求解具有时空约束的天车调度问题Memetic算法 被引量：14

1

作者 王旭 刘士新 王佳 《东北大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第2期190-194,共5页

天车调度是一个NP难的多机多任务调度问题.针对炼钢-精炼-连铸生产过程中的天车调度问题,考虑时间和空间约束,建立了以钢水等待时间最少为目标的天车调度模型.提出了改进的Memetic算法,设计了采用任务分配规则和冲突处理规则的个体解码... 天车调度是一个NP难的多机多任务调度问题.针对炼钢-精炼-连铸生产过程中的天车调度问题,考虑时间和空间约束,建立了以钢水等待时间最少为目标的天车调度模型.提出了改进的Memetic算法,设计了采用任务分配规则和冲突处理规则的个体解码方式、PPX交叉算子和局域搜索算子;用该算法对模型进行求解,并与遗传算法进行比较.对某钢厂炼钢-精炼-连铸生产过程的天车调度问题的测试表明:与遗传算法相比,用该算法求解的等待时间最多减少16.67%,并具有很高的稳定性. 展开更多

关键词 多任务模型 天车调度 时空约束 MEMETIC算法

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国有商业银行激励机制的影响因素分析——一个多重任务的博弈分析框架 被引量：13

2

作者 黄新飞 张娜 《数量经济技术经济研究》 CSSCI 北大核心 2005年第11期112-121,共10页

外部环境和产权结构影响了国有商业银行的激励机制,进而影响到银行的效益。由于银行承担了政策性的任务,本文将经营者的努力分为经营性努力和非经营性努力,并在Hol mstrom-Milgrom多重工作任务的委托代理模型的基础上,建立了两阶段博弈... 外部环境和产权结构影响了国有商业银行的激励机制,进而影响到银行的效益。由于银行承担了政策性的任务,本文将经营者的努力分为经营性努力和非经营性努力,并在Hol mstrom-Milgrom多重工作任务的委托代理模型的基础上,建立了两阶段博弈模型,研究不对称信息下所有者和经营者的双重激励问题。我们发现,政策性负担的存在直接扭曲了国有商业银行的激励机制,造成国有商业银行的低效率,单一产权制度造成了大量的灰色收入,不但降低了国有商业银行的经济效益,而且产生大量代理成本;平均主义分配方式导致国有商业银行经营者努力程度和整体经济效益的下降。本文最后提出了完善国有商业银行激励机制的政策建议。 展开更多

关键词 影响因素 激励机制 多重任务模型

原文传递

融合知识图谱和大模型的高校科研管理问答系统设计

3

作者 王永 秦嘉俊 +1 位作者 黄有锐 邓江洲 《计算机科学与探索》 北大核心 2025年第1期107-117,共11页

科研管理是高校管理中的重要组成部分,但现有的科研管理系统难以满足用户的个性化需求。以高校科研管理向智能化转型为需求导向,将知识图谱、传统模型和大语言模型相结合,共同构建新一代高校科研管理问答系统。采集科研知识用于构建科... 科研管理是高校管理中的重要组成部分,但现有的科研管理系统难以满足用户的个性化需求。以高校科研管理向智能化转型为需求导向,将知识图谱、传统模型和大语言模型相结合,共同构建新一代高校科研管理问答系统。采集科研知识用于构建科研知识图谱。利用同时进行意图分类和实体提取的多任务模型进行语义解析。借助解析结果来生成查询语句,并从知识图谱中检索信息来回复常规问题。将大语言模型与知识图谱相结合,以辅助处理开放性问题。在意图和实体具有关联的数据集上的实验结果表明,采用的多任务模型在意图分类和实体识别任务上的F1值分别为0.958和0.937,优于其他对比模型和单任务模型。Cypher生成测试表明了自定义Prompt在激发大语言模型涌现能力方面的成效,利用大语言模型实现文本生成Cypher的准确率达到85.8%,有效处理了基于知识图谱的开放性问题。采用知识图谱、传统模型和大语言模型搭建的问答系统的准确性为0.935,很好地满足了智能问答的需求。 展开更多

