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1.
从数据中学习模糊系统是其智能建模的重要方法之一,针对目前模糊系统建模及优化方法对于学习后的模糊系统的规则数以及结构优化关注不足而影响了其精度和可解释性的问题,提出了一种结合模拟退火与基于支持度约简规则的模糊系统优化方法。该方法通过支持度约简系统冗余规则进而提高模糊系统的可解释性;同时利用模拟退火算法优化模糊系统的隶属度函数参数进一步提高模糊系统的精度。针对回归任务,与BP(Back Propagation)神经网络、径向基(Radial Basis Function,RBF)神经网络以及经典的模糊算法WM(Wang-Mendel)在不同领域的3个经典数据集上进行实验比较,实验结果表明:该算法在预测方面取得了更高的精度;与WM算法相比,所提算法中规则数明显减少,进一步提高了系统的可解释性。  相似文献   
2.
张文烨  尚方信  郭浩 《计算机应用》2021,41(5):1299-1304
浮点数位宽的深度神经网络需要大量的运算资源,这导致大型深度神经网络难以在低算力场景(如边缘计算)上部署。为解决这一问题,提出一种即插即用的神经网络量化方法,以压缩大型神经网络的运算成本,并保持模型性能指标不显著下降。首先,基于Octave卷积将输入特征图的高频和低频成分进行分离;其次,分别对高低频分量应用不同位宽的卷积核进行卷积运算;第三,使用不同位宽的激活函数将高低频卷积结果量化至相应位宽;最后,混合不同精度的特征图来获得该层卷积结果。实验结果证实了所提方法压缩模型的有效性,在CIFAR-10/100数据集上,将模型压缩至1+8位宽时,该方法可保持准确率指标的下降小于3个百分点;在ImageNet数据集上,使用该方法将ResNet50模型压缩至1+4位宽时,其正确率指标仍高于70%。  相似文献   
3.
现有的评审专家推荐过程通常依赖于人工匹配,在进行专家推荐时不能充分捕捉评审项目所属学科与专家研究兴趣之间的语义关联,导致专家推荐的精确性较低。为解决这个问题,提出了一种科研项目同行评议专家学术专长匹配方法。该方法构建学术网络以建立学术实体联系,并设计元路径捕捉学术网络中不同节点间的语义关联;使用随机游走策略获得项目所属学科与专家研究兴趣共现关联的节点序列,并通过网络表示学习模型训练得到具有语义关联的项目所属学科与专家研究兴趣的向量表示;在此基础上,按照项目学科树层次结构逐层计算语义相似度,以实现多粒度的同行评议学术专长匹配。在爬取的知网和万方论文数据集、某专家评审数据集、以及百度百科词向量数据集上得到的实验结果表明,所提方法能提升项目所属学科与专家研究兴趣间的语义关联,并能有效应用于项目评审专家的学术专长匹配。  相似文献   
4.
交通流量预测是智能交通系统中的重要研究课题,然而,交通对象(如站点、传感器)之间存在的复杂局部时空关系使得这项研究颇具挑战。尽管以往的一些研究将流量预测问题转化为一个时空图预测问题从而取得了较大的进展,但是它们忽略了交通对象们跨时空维度的直接关联性。目前仍缺乏一种全面建模局部时空关系的方法。针对这一问题,首先提出一种新颖的时空超图建模方案,通过构造一种时空超关系来全面地建模复杂的局部时空关系;然后提出一种时空超关系图卷积网络(STHGCN)预测模型来捕获这些关系用于交通流量预测。在四个公开交通数据集上进行了大量对比实验,结果表明,相比ASTGCN、时空同步图卷积网络(STSGCN)等时空预测模型,STHGCN在均方根误差(RMSE)、平均绝对误差(MAE)、平均绝对百分比误差(MAPE)这三个评价指标上均取得了更优的结果,不同模型运行时间的对比结果也表明,STHGCN有着更高的推理速度。  相似文献   
5.
