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生成对抗网络(GAN)被广泛应用于图像生成。生成恒星和星系图像对预测未知恒星和星系有着重要的意义。首次将GAN用于生成天文图像,给出了天文图像生成的GAN模型结构;设计了GAN训练的策略;为了提高GAN的稳定性,提出了改进的神经元抛弃方法,通过网格搜索法对模型中的部分高级参数进行了优化,并采用了韦氏距离对损失函数进行了改进。以斯隆数字巡天数据库(SDSS)中的恒星以及星系图像作为训练图像,采用改进方法和原始GAN分别生成了2种不同分辨率的恒星和星系图像,并进行了对比,验证了改进方法的有效性。 相似文献
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面向智能家居的嵌入式传感网网关的研究与设计 总被引:1,自引:1,他引:0
为了实现家庭内部网路与Internet以及GSM网的互联,提出了一种嵌入式无线智能家居网关系统的设计方案。该网关系统的硬件平台以ARM920T核处理器S3C2440为主处理器,采用ZigBee协议建家庭内部网络,而且通过以太网模块和GSM模块接入外部网络。软件平台采用Linux操作系统,通过交叉编译设计网关的应用程序。最后,以Qtopia Core为嵌入式GUI,进行家庭网关监测应用软件的功能需求分析,设计图形用户界面,实现家庭内部信息的查询。基于ARM9和Linux的嵌入式网关系统,可扩展性强,数据处理速度快,使用简单,能够对家庭网络内部多项环境信息进行监测。 相似文献
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无线驱动通信网络中,无线设备(WD)可以通过无线反向散射和主动射频传输两种方式进行数据卸载。如何合理分配系统中WD的主动传输和反向散射传输工作模式及其对应的工作时间,从而减小传输延迟、提高传输效率就显得尤为必要。在综合考虑卸载数据量大小、信道条件和WD之间公平性情况下,提出一种基于深度确定性策略梯度(DDPG)的数据卸载方法,在连续动作空间内搜索多个WD的最优时间分配。仿真实验结果表明:DDPG可在有限时间步长内实现算法收敛;由于引入了Jain公平指数,多个WD可同时完成数据卸载;与传统的均分算法、贪心算法对比,DDPG算法可将平均传输延迟减小77.4%和24.2%,可有效提高WD的能耗效率,尤其对于卸载数据量较小的WD效果更加显著。 相似文献
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无人机云通过动态卸载任务到云端进行高效处理,能够极大地提高无人机的智能水平。由于设计理念、任务环境、突发事件等因素,导致卸载的任务对网络服务质量(QoS)需求不尽相同。从控制角度研究无人机云系统的网络传输QoS控制问题,提出并实现了一种基于BP神经网络的双闭环接入控制方法,在最大化能量利用率的同时,实现绝对QoS和相对QoS保证。硬件实验结果表明,该方法不仅能够在任务动态变化时提供相对QoS和绝对QoS保证,并且在网络高负载下具有更高的吞吐量和能量利用率,在网络低负载下具有更低的能耗。 相似文献