检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机工程 2022年第7期48卷 51-58页

作者：吴翼腾于洪涛顾泽宇信息工程大学信息技术研究所郑州450002 中国人民解放军61660部队北京100080

面向网络链路预测的随机分块模型和层次结构模型利用全概率思想计算节点对之间的链路形成概率,但无法有效利用从宏观、中观网络结构到微观低阶环或模体结构中的重叠结构信息,导致链路预测结果的准确率较低。根据笛卡尔积和幂集等概念,... 详细信息

面向网络链路预测的随机分块模型和层次结构模型利用全概率思想计算节点对之间的链路形成概率,但无法有效利用从宏观、中观网络结构到微观低阶环或模体结构中的重叠结构信息,导致链路预测结果的准确率较低。根据笛卡尔积和幂集等概念,借鉴随机分块模型和层次结构模型思想,构建一种对层次结构信息、重叠结构信息和微观结构信息进行统一描述的网络结构模型(USI)。基于USI模型提出一种链路预测方法,依据网络结构信息给出USI模型中的集合划分,利用最大似然估计法计算节点对之间的链路形成概率,最终根据概率并联策略得到链路预测结果。实验结果表明,与基于节点相似性的经典链路预测方法相比,该方法在LT、ER、OP网络数据集上的AUC值提升了0.075~0.143,具有更高的链路预测准确性,并且验证了网络规模对链路形成具有一定的影响。

关键词：复杂网络链路预测统一描述网络结构模型前端融合

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基于网络结构模型的系统性风险研究:现状与展望

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金融监管研究 2020年第6期 100-114页

作者：唐文进李爽陶云清长沙理工大学经济与管理学院中南财经政法大学金融学院

以往应用网络结构模型的研究大多聚焦于系统性风险的水平与传染,或仅考虑网络结构的某个单一特征,并未就影响系统性风险水平与传染的网络结构本质特征和反映网络结构整体特征的网络结构脆弱性进行深入研究。然而,脆弱性是当前理论研究... 详细信息

以往应用网络结构模型的研究大多聚焦于系统性风险的水平与传染,或仅考虑网络结构的某个单一特征,并未就影响系统性风险水平与传染的网络结构本质特征和反映网络结构整体特征的网络结构脆弱性进行深入研究。然而,脆弱性是当前理论研究和现实关注的焦点,其往往与网络结构的本质特征密切相关。本文从节点异质性、连线集中性与复杂性等网络结构的本质特征出发,系统地归纳了网络结构的本质特征与网络结构脆弱性之间的关系,提出重要节点对脆弱性具有重要影响,连线集中性与复杂性可能与脆弱性呈非线性相关。未来的研究可针对网络周期性、不确定性等非传统风险传导渠道和网络动态特征等问题展开,并应更加关注我国银行体系的群落结构特征及去杠杆等重大宏观政策对我国系统性风险水平的影响,以及境外金融事件对我国金融市场安全和稳定的冲击。

关键词：系统性风险网络结构模型异质性集中性复杂性脆弱性

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入侵检测网络结构模型的训练方法

入侵检测网络结构模型的训练方法

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作者：刘学君张小妮孔祥旻晏涌沙芸王昊陈兆玉陈建萍 102600 北京市大兴区清源北路19号

本申请涉及一种入侵检测网络结构模型的训练方法，包括：获取原始数据集；对原始数据集进行预处理，得到训练数据集；按照预设时间长度对训练数据集进行分组，将每组中的数据拼接成一个二维数组样本，得到第一预设数量的二维数组样本；... 详细信息

标准号: CN113095433B

本申请涉及一种入侵检测网络结构模型的训练方法，包括：获取原始数据集；对原始数据集进行预处理，得到训练数据集；按照预设时间长度对训练数据集进行分组，将每组中的数据拼接成一个二维数组样本，得到第一预设数量的二维数组样本；利用第一预设数量的二维数组样本对预先构建的网络结构模型进行训练；网络结构结构为添加了BAM的卷积神经网络；输出训练结果；训练结果为入侵检测网络模型。如此，将神经网络与注意力机制相结合引入到工控系统之中，把工控系统中的数据进行特征重排序以强化注意力机制神经网络的作用，进行时空拼接后输入到网络中进行训练，不仅可以实现对欺骗性攻击的检测，还能够提升计算效率和性能，进一步提高检测速度。

关键词：二维数组预设样本网络结构模型训练数据集原始数据集注意力机制工控系统入侵检测神经网络训练结果预处理卷积神经网络欺骗性攻击计算效率数据拼接网络结构网络模型重排序检测构建拼接时空分组输出引入申请网络

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基于UNet-S网络结构模型的印章分割方法、装置和计算机设备

基于UNet-S网络结构模型的印章分割方法、装置和计算机设备

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作者：杨有张汝荟许鹏程康慷翟浩刘彦伯 400000 重庆市沙坪坝区大学城中路37号

本申请涉及印章分割技术领域，公开了一种基于UNet‑S网络结构模型的印章分割方法、装置和计算机设备，为了更好地利用UNet‑S网络的浅层信息并对特征图像进行融合，UNet‑S网络结构模型为5层。在UNet‑S网络结构模型中，对档案图像进行普... 详细信息

标准号: CN115205862A

本申请涉及印章分割技术领域，公开了一种基于UNet‑S网络结构模型的印章分割方法、装置和计算机设备，为了更好地利用UNet‑S网络的浅层信息并对特征图像进行融合，UNet‑S网络结构模型为5层。在UNet‑S网络结构模型中，对档案图像进行普通卷积操作之后，将特征图像输入多尺度深度可分离残差模块中，这样UNet‑S网络既能够有效融合语义信息以及边缘信息，降低特征图像的噪声，减少网络参数，还能有效避免出现网络退化、梯度爆炸等问题。Unet‑S网络输出的印章分割图精度较高，能够达到针对民国档案进行有效分割的技术效果。

