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节点重要性感知的透明虚拟光网络协同映射策略 被引量:3
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作者 刘焕淋 吕磊 +2 位作者 陈勇 蔚承英 胡浩 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2018年第8期1978-1984,共7页
针对透明弹性光网络环境下虚拟光链路映射过长和频谱碎片问题,该文提出一种节点重要性感知的协同映射算法。在节点映射阶段,设计节点重要性度量准则,评估未映射节点和已映射节点的邻近性,以及光路的频谱紧密度,以缓解链路频谱碎片和增... 针对透明弹性光网络环境下虚拟光链路映射过长和频谱碎片问题,该文提出一种节点重要性感知的协同映射算法。在节点映射阶段,设计节点重要性度量准则,评估未映射节点和已映射节点的邻近性,以及光路的频谱紧密度,以缓解链路频谱碎片和增强节点映射的紧凑性。同时,为了降低节点映射成功而链路映射失败的概率,提出一种节点-链路协同映射算法,当成功映射一对相邻虚拟节点时,立即映射他们之间的虚拟光链路,并分配频谱资源,最小化虚拟光链路所映射物理光路跳数。仿真结果表明,所提算法能够使用更少的频谱资源传输更多的虚拟光网络业务,且缩短了虚拟光链路映射长度。 展开更多
关键词 弹性光网络 网络虚拟化 节点重要性 协同映射
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局部线性嵌入算法改进研究 被引量:5
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作者 郑守志 叶世伟 《计算机仿真》 CSCD 2007年第4期78-81,共4页
局部线性嵌入算法(Locally Linear Embedding LLE)是一种功能强大的数据降维方法,但它在处理稀疏数据源时的失效问题限制了其广泛应用,且至今没有一个完善的解决方案。为解决这一问题,从算法原理和执行过程两方面分析算法失效原因,把算... 局部线性嵌入算法(Locally Linear Embedding LLE)是一种功能强大的数据降维方法,但它在处理稀疏数据源时的失效问题限制了其广泛应用,且至今没有一个完善的解决方案。为解决这一问题,从算法原理和执行过程两方面分析算法失效原因,把算法的两个优化过程联合优化,对算法进行改进。通过对S曲线稀疏采样模拟稀疏数据源,把改进前后的算法对样本点实验结果进行对比,验证了算法改进的有效性;同时,用改进后的算法处理人脸数据,展示了改进后算法的实用价值。改进后的算法将进一步促进局部线性嵌入在工程和研究领域的应用,极大地改善了算法的性能。 展开更多
关键词 局部线性嵌入 表示坐标 嵌入坐标 流形学习
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欠发达地区云协同创新嵌入机制研究
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作者 刘松 《科技进步与对策》 CSSCI 北大核心 2018年第2期47-52,共6页
针对协同创新网络化导致欠发达地区在产业创新生态系统中功能失位的问题,提出欠发达地区基于现有创新资源的潜在价值嵌入云协同创新机制解决方案。建立多维集成产业云协同创新平台是欠发达地区嵌入云协同创新的前提,多维集成的系统性框... 针对协同创新网络化导致欠发达地区在产业创新生态系统中功能失位的问题,提出欠发达地区基于现有创新资源的潜在价值嵌入云协同创新机制解决方案。建立多维集成产业云协同创新平台是欠发达地区嵌入云协同创新的前提,多维集成的系统性框架强调创新组织、创新机制和创新政策三者对创新资源集成、云技术集成绩效的保障作用。云协同创新平台的开放性和共享性有利于增加欠发达地区参与协同创新的方式,欠发达地区可遵循创新情境嵌入-创新网络嵌入-创新需求嵌入-创新项目嵌入-创新能力嵌入过程,逐渐嵌入区域云协同创新生态系统,实现从创新资源云服务需求者到供给者的转变。 展开更多
关键词 欠发达地区 云计算 协同创新 云服务 嵌入机制
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Reaction Coordinates by Nonlinear Dimensionality Reduction
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作者 Zhen Zhang Yao Kun Lei +1 位作者 Jun Zhang Yi Qin Gao 《Chinese Journal of Chemical Physics》 SCIE EI CAS CSCD 2022年第6期927-934,I0055-I0059,I0073,共14页
