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1.
《电力系统及其自动化学报》2022,(1)
1.图要精选,应具有自明性,切忌与表及文字表述重复。2.图要精心设计和绘制,要大小适中,线条均匀,主辅线分明。3.坐标图标目中的量和单位符号应齐全,并分别置于纵、横坐标轴的外侧。4.图中的术语、符号、单位等应与表格及文字表述所用的一致。 相似文献
2.
3.
4.
美军将网络空间视为继陆、海、空、天外的第五大作战域,并将其列为国防部11项现代化优先事项之一,在美国等军事大国推动下,网络空间成为国家安全竞争和军事斗争的新疆域.文中对近年美国联邦政府、各部门及各军种发布的网络空间领域主要战略政策、规划计划进行梳理,研究其主要战略思想;分析美军2022财年国防预算、研究经费投向投量及重点项目的 研发情况.形成的研究成果将对我国网络空间安全领域研究提供技术支撑. 相似文献
5.
传统网络性能预测技术存在网络状态获取不够全面及网络性能评估准确性欠佳等问题,利用图神经网络学习推理网络关系数据的特点,结合捕获的网络全局信息,提出了一种基于图神经网络的网络性能智能预测方法。通过网络系统抽象及网络性能建模,将复杂的网络信息转化为形式化的图数据进行描述,利用图空域卷积处理图网络节点的消息传递过程,实现网络信息之间的关系推理,研究了实现网络性能预测的图神经网络模型,提出了一种能处理流量矩阵、网络拓扑、路由策略、节点配置的图神经网络体系结构,最后通过实验论证了模型能更好地实现包括时延、抖动和丢包率的网络性能的准确预测。 相似文献
6.
《中国计量学院学报》2022,(1):92-99
目的:利用图神经网络,构建带有结构学习的多头密集连接图池化模型并用于图分类任务。方法:首先,用图卷积神经网络提取节点的初始特征。其次,用多头密集连接网络学习节点重要性得分,并根据得分进行节点采样得到池化图。之后,对池化图中的节点进行结构学习,以保证图结构的完整性。最后,将学到的图表示放到分类器中,完成图分类任务。结果:与其他图分类模型在七个广泛使用的数据集上进行实验对比,我们构建的模型在五个数据集上的分类结果达到最优。结论:结合结构学习的多头密集连接图池化模型在图分类任务中具有先进性。 相似文献
7.
实施独立计量分区(district metered area,DMA)是辅助供水管网管理和漏损识别的重要手段.图划分算法是进行DMA分区的方法之一,常规图划分算法应用中,存在解空间受限、分区后原水流状态易发生较大改变、形成较多串联分区(对流量计算不利)的缺点.在常规图划分算法基础上进行了改进:粗化阶段按照特定规则匹配、合并非输水干管两端的节点,形成简化的管网拓扑结构;分区阶段得到管网初步分区方案;细化阶段提出基于贪心算法、枚举算法、蒙特卡洛算法的分区调整方法,结合改进的仪表安置方法、水力模拟、优劣解距离法(technique for order preference by similarity to an ideal solution,TOPSIS),对分区方案进行调整.将该方法应用于YX市供水管网,成功进行了分区. 相似文献
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