检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机工程与设计 2022年第3期43卷 751-756页

作者：余先昊周凤贵州商学院计算机与信息工程学院贵州贵阳550001 贵州大学计算机科学与技术学院贵州贵阳550025

为在全比较(ATAC)问题的分布式计算中达到较高的性能,提出一种基于任务驱动启发式的数据分发策略,充分考虑分布式环境中的存储使用、数据本地性和负载平衡。提出两个分发数据的启发式规则;根据相关约束条件和任务需求,所有的数据项均可... 详细信息

为在全比较(ATAC)问题的分布式计算中达到较高的性能,提出一种基于任务驱动启发式的数据分发策略,充分考虑分布式环境中的存储使用、数据本地性和负载平衡。提出两个分发数据的启发式规则;根据相关约束条件和任务需求,所有的数据项均可在本地进行处理,使对于所有计算任务均具备良好的数据本地性。实验结果表明,对于64个节点的集群,所提策略实现了80%的存储节约量和100%的数据本地性,获得了理想化线性加速的89%。所提策略在ATAC问题的分布式计算中达到了较高性能。

关键词：全比较启发式分布式计算数据分发数据本地性

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

深海履带式集矿机的动力学模型仿真研究(英文)

引用

系统仿真学报 2008年第21期20卷 5957-5962页

作者：陈勇桂卫华王随平陈峰中南大学信息科学与工程学院长沙410083 湖南商学院计算机与电子工程学院长沙410205 中山大学工学院广州510275

深海采矿对矿产资源的可持续利用具有相当重要的作用。我国已经开发了深海集矿机的样机。针对深海底环境的复杂性和履带式集矿机的特殊构造,分析了土壤特性和集矿机的地面受力情况,进行了深海集矿机的动力学模型的基础性研究。仿真结果... 详细信息

深海采矿对矿产资源的可持续利用具有相当重要的作用。我国已经开发了深海集矿机的样机。针对深海底环境的复杂性和履带式集矿机的特殊构造,分析了土壤特性和集矿机的地面受力情况,进行了深海集矿机的动力学模型的基础性研究。仿真结果验证了模型研究的有效性。

关键词：深海履带式集矿机动力学建模仿真

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

内容中心网络中能效感知的概率性缓存机制

引用

电子与信息学报 2016年第8期38卷 1843-1849页

作者：罗熹安莹王建新刘耀中南大学信息科学与工程学院长沙410083 湖南警察学院信息技术系长沙410138 中南大学信息安全与大数据研究院长沙410083 湖南商学院计算机与信息工程学院长沙410205

内置缓存技术是内容中心网络(Content Centric Networking,CCN)的核心技术之一。现有的研究大多主要针对网络资源利用率的优化,而忽略了网络能耗的问题。该文首先建立了一个能耗模型对CCN的网络能耗进行分析,并设计了一个能效判决条件... 详细信息

内置缓存技术是内容中心网络(Content Centric Networking,CCN)的核心技术之一。现有的研究大多主要针对网络资源利用率的优化,而忽略了网络能耗的问题。该文首先建立了一个能耗模型对CCN的网络能耗进行分析,并设计了一个能效判决条件来优化缓存过程的能效性。进而,在此基础上综合考虑内容流行度和节点中心性等因素提出一种能效感知的概率性缓存机制(E2APC)。仿真结果表明,该机制能在保证较高的缓存命中率和较小的平均响应跳数的同时有效地降低网络的整体能耗。

关键词：内容中心网络能效性内置缓存概率性缓存

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于复合参数的蛋白质网络关键节点识别技术

引用

自动化学报 2008年第11期34卷 1388-1395页

作者：黄海滨杨路明王建新李绍华中南大学信息科学与工程学院长沙410083 玉林师范学院数学与计算机科学系玉林537000 广东商学院计算机科学与技术系广州510320

蛋白质的关键性与它在生物网络中对应节点的拓扑特性紧密相关.把关键蛋白质识别看作是一类特殊的模式识别,以分子之间量化的关系—拓扑参数作为识别依据:从相关分析出发对蛋白质网络节点的关键性与其主要拓扑参数的相互关系进行研究,发... 详细信息

蛋白质的关键性与它在生物网络中对应节点的拓扑特性紧密相关.把关键蛋白质识别看作是一类特殊的模式识别,以分子之间量化的关系—拓扑参数作为识别依据:从相关分析出发对蛋白质网络节点的关键性与其主要拓扑参数的相互关系进行研究,发现参数对节点关键性识别能力的大小与两者之间的相关性有关;研究复合参数识别度与独立参数识别度、独立参数相关性之间的关系,提出复合参数的构造方法及异步识别算法.仿真结果证实,获得的识别度明显高于其他识别技术.