关键词 知识图谱 多任务模型 意图分类 命名实体识别 大语言模型

基于技能网络的通用自然语言生成模型 被引量：1

4

作者 廖俊伟 程帅 《中文信息学报》 CSCD 北大核心 2024年第3期141-151,共11页

使用多任务训练的自然语言生成模型仅使用一个模型即可完成各种不同的自然语言生成任务。但这种所有任务共享所有参数的模型,无法清楚地知道模型的每一部分参数学到了什么技能。为了根据不同的任务选择激活不同的模型参数,该文提出了一... 使用多任务训练的自然语言生成模型仅使用一个模型即可完成各种不同的自然语言生成任务。但这种所有任务共享所有参数的模型,无法清楚地知道模型的每一部分参数学到了什么技能。为了根据不同的任务选择激活不同的模型参数,该文提出了一种基于稀疏激活的通用自然语言生成模型(SkillNet-NLG)。与传统的稠密模型在执行任务时激活所有的模型参数不同,SkillNet-NLG在执行任务时,首先依据任务预先定义一组完成任务所需要的技能,然后根据定义的技能选择性地激活与技能相关的模型参数。这种模型设计使其能够通过正确地选择与任务相关的技能来高效地学习新的任务。在中文自然语言生成任务上的实验结果表明,首先,在仅使用一个模型的情况下,SkillNet-NLG在常见的五个自然语言生成任务中的四个上面超过了当前最好方法;其次,SkillNet-NLG的表现优于另外两类多任务基线模型(稠密模型和混合专家模型),并取得了与针对特定任务单独训练的模型相当的性能;最后,当应用到新任务上时,SkillNet-NLG相较于所有基线方法取得了更好的结果,验证了该文所提出的方法对于学习新任务的有效性。 展开更多

关键词 自然语言生成 多任务模型 稀疏激活模型 技能网络

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特色农产品销售评价大数据的弱监督分析方法 被引量：1

5

作者 易文龙 张丽 +1 位作者 刘木华 程香平 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第12期183-192,共10页

针对特色农产品评价大数据多维度分析中,可信标签不足以及挖掘消费者各维度真实情感语义困难等问题。该研究提出了一种基于弱监督训练的深度学习方法。首先,通过主题模型分析大规模评论,提取产品评价主题和关键词。然后,结合句法依存和... 针对特色农产品评价大数据多维度分析中,可信标签不足以及挖掘消费者各维度真实情感语义困难等问题。该研究提出了一种基于弱监督训练的深度学习方法。首先,通过主题模型分析大规模评论,提取产品评价主题和关键词。然后,结合句法依存和情感词典为评论生成不同维度的伪标签。最后,构建多标签多分类深度网络,在伪标签上进行弱监督学习。结果表明,该方法在红心柚评论数据集上取得89.2%的准确率和80.3%的F1值,比随机森林算法提升了7.1个百分点的准确率和11.5个百分点的F1值。相比Transformer模型,准确率提高5.6个百分点,F1值提高2.0个百分点,参数量减少了92%。该方法能从海量评论中高效提取产品评价维度和消费者关注点,为完善农产品质量和销售服务提供数据支持。 展开更多

