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1.
针对多步交通流量预测任务中时间空间特征提取效果不佳和预测未来时间交通流量精度低的问题,提出一种基于长短时记忆(LSTM)网络、卷积残差网络和注意力机制的融合模型。首先,利用一种基于编解码器的架构,通过在编解码器中加入LSTM网络来挖掘不同尺度的时间域特征;其次,构建基于注意力机制挤压激励(SE)模块的卷积残差网络嵌入到LSTM网络结构中,从而挖掘交通流量数据中的空间域特征;最后,将编码器中获得的隐状态下的信息输入到解码器中,实现高精度多步交通流量的预测。基于真实交通数据进行实验测试和分析,实验结果表明,相较于原始的基于图卷积的模型,所提模型在北京和纽约两个交通流量公开数据集上的均方根误差(RMSE)分别获得了1.622和0.08的下降。所提模型能够高效且精确地对交通流量作出预测。 相似文献
2.
细粒度实体分类任务作为命名实体识别任务的扩展,其目的是根据指称及其上下文,发掘实体更细粒度的类别含义。由于细粒度实体语料的标注代价较大,标注错误率较高,因此该文研究了在少量样本情况下的细粒度实体分类方法。该文首先提出了一种特征提取模型,能够分别从单词层面以及字符层面提取实体信息,随后结合原型网络将多标签分类任务转化为单标签分类任务,通过缩小空间中同类样本与原型的距离实现分类。该文使用少样本学习以及零样本学习两种设置在公开数据集FIGER(GOLD)上进行了实验,在少样本学习的设置下,较基线模型在三个指标中均有提升,其中macro-F1的提升最大,为2.4%。 相似文献
3.
为了实现移动群智感知系统中身份隐私、证书撤销和积分激励功能,同时解决恶意用户身份追踪与诚实用户隐私保护之间的矛盾,提出了强隐私保护的移动群智感知方案.基于门限密码思想将身份追踪能力分散到多个实体上,使得多个追踪者合作才能追踪用户身份;将Pointcheval-Sanders签名和基于RSA假设的Camenisch-Lysyanskaya累加器结合起来实现了证书的安全快速撤销;利用Pointcheval-Sanders签名构造了保护隐私的积分激励机制.对该方案进行了安全性分析和实验分析.研究结果表明,该方案不仅满足安全要求,而且在实际应用中具有可行性. 相似文献
4.
针对异源图像提出一种基于多尺度密集结构特征的快速匹配算法。算法首先利用Gabor滤波器逐像素提取图像中的结构响应,再根据主方向响应对多尺度结构特征融合,然后使用快速傅里叶变换在频域计算各特征分量图像之间的卷积,最后将卷积生成的系数矩阵求和计算出图像之间的相似性并选择相似性最大位置作为匹配结果输出。本文算法能有效适应异源图像间的非线性灰度变化和噪声干扰问题。测试使用可见光、红外、雷达图像组成的异源图像数据集对本文算法和现有算法进行测试比较,结果表明:本文算法的平均误匹配率最低,并且计算速度有明显优势。 相似文献
5.
针对目前数据标注过于依赖硬件、手动数据标注效率低下的问题,提出了基于深度学习的人体图像半自动标注系统.系统通过对算法进行改进,增加人体关键点个数进行特征提取和加入运动信息的约束,提高了视频分阶段标注的准确率.使用真实数据集仿真实验证明了通过深度学习算法进行数据标注的可行性,并且使用半自动标注的速度快、准确率高. 相似文献
6.
7.
为了进一步提高集成电路互连寄生参数提取和电路时延分析的准确性,实现基于准确场求解器的线网寄生参数提取,提出一种快速、准确的集成电路版图数据转换方法.该方法读入二维GDSII版图数据和垂直工艺信息,基于一种扫描线算法判断导体块之间是否连接或重叠;然后利用链表、并查集等数据结构有效地描述三维互连结构及导体间连通关系,为后续电容提取和互连时延分析提供必要信息;最后输出电容提取场求解器所需的三维互连结构数据.基于实际版图的实验结果表明,文中方法比基于多边形两两判断的算法快4~7倍,且加速比随处理版图规模的增大而增大;该方法整体上具有O(nlog n)的时间复杂度,其中n为导体块数目,能够快速处理含1万块以上导体的大规模集成电路设计版图. 相似文献
8.
现有移动身份认证方式缺乏对用户的普适保护,导致用户隐私信息泄露问题时发。网络电子身份证e ID(electronic identity)在确保个人身份真实可信的前提下,可有效避免用户身份信息被保留在各种网络运营商处时曝光和泄露的风险。然而,常规的e ID终端载体仅支持USB端口的使用方式,无法适用于很少支持USB端口的移动终端设备。文章提出一种基于网络电子身份证e ID的移动身份认证系统,通过NFC(near field communication)技术将e ID与应用系统认证过程相结合,充分发挥NFC技术耗能低、通信高效且安全的优势,利用e ID的隐私保护、高度可信以及安全可靠等特点,设计并实现了e ID移动身份认证流程。在移动端完成用户真实身份的有效认证,保障用户身份安全可信的同时有效保护用户隐私,实现了前端虚名、后台实名的认证机制。实验证明该方法具有普适高效性,可以有效解决移动互联网使用e ID身份认证的问题。 相似文献
9.
10.
提出了一种基于自组织特征映射(SOM)神经网络和模糊c-均值(FCM)的双层聚类方法,对Web日志中的日志数据集进行聚类.第一层是无监督SOM神经网络聚类方法,它所产生的类的个数大大减少了原始数据集的个数,降低了FCM对类初始中心点的依赖;然后利用FCM聚类算法的优势对第一层中产生的类的中心点进行聚类,从而大大减少了聚类的时间复杂度;最后通过平行坐标技术可视化展示聚类前后的日志数据集,方便对日志数据进行分析. 相似文献