检索结果-内蒙古大学图书馆

电子与信息学报 2018年第5期40卷 1037-1043页

作者：黄河袁超伟北京邮电大学信息与通信工程学院北京100876

针对在一般高斯白噪声环境中,传统的双门限能量检测频谱感知算法忽略确定两门限之间的感知信息的问题,该文提出一种基于动态自适应双门限能量检测的序贯协作频谱感知算法。新算法以最优化检测概率为目标,采用序贯方式对协作用户进行动... 详细信息

针对在一般高斯白噪声环境中,传统的双门限能量检测频谱感知算法忽略确定两门限之间的感知信息的问题,该文提出一种基于动态自适应双门限能量检测的序贯协作频谱感知算法。新算法以最优化检测概率为目标,采用序贯方式对协作用户进行动态自适应双门限建模,并对处于两门限之间的接收能量值进行软判决。进一步地,新算法能自适应动态调整门限大小和各判决区域协作用户数,以达到最大化检测概率和最优化受试工作特征曲线的目的。理论分析和仿真结果表明,与经典的双门限能量检测算法相比,提出算法具有更优的检测概率。

关键词：认知无线电双门限能量检测动态自适应算法协作频谱感知

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基于免疫危险理论的智能检测器及相关算法

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华中科技大学学报（自然科学版） 2015年第5期43卷 17-22页

作者：谭敏生白曜华周欢刘尖学南华大学计算机科学与技术学院湖南衡阳421001

针对传统检测器检测率较低、误报率较高、自体库过于庞大的问题,设计了基于免疫危险理论的KRID(Katherine智能检测器),包括实时检测模块、记忆模块和自适应模块.提出了MSMA(二进制分段近似匹配方法)及KRNA检测算法,KRNA检测算法根据不... 详细信息

针对传统检测器检测率较低、误报率较高、自体库过于庞大的问题,设计了基于免疫危险理论的KRID(Katherine智能检测器),包括实时检测模块、记忆模块和自适应模块.提出了MSMA(二进制分段近似匹配方法)及KRNA检测算法,KRNA检测算法根据不同类型的危险信号使用不同的分段近似匹配方法进行分层检测.实验结果表明:KRNA检测算法具有较高的检测率、较低的误报率和冗余度;为进一步提高KRID的自适应能力,给出了DSAA(动态自适应算法),该算法获取各类异常信号的出现次数,将其与该类异常信号的危险频率求和取平均值后得到新的危险频率,根据新的危险频率调整检测细胞数量.实验结果表明:DSAA提升了检测器的自适应能力,减少了响应时间.

关键词：智能检测器免疫危险理论物联网网络层 Katherine智能检测器动态自适应算法二进制分段近似匹配方法

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ICN中动态自适应流媒体算法

ICN中动态自适应流媒体算法

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中国科学院声学研究所纪念建所50周年暨第五届学术交流会

作者：辛永辉李杨林涛慈松高性能网络实验室

媒体内容将会成为未来互联网流量的主要组成部分,而在信息中心网络(Information Centric Network,ICN)的流媒体应用中,由于网络的缓存,传统的自适应流媒体算法会增加视频的抖动甚至导致播放中断,降低了用户的观看体验.本文提出了ICN中... 详细信息

媒体内容将会成为未来互联网流量的主要组成部分,而在信息中心网络(Information Centric Network,ICN)的流媒体应用中,由于网络的缓存,传统的自适应流媒体算法会增加视频的抖动甚至导致播放中断,降低了用户的观看体验.本文提出了ICN中的动态自适应流媒体算法,在保证客户端流畅播放的同时,尽可能的提升视频片段的码率,提升用户的观看体验.在现有的ICN平台中通过仿真,证明该自适应算法要优于传统的算法性能.