Deriving reaction coordinates for the characterization of chemical reactions has long been a demanding task.In our previous work[ACS Cent.Sci.3,407(2017)],the reaction coordinate of a(retro-)Claisen rearrangement in a... Deriving reaction coordinates for the characterization of chemical reactions has long been a demanding task.In our previous work[ACS Cent.Sci.3,407(2017)],the reaction coordinate of a(retro-)Claisen rearrangement in aqueous solution optimized through a Bayesian measure,a linear combination of bond lengths formation and breakage,was judged to be optimal among all trails.Here,considering the nonlinearity of the transition state,we use isometric mapping and locally linear embedding to obtain one reaction coordinate which is composed of a few collective variables.With these methods,we find a more reasonable and powerful one-dimensional reaction coordinate,which can well describe the reaction progression.To explore the reaction mechanism,we analyze the contribution of intrinsic molecular properties and the solventsolute interactions to the nonlinear reaction coordinate.Furthermore,another coordinate is identified to characterize the heterogeneity of reaction mechanisms. 展开更多
关键词 Reaction coordinate embedding Isometric mapping Transition state
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适用于高必要嵌入维的混沌时间序列预测算法 被引量:7
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作者 侯越先 何丕廉 王雷 《天津大学学报》 EI CAS CSCD 1999年第5期594-598,共5页
针对现有的混沌时间序列预测算法─—延迟坐标状态空间重构法不能对必要嵌入维较高的奇异吸引子进行有效预测问题,分析表明了高嵌入维时预测精度下降的原因在于重构空间的全局Lyapunov指数谱的变化.通过引入仿射变换,改善了高维重构... 针对现有的混沌时间序列预测算法─—延迟坐标状态空间重构法不能对必要嵌入维较高的奇异吸引子进行有效预测问题,分析表明了高嵌入维时预测精度下降的原因在于重构空间的全局Lyapunov指数谱的变化.通过引入仿射变换,改善了高维重构空间的全局Lyapunov指数谱的性状,并由此给出了适用于高必要嵌入维的预测算法.仿真结果很好地支持了这一设想. 展开更多
关键词 混沌时间序列 状态空间重构 延迟坐标 预测算法
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基于改进坐标注意力与原型修正的小样本学习
6
作者 郭晖 季伟东 +1 位作者 孙成宏 张有胜 《微电子学与计算机》 2024年第12期10-19,共10页
在小样本场景下,利用少量标记数据完成新类识别任务极具挑战性。由于数据的局限性,基于传统原型网络的小样本学习方法获得的类原型存在较大偏差。目前,大多数研究使用卷积神经网络作为特征提取器,但仅能捕获局部关系,无法全面提取样本... 在小样本场景下,利用少量标记数据完成新类识别任务极具挑战性。由于数据的局限性,基于传统原型网络的小样本学习方法获得的类原型存在较大偏差。目前,大多数研究使用卷积神经网络作为特征提取器,但仅能捕获局部关系,无法全面提取样本信息。针对以上问题,基于改进坐标注意力机制,提出了融合嵌入传播与原型修正的小样本学习方法。模型通过改进坐标注意力机制建立图像在水平和垂直方向上的空间与通道信息的联系,获取样本更加准确的图像特征。通过嵌入传播算法对嵌入特征平滑处理后,利用标签传播预测查询集标签,选取查询集特征基于欧氏距离加权修正支持集原型,获得更具有代表性的类原型。在miniImageNet、tieredImageNet和CUB数据集上对所提方法进行了实验,同时与其他方法进行了对比。结果表明,所提方法取得了良好的效果,为解决小样本学习问题提供了一种前景可期的解决途径。 展开更多
关键词 小样本学习 改进坐标注意力 嵌入传播 原型修正
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结合极坐标建模与神经网络的IVUS图像分割 被引量:1
