模型匹配(model matching)一個典型的控制器設計問題。
基本介紹
- 中文名:模型匹配
- 外文名:model matching
模型匹配(model matching)一個典型的控制器設計問題。
模型匹配(model matching)一個典型的控制器設計問題。給定非線性系統藝和模型系統{m}xo和xm分別是藝和Gm的狀態初值.y(t,x0,u)和{ym}tfx0‑2t分別是藝和Gm在輸人:‘和初態xo與xm時的...
模型匹配控制(Model matching control)是指設計一個控制器使閉環系統的傳遞函式tf(s)與td(s)相一致,也就是確定一個合適的對象控制輸入的控制方法。簡介 設被控對象的傳遞函式為 給定的參考模型的傳遞函式為 所謂模型匹配控制,就是要設計一個控制器使閉環系統的傳遞函式t(s)與t(s)相一致,也就是在確定一個...
模板匹配模型 模板匹配模型(template matching model)是根據機器的識別模式提出來的。它的中心思想是認為人的記憶系統中儲存著各式各樣的刺激物的模板,當輸入的刺激信息正好與某一儲存的模板相匹配,該刺激信息就得到破譯和識別。介紹 見圖像識別。
工作匹配模型(job matching model)是2013年公布的教育學名詞,出自《教育學名詞》第一版。定義 認為個人的能力和崗位的特徵共同決定了一個人在某個工作崗位上的勞動生產力的模型。如果勞動力市場具有良好的機能,那么它應該能夠較合理地配置人力資源,使得人們能夠在具有比較優勢的崗位上工作。出處 《教育學名詞》第...
2.4 矢量要素自動匹配的匹配策略 2.4.1 局部尋優策略 2.4.2 全局尋優策略 2.5 本章小結 第3章 同名點要素的自動匹配 3.1 同名點要素自動匹配的一般方法 3.1.1 距離鄰近度 3.1.2 結構相似度 3.1.3 方位相似度 3.2 全局尋優的同名點要素自動匹配 3.2.1 同名點要素的全局最優匹配模型 3.2.2 ...
《動態異質大圖匹配模型及算法研究》是依託武漢大學,由祝園園擔任項目負責人的青年科學基金項目。項目摘要 圖結構被廣泛套用於多種領域,以描述事物之間的複雜關係。隨著圖的大量產生和積累,圖處理技術成為眾多學者和業界人士的研究熱點。圖匹配問題是圖處理技術中的重要研究內容,其目標是確定兩個圖頂點之間的對應關係,...
基於圖的一體化元模型(GUM)套用了圖論和集合論的數學方法,提供了實體建模中一種語義結構形式化表達方法。它為地理信息實體語義的度量、上下文分析、不確定性分析以及實體匹配提供了代數基礎。本方法對於語義異構元數據模型的地理信息的共享和檢索具有參考價值。 異構地理信息共享中,地理信息的不確定性影響地理信息的...
《基於度量幾何的三維關節變形模型的形狀匹配研究》是依託清華大學,由劉玉身擔任項目負責人的面上項目。項目摘要 三維形狀匹配是指根據幾何模型的形狀特徵,按一定的度量準則來衡量兩個或多個模型間局部或整體的相似性。三維形狀匹配是一個重要研究問題,在計算機圖形學、計算機輔助設計、計算機視覺、模式識別和生物信息學...
《自適應視覺匹配計算模型及套用》是依託華中科技大學,由江南擔任項目負責人的青年科學基金項目。中文摘要 視覺匹配是計算機視覺和視頻分析中一個非常有挑戰性的基礎研究問題。其研究的難點在於高維計算機視覺數據中的不確定噪聲對匹配效果的影響,從高層語義到低層視覺特徵之間的語義鴻溝對匹配造成的不確定性,以及視覺...
企業區位選擇模型是區位理論的核心。經典企業區位選擇模型將區位視為經濟活動的空間載體,將區位選擇視為單個廠商或者某種市場結構下多個市場參與者的土地利用決策,本質上是一定空間載體上企業之間的單邊市場匹配問題。本研究將區位視為一定空間載體上具有某種偏好的利益主體或市場主體,將企業區位選擇視為企業與區位之間的...
2008年,S. Smale提出了基於生物視覺皮層模型的圖像相似性的新度量方法:導出核模型。將該模型套用於自然圖像匹配學習算法是模式識別與圖像處理領域的重要而熱門的研究課題,具有重要的理論意義和實際套用價值。本項目擬在導出核模型基礎上,融入小波多尺度分析和CBCL模型的層次結構理論與思想,結合自然圖像多層次結構的...
《CMOS數據轉換器關鍵器件匹配性及高層次模型研究》是依託西安電子科技大學,由劉簾曦擔任項目負責人的青年科學基金項目。中文摘要 伴隨積體電路技術和數位訊號處理技術的飛速發展,數據轉換器呈現出高速發展的趨勢,而關鍵器件的匹配性問題已經成為限制其性能的瓶頸。本項目針對CMOS數據轉換器的關鍵器件匹配性,研究關鍵器件...
數學模型 DMP模型匹配函式:H=h(ul,vl)失業工人找到工作的速率α=h(ul,vl)/ul=h(1,v/u)=α(θ)勞動力市場緊缺程度(Labor Market Tightness)θ=v/u 廠商以速率q填補空缺,q=h(ul,vl)/vl=h(u/v,1) (q也是關於θ的函式)工人就業到失業的流入量:Φ(1-u)L (Φ為工作毀滅速率,是外生變數)...
