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针对现有的贪婪方法不能有效处理拓扑结构中链路故障的问题,提出单链路故障和多链路故障本地化恢复策略。首先,通过利用克莱因伯格的贪婪嵌入给出单链路故障恢复策略;然后,将其扩展到多链路故障的情况;最后,在基于Python/C++的仿真环境下对提出的技术进行评估。实验结果表明,该技术仅需要非常有限的资源,且造成的路由质量损耗也有限,可以实现快速切换,可依网络生成树中链路数目扩展。该技术的可扩展性、简单性和低开销使其适合于大型网络。 相似文献
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图像显著性检测是为了检测到能够引起视觉注意力的对象区域,利用混合的特征编码能够避免单一的特征编码在检测图像中对象显著性和显著区域精确边界时候的不足。提出一种基于图像区域对比信息和图像语义信息混合编码的图像显著性检测方法。结合图像对比信息编码以及原始图像的语义信息编码,通过卷积神经网络来进行图像显著性检测,保证对显著对象进行有效的检测以及对显著区域边缘细节的处理能力。实验结果表明,在主流的显著性检测数据集上,采用该方法能够有效地检测到图像中的显著对象以及显著区域的精确边界。 相似文献
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针对医学图像数据的特殊性,提出了一种适合挖掘大量医学图像数据的关联分类算法.该算法以频繁模式树为基础,通过引入双支持度,排除一部分对分类无意义且存在干扰的项,以提高分类正确率.实验结果表明,当用于医学图像分类时,该算法可以取得同样的基于关联规则的分类算法CMAR更高的执行效率及更好的分类效果. 相似文献
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针对多项式核或RBF核SVM不能很好地处理图像标注中的数据不平衡问题,提出了一种基于多核函数SVM的图像标注方法,该方法采用多核函数训练过的SVM将基于区域的图像标注问题转化为对非平衡数据分类的问题,进而对图像标签进行分类以获取更符合图像真实含义的标注.实验结果表明,多核函数SVM图像标注性能优于单独使用局部或全局核函数. 相似文献
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国内外研究成果表明,将数据挖掘技术应用于异常检测在理论上是可行的,在技术上建立这样一套系统是可能的。关联模式的挖掘是基于异常检测的数据挖掘技术中的一个十分重要的研究课题,文章的目的就是建立基于异常检测的关联模式挖掘模型,并给出了相应的算法。 相似文献
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针对大数据智能分类效率低、占用率较高的问题,提出了一种云计算下低占用率大数据智能分类方法,采用贝叶斯算法构建智能分类模型,使其后续分类时通过朴素贝叶斯智能分类器可以将容错率降到最小,并构建压缩函数及选择特征使其能够和源数据之间的区分程度相同的,对智能分类模型进行训练,通过训练后的分类模型对源数据进行特征分类,最终完成云计算下大数据智能分类的目的 .仿真结果表明,使用改进方法对大数据分类,其计算过程简单、空间占用率较低,能够有效的缩短数据分类时间,鲁棒性较强. 相似文献