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61.
针对加权平均、最优加权、自适应加权多传感器信息融合算法的不足,提出采用刀切法与自适应加权方法相结合的信息融合算法。该算法在自适应加权的基础上充分利用观测值与各个历史时刻的估计值,通过构造伪值分别对估计值与加权因子进行Quenouille估计。实验结果表明,在经过刀切法与自适应加权相结合后,数据处理的精确性和稳健性方面都优于普通的处理方法。 相似文献
62.
用二进制数来表示完全图的各种组合,借助计算机编程可从完全图的各种组合中寻找出ramsey图。5个顶点的Ramsey图是最基本的Ramsey图,这种基本方法为寻找更复杂的Ramsey图提供了基础。 相似文献
63.
文本阅读能力差和视觉推理能力不足是现有视觉问答(visual question answering, VQA)模型效果不好的主要原因,针对以上问题,设计了一个基于图神经网络的多模态推理(multi-modal reasoning graph neural network, MRGNN)模型。利用图像中多种形式的信息帮助理解场景文本内容,将场景文本图片分别预处理成视觉对象图和文本图的形式,并且在问题自注意力模块下过滤多余的信息;使用加入注意力的聚合器完善子图之间相互的节点特征,从而融合不同模态之间的信息,更新后的节点利用不同模态的上下文信息为答疑模块提供了更好的功能。在ST-VQA和TextVQA数据集上验证了有效性,实验结果表明,相比较此任务的一些其他模型,MRGNN模型在此任务上有明显的提升。 相似文献
64.
在缺乏用户交互互补项目方面数据的情况下,将用户对项目的偏好融合到只考虑项目关系的互补项目推荐中,提高推荐模型的性能。提出一种基于知识图谱的互补项目推荐方法,在用户历史交互项目集中推测用户交互的互补项目,基于知识图谱提取用户对互补项目的偏好,利用图像与文本学习项目之间的互补关系,最后基于神经网络实现二者的共同学习。提出的方法在Amazon数据集上与次优的基线方法相比,ACC提升了7%,precision提升了3%,这说明提出的方法性能优异。该算法共同学习用户对项目的偏好与项目之间的互补关系,提升了推荐性能。 相似文献
65.
针对无线传感器网络链路质量估计模型中回归算法复杂度高、缺少统一分类标准和公开数据集等问题,提出了一种基于EWMA和线性回归的链路质量估计方法ELR-LQE。以物理层获取的RSSI、LQI和SNR,以及包接收率PRR作为度量参数,分别在多种实验环境中采用不同的发射功率、竞争条件和部署方式采集数据,建立了链路质量估计数据集。通过最小值填充和EWMA对数据进行预处理,明显提高了回归模型的输入特征与链路质量的相关性。与现有方法相比,提出方法易于和网络层协议适配,并且复杂度较低,适合在资源有限的无线传感器网络节点中实现。实验结果显示,ELR-LQE具有较高的精度,在多种实验条件下平均的ME为4.6×10-2,R2为0.99。 相似文献
66.
现存非负矩阵分解(non-negative matrix factorization,NMF)研究多考虑单一视图分解数据,忽略了数据信息的全面性。此外,NMF限制其获取数据的内在几何结构。针对以上问题,提出一个结构正则化多视图非负矩阵分解算法(structure regularized multi-view nonnegative matrix factorization,SRMNMF)。首先,通过主成分分析来对数据进行全局结构的判别式学习;其次,利用流形学习来捕获数据的局部结构;然后,通过利用多视图数据的多样性和差异性来学习表征。模型提升了算法聚类的整体性能,更加有效地挖掘数据的结构信息。此外,采用高效的交替迭代算法优化目标函数得到最优的因子矩阵。在六个数据集上与现存的代表性方法比较,所提出的SRMNMF的准确率、NMI和Purity分别最大提高4.4%、6.1%和4.05%。 相似文献
67.
