为解决传统扰动观察法误判、振荡和追踪速度慢的问题,提出一种基于功率预测变步长扰动观察法的控制策略.当采样频率固定,光强不变温度变化的情况下,单位时间内光伏电池的输出功率曲线可近似为线性变化.利用步长较大的传统扰动观察法的快速性追踪到最大功率点附近,然后进行线性化功率预测,进而精确地追踪到最大功率点.并在仿真平台中搭建仿真模型,结果表明新的控制策略提高了系统的跟踪速度和精度,优化了系统的输出性能.
垃圾短信发送者会不断尝试修改垃圾短信内容以欺骗过滤系统,导致识别准确率降低,为此提出一种基于自分簇自学习算法的识别方法.首先以最小编辑距离的方式构建垃圾短信关系链,使用MeanShift算法对其进行聚类实现自分簇功能.之后计算每个簇核心,并以与核心的距离确定每个样本的权值,以权值样本训练分类器,当新垃圾短信样本被分类器识别后,会被归类到某个簇并重新计算该簇的核心和各个样本的权值,并更新分类器,重复此过程实现自学习功能.实验结果表明,新方法准确率提高约2.51% ~5.14%,且能长时间保持.
目前现有问答系统模型大多数都采用模板匹配的方式进行推理,对问题推理不够充分,因此,提出基于认知图谱的问答系统推理模型.依据专业领域知识作为知识源构建本体;并基于该认知图谱构建了“问题-关系”一对一的认知图谱问答系统模型.最后通过将问答问题划分为简单问题与复杂问题分别对问题进行处理,其中简单问题运用BERT+ CRF(Bidirectional Encoder Representations from Transformers+Conditional Random Field)模型进行模板匹配;针对复杂问题