检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机科学 2022年第11期49卷 277-283页

作者：李晓波陈鹏帅彬夏云霓李建岐重庆大学软件与理论重庆重点实验室重庆400044 西华大学计算机与软件学院成都610039 全球能源互联网研究院有限公司北京102209

移动通信技术的快速发展促使了移动边缘计算(Mobile Edge Computing,MEC)的出现。作为第五代(5G)无线网络的关键技术,MEC可利用无线接入网络就近提供电信用户所需服务和云端计算功能,从而创造出一个具备高性能、低延迟与高带宽的服务环... 详细信息

移动通信技术的快速发展促使了移动边缘计算(Mobile Edge Computing,MEC)的出现。作为第五代(5G)无线网络的关键技术,MEC可利用无线接入网络就近提供电信用户所需服务和云端计算功能,从而创造出一个具备高性能、低延迟与高带宽的服务环境,加速网络中的各项内容、服务及应用。然而,如何实现MEC环境下有效且性能有保障的服务卸载和迁移仍然是一个巨大的挑战。针对这一问题,大多数现有的解决方案都倾向于将任务卸载视为一个离线决策过程,使用用户的瞬时位置作为模型输入。而文中考虑了一种预测轨迹感知的在线MEC任务卸载策略,即PreMig。该策略首先通过多项式滑动窗口模型对服务所属边缘用户的未来轨迹进行预测,然后计算用户在边缘服务器信号覆盖范围内的停留时间,最后以一种贪心策略进行边缘服务的分配。为了验证所设计的方法的有效性,基于真实MEC部署数据集和校园移动轨迹数据集开展了模拟实验,实验结果显示,所提策略在平均服务率和用户服务迁移次数两个关键性能指标上均优于传统策略。

关键词：边缘计算移动性移动轨迹预测在线服务分配服务迁移

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

软件定义网络中基于优先级的在线流调度策略

引用

科学技术与工程 2023年第13期23卷 5670-5676页

作者：张华闫会峰刘亮重庆移通学院大数据与计算机科学学院重庆401420 公共大数据安全技术重庆市重点实验室重庆401420 重庆邮电大学软件工程学院重庆400065 重庆邮电大学通信工程学院重庆400065

为了保证服务质量(quality of service,QoS),进入网络中的数据流可被赋予不同的优先级。在未来到达流请求信息未到达的情况下,进行在线优先级流调度,以最大化网络吞吐量是一项挑战。基于网络带宽资源、请求流的优先级和带宽需求的约束... 详细信息

为了保证服务质量(quality of service,QoS),进入网络中的数据流可被赋予不同的优先级。在未来到达流请求信息未到达的情况下,进行在线优先级流调度,以最大化网络吞吐量是一项挑战。基于网络带宽资源、请求流的优先级和带宽需求的约束研究了软件定义网络(software defined networking,SDN)中的在线流请求调度策略。首先,提出了流路由成本和利润的概念,并创新性地设计了一个考虑边际成本的模型来描述链路资源和路由路径的使用成本。然后,将优先级流请求调度问题刻画为混合整数线性规划模型(mixed integer linear programming,MILP),提出在线优先级流调度算法(online priority traffic scheduling algorithm,OPTSA)来求解,最后分析了OPTSA的竞争比。仿真结果显示,与基准算法相比,所提出的算法可以确保网络负载均衡,同时有效提高网络的累积带宽和吞吐量。

关键词：流调度在线路由算法优先级流请求软件定义网络吞吐量

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于分数阶网络和强化学习的图像实例分割模型

引用

计算机应用 2022年第2期42卷 574-583页

作者：李学明吴国豪周尚波林晓然谢洪斌重庆大学计算机学院重庆400044 河北经贸大学信息技术学院石家庄050061 外生成矿与矿山环境重庆市重点实验室(重庆地质矿产研究院) 重庆400042

针对目前的分数阶非线性模型图像特征提取能力不足导致分割精度较低的问题,提出一种基于分数阶网络和强化学习(RL)的图像实例分割模型,用来分割出图像中目标实例的高质量轮廓曲线。该模型共包含两层模块:1)第一层为二维分数阶非线性网络... 详细信息

