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1.
网络表示学习的目标是将网络中的节点嵌入到低维的向量空间,为下游任务提供有效特征表示.在现实场景中,大规模网络通常具有不完整的链路,而现有的大多数网络表示学习模型都是在网络是完整的假设下设计的,因此其性能很容易受到链路缺失的影响.针对该问题,文中提出了一种基于不完全信息的深度网络表示学习方法DNRL(Deep Network Representa-tion Learning).首先采用转移概率矩阵将结构信息和属性信息进行动态融合,弥补了结构信息不完整带来的过大损失,然后采用一种具有强大特征提取能力的深度生成模型(变分自编码器)来学习节点的低维表示,并捕获网络数据中潜在的高非线性特征.在3个真实属性网络上的实验结果表明,与当前常用的网络表示学习模型相比,所提模型在不同程度链路缺失的节点分类任务中都明显地改善了分类效果,在可视化任务中更清晰地反映了节点的团簇关系.  相似文献   
2.
随着汽车的普及,交通拥堵问题日益严重,依靠传统云计算的智慧交通系统虽能在一定程度上缓解交通压力,但已无法满足辅助驾驶、自动驾驶等新型车载应用对传输带宽与时延的需求。为了实现海量数据的实时处理,保障公众信息及交通安全,提升交通系统运行效率,将边缘计算应用于智慧交通。首先对智慧交通的发展概况进行整体描述,提出基于边缘计算的智慧交通总体架构,充分利用边缘计算物理邻近、高带宽、低时延、位置认知的特点解决目前交通系统信息传递延迟、数据处理不及时、传输负载大等问题。然后,基于无线传输、信息感知、计算卸载及协同处理等方面阐述边缘计算应用于智慧交通亟需解决的关键技术。最后,指出边缘计算应用于智慧交通面临的未来机遇与挑战。  相似文献   
3.
为更好地阐述温拌橡胶沥青发展现状,对废橡胶粉及橡胶沥青材料进行了分析,对国内外代表性温拌剂产品进行了介绍和点评。归纳总结了温拌橡胶沥青在国内外的应用发展情况,并提出了温拌橡胶沥青进一步研究解决的热点问题及发展方向。  相似文献   
4.
相比ADAMS仿真的不稳定性,利用ADAMS和MATLAB联合仿真对双足机器人运动轨迹规划和控制设计的可靠性及高效性进行了研究。首先绘制双足机器人三维参数模型进行逆运动学分析,验证其合理性后导入ADAMS中添加约束,进行动力学仿真。基于此,在MATLAB中使用多项式插值法完成模型的步态规划。最后利用Simulink试验台建立控制系统的框图,由ADAMS输入关节角之后控制台输出关节的驱动力矩,完成双足机器人ADAMS和MATLAB的联合仿真。仿真结果显示,联合仿真相较于ADAMS仿真的波动性所获得的数据更加稳定,此法高效可行,可作为下一步设计双足机器人的控制系统电机选型的重要理论依据。  相似文献   
5.
为提高水性聚氨酯的耐化学介质性能,使用顺酐(MA)与聚己内酯二醇反应生成顺酐聚己内酯二醇单酯(MP),之后再与环氧树脂(E-51)反应,合成环氧基多元醇(EMP)最后以此为原料与聚己内酯二醇复配,制得环氧基多元醇改性水性聚氨酯(EWPU)。研究了不同反应,条件及 EMP用量对改性水性聚氨酯及涂膜性能的影响,通过红外光谱、粒径分析和热重分析对产物及涂膜进行了测试及表征。结果表明:通过在聚氨酯分子结构中引入具有柔性结构的环氧基多元醇,与未改性 WPU相比,所制备出的环氧基多元醇改性水性聚氨酯的耐介质性能明显提高,涂膜具有优异的柔韧性、附着力、硬度及耐热性等性能。  相似文献   
6.
木雅民居历史悠久,文化内涵丰富,其营造方式受其所处的环境、气候、历史文化和生活习俗的影响,体现出独具地域特色的建筑形式和营造智慧。本研究在田野调查的基础上系统地梳理了木雅民居营造的工序流程和技艺要点,再现木雅民居营造过程的原真性。  相似文献   
7.
8.
三维大地电磁正演需要求解两个极化源在不同频率下的电磁场分布,计算量巨大。基于块状有理Krylov方法,文中实现了大地电磁三维模型降阶快速正演计算。所用算法的创新点包括:①将大地电磁的源项显式表示为平面电流源,将随频率变化的电场响应表示为一个传递函数与电流源常矢量的乘积,从而可通过构建有理Krylov子空间实现所有频率电场响应的快速求解,避免多次求解不同频率的大型稀疏线性方程组;②采用块状Krylov技术,将TE和TM极化源表示为块状源矢量,将求解两个极化源的正演响应简化为构建一个块状有理Krylov子空间。引入渐近收敛公式得到了块状有理Krylov方法的最优化单个重复极点,结合直接求解器,将大地电磁三维正演的计算量降为一次系数矩阵分解和几十次矩阵回代。该算法在保证正演精度的同时,极大地提高了正演速度。半空间模型和三维DTM1模型的正演数值结果表明,相比常规的逐个频率的正演求解方法,块状有理Krylov方法可显著提高正演速度。  相似文献   
9.
为了解决传统意象定位中感性意象部分信息丢失及用户模糊的个性化需求不完全表达的问题,提出基于改进加权SO(WSO)算法的集群用户个性意象预测研究. 建立用户特征域,基于K-modes算法计算用户差异度,确立用户集群. 对甄选样本实施兴趣度排序及自主性意象评价,创建集群意象因子集. 引入用户相似度优化WSO算法,增强集群用户间的内在联系,精准预测目标用户黑箱的个性意象分值. 基于语义差异问卷及平均绝对误差分析验证黑箱意象,输出集群中单一用户的个性化意象,实现意象预测. 以无人机为例,预测用户的个性意象,误差小于0.5被舍去,表明该方法能够较好地实现用户模糊的意象黑箱透明化,且预测的意象符合用户的个性化需求,可以有效辅助设计师有针对性地设计.  相似文献   
10.
以贵州福泉氟磷灰石、石英、白云石和方解石纯矿物浮选泡沫为研究对象,分析胶磷矿浮选泡沫稳定性,通过泡沫稳定性测试、三相接触角测量和泡沫光学图像观察,研究胶磷矿中四种主要矿物在不同捕收剂浓度、矿物颗粒粒度和质量浓度下的浮选泡沫稳定性,并考察白云石和方解石溶解产生的Ca2+、Mg2+对泡沫稳定性的影响。研究结果表明:氟磷灰石、白云石和方解石分散体系的三相泡沫稳定性均随着十二胺浓度的增大而增加,接触角变化幅度不大。石英颗粒的泡沫稳定性先增加后降低,接触角在十二胺浓度1.5×10-4mol·L-1后大于90°,表现出极强的疏水性;四种矿物颗粒体系的三相泡沫稳定性均随着颗粒粒度的增大而逐渐减小,随着颗粒质量浓度增大而增加。通过泡沫图像发现,矿物颗粒黏附在泡膜表面,液膜变厚,提高了泡沫稳定性;白云石和方解石溶解产生的Ca2+、Mg2+对泡沫稳定性具有促进作用。  相似文献   
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