检索结果-内蒙古大学图书馆

2012全国高性能计算学术年会

作者： Du Zhanwei 杜占玮 Yang Yongjian 杨永健 College of Computer Science and Technology Jilin University Changchun 130012 吉林大学计算机科学与技术学院长春 130012

以底层网络资源利用效率最优为目标，在底层网络不需要支持路径分裂的情况下，提出了一种新的基于快速收敛蚁群优化的虚拟网络映射算法。通过引入高斯过程模型，加快蚁群优化算法的收敛速度，满足实际应用的实时性要求;并且以映射开销... 详细信息

以底层网络资源利用效率最优为目标，在底层网络不需要支持路径分裂的情况下，提出了一种新的基于快速收敛蚁群优化的虚拟网络映射算法。通过引入高斯过程模型，加快蚁群优化算法的收敛速度，满足实际应用的实时性要求;并且以映射开销作为适应度函数，最终解决虚拟网络映射问题。实验结果表明，与已有研究成果相比，在满足相同准确度的前提下，该算法显著地降低了算法的求解时间。

关键词：虚拟网络映射算法蚁群算法高斯过程模型

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基于贝叶斯的模型移植技术--应用移植函数和最优实验设计的方法

基于贝叶斯的模型移植技术--应用移植函数和最优实验设计的方法

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第23届过程控制会议

作者：罗霖凯高福荣香港科技大学化学工程与生物分子工程学系，香港香港科技大学霍英东研究院工业控制技术国家重点实验室（华南地区），中国

文章阐述了一种基于贝叶斯方法的模型移植技术，通过模型迁移函数和最优实验产生的数据来建立复杂且相似过程的经验模型。模型移植充分利用了过程的相似特性和原有的旧过程模型，将已知模型“移植”到新模型中去，以达到减少实验时间和... 详细信息

文章阐述了一种基于贝叶斯方法的模型移植技术，通过模型迁移函数和最优实验产生的数据来建立复杂且相似过程的经验模型。模型移植充分利用了过程的相似特性和原有的旧过程模型，将已知模型“移植”到新模型中去，以达到减少实验时间和节约实验原料等的目的。为验证本文所提方法的可行性，研究以注塑过程为对象进行实验论证。结果显示，采用该技术后，仅需6组（未使用该技术则需约30组）新过程实验数据便可以建一个新的且符合精度要求的模型，从而论证了方法的有效性。

关键词：模型移植技术高斯过程模型贝叶斯方法最优实验设计

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基于MR图像纹理特征的阿尔茨海默病分类模型

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北京生物医学工程 2017年第2期36卷 134-138页

作者：陈斯鹏高妮田思佳张凤郭秀花首都医科大学公共卫生学院北京100069 北京市临床流行病学重点实验室北京100069

目的基于MR图像,提取脑部海马区域纹理特征参数建立阿尔茨海默病(Alzheimer disease,AD)的早期分类预测模型。方法研究数据来源于美国国立老年研究所ADNI数据库,收集研究对象的磁共振(magnetic resonance,MR)脑图像,分别基于左、右和双... 详细信息

目的基于MR图像,提取脑部海马区域纹理特征参数建立阿尔茨海默病(Alzheimer disease,AD)的早期分类预测模型。方法研究数据来源于美国国立老年研究所ADNI数据库,收集研究对象的磁共振(magnetic resonance,MR)脑图像,分别基于左、右和双侧海马图像,通过区域增长法和Contourlet变换提取纹理特征参数,结合研究对象的基本信息作为特征变量采用高斯过程分类方法建立AD患者和健康对照的诊断模型以及轻度认知障碍(mild cognitive impairment,MCI)患者转变为AD的预测模型,并评价模型的灵敏度、特异度以及ROC曲线下面积。结果研究共纳入420例研究对象。基于AD和健康对照两组构建的分类模型,双侧海马区的灵敏度、特异度以及ROC曲线下面积分别为92.7%、87.1%和0.922,均大于基于左侧或右侧海马区图像建立的模型。基于MCI数据建立的AD早期预测模型中,灵敏度最高为82.4%,ROC曲线下面积最高为0.836。结论基于脑部海马区的Contourlet纹理特征构建预测模型,可以识别AD早期的病变情况,这将有助于早期监测MCI进展为AD,为减缓和治疗AD发病提供依据。

关键词：阿尔茨海默病 Contourlet变换纹理特征高斯过程模型轻度认知障碍

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基于DE-GP的宽带印刷基站天线优化设计

基于DE-GP的宽带印刷基站天线优化设计

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2018年全国微波毫米波会议

作者：赵常亮张志亚傅光西安电子科技大学电磁场与微波技术重点实验室

印刷天线的优化设计中,很多采用优化算法与电磁仿真软件HFSS相结合的方法,但在调用HFSS进行大量精确电磁仿真来得到优化算法中的适应度值时,花费时间多且对电脑硬件要求较高。为此,本文提出了一种在优化过程中利用高斯过程模型替代HFSS... 详细信息

印刷天线的优化设计中,很多采用优化算法与电磁仿真软件HFSS相结合的方法,但在调用HFSS进行大量精确电磁仿真来得到优化算法中的适应度值时,花费时间多且对电脑硬件要求较高。为此,本文提出了一种在优化过程中利用高斯过程模型替代HFSS精确仿真的方法,通过近似模型来构建天线模型与适应度函数之间的关系,从而有效地减少了HFSS精确仿真的次数。利用差分进化算法与高斯过程协同优化的方案对宽带印刷基站天线单元进行了优化设计,优化的天线在1.65-2.9GHz频段内S11<-15d B,1.7-2.7GHz内最大辐射方向增益不低于10dB,这极大地减少了仿真时间,验证了该方案的有效性。

关键词：高斯过程模型差分进化算法 HFSS 宽带印刷基站天线

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