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基于生物学原理的深度神经网络(DNN)的发展给人工智能领域带来了革命性的突破,然而当前神经网络的发展却越来越脱离生物学原理,DNN越来越臃肿的模型对存储空间和计算力的需求越来越高,并且对于DNN在嵌入式/移动端设备上的部署带来了阻碍。针对这一问题,对生物学进化选择原理进行研究,并提出一种基于“进化”+“随机”+“选择”的全新神经网络算法。该方法在保持现有神经网络模型的基本框架的前提下,能极大简化现有模型的大小。首先对权值参数进行聚类,然后在参数的聚类质心值的基础上添加随机微扰进行参数重构,最后通过对重构模型进行图像分类和目标检测来实现准确度测试以及模型稳定性分析。在ImageNet数据集和COCO数据集上的实验结果表明,提出的模型重构方法在对图像分类和目标检测的测试准确度提升1%~3%的情况下,仍可将Darknet19、ResNet18、ResNet50以及YOLOv3等四种重构模型的体量压缩到原来的1/4~1/3,并还有进一步简化的可能。 相似文献
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针对中文直播语料具有长度简短、用语不规范、字母数字混杂等特点,使得通常的新词发现方法效果不佳的问题,在现有基于词内部结合度与边界自由度的无监督新词发现算法基础上,引入了边界增强上下文熵的概念,使其适用于通常出现于句子片段边界位置的词语.在某知名直播平台的弹幕语料上进行了实验,结果表明:方法模型简洁,可有效提取新词,并能够通过调整参数适应不同规模的语料输入,且时空复杂度与执行性能良好. 相似文献
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进行社区发现时,首先从某一节点开始进行随机行走,计算两个节点之间的对称社会距离,并用此距离来分析两个用户节点之间的相关性。社交网络中存在着关系不均匀的现象,有些个体之间关系非常稠密,而有些却异常稀疏,由此构成的虚拟社区需要用特定的社区发现技术进行挖掘。前人提出过利用可能性C均值聚类算法(PCM)和处理好的社会距离进行社区发现,但通过虚拟社区算法评价的准确度指标发现,对于数据量大,数据粘性强的数据,其聚类效果并不理想。而聚类中心的好坏直接决定着聚类性能的好与坏,因此利用类中心约束方法对PCM算法进行改进,得到的新型聚类算法更加适用于真实网络数据集。实验针对真实数据集,利用准确度指标进行了验证。 相似文献
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作为最具有代表性的DHT网络,Mainline DHT网络凭借其用户数量庞大、分布地域广、运行稳定,正成为国际上结构化P2P网络研究和应用的热点。但由于Mainline DHT的异构性和复杂性,使得很难对其开展行之有效的管控手段。以面向有效管控的Mainline DHT网络测量分析为目标,在深刻理解Mainline DHT网络文件查询过程等相关细节的基础上,提出并设计了基于伪装节点发布、主动扩散和被动监听策略相结合的高效采集方法,通过获取节点分布、热门种子文件分布、客户端类型和端口分布等实际数据,测量并分析了Mainline DHT的网络性质和流量特征,为特定目标、区域管控等精细化、细粒度管控手段提供数据支撑及指导依据。 相似文献
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为提高三聚氰胺聚磷酸盐(MPP)和二乙基次膦酸盐(OP)协效阻燃玻纤(GF)增强尼龙66(PA66)的综合性能,引入少量的无机阻燃剂硼酸锌(ZB)作为协效剂,系统研究了不同添加量的ZB对阻燃材料的阻燃性能、热稳定性、力学性能和白度的影响。结果表明,当MPP和OP的总添加量为15%,复配0.5%的ZB时,阻燃GF增强PA66的垂直燃烧阻燃等级达到UL94 V–0级,且热释放总量由MPP/OP体系的15.4 k J/g降为13.7 k J/g;ZB的引入促进了连续、致密炭层的形成,增强了凝聚相阻燃;ZB增强了阻燃材料的热稳定性,ZB复配量为1.0%的阻燃材料的初始降解温度提高到了301℃,有效避免了加工过程中的降解;当ZB添加量为1.0%时,阻燃材料的拉伸强度和缺口冲击强度分别为100.9 MPa和4.22 k J/m~2,均优于未添加阻燃剂的纯GF增强PA66;同时,样品的白度得到了明显提升,有利于阻燃GF增强PA66的工业化应用。 相似文献
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