关键词：关键节点模式识别复合参数拓扑结构蛋白质网络

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

数字脉冲MIG弧焊电源的设计

引用

焊接学报 2010年第8期31卷 53-56页

作者：庞清乐山东工商学院信息与电子工程学院山东烟台264005 聊城大学计算机学院山东聊城252059

针对模拟控制和单片机控制的脉冲MIG弧焊电源控制系统灵活性差、控制精度低和可靠性差等缺点,设计了基于DSC和MCU的数字控制系统,并介绍了系统的硬件电路设计和软件流程.由DSC采用变参数PI控制方法实现电弧电压和焊接电流的闭环控制,PI... 详细信息

针对模拟控制和单片机控制的脉冲MIG弧焊电源控制系统灵活性差、控制精度低和可靠性差等缺点,设计了基于DSC和MCU的数字控制系统,并介绍了系统的硬件电路设计和软件流程.由DSC采用变参数PI控制方法实现电弧电压和焊接电流的闭环控制,PI控制的参数由MCU中的专家系统确定.在MCU上,对嵌入式操作系统μC/OS-Ⅱ的内核进行了裁减和移植,并设计了包括专家系统在内的多个任务.结果表明,基于DSC和MCU的脉冲MIG焊接电源控制系统动态响应快、可靠性高、弧长控制稳定.

关键词：脉冲熔化极惰性气体保护焊数字信号控制器微控制器比例积分微分控制

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于局部重构与全局保持的半监督判别分析方法

引用

华南理工大学学报（自然科学版） 2010年第7期38卷 45-49,55页

作者：韦佳杨创新马千里余国先华南理工大学计算机科学与工程学院广东广州510006 广东商学院信息学院广东广州510320

为克服线性判别分析(LDA)只能利用有标记样本的缺点,提出一种基于局部重构与全局保持的半监督判别分析(LRGPSSDA)方法.LRGPSSDA通过最小化局部重构误差来确定邻域图的边权值,在保持数据集局部结构的同时保持其全局结构,具有对邻域参数... 详细信息

为克服线性判别分析(LDA)只能利用有标记样本的缺点,提出一种基于局部重构与全局保持的半监督判别分析(LRGPSSDA)方法.LRGPSSDA通过最小化局部重构误差来确定邻域图的边权值,在保持数据集局部结构的同时保持其全局结构,具有对邻域参数的选择不敏感、所得投影子空间的维数不受样本类别数的限制等特点.相较现有的半监督判别分析方法(如SDA和UDA),LRGPSSDA的分类性能更好.在YaleB和CMUPIE标准人脸库上的实验结果验证了该算法的有效性.

关键词：局部重构全局保持判别分析半监督学习

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

多智能体系统中并发动态知识、信念和肯定性逻辑的研究

引用

计算机学报 2010年第5期33卷 847-854页

作者：苏金树吴立军杨志华国防科学技术大学计算机学院长沙410073 电子科技大学计算机科学与工程学院成都610054 广东商学院信息学院广州510320

将知识、信念和肯定性逻辑从单个智能体扩展到多智能体系统,并且实现了多智能体系统中知识、信念和肯定性逻辑与具有并发动态属性的行为之间的很好结合.以此为基础,提出了多智能体系统中并发动态知识、信念和肯定性逻辑,简称CDKBC逻辑.... 详细信息

将知识、信念和肯定性逻辑从单个智能体扩展到多智能体系统,并且实现了多智能体系统中知识、信念和肯定性逻辑与具有并发动态属性的行为之间的很好结合.以此为基础,提出了多智能体系统中并发动态知识、信念和肯定性逻辑,简称CDKBC逻辑.为了对CDKBC逻辑进行解释,也给出了CDKBC模型,并且讨论了知识、信念和肯定性之间的关系,即知识蕴涵着肯定性,肯定性蕴涵着信念.文中也给出了一个相应的证明系统(即公理系统),证明了该系统是可靠的和完备的,并且证明了系统的有效性问题是EXPTIME完全的.最后论文给出了CDKBC逻辑的实例.

