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52.
Web应用性能测试进展 总被引:9,自引:0,他引:9
Web性能测试是Web应用开发过程中的一个关键环节,然而Web站点的复杂性及其用户行为的不可预见性使得对其性能测试极其困难,大多数Web站点性能测试不精确并且不现实,不能够反映真实情况的性能测试用处不大或者是容易引起误导。本文主要介绍了Web站点性能测试的重要性、概念及其流程,国内外研究的现状,介绍了性能测试时用到的几个重要的指标,最后总结全文并进行了展望。 相似文献
53.
基于监督学习深度自编码器的图像重构 总被引:1,自引:0,他引:1
针对数字图像受损信息的重构问题,提出一种将经典无监督学习自编码器(Auto-Encoder,AE)用于监督学习的新方法,并对深度模型结构与训练策略进行了研究。通过设计多组监督学习单层AE模型,提出了逐组“递进学习”和“关联编码”的学习策略,构建了一个新的基于监督学习的深度AE模型结构;对于新模型结构,采用多对一(一个输入样本的多种形式对应一个输出)的训练方法代替经典AE中一对一(一个输入样本对应一个输出)的训练方法。将该模型的结构和训练策略用于部分数据受损或遮挡的图像中进行数据重构测试,提高了模型对受损数据特征编码的表达能力和重构能力。实验结果表明,提出的新方法对于受损及遮挡样本的图像具有良好的重构效果和适应性。 相似文献
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由散乱数据稳定重构曲线曲面,在变分拟插值方法的基础之上,提出了使用局部支撑径向基函数的隐式几何迭代算法.首先,根据给定数据点的法向构造隐式函数的非零约束,构造计算隐函数系数的迭代格式,并讨论其收敛性;然后,在此基础上引入加速因子,对隐式迭代算法进行加速,同时讨论了加速算法的收敛性;最后,为了降低迭代过程空间和时间的复杂度,给出了一种加速算法的改进版本.数值实验表明,使用局部支撑径向基函数的隐式几何迭代算法对曲线曲面重构是有效的,并对部分信息缺失、非均匀分布、带噪声采样数据的重构也达到了较好的效果,且实现简单,易于并行. 相似文献
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基于PCA的图像小波去噪方法 总被引:9,自引:0,他引:9
目前使用的各种小波去噪方法基本上都是建立在对噪声方差精确估计的基础上,而对噪声方差的精确估计是很困难的.提出了一种采用主分量分析(PCA)提取小波系数的主要特征,通过对小波域中噪声能量的估计来实现去噪的新方法.首先利用PCA对小波高频子带进行局部特征提取;然后以主分量对小波系数进行重建的平均能量作为局部噪声能量的估计;将原小波系数的能量减去噪声能量,就得到去噪后的小波系数;最后用小波逆变换对剔除噪声分量后的小波系数进行恢复得到去噪后的图像.本文算法无需对噪声方差进行估计,因而更具实用价值.本文算法与“软阈值”、“硬阈值”去噪方法相比,峰值信噪比(PNNR)提高了2~8dB.实验证实了本文算法良好的去噪性能。 相似文献
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57.
58.
针对现有商业数据管理中存在的安全隐患和无法共享等问题,提出一个基于区块链的商业数据共享模型.通过区块链智能合约技术实现商业数据中心身份认证和商业数据的所有权确定;通过星际文件系统等技术,实现商业数据的保护、共享等基本操作;通过联盟中心和公有区块链相结合的方式,在保障商业数据安全的前提下降低成本.该模型具有去中心化、不可篡改、安全共享等特性,有益于促进商业数据管理的转型升级. 相似文献
59.
小样本条件下,Fisher准则中类内散布矩阵一般是奇异的,无法直接求解.本文提出利用粒子群优化理论,在无需求类内散布矩阵逆的情况下求解Fisher准则下小样本最佳鉴别变换的方法.讨论了通过粒子群优化算法的位置-速度搜索模型获取最佳鉴别投影向量的方法和步骤.实验对比类内散布矩阵非奇异时,采用计算特征向量方法和本文方法的差异.分析验证小样本条件下类内散布矩阵奇异时,通过本文方法进行最佳鉴别变换的分类效果.实验证实本文算法的有效性. 相似文献
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