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为应对网络故障,提升网络的可靠性,该文针对SDN网络环境设计了节点的可靠度指标,提出了基于节点可靠度的虚拟SDN映射算法。在初始可靠映射阶段,该算法根据节点可靠度指标进行vSDN映射,部署控制器时兼顾了控制器与交换机的时延,同时考虑控制网络的重要性,为控制网络构建相应的备份资源;在故障恢复阶段,针对物理SDN网络单节点或单链路故障,算法使用迁移方法应对控制节点失效的情况,使用重映射方法应对其他故障。仿真结果表明,算法在请求接受率、故障恢复率、有效承载率和平均控制时延等指标上取得了较好的结果。 相似文献
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近年来,卷积神经网络(CNN)在单幅图像超分辨率重建领域(SISR)展现出良好效果。深度网络
可以在低分辨率图像和高分辨率图像之间建立复杂的映射,使得重建图像质量相对传统的方法取得巨大提升。
由于现有 SISR 方法通过加深和加宽网络结构以增大卷积核的感受野,在具有不同重要性的空间域和通道域采
用均等处理的方法,因此会导致大量的计算资源浪费在不重要的特征上。为了解决此问题,算法通过双重注意
力模块捕捉通道域与空间域隐含的权重信息,以更加高效的分配计算资源,加快网络收敛,在网络中通过残差
连接融合全局特征,不仅使得主干网络可以集中学习图像丢失的高频信息流,同时可以通过有效的特征监督加
快网络收敛,为缓解 MAE 损失函数存在的缺陷,在算法中引入了一种特殊的 Huber loss 函数。在主流数据集
上的实验结果表明,该算法相对现有的 SISR 算法在图像重建精度上有了明显的提高。 相似文献
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