感知模型

摘要： 为实现煤矿井下采煤工作面的全面感知、实时互联、分析决策、自主学习、动态预测和协同控制,本文构建了数字孪生智采工作面系统的整体框架。首先,将数字孪生智采工作面系统划分为3个层次,并给出各层次的功能及特征;其次,分别构建了数字孪生智采工作面系统中采煤机、刮板输送机、转载机、破碎机、带式输送机、液压支架、乳化液泵站及工作面环境的数据感知模型,并深入剖析采煤机、液压支架、煤流运输系统及设备与环境之间的协同约束关系;最后,给出数字孪生智采工作面系统的整体应用体系结构。基于该数字孪生智采工作面系统,可以实现物理矿山实体与数字矿山孪生体之间的虚实映射与实时交互、数字孪生体的智能感知与协同控制,为提升采煤工作面智能化水平提供实现依据。

摘要： 为了提高无线电协作频谱感知能力,以非高斯噪声作为设计背景,结合现有资源的调度与分配方式,设计了一种无线电协作频谱感知方法.首先,分析主用户信号强度,融合无线电通信信道,构建非高斯噪声稳定分布的感知模型,利用能量检测法在线检测无线电协作频谱能量.其次,离散处理能量信号,设定虚警概率指标,由此得到无线电协作频谱感知门限.最后,利用低阶分数计算,融合处理感知结果,完成对无线电协作频谱的感知.通过实验证明,设计的感知方法能够根据中心极限定理理论进一步推导出感知信道在无衰落时的性能,证明设计方法能够有效降低背景噪音对感知结果造成的影响,进一步提高感知性能.

摘要： 大数据背景下媒体历史数据隐藏丰富信息,通过分析和挖掘这些信息,可以掌握媒体风险的变化规律,传统模型无法对媒体风险的变化规律进行准确刻画,导致媒体风险感知误差大,为了获得理想的媒体风险感知效果,设计了基于大数据驱动的媒体风险感知模型.首先采集媒体历史数据,并对媒体历史数据进行预处理,然后引入大数据驱动的最小二乘支持向量机对预处理后的媒体历史数据进行建模,建立媒体风险感知模型,并通过粒子群算法对媒体风险感知模型参数进行优化,最后以某媒体风险数据为例,与传统媒体风险感知模型进行对比,结果表明,本模型的媒体风险感知精度超过95%,不仅远远高于传统模型的媒体风险感知精度,而且具有较强的通用性.

摘要： 针对当前已有的传感网络目标跟踪方法未能利用机器视觉技术精准分析网络中的摄像机位置,导致上述方法存在网络的总能耗高、跟踪轨迹与实际目标运动轨迹误差较大的问题,提出基于机器视觉的传感网络目标跟踪方法。构建网络的目标模型以及感知模型。利用机器视觉技术,准确分析传感网络摄像机位置,采集传感网络目标信息。采用卡尔曼滤波算法计算分析结果,获取传感网络估计值生成目标跟踪规则;最后基于跟踪规则,利用分布式的跟踪算法,实现对无线传感网络目标的跟踪。实验结果表明,运用所提方法对目标进行跟踪时,网络的总能耗低、跟踪轨迹与实际目标运动轨迹误差小以及网络节点之间不会发生碰撞。

摘要： 随着信息技术的发展,计算机网络环境变得更加复杂,网络空间的安全性也显得更加重要。网络安全态势感知技术应运而生,成为评估网络安全状况,预测网络未来发展趋势的有效手段。文章根据网络态势的概念模型,对基于机器学习的网络安全态势感知的关键技术进行分析,对比现有技术的优缺点,确立网络安全态势感知模型,制定网络安全态势指标体系,设计了网络安全态势感知系统。

摘要： 为实现对网络通信安全态势的实时感知,进一步提高对通信节点安全态势感知的精度,本文引进卷积神经网络,设计一种针对网络通信安全态势的感知模型。通过网络通信安全态势数据获取与评价指标设计、基于卷积神经网络的特征数据融合与训练处理、模型安全响应结果输出,完成对感知模型的设计。通过对比实验证明,本文设计的感知模型输出值与期望输出完全一致,安全态势感知的精度较高,可以实现对网络通信安全态势的感知,能够满足研究目的,具有较好的实际应用性能。

摘要： 本文分析了开滦集团各生产矿井井下广播系统现状,设计了智能扩播平台逻辑架构,研制了井下本安型智能扩播主站,构建了语音质量评估模块,开发了实时语音质量监控、语音质量数据分析软件子系统,设计了语音质量等级评测机制,建立了多级多维告警推送、反馈模式,构建平台运行、监测、分析、维护的智慧化闭环管控,平台更加快捷、高效的服务安全生产,提升了应急救援效率,全面提高了开滦集团信息化、自动化、智能化水平。