关键词：网络结构模型特征图像分割印章计算机设备边缘信息档案图像技术效果网络参数网络输出有效融合语义信息网络多尺度可分离残差卷积浅层噪声退化档案融合爆炸申请

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基于统一描述网络结构模型的链路预测方法

基于统一描述网络结构模型的链路预测方法

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第三届先进计算与内生安全学术会议

作者：吴翼腾顾泽宇于溆乔信息工程大学郑州 450002 信息工程大学郑州 450002 中国电子工程设计研究院北京 100089 墨尔本大学澳大利亚墨尔本 3010

针对经典的链路预测模型无法利用实际网络中重叠结构等信息的问题，该文采用笛卡尔积、幂集、离散的度量空间等概念构建了一种对层次信息、重叠信息以及低阶环等微观信息进行统一描述的网络结构模型;并提出了基于该模型的链路预测算法... 详细信息

针对经典的链路预测模型无法利用实际网络中重叠结构等信息的问题，该文采用笛卡尔积、幂集、离散的度量空间等概念构建了一种对层次信息、重叠信息以及低阶环等微观信息进行统一描述的网络结构模型;并提出了基于该模型的链路预测算法。统一描述网络结构模型是层次结构模型和随机分块模型的一般化推广，可以对网络的层次结构、重叠结构等做出统一解释。真实网络数据集测试结果表明，相比主流算法，基于统一描述网络结构模型的链路预测算法可有效提高链路预测准确性。

关键词：复杂网络链路预测统一描述网络结构模型

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入侵检测网络结构模型的训练方法

入侵检测网络结构模型的训练方法

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作者：刘学君张小妮孔祥旻晏涌沙芸王昊陈兆玉陈建萍 102600 北京市大兴区清源北路19号

标准号: CN113095433A

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基于完全关注机制的糖网筛查网络结构模型

基于完全关注机制的糖网筛查网络结构模型

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作者：季鑫 519090 广东省珠海市金湾区红旗镇珠海大道北侧、双湖北路西华信荣工业园3号厂房2楼201房、202房、203房

本发明实施例涉及一种基于完全关注机制的糖网筛查网络结构模型。其中，该模型包括：池化层、注意力映射层、全局池化层以及全连接层，其中：卷积层，用于对输入的眼底图像进行图像特征提取，输出眼底图像的图像特征；池化层，用于对图... 详细信息

标准号: CN110211685B

本发明实施例涉及一种基于完全关注机制的糖网筛查网络结构模型。其中，该模型包括：池化层、注意力映射层、全局池化层以及全连接层，其中：卷积层，用于对输入的眼底图像进行图像特征提取，输出眼底图像的图像特征；池化层，用于对图像特征进行池化；注意力映射层，用于对经过池化的图像特征进行映射分类，得到多个分类特征；全局池化层，对多个分类特征进行全局池化，以对多数多个分类特征进行筛选；全连接层，用于经过全局池化的分类特征进行特征融合，得到分类结果。本发明解决了由于相关技术中难以对眼底图像进行细微的分类，造成的眼底图像分类结果不准确的技术问题。

关键词：池化分类特征眼底图像图像特征分类结果连接层映射层全局注意力图像特征提取网络结构模型特征融合分类映射卷积筛查糖网筛选输出

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基于完全关注机制的糖网筛查网络结构模型

基于完全关注机制的糖网筛查网络结构模型

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作者：季鑫 519090 广东省珠海市金湾区红旗镇珠海大道北侧、双湖北路西华信荣工业园3号厂房2楼201房、202房、203房

标准号: CN110211685A

关键词：池化分类特征眼底图像图像特征分类结果连接层映射层全局注意力图像特征提取网络结构模型特征融合分类映射卷积筛查糖网筛选输出

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专业市场品牌价值网络结构模型构建及其形成机制研究

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广西大学学报（哲学社会科学版） 2014年第6期36卷 59-63页

作者：唐玉生广西大学商学院广西南宁530004

专业市场品牌价值网络是以专业市场整体品牌为依托,以顾客价值为核心,以专业市场内各市场主体品牌为节点形成的品牌价值网络体系。相关产业、市场吸引力、动力机制与生成机制共同推动了品牌价值网络的形成。

关键词：专业市场品牌价值网络网络结构模型形成机制

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语义记忆之网络结构模型对舌尖现象的影响

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读写算（教育教学研究） 2013年第24期 303-304页

作者：邢路路胡庆喜中国石油大学(北京)北京

　　舌尖现象（tip-of-the-tongue，TOT）是一种有趣的生活现象，同时也是一种特殊的语言现象，关于它的发生机制以及影响因素受到了国内外学者的关注。本文回顾了国内外有关 TOT 发生机制的两种主要假说，阐述了记忆与舌尖现象之间的... 详细信息

　　舌尖现象（tip-of-the-tongue，TOT）是一种有趣的生活现象，同时也是一种特殊的语言现象，关于它的发生机制以及影响因素受到了国内外学者的关注。本文回顾了国内外有关 TOT 发生机制的两种主要假说，阐述了记忆与舌尖现象之间的关系，在层次网络模型和六度分隔理论的基础上构建了一种新型的语义记忆模型——网络结构模型。通过分析网络结构模型提取目标命题的机制来解释网络结构模型对舌尖现象的影响。

关键词：舌尖现象语义记忆六度分隔理论网络结构模型

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