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作者 刘靖雨 蔡怀宇 +4 位作者 郝文月 左廷涛 贾忠伟 汪毅 陈晓冬 《光电工程》 CAS CSCD 北大核心 2023年第1期44-57,共14页
针对现有血管内超声(IVUS)图像分割网络不能保证分割结果之间的拓扑关系符合医学先验知识,影响后续临床参数计算的问题,提出了一种基于极坐标建模和密集距离回归网络的IVUS图像分割方法。首先通过极坐标建模将含有先验知识的二维掩膜编... 针对现有血管内超声(IVUS)图像分割网络不能保证分割结果之间的拓扑关系符合医学先验知识,影响后续临床参数计算的问题,提出了一种基于极坐标建模和密集距离回归网络的IVUS图像分割方法。首先通过极坐标建模将含有先验知识的二维掩膜编码为一维距离向量;然后构建一个结合残差网络和语义嵌入模块的密集距离回归网络,用于学习IVUS图像和一维距离向量之间的映射关系。同时提出联合损失函数约束网络的学习方向。预测结果最终通过样条曲线拟合被重建为二维掩模。实验结果表明,所提方法在血管、管腔和斑块区域的分割结果拓扑关系100%符合先验知识,Jaccard测量值分别达到0.89、0.87和0.74。该算法适用于一般的IVUS图像分割,分割结果中血管结构定位准确,拓扑关系正确,可提供可靠的临床参数。 展开更多
关键词 血管内超声 极坐标建模 残差网络 语义嵌入 拓扑关系保留
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一种层次化网络距离预测机制 被引量:2
8
作者 邢长友 陈鸣 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2010年第2期356-364,共9页
网络坐标系统向分布式应用提供了一种高效的网络距离信息获取机制,但现有基于单一度量空间嵌入的距离预测机制难以精确描述因特网复杂的层次结构特征,进而导致较大的距离预测误差.文章提出了一种分域的层次化网络距离预测机制NetPharos... 网络坐标系统向分布式应用提供了一种高效的网络距离信息获取机制,但现有基于单一度量空间嵌入的距离预测机制难以精确描述因特网复杂的层次结构特征,进而导致较大的距离预测误差.文章提出了一种分域的层次化网络距离预测机制NetPharos,该机制根据因特网结构以及性能特征将其划分为相互独立的核心预测域和边缘预测域,通过相关边缘预测域和核心预测域内预测值迭加获取节点间距离信息.理论分析和仿真实验显示,NetPharos能够有效解决预测过程中短距离和长距离的相互干扰问题,提高预测精度. 展开更多
关键词 网络坐标系统 距离预测 层次化结构 预测域 空间嵌入
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基于具有加权模糊隶属函数的神经网络的混沌时间序列预测
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作者 权鹏宇 车文刚 +1 位作者 周志元 龙婧 《软件》 2017年第5期98-106,共9页
本文提出了以时间延迟坐标嵌入方法为基础的周期性波动预测模型。此模型使用一种叫作具有加权模糊隶属函数的神经网络的神经模糊网络(NEWFM)。在主要综合指标的预处理时间序列中使用了时间延迟坐标嵌入方法,并将此序列用作此神经模糊网... 本文提出了以时间延迟坐标嵌入方法为基础的周期性波动预测模型。此模型使用一种叫作具有加权模糊隶属函数的神经网络的神经模糊网络(NEWFM)。在主要综合指标的预处理时间序列中使用了时间延迟坐标嵌入方法,并将此序列用作此神经模糊网络的输入数据来预测商业周期。以小波变换为基础使用其他方法进行了对比性研究,并对性能比较进行了主成分分析。使用线性回归分析来测试预测结果,以比较输入数据与目标类别,国内生产总值的近似值。另外两个模型忽略了基于混沌的模型捕捉非线性动态模型和系统中的相互作用。检验结果表明基于混沌的方法能够有效地增强预测能力,因此表明此方法比其他方法具有更优越的性能。 展开更多
关键词 加权模糊隶属函数 时间坐标嵌入 混沌时间序列预测 模糊神经网络
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基于WLLE和极坐标特征提取的叶片图像识别方法
10
作者 丁娇 张天飞 +1 位作者 龙海燕 张磊 《太原师范学院学报(自然科学版)》 2019年第3期45-49,共5页
提出一种基于WLLE和极坐标特征提取的叶片图像识别方法.该方法首先对叶片图像进行二值化并映射到极坐标下,提取高度变化率、饱和度等多个极坐标特征参数,然后利用加权局部线性嵌入算法(WLLE)对叶片图像的多维极坐标特征参数进行维数规约... 提出一种基于WLLE和极坐标特征提取的叶片图像识别方法.该方法首先对叶片图像进行二值化并映射到极坐标下,提取高度变化率、饱和度等多个极坐标特征参数,然后利用加权局部线性嵌入算法(WLLE)对叶片图像的多维极坐标特征参数进行维数规约,最后在低维空间采用最近邻分类器完成待测叶片图像的类别判断.该方法解决了传统直角坐标下提取叶片图像特征参数计算量大,运算时间长等问题,且WLLE算法具有较好的数据降维及聚类效果.由实验结果表明,该方法不仅减少了叶片图像的识别时间,同时还大大提高了叶片图像的识别率. 展开更多
关键词 图像识别 特征提取 极坐标 加权局部线性嵌入 最近邻分类器
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