关键词：信息中心网络通信模式流媒体技术动态自适应算法

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基于深度学习的行人检测技术研究

基于深度学习的行人检测技术研究

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作者：刘德雨长春工业大学

学位级别：硕士

近年来,行人检测技术由于其在视频监控、汽车无人驾驶技术、智能机器人等多个领域都发挥了不可或缺的作用,成为了现代计算机视觉领域的一个非常热门的研究课题。基于图像识别技术的计算机视觉已成为人工智能技术的一个非常重要的研究课... 详细信息

近年来,行人检测技术由于其在视频监控、汽车无人驾驶技术、智能机器人等多个领域都发挥了不可或缺的作用,成为了现代计算机视觉领域的一个非常热门的研究课题。基于图像识别技术的计算机视觉已成为人工智能技术的一个非常重要的研究课题。计算机如何更加人性化的理解场景,像人一样识别场景中的各个物体所属的类别,是目前解决人工智能系统应用问题的关键所在。相比于传统的图像识别系统,深度神经网络最大的优势在于将图像的特征提取与分类融合到了一个整体的神经网络之中。同时,借助其不断加深的网络结构,可以提取出比人类手工设计的特征更加抽象的高级特征。本文针对机器人以及无人车在自然场景下的行人检测与识别问题,主要开展了基于深度学习的行人检测算法的研究。主要的研究内容如下:(1)提出一种基于模糊深度学习网络的行人检测方法,在经典的深度置信网络的基础上,结合模糊集的思想,使深度学习框架嵌入先验知识,将受限玻尔兹曼机的抽象能力和模糊集的优秀分类性能进行融合,再成功地运用到行人检测这个课题中。可以通过提出的模糊深度学习网络提取到复杂背景下行人的更高层次的抽象特征,改善系统的整体性能,进一步提高系统的检测精度。(2)提出了一种动态自适应池化模型,相比于传统的平均池化和最大池化,本文提出的自适应池化对于不同的图像特征提取更有针对性,可以根据具体的特征图动态自适应的调整池化操作的过程。同时,也可以根据每个池化域内部数据的具体内容自适应调整对应的权值。这样也整体上提升了深度学习网络针对不同的池化域的处理能力,使神经网络在不同的迭代次数,处理不同的池化域的过程中,可以提取到更为有效的特征。(3)实现了一种快速的基于动态自适应的区域卷积神经网络的行人检测模型。在经典的快速区域卷积神经网络的基础之上,融入了动态自适应池化算法,将经典网络中的最大池化改用为自适应池化,进一步提升了对行人特征的处理性能,可以更有针对性地处理不同的行人特征数据。和传统的快速区域网络相比,进一步加快了神经网络的训练速度并且提高了行人检测模型的检测精度,同时也大大改善了系统的鲁棒性与检测的实时性。

关键词：计算机视觉深度学习模糊集动态自适应算法行人识别

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基于中间件的负载均衡在网上银行的应用

基于中间件的负载均衡在网上银行的应用

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作者：吕千山中山大学

学位级别：硕士

本文从网上银行网关负载均衡的实际需求入手，在总结和归纳现有的负载均衡技术的基础上，通过比较多种负载均衡策略和网上银行系统的实际情况，阐述并实现了基于中间件层的负载均衡服务。\n　　本文的主要工作是设计并实现了网上银行DS... 详细信息

本文从网上银行网关负载均衡的实际需求入手，在总结和归纳现有的负载均衡技术的基础上，通过比较多种负载均衡策略和网上银行系统的实际情况，阐述并实现了基于中间件层的负载均衡服务。\n　　本文的主要工作是设计并实现了网上银行DSR负载均衡问题的服务，其主要创新点有以下几个方面：\n　　●采用了基于CORBA体系结构的设计，在中间件层实现了服务，使负载均衡系统具有很好的透明性；　　 ●采用了分散式的负载均衡服务设计，有效地避免了单点失效对整体服务的影响；　　\n ●采用动态的自适应负载均衡算法，可以根据运行时的客户请求情况，对客户请求重定向，提高了系统的伸缩性和对负载均衡请求的响应速度；　　\n ●算法根据DSR网关传输的数据包的特点所设计，具有更佳的性能，且具有可替换性。　　\n 本文所设计的负载均衡服务通过在网上银行测试环境中的测试，取得了较佳的性能，证明该设计能很好地解决随着交易量的增长而带来的网关负载均衡问题。

关键词：网上银行系统中间件负载均衡动态自适应算法

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