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基于蚁群算法的非结构化P2P搜索机制的研究 总被引:1,自引:0,他引:1
通过对P2P中资源搜索技术的研究,针对非结构化P2P网络中的传统洪泛搜索机制中的路由盲目性和产生过多冗余消息等缺点,提出一种基于蚁群算法的非结构化P2P搜索机制.蚁群算法是一种新型的优化算法,利用蚁群算法信息素的正反馈机制指导查询请求消息的转发,将查询请求消息尽量发往资源可能存在的节点上.实验结果表明,该算法在查询成功率和查询消息的传送次数方面都优于洪泛搜索算法,提高了算法的有效性. 相似文献
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针对基于深度学习的动态手势识别方法网络规模庞大、提取的时空特征尺度单一、有效特征的提取能力不足等问题,提出了一种深度网络框架。首先,使用时域多尺度信息融合的时空卷积模块改进3D残差网络结构,大幅度缩小网络规模,获得多种尺度的时空感受野特征;其次,引入一种全局信息同步的时空特征通道注意力机制,使用极少量参数构建特征图通道之间的全局依赖关系,使模型更加高效地获取动态手势的关键特征。在自建手势数据集SHC和公开手势数据集SKIG上的实验结果显示,提出的手势识别方法参数量更少且多尺度时空特征提取能力强,识别率高于目前的主流算法。 相似文献
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针对K-均值算法对初始值敏感和易陷入局部最优的缺点,提出了一种基于改进差分进化的K-均值聚类算法。该算法通过引入基于Laplace分布的变异算子和Logistic变尺度混沌搜索来增强全局寻优能力。实验结果表明,该算法能够较好地克服传统K-均值算法的缺点,具有较好的搜索能力,且算法的收敛速度较快,鲁棒性较强。 相似文献
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针对K-均值算法对初始值敏感和易陷入局部最优的缺点,提出了一种基于改进差分进化的K-均值聚类算法。该算法通过引入基于Laplace分布的变异算子和Logistic变尺度混沌搜索来增强全局寻优能力。实验结果表明,该算法能够较好地克服传统K-均值算法的缺点,具有较好的搜索能力,且算法的收敛速度较快,鲁棒性较强。 相似文献
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基于变尺度混沌QPSO-LSSVM的水质溶氧预测建模 总被引:1,自引:0,他引:1
在水产养殖业中,水质对水中生物体的生长具有重要的影响,影响水质的因素主要包括:养殖水体的温度、pH值、氨氮含量、水中的溶解氧含量等等。根据统计资料显示,直接或者间接的遭受缺氧致死的鱼类,大约占到养殖鱼类死亡总数的60%,因此对水质溶氧含量进行预测对水产养殖业具有很大的意义。在预测方面,传统神经网络容易陷入局部最优,模型的推广能力不够强,支持向量机模型能够克服神经网络的这个缺点,具有很好的推广能力。本文运用变尺度混沌量子粒子群优化算法优化最小二乘支持向量机,选取国家罗非鱼产业技术研发中心无锡养殖基地的实际测量数据作为训练和测试样本数据,对水质溶氧情况进行预测。针对粒子群优化算法和量子粒子群优化算法容易陷入早熟的缺点,提出变尺度混沌量子粒子群优化算法来对最小二乘支持向量机进行参数寻优,并将这种建模方法运用于水质溶氧预测中。将传统神经网络模型以及基于量子粒子群优化算法优化的最小二乘支持向量机模型的预测结果与本文所建立的模型的预测结果相比较,证明了本文算法具有优越性,同时该模型较好的预测了水质溶氧趋势,为渔业的养殖提供了良好的参考价值。 相似文献
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速冻装置性能评价指标的研究 总被引:1,自引:0,他引:1
对速冻装置的性能评价指标进行了评述,指出COP、冻结速率和单位质量冻品的能耗分别从产冷和用冷两个不同的侧面说明了速冻装置的性能,每个指标都不能全面反映速冻装置的综合性能.通过综合分析气流组织及速冻装置的整体性能,提出了速冻装置的能量利用率、气流组织效率和气流组织均匀性系数三个新的评价指标,并运用以上几个性能指标进行了实例计算.通过指标分析得出,速冻装置应以提高气流组织效率为主要技术问题,同时利用指标分析可确定速冻装置存在的问题,并且可对各种形式的速冻装置进行比较评价. 相似文献
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论文提出了一种DWT域基于系数关系的盲提取图像水印算法。对原始图像进行两层小波分解,比较第二层的对角分量与近似分量得到一个逻辑矩阵,将该逻辑矩阵与置乱后的二值水印图像进行对比,根据对比的结果修改第二层的对角分量,使得逻辑矩阵与二值水印信息一致,从而实现了二值水印图像的嵌入。水印的提取实现了盲提取。 相似文献