关键词 农产品 弱监督 多任务模型 情感分析 深度学习 大数据分析

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基于多尺度多层次多任务网络的长视频微表情分析

6

作者 刘鑫 李蓉 +2 位作者 封宗寰 连大山 郭一娜 《重庆理工大学学报（自然科学）》 CAS 北大核心 2024年第10期139-146,共8页

与宏表情不同,微表情具有持续时间短、动作幅度小、覆盖面积小的典型特点,长视频中微表情与宏表情交织在一起,使得微表情的检测和识别困难,并且严重依赖于专家经验。针对以上问题,开发了一种多任务模型用于长视频微表情分析,该模型采用... 与宏表情不同,微表情具有持续时间短、动作幅度小、覆盖面积小的典型特点,长视频中微表情与宏表情交织在一起,使得微表情的检测和识别困难,并且严重依赖于专家经验。针对以上问题,开发了一种多任务模型用于长视频微表情分析,该模型采用级联的网络结构,分别完成检测子任务与识别子任务。针对微表情仅发生于面部局部区域且因个体差异特征分布不同导致关键帧定位不准或漏检,在检测子网络中采用Dual-CBAM-Inception模块,增强模型空间感受野,对全局与局部区域提取多尺度光流特征增强模型的鲁棒性;针对长视频中表情类别分布不均衡且微表情发生时面部动作细微导致长视频微表情分类识别准确率低,提出模型在识别子网络中采用深度可分离DenseNet模块,在控制模型的运算量和计算成本的前提下,通过多层次提取光流信息的浅层与深层语义特征提高模型的表情识别准确性。所提出的方法在CAS(ME)2长视频以及CASMEⅡ、SMIC短视频数据集上进行实验,结果表明,所提方法能够对长视频进行微表情检测并识别表情类别,性能优于当前诸多方法。 展开更多

关键词 微表情分析 光流 多任务模型 多尺度特征 多层次特征

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基于变分信息瓶颈多任务算法的多领域文本分类

7

作者 马儀 邵玉斌 +2 位作者 杜庆治 龙华 马迪南 《四川大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2024年第3期125-135,共11页

多领域文本分类存在领域差异和词汇差异,导致分类的准确性和泛化性低,传统方法无法取得很好的效果.针对上述问题,本文提出基于变分信息瓶颈多任务算法的多领域文本分类方法,将任务建模为从综合特征中提取任务专属特征的分层学习表示问题... 多领域文本分类存在领域差异和词汇差异,导致分类的准确性和泛化性低,传统方法无法取得很好的效果.针对上述问题,本文提出基于变分信息瓶颈多任务算法的多领域文本分类方法,将任务建模为从综合特征中提取任务专属特征的分层学习表示问题.首先基于信息瓶颈原理,将综合特征和任务专属特征之间存在的冗余信息建模为均值为零,方差为对角矩阵的加性噪声,通过重参数化方法让噪声参与模型训练;其次通过信息瓶颈的变分边界构建模型损失函数以限制模型的信息流动,从而将带有加性噪声的综合特征解耦为任务专属特征;最后通过解码器中的分类器处理任务专属特征得到文本分类结果.实验表明,该模型在FDU-MTL多领域文本分类数据集上的平均分类准确率达到92.17%,较多个对比模型有明显提升,且该模型具有更好的可解释性. 展开更多

关键词 信息瓶颈 多任务模型 多领域 变分边界 可解释性

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融合特征投影和负监督的文本分类

8

作者 冯兴杰 曹若轩 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2024年第10期1864-1874,共11页

用于分类的文本往往存在语义模糊、特征稀疏的问题,并且句中的某些词语含义会与文本真实标签所代表的语义不一致,这都会导致分类错误。针对上述问题,提出一种融合特征投影和负监督的多任务文本分类模型,主任务利用特征投影网络提取类别... 用于分类的文本往往存在语义模糊、特征稀疏的问题,并且句中的某些词语含义会与文本真实标签所代表的语义不一致,这都会导致分类错误。针对上述问题,提出一种融合特征投影和负监督的多任务文本分类模型,主任务利用特征投影网络提取类别特征明显的纯化向量并进行分类;辅助任务给予模型负监督,以扩大不同类别文本的向量差别,消除个别词语的负面影响。此外,使用RoBERTa和BiL-STM同时对正、负样本进行特征提取,捕捉丰富的语义信息。在THUCNews新闻标题分类和微粒贷语义相似度分析数据集上进行了实验,结果表明本文模型相比现有模型具有更好的效果。 展开更多