摘要： 目的 探讨消费者网红食品质量安全购买风险认知的影响因素及风险规避行为.方法 以河南郑州消费者为研究对象,通过构建风险认知感知模型,探讨不同社会心理因素和不同人口特征对消费者网红食品质量安全购买风险认知的影响,并探寻不同人口特征下的消费者风险规避行为选择.结果 在社会心理因素中,除产品吸引外,其他因素对消费者网红食品质量安全风险认知的影响呈现为正向影响(P=0.0000.050);性别、年龄、收入和教育程度对消费者在信息搜索阶段进行风险规避存在显著影响;户口则对消费者各阶段风险规避行为影响不显著.结论 网红食品存在一定的质量安全购买风险,需加大对网红食品的监督检测,加强平台对网红食品个人或企业安全信息的筛查力度,同时培育网红食品品牌.

摘要： 目的 为探究双手推拉作业肌肉疲劳发展规律及其差异,以及建立推拉作业的RPE感知模型.方法 通过设计模拟推拉试验,招募8名男性大学生参与试验,测量两种作业方式下不同负荷和高度的肌力(MVC、F)、最大耐受时间(MET)以及多个部位的主观疲劳值(RPE),并利用统计方法分析试验数据.结果 在试验条件下,作业方式对肌力降幅(FD)、MET影响显著;负荷对FD影响不显著,但对MET影响显著;构建的推拉作业RPE模型能用来描述两种作业方式的主观疲劳发展.结论 作业方式、负荷是肌肉疲劳积累的显著影响因素;推动作业产生肌肉疲劳积累的风险更低;推动、拉动作业的FD分别达到0.45、0.575时,作业不能继续进行.

摘要： 本文以网络安全态势感知系统为主要研究对象,以系统结构为依据,探讨网络安全态势感知模型、评估方法与预测方法等关键技术,以确保对网络安全状况予以预先发现与判别,尽可能降低网络安全事件发生率,减少系统安全风险系数。

摘要： 感知行为建模是行为建模的重要组成部分，构建逼真可信的感知模型是行为模型逼真的基础。为更加逼真的模拟人的感知行为，提出了感知模型学习能力的概念，给出了感知模型的框架，对感知模型的感受器和处理器的学习能力进行了研究分析，讨论了实现感知模型学习能力的方法。研究并实现感知模型的学习性，使感知模型具备学习能力,对提高感知模型的逼真性具有重要意义。同时是行为建模学习能力实现，提高行为建模可信性的重要部分。

摘要： 旅游业是甘南藏族自治州脱贫致富、发展经济、推动社会进步的重要支柱.本文基于Rough集理论,通过构建感知模型,从中进行数据挖掘,发现隐含知识,以客观真实的反映目的地居民对旅游业发展的经济、社会文化及生态环境影响的感知及态度,在此基础上提出发展旅游业的对策建议,以期为甘南州旅游业的可持续发展提供助益.

摘要： 节点部署决定了网络所能提供的感知服务质量，是设计和规划无线传感器网络的关键问题之一。围绕该问题介绍了四种传感器节点感知模型，并阐述其特点；根据节点是否具备移动性，将部署策略分为静态部署、移动部署和混合式网络部署，评述了具有代表性的典型算法及其思想；然后对网络部署评价性能指标进行了叙述与分析。最后结合国内外研究情况，对未来研究工作的发展方向进行了探讨与展望。

摘要： 本文从态势感知的定义入手,提出安全态势感知所需要特别注意的内在属性,即进行态势感知相关工作时需要注意的原则问题.然后给出了安全态势相关的数据类型列表,以及一个简单易懂且容易实现的安全态势指标体系以及分析模型,并描述了一种非常适合用于展现网络安全态势的同心圆分析方法.

摘要： 随着移动网络的迅速发展和移动终端数量的激增,移动电子商务获得了快速的发展,大量新用户的加入使得这种基于移动端的电子商务模式具有了巨大的发展潜力,越来越多的企业都开始采用移动电子商务模式.消费者对移动电子商务的用户体验和感知价值提出了更高的求,因此基于此研究移动电子商务使用意愿的影响因素具有了很大的意义。

摘要： 随着移动网络的迅速发展和移动终端数量的激增,移动电子商务获得了快速的发展,大量新用户的加入使得这种基于移动端的电子商务模式具有了巨大的发展潜力,越来越多的企业都开始采用移动电子商务模式.消费者对移动电子商务的用户体验和感知价值提出了更高的求,因此基于此研究移动电子商务使用意愿的影响因素具有了很大的意义。