关键词：并发动态逻辑 CDKBC证明系统 CDKBC模型多智能体系统

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

具有回忆和遗忘机制的数据流挖掘模型与算法

引用

软件学报 2015年第10期26卷 2567-2580页

作者：赵强利蒋艳凰卢宇彤湖南商学院计算机与信息工程学院湖南长沙410205 高性能计算国家重点实验室(国防科学技术大学) 湖南长沙410073

集成式数据流挖掘是对存在概念漂移的数据流进行学习的重要方法.针对传统集成式数据流挖掘存在的缺陷,将人类的回忆和遗忘机制引入到数据流挖掘中,提出基于记忆的数据流挖掘模型MDSM(memorizing based data stream mining).该模型将基... 详细信息

集成式数据流挖掘是对存在概念漂移的数据流进行学习的重要方法.针对传统集成式数据流挖掘存在的缺陷,将人类的回忆和遗忘机制引入到数据流挖掘中,提出基于记忆的数据流挖掘模型MDSM(memorizing based data stream mining).该模型将基分类器看作是系统获得的知识,通过"回忆与遗忘"机制,不仅使历史上有用的基分类器因记忆强度高而保存在"记忆库"中,提高预测的稳定性,而且从"记忆库"中选取当前分类效果好的基分类器参与集成预测,以提高对概念变化的适应能力.基于MDSM模型,提出了一种集成式数据流挖掘算法MAE(memorizing based adaptive ensemble),该算法利用Ebbinghaus遗忘曲线对系统的遗忘机制进行设计,并利用选择性集成来模拟人类的"回忆"机制.与4种典型的数据流挖掘算法进行比较,结果表明:MAE算法分类精度高,对概念漂移的整体适应能力强,尤其对重复出现的概念漂移以及实际应用中存在的复杂概念漂移具有很好的适应能力.不仅能够快速适应新的概念变化,并且能够有效抵御随机的概念波动对系统性能的影响.

关键词：数据流挖掘概念漂移回忆与遗忘 Ebbinghaus遗忘曲线选择性集成

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

大语言模型驱动的知识图谱实体摘要的次模优化方法

引用

计算机科学与探索 2024年第7期18卷 1806-1813页

作者：张琪钟昊广州商学院信息技术与工程学院广州511363 华南师范大学计算机学院广州510631

知识图谱的规模不断增加,使得实体摘要成为了研究的热点问题。实体摘要的目标是从描述实体的大规模三元结构事实中得到实体的简洁描述。研究的目的是基于大语言模型提出一种次模优化方法用于实体摘要的提取。首先,基于三元组中实体、关... 详细信息

知识图谱的规模不断增加,使得实体摘要成为了研究的热点问题。实体摘要的目标是从描述实体的大规模三元结构事实中得到实体的简洁描述。研究的目的是基于大语言模型提出一种次模优化方法用于实体摘要的提取。首先,基于三元组中实体、关系和属性的描述信息,采用大语言模型对它们进行嵌入,能够有效地捕捉三元组的语义信息,生成包含丰富语义信息的嵌入向量。其次,基于大语言模型生成的嵌入向量,定义任意两个描述同一实体的三元组事实之间关联度的刻画方法,任意两个三元组之间的关联度越高,表示这两个三元组之间包含的信息越相似。最后,基于上述定义的三元组关联度的刻画方法,定义正规化且单调非减的次模函数,将实体摘要建模为次模函数最大化问题,那么具有性能保证的贪心算法可以直接用于提取实体的摘要。在三个公共基准数据集上进行测试,采用F1值和归一化折损累计增益(NDCG)两个指标对提取的实体摘要的质量进行评估,实验结果表明该方法显著优于当前最先进的方法。

关键词：实体摘要大语言模型次模函数贪心算法

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

求解农业物流配送中心选址的自学习蝗虫算法

引用

计算机工程与设计 2023年第6期44卷 1749-1757页

作者：李静陶娟贵州商学院计算机与信息工程学院贵州贵阳550004 贵州大学数学与统计学院贵州贵阳550025

为降低物流配送成本,提高配送效率,提出自学习蝗虫优化算法IGOA求解农业物流配送中心选址问题。为提高标准GOA算法的寻优精度和速率,设计佳点集种群初始化方法,提高种群分布均匀性;引入伪对立学习对最优个体变异,增强种群跳离局部最优... 详细信息

为降低物流配送成本,提高配送效率,提出自学习蝗虫优化算法IGOA求解农业物流配送中心选址问题。为提高标准GOA算法的寻优精度和速率,设计佳点集种群初始化方法,提高种群分布均匀性;引入伪对立学习对最优个体变异,增强种群跳离局部最优的能力;根据适应度对种群对半划分,分别对两个子种群进行配对自学习和邻域搜索,提高种群寻优质量。利用改进蝗虫优化算法IGOA对农业物流配送中心选址模型迭代寻优,其结果表明,IGOA算法可以降低物流配送成本,提高配送效率。

关键词：物流配送中心选址蝗虫优化算法佳点集伪对立学习邻域搜索自学习配送效率

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：

通借通还

建议与咨询 留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

请选择保存的检索档案： 新增检索档案 确定 取消

请选择收藏分类： 新增自定义分类 确定 取消

通借通还

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：