倒数第二天,中国和欧盟完成了一份全面投资协定的谈判,它被认为是比RCEP更高级、更具历史意义的协定——中欧全面投资协定(CAI)。CAI的谈判在2013年正式启动,共经历了35轮谈判,可谓来之不易。从条款来看,这份协定的核心内容包括:第一,保护投资及知识产权。

摘要： 忆阻器作为一种具有记忆效应的非线性电路元件,它受到电流刺激后的电导变化与人脑中神经突触的权重变化类似,可用于模拟人脑学习、记忆过程中的突触行为.本文提出了一种基于忆阻器所搭建的突触电路,包含了由运放、逻辑门、模拟开关等器件构成的增强模块和抑制模块,以及由忆阻器和模拟开关构成的忆阻突触模块.通过对增强和抑制模块输入直流脉冲对来模拟生物突触受到前后神经元的刺激.通过调节前后脉冲输入信号的时间差,发现输入信号间隔越短,忆阻器电导幅值变化越大,这与生物突触的STDP (spike-time-dependent-plasticity)学习曲线变化一致;为了实现突触模拟的多样性,本文进一步地构建了忆阻突触模块的四种替换电路,每种替换电路可对应模拟不同的学习规则.由此,完成了生物突触多样化STDP学习规则的模拟,解决了突触电路研究中模拟种类单一、输入条件苛刻等问题,有望运用于未来神经形态芯片的研制中.

摘要： 6月29日,省林草局党组中心组召开专题学习会,党组书记、局长刘宏葆主持会议并讲话,局领导班子成员出席会议。会议传达学习了省级领导干部和市厅级主要负责同志读书班、全省安全生产整治三年行动推进部署会暨省安委会2020年第二次全体成员(扩大)会议、省直机关警示教育大会等精神,会议还组织学习了《关于深化省纪委监委派驻机构改革的实施意见》《执法机关和司法机关向纪检监察机关移送问题线索工作办法》及《中国共产党党委(党组)理论学习中心组学习规则》《中国共产党支部工作条例(试行)》《中国共产党党和国家机关基层组织工作条例》《党委(党组)落实全面从严治党主体责任规定》等内容。

摘要： 党的十八大特别是十九大以来,中共湖南省委理论学习中心组以贯彻落实《中国共产党党委(党组)理论学习中心组学习规则》为抓手,进一步明确学习定位、规范学习制度、提升学习实效,推动习近平新时代中国特色社会主义思想在湖南的学习宣传、贯彻落实,持续不断将新思想的"真理之光"转化为加快建设富饶美丽幸福新湖南的生动实践。

摘要： 总则第一条为了建立党委(党组)理论学习中心组学习巡听旁听机制,督促指导党委(党组)提高理论学习中心组学习质量,根据《中国共产党党委(党组)理论学习中心组学习规则》和自治区实施细则及其他有关党内法规,制定本办法。

摘要： 神经元是构成神经网络的基本单元，不同的学习规则对神经元的学习过程将产生不同的影响?该文通过对神经元学习规则的探讨，提出了一种基于综合引导因子的改进学习方法，并将其用于伺肥系统的跟踪控制器设计中，仿真结果表明，应用改进的学习规则设计的神经元跟踪控制器，可以使伺服系统具备良好的控制鲁棒性能和跟踪响应性能。

摘要： 汉语缺乏句法标记，但不缺乏语义标记；直接分析无法直接写规则，但可从资源中学习规则：较小语言单位的语义结构组合成较大语言单位的语义结构的规律vs较小语言单位组合成较大语言单位的规律结构确定不缺乏程序性，但缺乏唯一程序性。本文就句法之于语义传统思路、存在的问题及形式和语义的对应等进行综述。

摘要： 浅述了人工神经网络的主要工作原理、算法和主要技术手段，并以BP网络为例讨论了它的不足和现有的改进方法;最后提出神经网络存在问题和展望。

摘要： 浅述了人工神经网络的主要工作原理、算法和主要技术手段，并以BP网络为例讨论了它的不足和现有的改进方法;最后提出神经网络存在问题和展望。

摘要： 浅述了人工神经网络的主要工作原理、算法和主要技术手段，并以BP网络为例讨论了它的不足和现有的改进方法;最后提出神经网络存在问题和展望。

摘要： 浅述了人工神经网络的主要工作原理、算法和主要技术手段，并以BP网络为例讨论了它的不足和现有的改进方法;最后提出神经网络存在问题和展望。

摘要： 语音识别用规则学习装置(1)与语音识别装置(20)连接，语音识别装置(20)在对照中使用表示声音的第1类型字符串与用于形成识别结果的第2类型字符串之间的转换规则，语音识别用规则学习装置(1)具有：字符串记录部(3)，其记录第1类型字符串和与其对应的第2类型字符串；提取部(12)，其从记录在单词字典(23)中的单词中提取将多个第2类型要素连接起来而构成的第2类型学习字符串候选；以及规则学习部(9)，其从第2类型学习字符串候选中提取与字符串记录部(3)中的第2类型字符串的至少一部分一致的字符串，作为第2类型学习字符串，从字符串记录部(3)的第1类型字符串中提取第1类型学习字符串，将第1类型学习字符串与第2类型学习字符串之间的对应关系追加到转换规则中。由此，能够在不增加无用的转换规则的情况下，针对语音识别装置自动地追加转换单位变化的新规则。