车载边缘计算(Vehicular Edge Computing,VEC)是一种可实现车联网低时延和高可靠性的关键技术,用户将计算任务卸载到移动边缘计算(Mobile Edge Computing,MEC)服务器上,不仅可以解决车载终端计算能力不足的问题,而且可以减少能耗,降低车联网通信服务的时延。然而,高速公路场景下车辆移动性与边缘服务器静态部署的矛盾给计算卸载的可靠性带来了挑战。针对高速公路环境的特点,研究了临近车辆提供计算服务的可能性。通过联合MEC服务器和车辆的计算资源,设计并实现了一个基于深度强化学习的协同计算卸载方案,以实现在满足任务时延约束的前提下最小化所有任务时延的目标。仿真实验结果表明,相比于没有车辆协同的方案,所提方案可以有效降低时延和计算卸载失败率。  相似文献   
6.
大气污染已经严重影响到人们的生活和健康,大气治理势在必行,探究大气污染物浓度变化的规律,实现污染物浓度预测,对指导大气治理工作具有重要意义.文中构建了一种基于长短期记忆神经网络(Long Short-Term Memory,LSTM)和全连接神经网络(Full Connected,FC)的混合神经网络模型,并提出了数据桶划分的训练方式来解决由于训练数据与预测数据存在较长时间间隔导致精度下降的问题,进而实现大气污染物浓度的预测.该模型具有较好的通用性和精度,充分结合了长短期记忆神经网络和全连接神经网络的优点,能够在多种污染物数据上实现精确预测.以天津市2013-2019年大气污染物数据实现模型的训练和预测,结果表明,混合神经网络模型在PM2.5,PM10,NO2,SO2,O3,CO 6种污染物浓度的预测上均可以达到R2>0.90,平均百分误差小于15%的效果,LSTM-FC模型在大气污染物预测中具有明显的优势,具有较高的实用价值.  相似文献   
7.
随着僵尸网络的日益进化,检测和防范僵尸网络攻击成为网络安全研究的重要任务.现有的研究很少考虑到僵尸网络中的时序模式,并且在实时僵尸网络检测中效果不佳,也无法检测未知的僵尸网络.针对这些问题,本文提出了基于流量摘要的僵尸网络检测方法,首先将原始流数据按照源主机地址聚合,划分适当的时间窗口生成流量摘要记录,然后构建决策树、随机森林和XGBoost机器学习分类模型.在CTU-13数据集上的实验结果表明,本文提出的方法能够有效检测僵尸流量,并且能够检测未知僵尸网络,此外,借助Spark技术也能满足现实应用中快速检测的需要.  相似文献   
8.
非易失性内存(Non-Volatile Memory,NVM)具有支持按字节寻址、持久性、存储密度高、读写延迟低等特点,因此成为解决DRAM(Dynamic Random Access Memory)容量有限问题的首选技术。随着数据库系统中NVM的引入,传统的日志技术需要考虑如何适应NVM特性。首先总结了已有的面向NVM的日志技术研究,进而提出了一种尽可能限制NVM写操作的数据库日志方案NVRC(Non-Volatile Record-updating with Cacheline)。文中提出了结合异地更新和原地更新的日志管理方案。具体而言,NVRC在异地更新的“影子记录”的基础上,引入了“缓存行原地更新”策略,并通过代价分析选择合理的日志更新策略,从而减少对NVM的写操作。采用DRAM模拟NVM的方式在YCSB测试负载上进行了实验,并对比了NVRC与传统的WAL(Write Ahead Log)以及NVM感知的PCMLx(PCMLoggingx)方法。结果表明,NVRC的NVM写次数在修改均匀的情况下比WAL和PCMLx分别减少了54%和17%,同时更新性能分别提升了59%和10%。  相似文献   
9.
医学图像配准技术对于病灶检测、临床诊断、手术规划,疗效评估等有着广泛的应用价值。系统性地总结了基于深度学习的配准算法,从深度迭代、全监督、弱监督到无监督学习的研究发展趋势,分析了各种方法的优势与局限。总体来看,无论是对数据的要求、配准精度,还是计算效率,无监督学习因其不依赖金标准和解剖标签,采用端到端的网络配准框架就可以自动执行需要的任务等优势成为研究的主流方向。然而,基于无监督学习的医学图像配准方法在医学图像领域的可解释性、跨模态多样性和可重复可扩展性方面同样面临着一些研究难点和挑战,这为将来实现更精准的医学图像配准方法指明了研究方向。  相似文献   
10.
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