摘要： 随着移动网络的迅速发展和移动终端数量的激增,移动电子商务获得了快速的发展,大量新用户的加入使得这种基于移动端的电子商务模式具有了巨大的发展潜力,越来越多的企业都开始采用移动电子商务模式.消费者对移动电子商务的用户体验和感知价值提出了更高的求,因此基于此研究移动电子商务使用意愿的影响因素具有了很大的意义。

摘要： 随着移动网络的迅速发展和移动终端数量的激增,移动电子商务获得了快速的发展,大量新用户的加入使得这种基于移动端的电子商务模式具有了巨大的发展潜力,越来越多的企业都开始采用移动电子商务模式.消费者对移动电子商务的用户体验和感知价值提出了更高的求,因此基于此研究移动电子商务使用意愿的影响因素具有了很大的意义。

摘要： 高校旅游管理专业肩负着为旅游产业培养和输送中高级旅游管理人才的重任.针对当前我国旅游高等教育中供需错位、失衡的现象,作者通过问卷调查了全国十所高校旅游专业学生对旅游业和旅游职业的感知、对所学专业的满意度以及择业倾向等方面的总体特征,运均数比较和方差分析等数理统计分析手段,剖析了不同性别和不同层次高校的学生之间的群体差异,进而在此基础上提出了改进旅游教育、促进旅游专业大学生在旅游行业就业的对策和建议.

摘要： 高校旅游管理专业肩负着为旅游产业培养和输送中高级旅游管理人才的重任.针对当前我国旅游高等教育中供需错位、失衡的现象,作者通过问卷调查了全国十所高校旅游专业学生对旅游业和旅游职业的感知、对所学专业的满意度以及择业倾向等方面的总体特征,运均数比较和方差分析等数理统计分析手段,剖析了不同性别和不同层次高校的学生之间的群体差异,进而在此基础上提出了改进旅游教育、促进旅游专业大学生在旅游行业就业的对策和建议.

摘要： 联合字符感知和句子感知的小样本实体识别方法与模型，涉及自然语言处理技术领域，该方法包括：通过一个具有学习参数的嵌入函数，将支持集和查询集中的每一个字符编码成一个连续的维嵌入向量；原型网络根据支持集中的样例以及支持集与查询集句子间的相关性得到对应的所有实体类别的原型，且原型网络还根据支持集中的样例以及支持集与查询集字符间的相关性得到另外对应的所有实体类别的原型；分别计算查询实体与所有类别原型之间的距离，得到查询实体的两种类别分布；结合该两种类别分布得到小样本查询实体最终的类别分布，本发明利用句子之间的相关性和字符之间的相关性来改善模型在小样本实体识别任务上的性能，可有效提高模型的鲁棒性和精度。

摘要： 本发明提供了一种多任务感知识别模型的构建方法的方法，该多任务感知识别模型的构建方法包括：获取多张样本图像，每一张样本图像中包括物体对象的标签标注和道路对象的分割标注，标签标注包括表示物体对象的标注框、表示物体对象类别的第一类别标签以及表示物体对象姿态的第二类别标签，分割标注包括表示道路对象的目标区域；将多张样本图像输入初始多任务感知识别模型中进行迭代训练得到目标多任务感知识别模型，其中，初始多任务感知识别模型包括特征提取模块、多目标多属性识别模块和分割预测模块。本发明还提供了一种多任务感知识别方法、多任务感知识别模型、计算机可读存储介质以及自动驾驶设备。

摘要： 本发明提供一种基于机器分类模型的感知器及其感知对象的方法，该设备包括：在检测范围内，通过第一无线传感信号确定是否检测到第一无线传感设备；确定检测到第一无线传感设备时，与所述第一无线传感设备建立第一无线传感信号连接，并接收所述第一无线传感设备发送的位置信息；开启第二无线传感设备并基于所述位置信息，利用机器分类模型对佩戴所述第一无线传感设备的被测对象进行跟踪检测。本发明能够解决现有的感知器在感知空间内的人体时存在同一空间内有多个人体时无法实现对特定人的跟踪检测的问题。

摘要： 本公开提供了一种联合感知模型训练、联合感知方法、装置、设备和介质，涉及人工智能技术领域，尤其涉及计算机视觉、图像识别和深度学习技术。具体实现方案为：获取样本图像和样本图像的感知标签；获取预设的联合感知模型；联合感知模型包括特征提取网络和联合感知网络；通过特征提取网络对样本图像进行特征提取，得到目标样本特征；通过联合感知网络根据目标样本特征进行联合感知，得到感知预测结果；根据感知预测结果和感知标签，对预设的联合感知模型进行训练；其中，联合感知包括执行至少两种感知任务。根据本公开的技术，减少了联合感知过程的数据运算量，提高了计算效率。