针对目前的分数阶非线性模型图像特征提取能力不足导致分割精度较低的问题,提出一种基于分数阶网络和强化学习(RL)的图像实例分割模型,用来分割出图像中目标实例的高质量轮廓曲线。该模型共包含两层模块:1)第一层为二维分数阶非线性网络,主要采用混沌同步方法来获取图像中像素点的基础特征,并通过根据像素点间的相似性进行耦合连接的方式获取初步的图像分割结果;2)第二层通过RL思想将图像实例分割建立为一个马尔可夫决策过程(MDP),并利用建模过程中的动作−状态对、奖励函数和策略的设计来获取图像的区域结构和类别信息。最后将第一层获取到的像素特征和初步的图像分割结果与第二层获取到的区域结构和类别信息联合起来进行实例分割。在Pascal VOC2007和Pascal VOC2012数据集上的实验结果表明,这种基于连续决策的图像实例分割模型与传统的分数阶模型相比,平均精度(AP)至少提升了15个百分点,不仅能够获取图像中目标物体的类别信息,而且进一步提升了对图像轮廓细节和细粒度信息的提取能力。

关键词：强化学习分数阶网络混沌同步混沌吸引子马尔可夫决策过程像素−动作策略

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于Fréchet距离的集中式光伏场站送出线路纵联保护方法

引用

电网技术 2025年第4期49卷 1648-1657,I0068-I0074页

作者：王少雄吕思辰吕飞鹏王干尧朱玉勇覃渝文廖建权周文越王强钢四川大学电气工程学院四川省成都市610065 阿尔伯塔大学计算机科学系加拿大埃德蒙顿T6G 2S4 上海交通大学电子信息与电气工程学院上海市闵行区200240 国网四川省电力科学研究院四川省成都市610042 输变电装备技术全国重点实验室(重庆大学) 重庆市沙坪坝区400044

针对传统纵联保护动作性能下降以及现有相似度保护算法存在波形差异度量不足、定值难以整定、新能源弱出力时的计算失效等问题,提出一种基于Fréchet距离的纵联保护方法。首先揭示了传统差动保护以及现有相似度算法的适应性问题。为... 详细信息

针对传统纵联保护动作性能下降以及现有相似度保护算法存在波形差异度量不足、定值难以整定、新能源弱出力时的计算失效等问题,提出一种基于Fréchet距离的纵联保护方法。首先揭示了传统差动保护以及现有相似度算法的适应性问题。为此,提出一种综合考虑故障电流幅值和相位特征的保护方法。该方法将空间轨迹相似性与时域波形相关性相结合,引入Fréchet距离作为波形差异度量的量化指标,构建了Fréchet距离与时域电流波形幅、相差异之间的数学联系,为定值整定提供了理论依据。其次,结合动态规划思想优化了算法的时间复杂度。该方法不受线路电容电流、新能源出力特性的影响,相较于现有保护原理具有更优的灵敏性、可靠性。仿真结果表明,所提保护原理能准确识别区内、外故障,仅需10ms时间窗,动作速度最快可达1ms以内,具有较高耐受过渡电阻和噪音的能力。

关键词：光伏场站送出线路 Fréchet距离纵联保护故障特性

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于图像和视频信息的社交关系理解研究综述

引用

计算机学报 2021年第6期44卷 1168-1199页

作者：王正吴斌王文哲滕一阳帅杰肖云鹏白婷北京邮电大学智能通信软件与多媒体北京市重点实验室北京100876 北京邮电大学计算机学院(国家示范性软件学院) 北京100876 合肥工业大学媒体计算实验室合肥230601 重庆邮电大学网络与信息安全技术重庆市工程实验室重庆400065

随着多媒体技术的快速发展,互联网上涌现了大量的文本、图像、视频、音频等多媒体数据.多媒体数据的特点表现为形式上多源异构、语义上互相联系.基于多媒体信息的社交关系理解是利用各种手段和方法从海量异构的多媒体数据中挖掘出有价... 详细信息