摘要： 本公开涉及使用一种或多种关联规则挖掘算法来挖掘含有由至少一种基于植物或动物的分子遗传标志物创建的特征的数据集，发现关联规则和使用由这些关联规则创建的特征来分类或预测。

摘要： 语音识别用规则学习装置(1)与语音识别装置(20)连接，语音识别装置(20)在对照中使用表示声音的第1类型字符串与用于形成识别结果的第2类型字符串之间的转换规则，语音识别用规则学习装置(1)具有：字符串记录部(3)，其记录第1类型字符串和与其对应的第2类型字符串；提取部(12)，其从记录在单词字典(23)中的单词中提取将多个第2类型要素连接起来而构成的第2类型学习字符串候选；以及规则学习部(9)，其从第2类型学习字符串候选中提取与字符串记录部(3)中的第2类型字符串的至少一部分一致的字符串，作为第2类型学习字符串，从字符串记录部(3)的第1类型字符串中提取第1类型学习字符串，将第1类型学习字符串与第2类型学习字符串之间的对应关系追加到转换规则中。由此，能够在不增加无用的转换规则的情况下，针对语音识别装置自动地追加转换单位变化的新规则。

摘要： 本发明公开了一种挖掘知识图谱中不同长度规则的可微规则学习模型，包括：所述玩家单元包括并列设置的若干玩家模块，每个玩家模块能根据输入的从知识图谱中找到不同长度链式逻辑规则的查询，从知识图谱中找到对应的链式逻辑规则；所述队长单元，与所述玩家单元通信连接，能从所述玩家单元中选择合适的玩家模块来处理对应的查询；所述裁判单元，分别与所述队长单元和玩家单元通信连接，能对所述玩家单元找到的链式逻辑规则进行评估，得出评估反馈结果，用于所述玩家单元和队长单元根据所述评估反馈结果改善自身。该可微规则学习模型，能准确、高效的从知识图谱中挖掘全部的链式逻辑规则。

摘要： 本公开涉及使用一种或多种关联规则挖掘算法来挖掘含有由至少一种基于植物或动物的分子遗传标志物创建的特征的数据集，发现关联规则和使用由这些关联规则创建的特征来分类或预测。

摘要： 本发明公开了一种基于深度强化学习的自主驾驶规则学习方法，在车联网环境下，路网中存在两种类型车辆，自主驾驶车和网联车。自主驾驶车通过车载控制系统与车联网的车车(Vehicle‑to‑Vehicle，V2V)通信技术实时获取路网中网联车的行驶状态，通过深度强化学习的方式，在保证交通安全的情况下，学习自主驾驶规则，调节车辆队列驾驶间距，以最大化路网的平均速度和提高路网的通行效率。为以后利用深度强化学习进一步提高车辆的自主决策能力奠定了基础。

摘要： 一种分析规则调整装置，对用于检测经由网络的非法通信的在通信日志的分析中使用的分析规则进行调整。分析规则调整装置具有日志获取部、日志分析部以及第1解析部。日志获取部获取经由防御对象网络的通信日志和因恶意软件而产生的通信日志。日志分析部根据规定的分析规则和整定条件对日志获取部获取的通信日志进行分析。第1解析部对日志分析部的分析结果进行解析而计算出在规定的分析规则的调整中使用的满足整定条件的整定推荐值。

摘要： 本发明属于计算机药物筛选技术领域，公开了基于深度学习及化学反应规则的海洋化合物分子生成方法，包括数据预处理、模型预训练和强化学习微调三个阶段，数据预处理阶段形成数据集，用于模型预训练，然后使用强化学习方法对预训练模型的生成行为进行微调，最终生成优化后的海洋化合物分子，通过本发明能够最大限度的学习到海洋化合物的化学结构和特性，并且充分考虑了合成分子的多样性和可合成性。

摘要： 本发明提供一种流程审批确定性规则和语义自学习结合判定方法及装置，其包括提取业务流程定义数据，生成流程定义，对流程定义的特征属性进行聚类；判定当前审批流程的业务类型，推荐可能的流程定义，判定当前流程定义中的流程环节，推荐可能的流程环节，通过正则表达式将最终确定的流程定义映射为在工作流引擎中可实际执行的流程实例；该方法及装置实现了动态调整流程定义，准确反映了当前审批流程的执行状况，最终实现审批流程自定义，有助于管理信息系统的数据驱动流程应用。

摘要： 本发明公开了一种在联邦学习中移除非规则用户的隐私保护方法，属于信息安全技术领域。本发明包括不规则用户删除算法TrustIU和保护用户的敏感信息的加权聚合协议两个部分；TrustIU利用余弦相似度进行聚合，减少了不规则用户的负面影响，从而确保全局模型主要来源于高质量的数据；在TrustIU的基础上，本发明采用安全加权的定制密码协议聚合；此聚合方案通过使用双隐蔽隐私保护技术，确保了服务器只学习用户的梯度信息，而不会泄露其他隐私。本发明在具有良好的训练精度和效率的同时，对整个培训过程中对用户退出具有鲁棒性。