【摘 要】
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文章在对地震灾害损失进行等级划分基础上,提出一种利用Softmax回归模型对地震灾害损失进行评估预测的方法.该方法以我国2005—2017年的全国地震数据作为样本集,将震级、震源深度、震中烈度、抗震设防烈度、设计基本地震加速度、灾区人均GDP、灾区人口、受灾面积等数据作为特征参数,在Softmax回归损失函数中加入权重衰减项后运用梯度下降算法进行求解,采用最小损失函数值对应的模型参数来构建Softmax回归模型,对地震灾害损失等级进行评估和预测.研究结果表明,与支持向量机(support vector m
【机 构】
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清华大学 合肥公共安全研究院,安徽 合肥 230601;清华大学 合肥公共安全研究院,安徽 合肥 230601;安徽建筑大学 电子与信息工程学院,安徽 合肥 230601
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文章在对地震灾害损失进行等级划分基础上,提出一种利用Softmax回归模型对地震灾害损失进行评估预测的方法.该方法以我国2005—2017年的全国地震数据作为样本集,将震级、震源深度、震中烈度、抗震设防烈度、设计基本地震加速度、灾区人均GDP、灾区人口、受灾面积等数据作为特征参数,在Softmax回归损失函数中加入权重衰减项后运用梯度下降算法进行求解,采用最小损失函数值对应的模型参数来构建Softmax回归模型,对地震灾害损失等级进行评估和预测.研究结果表明,与支持向量机(support vector ma-chine,SVM)和传统逆向传播(back propagation,BP)神经网络相比,该方法具有更高的地震灾害损失预测精度和能力,其测试精度达到78.571％.
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与关节臂坐标测量机一样,自驱动关节臂坐标测量机存在诸多结构参数误差影响其测量精度.为了提高自驱动关节臂坐标测量机的测量精度,文章建立以激光跟踪仪测量距离为基准的标定系统,并对该系统的标定算法进行研究.根据Denavit-Hartenberg(D-H)模型,建立自驱动关节臂坐标测量机运动学模型;用激光跟踪仪标定自驱动关节臂坐标测量机测量距离的误差,建立距离误差模型,设计基于最小二乘迭代Leven-berg-Marquardt(LM)的标定算法.实验结果表明,经LM算法标定且对自驱动关节臂坐标测量机的结构参数
针对语音识别系统在低资源条件下,采用传统的高斯混合-隐马尔可夫声学模型(GMM-HMM)会带来识别精度低、参数规模过大等问题,文章提出基于BN-SGMM-HMM的声学模型来解决GMM-HMM模型的不足.该模型在声学特征方面,通过基于瓶颈(bottleneck,BN)层的神经网络来进行提取,从而提高声学特征的可区分性与鲁棒性,同时在训练过程中引入Dropout策略来防止过拟合问题;在声学模型方面,采用子空间高斯混合模型(subspace Gaussian mixture model,SGMM),使得模型参数
深度相机Kinect获取的人体骨骼运动数据含有大量噪声并且骨骼节点较少,数据细节层次较低.针对该问题,文章提出一种用于优化Kinect骨骼运动数据的网络,该网络由6个双向循环自编码器堆叠构成,通过堆叠结构提高数据的平滑自然性,并在训练阶段利用隐变量约束确保骨骼运动数据细节层次提高后仍具有合理的骨骼结构.在运行阶段,采用滑窗处理方式获得长序列的优化结果.实验结果表明,该网络得到的优化后数据具有更好的平滑性并能保持更为合理的骨骼结构,能够达到用低精度Kinect设备获取高精度动捕数据的目标.
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