摘要：高效、高质量确定复杂产品初步设计模型是缩短产品研发周期的关键,本文提出了一种基于改进皮尔森相似度实例推理的复杂产品设计协同方法。基于复杂产品多学科知识及产品单体库,构建了复杂产品多领域模型。根据复杂产品需求模型的性能指标,采用基于改进皮尔森相似度的实例推理,从多领域模型实例库中筛选复杂产品初步设计模型。为减少产品试样的“盲目性”,引入仿真推演与协同评价以获得初步设计决策。以平尾控制模拟系统为例,验证了所提方法的有效性,有助于缩短复杂产品研发周期。

摘要：针对小样本学习在识别新类别时会出现灾难性遗忘的问题,提出一种小样本学习中克服灾难性遗忘的方法。结合卷积神经网络识别模型提取图片特征,引用注意力机制设计分类权重生成器,使新类权重的生成基于基类权重。通过基于皮尔森相似度的识别模型计算新类特征与基类图片分类权重之间的相似度,判断新类图像的类别。在三种数据集进行实验,结果表明:该方法使小样本图像分类的精度得到了一定程度的提升,同时不会牺牲基类的识别准确度,克服了灾难性遗忘。

摘要：针对当前英语教学资源“迷航”和“浪费”问题,为进一步加大对不同英语教学资源的利用价值,提出一种基于改进协同推荐算法资源管理系统。为实现该系统,首先对系统的用例进行分析,在用例分析的基础上,分别对系统的功能和整体架构进行设计,并重点就协同推荐模块进行设计。为提高推荐的准确率,对结合老用户的专业属性和其他属性,采用混合推荐算法完成对学习资源的推荐,最后给出部分实现的界面。