关键词 文本分类 特征投影 负监督 多任务模型 RoBERTa BiLSTM

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知识网格环境下多任务模型协同工作机制研究 被引量：3

9

作者 徐娟 韩江洪 +2 位作者 张利 张建军 刘光年 《合肥工业大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2009年第12期1823-1826,1850,共5页

针对协同产品概念设计过程中不同领域之间存在知识异构,设计者难以达到最优设计方案,文章提出协同产品概念设计的多任务模型;引入知识网格,提出多任务模型体系结构;分析协同设计关键技术后,给出多任务模型协同设计的工作机制,为协同产... 针对协同产品概念设计过程中不同领域之间存在知识异构,设计者难以达到最优设计方案,文章提出协同产品概念设计的多任务模型;引入知识网格,提出多任务模型体系结构;分析协同设计关键技术后,给出多任务模型协同设计的工作机制,为协同产品概念设计提供了一种较为有效的新方法。 展开更多

关键词 知识网格 多任务模型 协同工作 合作竞争

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国企多任务努力成本相关下的高管激励问题 被引量：2

10

作者 李禹桥 李克强 《商业研究》 CSSCI 北大核心 2020年第2期131-144,共14页

本文在Holmstrom和Milgrom多任务委托代理模型的分析框架下,建立国有企业的三任务模型,探讨国企多任务努力成本相关下高管激励问题。研究发现,当多任务为互补时,实现企业社会责任目标会对企业经济性任务产生互补促进性作用,有利于经济... 本文在Holmstrom和Milgrom多任务委托代理模型的分析框架下,建立国有企业的三任务模型,探讨国企多任务努力成本相关下高管激励问题。研究发现,当多任务为互补时,实现企业社会责任目标会对企业经济性任务产生互补促进性作用,有利于经济性任务目标的实现,增加可观测性较高的任务激励会带来互补性任务绩效的提高。当多任务为替代时,实现企业社会责任目标会对企业经济性任务目标的实现产生阻碍作用,不利于经济性任务目标的实现,增加可观测性较高的任务激励会带来互补性任务绩效的减少。当多任务为不相关时,任务间努力成本互相独立,实现企业的政策性任务与其他任务努力成本不相关,应剥离政策性任务。该结论对于国有企业的任务选择与指派,以及存在多任务时的激励机制设计具有重要参考价值。 展开更多

关键词 国有企业 委托代理 激励机制 多任务模型 努力成本相关性

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基于多任务无参考图像质量评价模型研究 被引量：1

11

作者 杨璐 魏敏 《计算机与现代化》 2019年第11期7-12,17,共7页

基于深度学习的无参考图像质量评价(NRIQA)模型常见2种结构,即单任务(Single-task)结构和多任务(Multi-task)结构。为了探讨在没有预训练情况下多任务结构对模型准确率影响,对比分析了基于MEON调整后的多任务模型及单任务模型在无参考... 基于深度学习的无参考图像质量评价(NRIQA)模型常见2种结构,即单任务(Single-task)结构和多任务(Multi-task)结构。为了探讨在没有预训练情况下多任务结构对模型准确率影响,对比分析了基于MEON调整后的多任务模型及单任务模型在无参考图像质量评价任务上的性能优劣,其中多任务模型在图像质量评价数据库LIVE、TID2013上分别取得了0.882、0.871的准确率,表现出同等甚至优于单任务模型的性能。在此基础上,多任务模型的子任务输出维度实验表明在NRIQA研究中,子任务能够根据需求和目标在相关数据集上预训练,再结合质量评价任务微调,具有可迁移学习集成于其他任务中的优点。 展开更多

