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由于TransE模型在处理不同类别关系时,忽略了同类别向量的语义差别,在对蔬菜领域知识图谱中存在的一对多、多对一和多对多的复杂属性关系进行表示学习时效果较差。本文在TransE方法的基础上,提出PTA(Path-based TransE for Attribute)模型对其进行改进。首先,将蔬菜领域实体和关系通过word2vector映射到一个低维稠密向量空间中;其次,将复杂的属性关系和上下位关系进行结合构成关系路径进行训练;并采取Mean Rank和Hits@10两个评价指标衡量表示学习模型的链接预测效果。试验结果表明:PTA模型较TransE模型在不考虑关系分类的情况下,链接预测效果有较大的提高,Mean Rank最高提前6个次序;且在对属性关系按照复杂度进行分类的情况下,链接预测Hits@10的值较TransE模型最高提高13%。 相似文献
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针对具有非线性特征的智能拖拉机运动控制问题,提出了一种基于模型预测控制(MPC)的横向轨迹实时跟踪控制策略.从非线性运动模型线性化和离散化入手,建立以前轮转角增量和纵向速度增量为状态量的目标函数;设计系统控制量极限约束和控制增量约束,并将MPC最优求解问题转化为二次规划问题,目标函数采用有松弛因子和无松弛因子2种形式.基于Matlab/Simulink平台设计MPC控制器,进行了2种目标函数的固定坐标系下的给定轨迹跟踪试验.结果表明:2种控制算法均可以快速跟踪期望路径,目标函数具有松弛因子的MPC控制器的拖拉机跟踪效果和平稳性更好,前轮转角始终被限定在约束范围内. 相似文献
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准确预测不同区域杂交中稻开花期与自然极端高温发生期相遇的概率,有利于制定当地水稻生产避险高产稳产技术。以四川省推广的22个杂交中稻新品种为材料,在四川盆地东南部不同生态点开展品种生态适应性试验,研究了基于经度、纬度和海拔高度的杂交中稻开花期受自然极端高温伤害风险的预测方法。结果表明,杂交中稻齐穗后第5天日序与经度呈显著负相关,与海拔高度呈极显著正相关,与纬度相关性不显著。建立的基于经度(x1)和海拔(x3)预测水稻齐穗后第5天日序的回归模型,F值为13.25**~13.56**,决定程度高达0.8688~0.8715。该模型经多个品种连续2年在6个生态点的验证,实测值与预测值1∶1回归模型的决定系数高达0.8362~0.8641,实测值与预测值之间的均方根差(RMSE)值为0.83%~1.18%,预测值与实测值之间具有较好的一致性。将本研究建立的齐穗期与地理位置关系模型与作者等先期建立的基于地理位置(纬度:x2、海拔:x3)预测≥35℃最早发生期预测模型相结合,探明了不同地理位置杂交中稻开花期受极端高温伤害的机率。利用地理位置信息可准确预测杂交中稻开花期受极端高温伤害的风险程度,具有较好的生产适用性。 相似文献
6.
针对传统燃油驱动、前轮转向的高地隙喷雾机传动效率低、碳排放高、环境污染、智能化水平低、灵活性差等问题,本研究提出了一种适用于无人驾驶的高地隙四轮独立驱动(Four Wheel Independent Drive,4WID)喷雾机。其采用混合动力、前后双转向桥的4WID,转向半径小,前后轮的运行轨迹高度一致,能够减少田间植保作业时的压苗现象。考虑水田极端作业环境下驱动轮的滑移、陷坑等问题,基于喷雾机线性时变的运动学模型(LTV),构建了考虑驱动轮滑移的分层路径跟踪控制。上层模型预测控制(Model Predictive Control,MPC)器根据预期路径、车辆当前位置,获得喷雾机的转向角和运动速度,实现路径跟踪。下层以模糊控制和积分分离PID控制构建驱动轮滑移控制器,从而实现路径跟踪、运动速度、驱动轮滑移的有效控制,提高了喷雾机在复杂作业环境中的稳定性和路径跟踪精度。采用Adams/Matlab的联合仿真结果表明,在复杂的工况条件下,喷雾机驱动轮的滑移率依然控制在±20%之内,防止驱动轮发生过度滑移对车速和转向角产生不良影响,有利于喷雾机稳定性的提升。本喷雾机能够快速准确地跟踪期望路径,与未考虑驱动轮滑移的控制相比,能够适应更加复杂的工作环境,跟踪精度有明显提升。 相似文献
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