该论文提出了一种新的模型合并方法,利用进化算法自动发现不同模型之间的最佳组合方式,从而创建具有用户指定能力的新基础模型。 研究人员通过将多种源模型作为进化搜索的基础来测试这种方法,并成功地创建了具有出色性能的日语数学推理语言模型和文化特定的内容感知日语视觉语言模型。 该研究还展示了这种方法在图像扩散模型上...
(3) 选取与SOH相关性最高的内阻R作为健康特征(HF)。 2. 联合估计方法: (1) 提出一种锂离子电池多时间尺度状态联合估计框架,用微观尺度估计SOC,宏观尺度估计电池参数、SOH并进行RUL预测。 图3 锂离子电池SOC-SOH-RUL联合估计框图 (2)提取内阻作为HF,利用最小二乘支持向量机 (LSSVM)建立电池老化模型实现SOH估计。
2)并行生成方法,利用各基础模型之间的独立性,再通过某种策略对各基础模型分类结果进行结合,能够较大地降低误差。就基础模型的组成而言,可以分类以下两大类:1)同构预测,由多个相同基础模型组成;2)异构预测,由多个不同的基础模型组成。 本文采用异构分类器并行生成多个预测结果的方法,提出了一种基于多模型融合的文本分类...
基于这点,本文提出一种基于活动轮廓模型的多模型融合的SAR图像目标轮廓提取方法,将基于梯度的活动轮廓模型与基于区域的活动轮廓模型相结合,引入多边缘模型进行边界约束,并利用新兴的统计分布模型G0模型更好地保留目标细节信息,从而成功地将活动轮廓模型应用于SAR图像的目标轮廓提取。该方法继承了活动轮廓模型在光学图像中轮...
1.一种基于深度学习模型的数据融合方法,其特征在于:该方法包括下列顺序的步骤: (1)首先在汇聚节点即Sink节点对构建的特征提取模型进行训练,网络结构共含有3个卷积层、1个池化层和2个全连接层.在利用特征提取模型对节点数据进行融合之前完成该模型的训练; (2)各终端节点通过该模型提取原始数据特征; (3)向Sink节点...
1.一种基于Transformer模型的层融合方法，应用于基于注意力机制的Transformer模型上，其特征在于；包括如下步骤：(1)将源语言词向量输入给Transformer模型，经过编码器与解码器的转换，让Transformer模型产生原始结构的输出，假设编码器或者解码器的每一层的输出语义向量分别为 output1,output2,L,outputn；(2)运用层融合...
1.本技术涉及机器学习技术领域,特别是涉及基于模型融合的实体识别方法和系统。 背景技术: 2.在机器学习领域中,同一个问题通常可以利用不同参数、不同结构的多种模型来解决,需要一种方法将不同模型的集成为一个健壮的模型。还需要保证集成后的模型要优于基础的子模型。
如上图所示首先将特征x和标签y分别输入到3个模型中,然后这3个模型分别学习,然后针对于x给出预测值,有时也会给出proba概率,这里我们使用预测值,然后将3个模型的输出值按照列的防止进行堆叠,这就形成了新的样本数据,然后将新的样本数据作为标签x,新数据的标签仍然为原数据的标签y,将新数据的x,y交给第二层的模...
基于数据互操作的建筑信息模型转换与融合方法 说实话基于数据互操作的建筑信息模型转换与融合方法这事,我一开始也是瞎摸索。 我最开始就想着,这建筑信息模型转换和融合嘛,数据肯定是关键,那只要把两边的数据格式搞清楚了就行。我就去研究那些数据格式,什么IFC呀,RVT之类的。可是我发现,光知道数据格式根本不够啊。我...
在本文中,我们提出了一种基于知识蒸馏的多模型融合方法,该方法结合了各模型的优势,从而取得了更好的性能。具体来说,我们首先使用知识蒸馏技术将多个教师模型的知识传递给一个学生模型,使得学生模型能够综合各教师模型的知识,从而在性能上取得提升。 我们还设计了一种新的蒸馏损失函数,该损失函数能够有效地指导学生模型...