为了扩大时空图卷积网络的预测范围,将它应用在关联关系未知场景下的多变量时间序列预测问题,提出一种附加图学习层的时空图卷积网络预测方法(GLB-STGCN)。图学习层借助余弦相似度从时间序列中学习图邻接矩阵,通过图卷积网络捕捉多变量之间的相互影响,最后通过多核时间卷积网络捕捉时间序列的周期性特征,实现对多变量的精准预测。为验证GLB-STGCN的有效性,使用天文、电力、交通和经济四个领域的公共数据集和一个工业场景生产数据集进行预测实验,结果表明GLB-STGCN优于对比方法,在天文数据集上的表现尤为出色,预测误差分别降低了6.02%、8.01%、6.72%和5.31%。实验结果证明GLB-STGCN适用范围更广,预测效果更好,尤其适合自然周期明显的时间序列预测问题。 相似文献
68.
Entity linking is a fundamental task in natural language processing. The task of entity linking with knowledge graphs aims at linking mentions in text to their correct entities in a knowledge graph like DBpedia or YAGO2. Most of existing methods rely on hand‐designed features to model the contexts of mentions and entities, which are sparse and hard to calibrate. In this paper, we present a neural model that first combines co‐attention mechanism with graph convolutional network for entity linking with knowledge graphs, which extracts features of mentions and entities from their contexts automatically. Specifically, given the context of a mention and one of its candidate entities' context, we introduce the co‐attention mechanism to learn the relatedness between the mention context and the candidate entity context, and build the mention representation in consideration of such relatedness. Moreover, we propose a context‐aware graph convolutional network for entity representation, which takes both the graph structure of the candidate entity and its relatedness with the mention context into consideration. Experimental results show that our model consistently outperforms the baseline methods on five widely used datasets. 相似文献
69.
Computer networks face a variety of cyberattacks. Most network attacks are contagious and destructive, and these types of attacks can be harmful to society and computer network security. Security evaluation is an effective method to solve network security problems. For accurate assessment of the vulnerabilities of computer networks, this paper proposes a network security risk assessment method based on a Bayesian network attack graph (B_NAG) model. First, a new resource attack graph (RAG) and the algorithm E-Loop, which is applied to eliminate loops in the B_NAG, are proposed. Second, to distinguish the confusing relationships between nodes of the attack graph in the conversion process, a related algorithm is proposed to generate the B_NAG model. Finally, to analyze the reachability of paths in B_NAG, the measuring indexs such as node attack complexity and node state transition are defined, and an iterative algorithm for obtaining the probability of reaching the target node is presented. On this basis, the posterior probability of related nodes can be calculated. A simulation environment is set up to evaluate the effectiveness of the B_NAG model. The experimental results indicate that the B_NAG model is realistic and effective in evaluating vulnerabilities of computer networks and can accurately highlight the degree of vulnerability in a chaotic relationship. 相似文献
70.
As the keystones of the personalized manufacturing, the Industrial Internet of Things (IIoT) consolidated with 3D printing pave the path for the era of Industry 4.0 and smart manufacturing. By resembling the age of craft manufacturing, Industry 4.0 expedites the alteration from mass production to mass customization. When distributed 3D printers (3DPs) are shared and collaborated in the IIoT, a promising dynamic, globalized, economical, and time-effective manufacturing environment for customized products will appear. However, the optimum allocation and scheduling of the personalized 3D printing tasks (3DPTs) in the IIoT in a manner that respects the customized attributes submitted for each model while satisfying not only the real-time requirements but also the workload balancing between the distributed 3DPs is an inevitable research challenge that needs further in-depth investigations. Therefore, to address this issue, this paper proposes a real-time green-aware multi-task scheduling architecture for personalized 3DPTs in the IIoT. The proposed architecture is divided into two interconnected folds, namely, allocation and scheduling. A robust online allocation algorithm is proposed to generate the optimal allocation for the 3DPTs. This allocation algorithm takes into consideration meeting precisely the customized user-defined attributes for each submitted 3DPT in the IIoT as well as balancing the workload between the distributed 3DPs simultaneously with improving their energy efficiency. Moreover, meeting the predefined deadline for each submitted 3DPT is among the main objectives of the proposed architecture. Consequently, an adaptive real-time multi-task priority-based scheduling (ARMPS) algorithm has been developed. The built ARMPS algorithm respects both the dynamicity and the real-time requirements of the submitted 3DPTs. A set of performance evaluation tests has been performed to thoroughly investigate the robustness of the proposed algorithm. Simulation results proved the robustness and scalability of the proposed architecture that surpasses its counterpart state-of-the-art architectures, especially in high-load environments. 相似文献