随着多媒体技术的快速发展,互联网上涌现了大量的文本、图像、视频、音频等多媒体数据.多媒体数据的特点表现为形式上多源异构、语义上互相联系.基于多媒体信息的社交关系理解是利用各种手段和方法从海量异构的多媒体数据中挖掘出有价值的信息,帮助人们快速地理解多媒体信息中的社交关系,促进多媒体内容理解、人物追踪、知识图谱的构建等多媒体数据检索和智能商业服务的发展.图像和视频是多媒体信息的重要组成部分,基于图像和视频信息的社交关系理解研究逐渐引起了学术界和工业界的广泛关注.本文主要对近年来基于图像和视频信息的社交关系理解的分类和研究现状进行总结.首先,给出问题定义并对基于图像和视频信息的社交关系理解过程进行介绍.其次,从图像和视频两个角度概括总结社交关系理解的主要研究现状.然后,在介绍已有的图像和视频数据集的基础上,对现有的主要算法进行比较分析.最后,对基于图像和视频信息的社交关系理解中的主要问题和挑战作进一步阐述.本文旨在为感兴趣的研究人员提供有益的参考,帮助其更全面地了解基于图像和视频信息的社交关系理解的研究现状,推动该领域的进一步发展.

关键词：多媒体特征抽取图像内容理解视频内容理解社交关系理解多元关系判定社交理解应用

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

优化非线性误差的激光位移传感器测距仿真

引用

计算机仿真 2024年第10期41卷 400-404页

作者：赵凤龙王伟锋重庆移通学院大数据与计算机科学学院重庆400000 重庆邮电大学软件学院重庆400065 重庆移通学院公共大数据安全技术重庆市重点实验室重庆400000

激光位移传感器需要具有高精度和高分辨率的测量能力,以满足实际应用的需求,为此提出一种优化非线性误差的激光位移传感器测距方法。在物联网环境下,通过双目视觉系统得到激光位移传感器光束的光斑位置,采用最小二乘法拟合光束直线得到... 详细信息

激光位移传感器需要具有高精度和高分辨率的测量能力,以满足实际应用的需求,为此提出一种优化非线性误差的激光位移传感器测距方法。在物联网环境下,通过双目视觉系统得到激光位移传感器光束的光斑位置,采用最小二乘法拟合光束直线得到光束方向参数,同时利用激光位移传感器的数值求解零点位置,实现距离测量。由于测距过程中存在非线性固有误差,为此引入BP神经网络对激光位移传感器的测距误差展开训练,完成位移误差补偿。仿真结果表明,所提方法可以有效降低激光位移传感器测距误差,同时还可以有效缩短测距耗时。

关键词：物联网技术激光位移传感器测距最小二乘法双目视觉系统

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于布尔矩阵分解和神经网络的多标签学习

引用

昆明理工大学学报（自然科学版） 2024年第2期49卷 49-61页

作者：霍一帆王轩董小铭于洪闵帆西南石油大学计算机与软件学院四川成都610500 西南石油大学网络与信息化中心四川成都610500 西南石油大学理学院四川成都610500 重庆邮电大学计算智能重庆市重点实验室重庆400065 西南石油大学机器学习研究中心四川成都610500

在多标签学习中,利用标签相关性提升预测性能是研究重点.基于矩阵分解的方法通过构建潜在标签,获得从数据到标签空间更本质的映射.然而,实数矩阵分解缺乏语义解释,且常用的线性映射拟合能力有限.因此,本文提出了一种基于布尔矩阵分解和... 详细信息

在多标签学习中,利用标签相关性提升预测性能是研究重点.基于矩阵分解的方法通过构建潜在标签,获得从数据到标签空间更本质的映射.然而,实数矩阵分解缺乏语义解释,且常用的线性映射拟合能力有限.因此,本文提出了一种基于布尔矩阵分解和神经网络的多标签学习方法MLBF.具体而言,布尔矩阵维持了标签关于有/无的语义特征,利用所提出的启发式分解算法效率高且效果好;神经网络提供非线性的拟合能力,且有效利用并行计算资源以应对大数据集.本研究在13个基准数据集上进行了实验,采用了8种流行的算法进行比较,并通过5个常用指标对它们进行了评估.实验结果表明,MLBF在这些指标的平均排名分别为1.92,2.5,2.38,2.23,2.46.