摘要： 本发明公开了一种基于Tensorflow和Docker的网络安全态势的感知方法和装置及感知模型训练方法和装置，该感知模型训练方法包括：获取历史网络态势要素数据；采用所述历史网络态势要素数据训练预设的网络安全态势感知模型，所述网络安全态势感知模型包括运行在Docker容器内的Tensorflow宽度和深度学习子模型；判断所述网络安全态势感知模型的训练结果是否达到预期；当未达到预期时，重复执行所述获取历史网络态势要素数据的步骤至所述采用所述历史网络态势要素数据训练预设的网络安全态势感知模型的步骤，直至所述网络安全态势感知模型的训练结果达到预期。由此，能够高效的处理海量网络数据，从而有效地进行网络安全态势的感知。

摘要： 本申请涉及感知模型训练方法、基于感知模型的场景感知方法；应用于汽车电子产品中，所述感知模型训练方法包括以下步骤：S1初始化感知模型参数；S2获取图像数据，并对所述图像数据进行前向运算，获得图像数据的损失函数总值；S3根据所述损失函数总值，进行后向运算对感知模型参数进行更新；S4迭代步骤S2到S3，当迭代次数达到预设次数时，获得最终感知模型。本申请的有益效果是：本申请训练感知模型，并通过感知模型获取场景图像的数据，准确度高，同时通过卷积神经网络算法进行2D物体检测任务和多目标分类任务，大大降低计算量，可在车载处理器上进行实时计算，得到感知结果。

摘要： 本发明涉及一种故障感知模型构建和故障感知方法与系统、设备、介质，一种故障感知模型构建方法，包括：将多条告警划分为多个告警组，一个所述告警组包括主告警和多个具有不同优先级的次告警；根据所述主告警与所述次告警之间的关联关系，或者，根据所述主告警与最高优先级的所述次告警之间的关联关系，以及不同优先级的所述次告警之间的关联关系，按照所述次告警的优先级，依次在各个优先级下匹配所述次告警；若在当前优先级下未匹配到所述次告警，则不继续在下一优先级下匹配所述次告警，并结束匹配所述次告警；对匹配到的所述次告警与所述主告警进行关联，形成关联规则；根据所述告警组和所述关联规则，构建故障感知模型。

摘要： 本公开提供了一种联合感知模型训练、联合感知方法、装置、设备和介质，涉及人工智能技术领域，尤其涉及计算机视觉、图像识别和深度学习技术。具体实现方案为：获取样本图像和样本图像的感知标签；获取预设的联合感知模型；联合感知模型包括特征提取网络和联合感知网络；通过特征提取网络对样本图像进行特征提取，得到目标样本特征；通过联合感知网络根据目标样本特征进行联合感知，得到感知预测结果；根据感知预测结果和感知标签，对预设的联合感知模型进行训练；其中，联合感知包括执行至少两种感知任务。根据本公开的技术，减少了联合感知过程的数据运算量，提高了计算效率。

摘要： 本公开提供了一种联合感知模型训练、联合感知方法、装置、设备和介质，涉及人工智能技术领域，尤其涉及计算机视觉、图像识别和深度学习技术。具体实现方案为：获取样本图像和样本图像的感知标签；获取预设的联合感知模型；联合感知模型包括特征提取网络和联合感知网络；通过特征提取网络对样本图像进行特征提取，得到目标样本特征；通过联合感知网络根据目标样本特征进行联合感知，得到感知预测结果；根据感知预测结果和感知标签，对预设的联合感知模型进行训练；其中，联合感知包括执行至少两种感知任务。根据本公开的技术，减少了联合感知过程的数据运算量，提高了计算效率。

摘要： 本发明公开了基于对抗训练的无线信号感知模型构建、感知方法及系统，包括：采集无干扰数据和干扰数据，对无干扰数据标注动作分类标签，得到数据集；对数据集进行去噪和数据转化处理，得到预处理后的干扰数据和带有动作分类标签的无干扰数据；将干扰数据和带有动作分类标签的无干扰数据作为输入，以是否为干扰的判断结果和动作分类结果作为输出，训练对抗网络模型，训练完成后获得无线信号感知模型；再采用该无线信号感知模型对待处理的无线信号数据进行感知分类。本发明通过特征提取器和干扰判别器的对抗训练，使得特征提取器能够提取到不包含干扰的信号特征，解决难以预先建模的多径干扰分离函数的映射问题。