关键词 深度学习 无参考图像质量评价 单任务模型 多任务模型

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基于多STA-GLN集成模型的电力系统暂态稳定评估方法

12

作者 杨波 李成雲 +3 位作者 吕浩轩 周博文 李广地 谷鹏 《综合智慧能源》 CAS 2023年第7期48-60,共13页

随着高比例可再生能源的不断接入和电力电子化程度的提高,电力系统结构日益复杂,导致电力系统稳定性受威胁。针对基于人工智能的暂态稳定评估(TSA)方法存在的拓扑适应能力差、失稳样本学习困难和模型训练耗时长等缺陷,提出了基于图形卷... 随着高比例可再生能源的不断接入和电力电子化程度的提高,电力系统结构日益复杂,导致电力系统稳定性受威胁。针对基于人工智能的暂态稳定评估(TSA)方法存在的拓扑适应能力差、失稳样本学习困难和模型训练耗时长等缺陷,提出了基于图形卷积和长短时记忆组合网络的空间和时间双注意力机制(STA-GLN)集成电力系统TSA方法。搭建了电力系统仿真模型,在全接线、N-1断线和N-2断线3种拓扑结构下设置不同线路故障,获取原始样本集,基于STA-GLN的TSA方法对系统拓扑变化表现出更强的适应性和评估准确性;构建了基于自适应增强(AdaBoost)算法和迁移学习的集成STA-GLN多任务TSA模型,解决了失稳误判问题并加快了模型的响应速度。最后通过新英格兰10机39节点系统仿真分析验证了该方法的有效性。 展开更多

关键词 电力系统 可再生能源 暂态稳定评估 人工智能 集成学习 迁移学习 多任务模型 电力电子化

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基于维度-标签信息的多元情绪回归方法 被引量：1

13

作者 谭惜姿 朱苏阳 +1 位作者 李寿山 周国栋 《中文信息学报》 CSCD 北大核心 2022年第12期149-158,共10页

近年来,情绪分析方法的研究得到了飞跃式的进展,但作为情绪分析研究任务之一的情绪回归任务因语料的匮乏,目前还没有取得突破性的成果。相比情绪分类的研究,情绪回归方法受分类体系的影响较小,更具有泛化性。该文提出了一种基于维度-标... 近年来,情绪分析方法的研究得到了飞跃式的进展,但作为情绪分析研究任务之一的情绪回归任务因语料的匮乏,目前还没有取得突破性的成果。相比情绪分类的研究,情绪回归方法受分类体系的影响较小,更具有泛化性。该文提出了一种基于维度-标签信息的多元情绪回归方法,可以同时预测输入文本在极性、强度和可控性三个维度的分值。该方法利用情绪维度和情绪类别的互信息,具体的方法是尽可能最大化两个不同情绪标签的文本在表示空间中的距离,从而输出与真实值更接近的预测分数。在英文数据集EMOBANK上的实验结果表明,该方法在均方误差和皮尔森相关系数两个指标上取得了显著提升,尤其是在极性和强度这两个维度上有较好的性能表现。 展开更多

关键词 情绪回归 多任务模型 维度-标签信息 情绪分析

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多任务神经网络药物不良反应检测算法 被引量：1

14

作者 曹晓民 史瑞刚 《控制工程》 CSCD 北大核心 2020年第7期1151-1156,共6页

药物不良反应检测对于用药安全与保证治疗效果有重要意义。传统通过检索人工构建的相关知识库来实现药物不良检测的方式低效且易错,很难带来真正的临床价值。随着人工智能技术近年来的快速发展,利用神经网络检测药物不良反应的方法展现... 药物不良反应检测对于用药安全与保证治疗效果有重要意义。传统通过检索人工构建的相关知识库来实现药物不良检测的方式低效且易错,很难带来真正的临床价值。随着人工智能技术近年来的快速发展,利用神经网络检测药物不良反应的方法展现出了巨大的应用潜力,但目前的研究普遍以先抽取实体,再判断实体之间关系的序列化方式解决问题,这样的方式会带来误差传递、信息冗余等问题。针对上述问题,提出了一种基于标注策略的多任务神经网络,将药物不良反应与药物相互作用两个任务建模为一个序列标注问题以提升模型的最终性能。实验结果表明,在相关国际比赛与公开任务的数据集上,提出的多任务神经网络在不同的评价指标上都取得了显著的提升。 展开更多