关键词：布尔矩阵分解多标签学习神经网络

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

改进知识图谱的城市交通拥堵智能预测仿真

引用

计算机仿真 2024年第12期41卷 229-233页

作者：唐文春栗强强闫会峰重庆移通学院大数据与计算机科学学院重庆401520 公共大数据安全技术重庆市重点实验室重庆401420 重庆邮电大学软件工程学院重庆400065

交通拥堵往往受到多种因素影响,包括天气状况、时段、交通运行状态等,这些不确定因素使得交通预测变得复杂。为了提供智能化的交通管理和服务,提出一种改进知识图谱的城市交通拥堵智能预测算法。重点分析城市交通流影响因素,将其作为城... 详细信息

交通拥堵往往受到多种因素影响,包括天气状况、时段、交通运行状态等,这些不确定因素使得交通预测变得复杂。为了提供智能化的交通管理和服务,提出一种改进知识图谱的城市交通拥堵智能预测算法。重点分析城市交通流影响因素,将其作为城市交通状态特征参数,并将上述参数作为特征向量构建城市交通拥堵区域知识图谱。引入蚁群算法,结合结构搜索算法得到知识图谱的局部结构集合,通过不断迭代更新,得到全局最优结构,将其代入到知识谱图中完成对城市交通拥堵区域的预测,提高预测精度。实验结果表明,所提方法具有较高的预测效率,且预测精度较高,能够为交通调度和路径规划提供可靠的决策。

关键词：知识图谱城市交通拥堵交通流参数全局信息素

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于自然邻居的标记分布学习

引用

计算机科学 2020年第8期47卷 132-136页

作者：姚成亮朱庆生重庆大学计算机学院软件理论与技术重庆市重点实验室重庆400044

标记分布是一种新的机器学习范式,能很好地解决某些标记多义性问题,可看作多标记的泛化。传统的单标记学习和多标记学习均可看作标记分布学习的特例。已有的标记分布学习算法中,基于算法改造的AA-KNN(Algorithm Adaptation-KNN)是一种... 详细信息

标记分布是一种新的机器学习范式,能很好地解决某些标记多义性问题,可看作多标记的泛化。传统的单标记学习和多标记学习均可看作标记分布学习的特例。已有的标记分布学习算法中,基于算法改造的AA-KNN(Algorithm Adaptation-KNN)是一种高效的算法,但任何涉及K近邻求解问题的算法在处理不同数据集时,参数K值的选取都是一个难题,不同的K值得到的结果明显不同。基于此,将自然最近邻居的概念引入标记分布学习,提出一种新的标记分布学习方法。对数据集使用自然最近邻居搜索算法查找每个样本的自然邻居,取自然邻居的标记分布均值作为预测结果。搜索算法不需要人工设置任何参数,同时搜索算法是一种被动搜索,其自适应计算得到每个样本的邻居。在6个数据集上使用6个评价指标进行实验,结果表明,与AA-KNN相比,结合自然最近邻居的标记分布学习算法不仅避免了人工设置参数的问题,而且取得了更优的效果。

关键词：标记分布标记分布学习自然邻居无参数

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于谱归一化条件生成对抗网络的图像修复算法

引用

计算机工程 2021年第1期47卷 230-238页

作者：雷蕾郭东恩靳峰南阳理工学院软件学院河南南阳473000 重庆邮电大学计算机科学与技术学院计算智能重庆市重点实验室重庆400065

基于生成对抗网络的图像修复算法在修复大尺寸缺失图像时,存在图像失真较多与判别网络性能不可控等问题,基于谱归一化条件生成对抗网络,提出一种新的图像修复算法。引入谱归一化来约束判别网络的判别性能,间接提高修复网络的修复能力,... 详细信息

基于生成对抗网络的图像修复算法在修复大尺寸缺失图像时,存在图像失真较多与判别网络性能不可控等问题,基于谱归一化条件生成对抗网络,提出一种新的图像修复算法。引入谱归一化来约束判别网络的判别性能,间接提高修复网络的修复能力,并根据控制判别网络性能对谱归一化进行理论分析。通过类别信息约束特征生成,保证修复图像的内容不变性,引入扩展卷积算子对待修复图像进行像素级操作,解决修复图像缺乏局部一致性的问题。在此基础上,运用PSNR、SSIM等图像评价方法及分片Wasserstein距离、Inception分数、流形距离度量、GAN-train和GAN-test等流形结构相似度评价指标对修复图像进行综合评价。实验结果表明,与CE、GL等算法相比,该算法获得的修复图像在主观感受和客观评价指标上均有明显提高。

关键词：谱归一化条件生成对抗网络图像修复判别性能图像评价

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：