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1.
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
2.
安全仪表功能(SIF)回路是为了降低特定场景的安全风险而设置的,定级报告中SIF回路的功能描述是工艺设计的完整逻辑要求,包含关键动作及附件动作。安全完整性等级(SIL)验证属于概率学领域研究范畴,影响失效率的因素多且复杂。如果SIL验证无法通过,将造成大量的设计变更,浪费工程投资,影响工期。设计人员应关注SIL定级报告中关键动作的识别、要求平均失效概率以及SIF回路架构的约束。按照文中方法优化测量元件、逻辑控制器、执行元件及辅助元件的设计,可增加通过验证的概率。在没有预验证及安全要求规格书时,可以参考文中典型可通过SIL验证的SIF回路的经验架构进行优化设计,以减少工程变更。 相似文献
3.
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《现代电子技术》2019,(8):82-88
针对目前肺部肿瘤计算机辅助诊断模型存在的识别精度不高和漏诊率、误诊率降低困难等问题,提出一种基于集成深度信念网络(DBN)的肺部肿瘤计算机辅助诊断模型。首先,探讨不同的隐层数和隐层节点数对DBN识别性能的影响,从而确定合适的网络结构,并以该网络结构在三个模态(CT,PET,PET/CT)肺部图像构成的样本空间构建三个单一DBN个体分类器(CT-DBN,PET-DBN,PET/CT-DBN);然后,探讨输入图像大小、RBM学习率、训练批次大小、反向传播次数对DBN识别性能的影响,从而确定合适的参数训练三个单一DBN个体分类器;最后,采用"相对多数投票法"对三个DBN个体分类器进行集成,得到该模型的最终结果。实验结果表明,基于集成DBN的肺部肿瘤计算机辅助诊断模型的整体性能优于三个单一DBN个体分类器。 相似文献
7.
在海上作业时风浪会对吊装系统产生影响,为了减少船用起重机的影响以延长海上作业的时间,在船用起重机上合理安装升沉补偿系统尤为重要。本文阐述了船用起重机的升沉补偿系统的基本原理,并且对系统的动力学仿真模型进行构思和设想,提出两种补偿模式下的动态性能,分析了两种补偿模式下,船用起重机的升沉补偿系统的运作效益,以期实现系统的建模和仿真应用。 相似文献
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9.
本文以建筑上常用的石材材料——石材罗马柱作为研究对象。首先,分别对光面型、线条型和波纹型的三种柱身罗马柱进行三维实体建模,并总结出了一套石材罗马柱的建模方法;然后,分别建立三种柱身罗马柱结构的有限元仿真模型,通过对比其有限元分析数据,总结出了三种柱身的承载能力。本文探索出了石材罗马柱的三维建模方法和不同柱身的仿真分析方法,能够准确、有效地预测其承载。根据该研究,可以快速构建出石材罗马柱的三维实体模型,并迅速选出不同强度下要求的石材罗马柱的柱身,节约了研制时间和减少了材料浪费,具有一定普遍性,可应用到其他类型的石材罗马柱分析的问题中。 相似文献