关键词 药物不良反应检测 神经网络 多任务模型

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基于多任务模型的深度预测算法研究 被引量：1

15

作者 姚翰 殷雪峰 +3 位作者 李童 张肇轩 杨鑫 尹宝才 《图学学报》 CSCD 北大核心 2021年第3期446-453,共8页

图像的深度值预测是计算机视觉和机器人领域中的一个热门的研究课题。深度图的构建是三维重建的重要前提,传统方法主要依靠确定固定点深度进行人工标注或是根据相机的位置变化来进行双目定位预测深度,但这类方法一方面费时费力,另一方... 图像的深度值预测是计算机视觉和机器人领域中的一个热门的研究课题。深度图的构建是三维重建的重要前提,传统方法主要依靠确定固定点深度进行人工标注或是根据相机的位置变化来进行双目定位预测深度,但这类方法一方面费时费力,另一方面也受到相机位置、定位方式、分布概率性等因素的限制,准确率很难得到保证,从而导致预测的深度图难以完成后续三维重建等工作。通过引入基于多任务模块的深度学习方法,可以有效解决这一问题。针对场景图像提出一种基于多任务模型的单目图像深度预测网络,能同时训练学习深度预测、语义分割、表面向量估计3个任务,包括共有特征提取模块和多任务特征融合模块,能在提取共有特征的同时保证各个特征的独立性,提升各个任务的结构性的同时保证深度预测的准确性。 展开更多

关键词 计算机视觉 单目深度预测 多任务模型 语义分割 表面向量估计

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SHUM-UCOS:基于统一多任务模型可重构系统的实时操作系统 被引量：32

16

作者 周博 王石记 +1 位作者 邱卫东 彭澄廉 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2006年第2期208-218,共11页

在分析软硬件任务本质区别的基础上,提出并实现了一种基于统一多任务模型的实时操作系统,称为SHUM-UCOS.它能够跟踪和管理可重配置资源的使用,通过硬件任务预配置技术,提高了资源利用率和任务并行性.定义了两种标准硬件线程接口,对总线... 在分析软硬件任务本质区别的基础上,提出并实现了一种基于统一多任务模型的实时操作系统,称为SHUM-UCOS.它能够跟踪和管理可重配置资源的使用,通过硬件任务预配置技术,提高了资源利用率和任务并行性.定义了两种标准硬件线程接口,对总线型和星型通信拓扑结构提供支持.Rhealstone Benchmark测试和实际应用都表明,SHUM-UCOS能够在提升系统性能的同时,有效缩减从软件实现到硬件实现的迁移时间. 展开更多

关键词 可重构系统 统一多任务模型 预配置 实时操作系统 现场可编程门阵列 UCOS

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基于分层多任务模型的呼叫中心满意度评估 被引量：3

17

作者 信博翔 《信息技术》 2021年第3期60-65,共6页

呼叫中心作为沟通桥梁,能够直接影响客户对企业的满意程度,因此需要对呼叫中心的工作进行评估,从而更好地提高客户满意度。现有的评估方法主要是根据对话中的用户语气用词,以及等待时间等特征进行评估。但这些方法存在着精确度不高,未... 呼叫中心作为沟通桥梁,能够直接影响客户对企业的满意程度,因此需要对呼叫中心的工作进行评估,从而更好地提高客户满意度。现有的评估方法主要是根据对话中的用户语气用词,以及等待时间等特征进行评估。但这些方法存在着精确度不高,未结合上下文等缺点。所以在此基础上提出了一种新的客户满意度评估方法,该方法同时利用回合级和呼叫级进行评估。核心思想是直接应用回合估计结果来估计呼叫结果,并对它们进行联合优化,实验表明,该框架在回合级和呼叫级的估计上都优于传统方法。 展开更多