由此可知:市場中如果有人既是買方也是賣方,那么賣出與買入的關係不構成雙邊匹配;男性與女性之間的婚姻關係構成一對一的雙邊匹配;勞動力市場上僱主與雇員構成一對多的雙邊匹配;學生互相匹配組成寢室不是雙邊匹配。下面簡要介紹一對一的雙邊匹配的理論。一對一匹配 婚姻模型 考慮男性與女性之間婚姻關係構成的雙邊匹配,...
隨著科技的不斷進步,三維模型在現代計算機套用中扮演了越來越重要的角色。對於三維形狀之間的相似性匹配與檢索,是重利用這些數據資源的一項非常有意大量的非剛性三維模型為建立魯棒的形狀匹配算法帶來了挑戰。這類三維模型自身的形狀存在較多的差異往往比類間的差異更加明顯。為了有效衡量非剛性三維形狀之間的內蘊相似性,...
給定一個二分圖G(X,E,Y),F為邊集E的一個子集。如果F中任意兩條邊都沒有公共端點,則稱F是圖G的一個匹配。定義 極大匹配(Maximal Matching)是指在當前已完成的匹配下,無法再通過增加未完成匹配的邊的方式來增加匹配的邊數。最大匹配(maximum matching)是所有極大匹配當中邊數最大的一個匹配。選擇這樣的...
混合高斯模型使用K(基本為3到5個) 個高斯模型來表征圖像中各個像素點的特徵,在新一幀圖像獲得後更新混合高斯模型,用當前圖像中的每個像素點與混合高斯模型匹配,如果成功則判定該點為背景點,否則為前景點。通觀整個高斯模型,他主要是有方差和均值兩個參數決定,對均值和方差的學習,採取不同的學習機制,將直接...
在文獻檢索中,模糊匹配是指無論詞的位置怎樣,只要出現該詞即可。精確匹配是指只有整個欄位與檢索詞相同才匹配。精確匹配是指將輸入的檢索詞當固定詞組進行檢索,而模糊匹配則會自動拆分檢索詞為單元概念,並進行邏輯與運算。檢索設計 精確匹配模型 在“布爾模型”、“向量空間模型”和“機率模型”基礎之上,下面是一...
第1章概述搜尋和推薦中的語義匹配問題,以及近年來的研究進展。第2章介紹傳統匹配模型,包括潛在空間模型。第3章介紹深度學習技術在構建匹配模型時的套用。第4章和第5章分別介紹用於搜尋和推薦的深度匹配模型,並將當前的深度學習解決方案分為兩類:表示學習方法和匹配函式學習方法。第6章對全書內容做了總結,並為...
通過主觀意識藉助實體或者虛擬表現,構成客觀闡述形態結構的一種表達目的的物件(物件並不等於物體,不局限於實體與虛擬、不限於平面與立體)。模型≠商品。任何物件定義為商品之前的研發過程中形態均為模型,當定義型號、規格並匹配相應價格的時候,模型將會以商品形式呈現出來。從廣義上講:如果一件事物能隨著另一件...
為了實現這個目標,應著力構建以識人、選人、用人、育人和留人為子系統的5P模型,圍繞建立以下五大系統:1、以識人為基礎“素質測評與崗位分析系統”; 2、以選人為先導“招聘與選拔系統”; 3、以用人為核心“配置與使用系統”; 4、以育人為動力“培訓與開發系統”; 5、以留人為目的“考核與薪酬系統”。識...
本項目擬遵循理論探討-質化研究-實證檢驗這一研究思路,採用多種研究方法對移動微問答的任務、技術和用戶需求特徵進行概念界定,並進而對研究模型和研究假設進行檢驗。研究成果在理論上將彌補匹配理論的現有研究在維度細分和情境感知上的不足,有助於進一步豐富理論研究體系;在實踐上將為我國移動微問答服務商和相關的...
但一些專家和科學家認為這些表現只是由人類編寫的模式匹配對齊數據造成的,而並非真正的自我意識。他們指出,類似的表現也可能出現在其他AI模型中,並且這些答案可能是由人類標註者撰寫的,或者在偏好排序中得分很高而已。主要競品 Claude主要 對標ChatGPT、Gemini等產品,Anthropic在Claude 3家族發布時表示,Claude 3 Opus...
本書是一部關於電子中介中多屬性商品交易匹配建模與最佳化的研究專著。近年來,電子中介作為電子商務的重要組成部分,在實踐中發展很快,但其理論研究卻相對匱乏。針對電子中介中多屬性商品交易匹配的典型最佳化問題,本書系統地介紹了該領域最新的研究成果,內容涉及具有數量折扣的多屬性商品交易匹配模型與算法、屬性權重信息不...
混合高斯模型使用K(基本為3到5個)個高斯模型來表征圖像中各個像素點的特徵,在新一幀圖像獲得後更新混合高斯模型, 用當前圖像中的每個像素點與混合高斯模型匹配,如果成功則判定該點為背景點, 否則為前景點。 通觀整個高斯模型,主要是有方差和均值兩個參數決定,對均值和方差的學習,採取不同的學習機制,將...
人體姿態和行為分類的重要部分。DPM可以看做是HOG(Histograms of Oriented Gradients)的擴展,大體思路與HOG一致。先計算梯度方向直方圖,然後用SVM(Support Vector Machine )訓練得到物體的梯度模型(Model)。有了這樣的模板就可以直接用來分類了,簡單理解就是模型和目標匹配。DPM只是在模型上做了很多改進工作。
3.4.1 特徵探測模型 3.4.2 方法的優缺點 3.5 小結 第4章 基於通用形變模型的人臉輪廓特徵提取 4.1 引言 4.2 通用形變模型的形成 4.2.1 輪廓特徵點的選取 4.2.2 形變模型的形成 4.2.3 形變模型的能量 4.3 模型匹配 4.3.1 全局匹配 4.3.2 局部匹配 4.4 實驗 4.5 小結 第5章 基於主...