基于奖励值RNN和A2C模型的音乐生成

我们提出了一个新的方法—基于奖励值RNN的优势演员-评论家算法(R-A2C)来生成音乐。我们的模型首先使用一个带有注意力机制的RNN模型(Recurrent neural network)预处理数据并将此作为先验策略,然后我们将包含先验策略和用户反馈信息的奖励值RNN增加到A2C(Advantage Actor-Critic)模型中,使得任意用户给定的约束与循环网络的风格相结合,以此来鼓励演员生成更符合用户需求的音乐,实验表明我们的模型取得了预期的效果。     

基于AJAX UpdatePanel无刷新多级联查询的应用研究

笔者通过软件测试实验详细分析ASP.NET的UpdatePanel控件在处理多级联动查询事务中的具体应用,通过实验测试效果对比,表明其在特定场合具有更强的细节实现能力和用户体验。ScriptManager和UpdatePanel控件联合使用可以实现页面异步局部更新的效果。其中的UpdatePanel就是设置页面中异步局部更新区域,它必须依赖于criptManager,因为ScriptManger控件提供了客户端脚本生成与管理UpdatePanel的功能。     

基于大数据的传感网络链路稳定性检测系统设计

传统检测系统在对链路检测过程中,经常受到移动环境的影响,导致检测结果的完整性以及准确率较低,为解决这一问题,提出并设计了基于大数据的传感网络链路稳定性检测系统。对传感网路传输端、数据中心服务器以及检测端三部分进行具体分析,完成系统硬件设计。为尽量减小移动环境的影响,在软件设计部分,采用直接链路和间接链路稳定性相结合的检测方法,共同完成基于大数据的传感网络链路稳定性检测系统设计。实验结果表明,该系统检测结果的完整性较高,且检测准确率平均值可高达93.5%左右,验证了该系统的优越性能。     

一种基于用户行为特征的精准容量预测方法

随着大流量套餐业务的推广,用户行为随之转变,网络资源的需求也不断升高。因此,文章提出一种基于用户行为特征的精准容量预测方法,提前做好市场容量预判,并结合用户行为特征实现场景化网络解决方案,确保用户感知。     

大数据平台安全架构体系研究

大数据时代下,数据作为一种重要的资产,应该被予以相应的保护。而当前大数据平台时常出现数据泄露事件,极大地阻碍了大数据技术的进一步应用和发展。本文在概述当前大数据平台面临的安全挑战和安全需求的前提下,依据大数据平台技术架构体系的运行,进行大数据平台安全架构体系的整体框架设计,并就其中的安全技术部分进行重点论述。     

基于模糊谱聚类的不确定蛋白质相互作用网络功能模块挖掘

针对谱聚类融合模糊C-means（FCM）聚类的蛋白质相互作用（PPI）网络功能模块挖掘方法准确率不高、执行效率较低和易受假阳性影响的问题，提出一种基于模糊谱聚类的不确定PPI网络功能模块挖掘（FSC-FM）方法。首先，构建一个不确定PPI网络模型，使用边聚集系数给每一条蛋白质交互作用赋予一个存在概率测度，克服假阳性对实验结果的影响；第二，利用基于边聚集系数流行距离（FEC）策略改进谱聚类中的相似度计算，解决谱聚类算法对尺度参数敏感的问题，进而利用谱聚类算法对不确定PPI网络数据进行预处理，降低数据的维数，提高聚类的准确率；第三，设计基于密度的概率中心选取策略（DPCS）解决模糊C-means算法对初始聚类中心和聚类数目敏感的问题，并对预处理后的PPI数据进行FCM聚类，提高聚类的执行效率以及灵敏度；最后，采用改进的边期望稠密度（EED）对挖掘出的蛋白质功能模块进行过滤。在酵母菌DIP数据集上运行各个算法可知，FSC-FM与基于不确定图模型的检测蛋白质复合物（DCU）算法相比，F-measure值提高了27.92%，执行效率提高了27.92%；与在动态蛋白质相互作用网络中识别复合物的方法（CDUN）、演化算法（EA）、医学基因或蛋白质预测算法（MGPPA）相比也有更高的F-measure值和执行效率。实验结果表明，在不确定PPI网络中，FSC-FM适合用于功能模块的挖掘。