一种面向光纤网络路径优化的机器学习改进算法

针对光纤网络通信中数据流传输路径质量影响网络资源利用率的问题,提出了一种改进的数据传输路径优化机器学习算法。首先,利用机器学习完成对初始数据的预处理,获取数据特征信息,完成数据流分类。基于对光纤跨度内数据流的分析,构建集群组完成数据路径的调整,实现网络资源的充分利用。其次,以包含特征参数的相似矩阵为约束条件,完成聚类分析的优化。根据数据特征参数建立相似矩阵,并在特征参数与通信路径的数据流类型之间建立函数映射关系。最后利用核函数对传输路径进行优化,实现网络传输路径的优化。实验针对包含多个光纤跨度的网络进行路径优化,并与传统的K-means聚类算法对比。测试中6种不同数据流的比例可以充分反映不同条件下的数据通信状态。实验结果表明:该算法的分类准确率为94.6%,平均执行时间为12.8 s,平均聚类变化度为31.3%。传统的K-means聚类算法分类准确率为84.6%,平均执行时间为20.8 s,平均聚类变化为46.2%。该算法的收敛时间也优于传统算法,其在网络数据传输中具有更高的准确性和实时性。     

基于对抗补丁的可泛化的Grad-CAM攻击方法

为了验证Grad-CAM解释方法的脆弱性,提出了一种基于对抗补丁的Grad-CAM攻击方法.通过在CNN分类损失函数后添加对Grad-CAM类激活图的约束项,可以针对性地优化出一个对抗补丁并合成对抗图像.该对抗图像可在分类结果保持不变的情况下,使Grad-CAM解释结果偏向补丁区域,实现对解释结果的攻击.同时,通过在数...     

基于改进欧式聚类的三维激光雷达点云目标分割方法

随着科学技术的发展,智能驾驶系统逐渐成为许多学者研究的目标.在这一研究领域中,激光雷达技术已经得到了广泛的应用,其中目标分割在智能车辆对周围环境的识别过程中起着重要作用.由于在对点云进行聚类分割时对相邻目标容易出现欠分割问题,针对这一问题本文提出了一种基于欧式聚类算法的改进方法.首先对点云数据进行预处理,包括下采样和地...     

1-3型压电复合材料研究进展

随着现代化、智能化技术的不断加强,智能材料的投入和使用推动了现代智能仪器的良性发展.作为压电传感器领域的核心元件,1-3型压电复合材料的出现优化了纯陶瓷类压电材料的性能,是当前一种具备高机电特性、高稳定性的功能材料,已被广泛应用于水声检测、无损探伤、医疗超声等技术领域.近年来,随着换能器对高频宽带、耐高温高压的技术需求...     

基于K-means算法的时序GB-InSAR图像PS实时选择方法

GB-InSAR(Ground-based Interferometric Synthetic Aperture Radar,地基干涉合成孔径雷达)是一种新型的形变测量工具,应用于长期连续监测时,为了保证形变测量的准确性和实时性,通常需要将SAR图像进行分组处理,并基于PS(Permanent Scatterer,永久...     

利用Ⅱ类相位匹配实现稳定倍频输出

提出利用Ⅱ类相位匹配方法实现稳定倍频输出,并对该方法进行了理论分析和数值模拟。数值模拟是对KTP晶体xy平面内的Ⅱ类相位匹配倍频过程进行的。数值计算结果表明,Ⅱ类相位匹配倍频过程中,当基频光以除最佳入射偏振角之外的偏振方向入射时,倍频强度曲线随倍频晶体长度增加而呈周期性变化;由于这种周期性变化的存在,当基频光起伏变化时,倍频强度曲线会交叉汇聚,出现倍频稳定区;当偏离角(入射偏振角与最佳入射偏振角差值)一定时,随着基频光入射强度的增大,实现稳定倍频输出所需的倍频晶体长度减小,稳定输出时倍频效率不变;当基频光强度一定时,随着偏离角的增大,倍频输出稳定性提高,倍频效率稍有下降。     

一种新颖的D类音频功率放大器驱动电路

在D类功率放大器的设计中,为了提高驱动效率,需要一个高电平驱动H桥的高端LDNMOS管.文中设计了一种新颖的适用于D类功放的驱动电路,在芯片内部采用一个电荷泵电路.当芯片正常工作时,H桥低端LDNMOS管的驱动电平通过较大的电荷泵电容稳定在5.5V左右,H桥高端LDNMOS管的驱动电平通过自举电容高达18.8V,从而实现对D类功放H桥高端的驱动,这样既提高了驱动效率,又减少了对外部多个电源的需求.采用此电路的一款3-W的立体声D类功放已在TSMC06BCD工艺线投片,芯片效率高达89.67%,H桥高端和低端的导通电阻为320mΩ,电源抑制比(PSRR)为-62dB,THD低至0.1%,测量结果表明该驱动电路工作良好.     

七号信令监测系统在互联互通中的应用

随着电信市场的开放与行业竞争的不断深入，为了获取更多利益，个别运营公司推出了一些不规范的网间互联业务，如回呼卡类业务、套取网间结算费的行为等，给整个行业造成了不良影响，这就需要我们及时发现，及时处理，维护企业合法权益不受侵害。     

传感器网络中航迹关联的加权模糊聚类算法

提出一种基于特征加权的模糊聚类算法用于传感器网络中的航迹关联.该方法首先将分布式多传感器获得的航迹进行数据同化,然后通过同步采样将所有航迹映射为高维空间中的一组点集,最后通过特征加权的模糊c均值(FCM)聚类算法实现航迹的分类关联和信息融合.在聚类算法中通过ReliefF算法实现了特征权值的自动确定,自适应地考虑了不同时刻航迹位置对数据关联的不同影响.实验结果表明本文提出的航迹关联算法不仅具有良好的关联效果,而且通过特征的自适应加权提高了信息融合质量.     

赛灵思针对消费电子特定领域开发板极产品

据市场研究公司Gartner Dataquest分析，消费电子将是PLD应用市场中增长最快的应用之一。据预测，其年均复合增长率将为31％，到2008年，整个消费电子类PLD的市场可高达11．85亿美元。