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以完善缺失的数据云存储技术为目的,提出基于多路径遍历优先选择的缺失数据云存储方法。该方法利用前馈神经网络对缺失数据进行冗余数据处理后,先使用高斯混合模型和最大期望算法对清洗后的缺失数据进行均值修正,提升缺失数据的完整性;然后以均值修正后的缺失数据为基础,使用多路径遍历优先选择方式选取缺失数据存储路径后,按照云计算体系结构和缺失数据存储需求,建立缺失数据云存储技术架构;最后按照缺失数据存储路径对其进行云存储。实验结果表明:该方法在云存储缺失数据时读、写操作消耗时间较短,且不存在缺失数据漏处理情况;其在缺失数据云存储过程中缺失数据文件大小不同时吞吐量数值较高,且受运行线程数量影响较小。 相似文献
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针对现有的基于注意力机制的图像描述方法描述内容与图像关联度低的问题,提出一种基于目标检测与词性分析的图像描述算法。该方法在注意力机制的基础上,通过目标检测算法提取图片中的信息,使用带有注意力机制的循环神经网络对提取到的信息进行处理,生成图像描述语句。在生成单词的过程中,算法会预测每个单词的词性,根据不同的词性选择不同的神经网络,从而提升描述语句与原图像的关联度。实验结果表明,在多种客观描述评价标准中,本文算法生成的描述语句相对目前存在的算法均有不同程度提升,同时,在主观评价中也能够更准确流畅地描述图片的内容。 相似文献
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