关键词 机器学习 呼叫中心 满意度评估 分层多任务模型 LSTM

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多通道PNCC与残差网络命令词识别系统

18

作者 张硕 曾庆宁 +1 位作者 郑展恒 卜玉婷 《现代电子技术》 2022年第21期37-42,共6页

针对非用户语音和噪声干扰下命令词识别的准确率和稳健性问题,提出多通道麦克风阵列与功率归一化倒谱系数结合残差神经网络的命令词识别系统。首先,应用残差单元构建标准ResNet⁃CW⁃15多任务模型和低功耗ResNet⁃CW⁃6多任务模型,当模型判... 针对非用户语音和噪声干扰下命令词识别的准确率和稳健性问题,提出多通道麦克风阵列与功率归一化倒谱系数结合残差神经网络的命令词识别系统。首先,应用残差单元构建标准ResNet⁃CW⁃15多任务模型和低功耗ResNet⁃CW⁃6多任务模型,当模型判断命令词为用户发出后,开始执行命令词识别功能,若判断为非用户,则不执行命令词识别功能。其次,采用多通道麦克风阵列采集含有空域特征信息的语音命令词数据集。最后,应用对噪声具有一定鲁棒性的功率归一化倒谱系数作为命令词数据集的特征对网络进行训练。标准ResNet⁃CW⁃15模型在噪声条件下命令词识别率和用户/非用户判断性能表现良好。低功耗模型ResNet⁃CW⁃6虽然在整体命令词识别率和用户判断准确率有所降低,但网络参数大幅度减少,极大降低了系统的功耗,更适合广泛部署在小型低功耗智能设备。 展开更多

关键词 命令词识别系统 多通道麦克风阵列 多任务模型 功率归一化倒谱系数 残差网络 低功耗 用户判断

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基于多任务代理模型的管理者动态报酬契约设计 被引量：5

19

作者 徐细雄 淦未宇 《中国管理科学》 CSSCI 2008年第S1期17-22,共6页

从Holmstrom提出的多任务代理模型出发,分析了企业管理者面临的纵向多任务特性,并将管理者投入划分为追求当期财务绩效和追求企业能力两个维度,以此为基础构建了基于多任务代理模型的管理者动态报酬契约。结果表明,基于多任务代理模型... 从Holmstrom提出的多任务代理模型出发,分析了企业管理者面临的纵向多任务特性,并将管理者投入划分为追求当期财务绩效和追求企业能力两个维度,以此为基础构建了基于多任务代理模型的管理者动态报酬契约。结果表明,基于多任务代理模型的管理者动态报酬契约相对于传统静态报酬契约具有明显的帕累托效率改进,有利于诱导管理者在不同维度上合理分配投入,避免短期效应的发生。最后,运用K集团公司的简单案例对其应用进行了简单分析。 展开更多

关键词 多任务代理模型 二维绩效 动态报酬契约 帕累托效率

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基于大数据的供电所工作任务优化配置研究与应用 被引量：2

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作者 李卫 杨凛 杨祖贤 《贵州电力技术》 2016年第2期45-48,共4页

如何建立基于供电所大数据业务模型的工作任务优化配置模型,通过抽取供电所业务数据,估算出供电所每个工作人员的工作效率,并将供电所工作人员作为完成供电所工作的共享人力资源。通过遗传算法,建立供电所多任务工作调度分配模型,并经... 如何建立基于供电所大数据业务模型的工作任务优化配置模型,通过抽取供电所业务数据,估算出供电所每个工作人员的工作效率,并将供电所工作人员作为完成供电所工作的共享人力资源。通过遗传算法,建立供电所多任务工作调度分配模型,并经过染色体选择、交叉、变异操作等多次迭代计算后,得出供电所工作任务分配的最优解。 展开更多

关键词 大数据 多任务工作调度模型 遗传算法

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