基于最优输运的迁移学习

迁移学习的目的是将源领域学习的信息迁移至目标领域.针对目标领域为源领域的子流形的情形,文中提出迁移学习算法(Optlearn).算法为源领域求取一组权重,期望带权的源领域和目标领域尽可能相似.采用最优输运理论,减小带权源领域和目标领域间的差异.在最优输运理论上,改进对偶Sinkhorn散度,适用于子流形情形,同时提出快速计算算法.通过人群计数任务测试文中算法,在避免对每个固定摄像头进行标注的巨大开销的同时,Optlearn获得较好的计数性能.     

P2PGIS空间矢量数据动态管理机制研究

P2PGIS有效地解决了集中式GIS中海量数据的存储问题以及数据索引过程中产生的瓶颈效应。针对当前P2PGIS中由于节点不稳定,容易造成数据丢失和索引失效的问题进行研究,提出了P2PGIS空间矢量数据动态管理机制。该机制可以在分布式网络中对空间矢量数据进行多重备份,并利用网络中存在的备份进行数据恢复、索引更新等操作,有效地保证了数据的完整性及索引的正确性。同时,通过优化路由索引策略进一步提高了索引效率。理论分析及实验结果表明,采用空间矢量数据动态管理机制有效地提高了范围查询成功率,缩短了数据索引时延。     

P2P空间矢量数据索引网络组策略的优化研究

近几年来P2P网络系统由于其出色的数据共享功能和数据传输效率得到飞速的发展。特别在具有海量数据的地理信息系统中,P2P网络以其利用客户资源协同的组策略可以有效提高当前整个索引系统的性能。文中将针对当前组策略节点选择的不足之处,提出一种适用于P2P空间矢量数据索引网络客户组成员节点优化加入算法和相适应的节点动态替换算法。在综合了索引网络节点时延、带宽的基础上,加入可调权值在这两者之间进行平衡,最后得出节点的性能指标并实现算法。仿真结果表明该策略可以优化客户组成员的组成结构,从而提高空间索引网络的性能。