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构建了一种能有效描述大规模虚拟环境的场景图和基于该场景图的场景多叉树,以此为基础提出了基于改进的动态二叉树神经网络(Dynamical Binary-tree Based Neural Network,DBTNN)进行场景调度的新方法,并给出了神经网络挖掘装配过程中视点变化的规律.同时,通过该网络输出预测下一步或下几步的视点状态信息,使场景调度具有一定的容错性,提高了场景调度的实时性并使调度更加智能化.最后给出了不同场景的测试结果,表明该算法对于大规模复杂场景有非常好的优化效果. 相似文献
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将自动机方法对XML数据的过滤延伸到P2P网络中,依据在本地XML系统YFilter中构造非确定有限自动机(NFA)的思想,采用Chord环建立起分布式的NFA对于peer节点中的XML数据的查询过滤系统,并基于递归法执行查询过滤,在不同的peer节点上得到满足查询条件的数据集合。通过实验验证了当查询的数量和网络大小发生变化时分布式NFA的方法的执行性能。结果表明:本文方法可在不同的过滤场景中处理百万数量级的XPath查询,具有良好的网络流量和过滤延迟。 相似文献
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针对时序分类问题,提出一种竞争型径向基过程神经网络时序分类器.给出了复合竞争过程神经元单元的定义,引入复合竞争过程神经元隐层,利用竞争型径向基过程神经网络输入为时变函数的特点,由复合竞争过程神经元单元完成对过程式输入信息的模式匹配和时空聚合运算,给出了具体学习算法,省去了输出层线性连接权的计算,简化了网络结构和训练过程,提高了网络泛化能力.最后以UCI数据集多变量时序分类问题验证了分类器的有效性. 相似文献
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针对资源历史评价信息的时效量化问题,研究了一种应用遗忘曲线的协同过滤推荐模型.该模型以推荐信系统的构成要素为基础,将历史信息的时效量化函数引入到未知评分资源的推荐计算中.通过多阶段时效量化方法与时间单位映射函数,揭示不同资源时效衰减速率随用户兴趣变化的规律,获取具有记忆心理学中遗忘特征的推荐评价数值.实验表明,与现有协同过滤推荐模型的推荐效果相比,模型能够合理解决时效量化问题并提供质量较高的推荐效果. 相似文献
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为了促使网构软件系统中各软件服务实体在彼此交互、协作的过程中自主的形成协作关系,提出了一种网构软件系统中将信誉评估与博弈理论相结合的协作博弈演化模型GBDTM(games-based DyTrust model).该模型借鉴经济学中博弈论的思想,对网构软件系统中实体节点的协作过程进行博弈分析与建模,并通过在博弈模型中引入节点的信誉值,对博弈模型中的收益函数进行修正,GBDTM有效地建立了节点之间的激励合作机制,促进各实体节点间的协作,提高了网构软件系统的整体安全性能. 相似文献
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针对数据场环境下多维数据的低维特征提取问题,本文将数据之间的相互作用纳入其相关性求解中,提出一种基于数据场的典型相关分析(Data field based canonical correlation analysis, DFCCA)方法. DFCCA提取的特征具有良好的分布特性,原空间上相隔较远的数据点对的特征聚集在一个较小区域内,而相邻数据点对的特征却有规律地分布在其他点所聚集区域的周围.此特性使得DFCCA具有较好的边界辨识能力,将其应用于图像分割的实验结果表明, DFCCA提取的复杂图像边界具有较好的保真度. 相似文献
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XML数据过滤过程中存在的缓存失效会导致过滤效率的降低,因此研究基于确定有限自动机的XML数据过滤过程中如何减少缓存失效对于改进过滤的性能具有重要意义.对已有的Lazy DFA执行算法进行改进,引入了频繁访问区的概念,对缓存中的状态增加一个状态转换计数器,然后通过设定该计数器的访问阈值对缓存中的数据进行筛选,超过该阈值的状态被确定为频繁访问区中的状态.并通过实验证明该访问机制可以减少自动机中状态转移过程在缓存大量状态中的搜索时间,从而有效地提高过滤和查询的时间性能. 相似文献