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针对目前跨模态哈希方法中存在的哈希码鲁棒性不足、量化误差较大的问题,提出一种重构约束的离散矩阵因式分解哈希算法.通过矩阵因式分解直接学习多模态数据的离散深层潜在语义,避免松弛-量化产生的大量误差;将学习的深层语义重构回原始数据,降低数据中冗余信息的影响,加强哈希码的鲁棒性与可区分性.该算法在Wiki、NUS-WIDE和... 相似文献
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当前,多数车联网任务卸载工作仅考虑时延因素将任务卸载至边缘服务器执行(LOCAL-MEC),但是,车载单元仍有一定的计算能力可以利用.针对上述问题,研究了任务卸载的总代价即时延和能耗两个目标,提出一个将车辆自身的计算单元、附近车辆的计算单元与边缘服务器协同计算的任务卸载模型.该模型既考虑了任务的优先关系,又同时考虑了系统的时延和能耗.通过借鉴模拟退火算法思想并引入压缩因子改进粒子群算法来实现任务卸载.实验结果表明:与其他任务卸载策略相比,提出的任务卸载策略优化效果明显,TPSO算法的总代价为传统粒子群算法的53.8%、LOCAL-MEC策略的27.1%、DCOS(distributed computation offloading scheme)算法的78%,并且适用于多种现实场景. 相似文献
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在家庭护理服务质量方面,现有研究大多考虑老人的服务需求是否得到满足、服务是否及时、老人对服务是否满意等因素,忽略了老人在选择护工上的偏好习惯。提出带服务约束的多周期家庭护理路径规划与调度问题,并将其归约为多车场车辆路径优化问题,证明该问题的NP难解性。为了在老人提供的黑名单、必选服务技能、服务价格等约束下最优化家庭护理机构的服务质量,提出贪心算法,优先为服务开始时间早的老人提供服务,为老人安排最高服务质量的护工。以贪心算法求得的结果作为初始解,并针对该问题的多周期性质,定制一个遗传算法对初始解进行优化,以获得更优的多周期护工路径规划方案。在3组不同规模的开源数据集上进行实验,结果表明,与基准算法和随机算法相比,所提出的贪心算法将服务质量分别提高了31.7%和79.8%,定制的遗传算法将服务质量分别提高了65.7%和126.3%。 相似文献
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针对传统渔业种质资源管理系统存在的数据中心化存储、数据易篡改和数据信任,以及难以高效获取与利用多源异构渔业疾病数据等问题,在分析区块链与知识图谱关键技术的基础上,设计了渔业种质确权可信溯源区块结构,确保渔业种质溯源数据不可伪造和安全可信;提出了“On-Chain+Off-Chain”渔业种质资源可信确权信息协同管理存储策略,解决渔业种质资源溯源区块链网络中各节点数据存储压力大、查询效率低等问题;构建渔业疾病知识图谱,实现渔业疾病数据隐藏关系的有效挖掘;基于微服务技术研制了集种质确权、品种选择、疾病防治、知识图谱、环境智能预测等一体化的渔业种质资源管理系统,实现渔业种质资源可信确权与管理、渔业养殖品种智能分析与决策、海量异构的渔业疾病知识资源池的集成与共享、环境参数(溶解氧浓度、酸碱度等)智能预测预警等功能。测试结果表明,该系统解决了溯源信息真实可信的问题,有效挖掘出渔业疾病数据中隐藏的关系,并取得了较好的应用效果。 相似文献
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如何有效挖掘单模态表征并实现多模态信息的充分融合是多模态情感分析研究的重点之一。针对多模态情感分析中的模态间噪声和多模态特征融合不充分等问题,提出一种基于跨模态门控机制和改进融合方法的多模态情感分析模型。首先,利用跨模态门控机制去除模态间噪声,提取互补信息以增强模态表示。然后,利用权重和相似约束分别关注不同模态情感贡献的差异性和情感表达的一致性。最后,结合模态的多层次表示获得情感分析的结果。在三个公开数据集上的实验结果表明,所提模型是有效的,相比已有一些模型取得了更好的性能。 相似文献
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由于网页中大都包含有如广告、版权信息、导航链接等噪音,严重影响了网页数据的自动收集和挖掘.通过一种基于数据库去除网页噪音的有效方法,对网页噪音的处理不用将内容全部放入内存中,而是根据数据库中保存的table和div容器包含内容重复度进行消除噪音操作,一定程度上达到了净化网页的目的.将此方法应用于基于差异频度的类别空间模型的二值分类,结果表明本文提出的网页去噪方法是有效的,并且分类的正确率有了一定的改进. 相似文献
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为了有效识别商品虚假评论,提出一种基于情感极性与SMOTE过采样的虚假评论识别方法。首先,根据在线虚假评论的特点,构建一个多维虚假评论特征模型。其次,在情感极性算法中增加了情感极性均值和情感极性标准差等统计指标来全面刻画虚假评论。最后,针对虚假评论中的类不平衡问题,使用SMOTE算法优化随机森林分类模型,从而提高虚假评论识别效果。基于大众点评网的真实评论数据进行了多组实验,实验结果表明该方法在正负样本不平衡的虚假评论数据集中具有更高的准确率、召回率及F值。综合考虑情感极性和正负样本不平衡等因素可帮助电商平台有效过滤虚假评论,为消费者提供更加真实可靠的评论数据。 相似文献
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针对无线传感器网络分簇多跳路由协议中靠近基站的簇头节点容易死亡的缺点,提出一种基于扇形的能量匀衡的非匀均分簇路由协议EBUCBS(Energy-Balancing Unequal Clustering Routing Protocol Based on the Sector).EBUCBS协议采用固定分簇方式能减少重复分簇给网络带来的额外能量损失,且靠近基站的簇的规模小于远离基站的簇规模,使靠近基站的簇头有足够的能量转发信息而不容易死亡,均衡了网络能量负载.Matlab仿真实验表明:与LEACH协议、EEUC协议相比EBUCBS协议有效延长了网络生存时间. 相似文献
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针对传统KNN算法[K]值固定问题,提出基于环形过滤器的[K]值自适应KNN算法(K-value Adaptive KNN Algorithm Based on Annular Filter,AAKNN),其核心思想是利用稀疏向量能够较好地表达数据之间的相似度信息来动态选择每个测试点的[K]个最近邻点,从而提高算法的准确率。该算法不仅能够根据不同测试点的实际情况来选择不同的[K]值,而且利用环形过滤器避免了内存占用过大的问题。最后通过6组公开数据集对所提出的AAKNN算法进行了实验验证。实验结果表明,AAKNN与CM-KNN算法相比较于其余四种算法在准确率上平均提高2%,其中AAKNN算法相比较CM-KNN算法可以平均减少79%的内存消耗。 相似文献