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1.
P2P网络移动节点设备资源短缺,导致网络资源负载不均衡,使P2P网络处于动态多变的状态。传统方法依据权重大小对最近节点进行定位,所耗费资源较多,无法对负载的网络资源均衡调整,导致定位精度差。提出基于信任度和蚁群算法的P2P网络中最近节点定位优化方法,对P2P网络中节点间的信任度进行计算;并及时更新计算结果。在此基础上,采用蚁群算法对最近节点进行定位,将转移概率函数值最大的节点作为最近节点。为避免节点定位过程中负载不均衡的问题,对其进行优化处理,引入转移概率函数值、能量值以及业务执行等候队列长度,获取定位最近节点的均衡函数,选择均衡函数值最大的节点作为最近节点。实验结果表明,所提方法提高了P2P网络中最近节点定位的效率和精度,具有良好的应用价值。  相似文献   
2.
全连接神经网络需要大量的数据支持,才能训练好一个分类网络,往往现实中没有提供大量的数据供给网络训练。针对全连接神经网络缺少数据训练会使网络分类效果不佳这个问题,研究粒计算理论,从不同角度增广数据并进行粒化,提出一种全连接粒神经网络的分类方法。首先,该网络对所有样本进行单特征参照样本相似度粒化,形成参照样本粒子。同时引入邻域判别函数进行邻域粒化,形成邻域粒子。一个样本上的多个特征粒子构成一个粒向量,将构造的粒向量输入到该网络进行分类,进而提出了全连接粒神经网络。在多个UCI数据集上实验,用全连接粒神经网络和不同的分类算法进行比较,其结果表明了所提出的全连接粒神经网络分类方法的正确性与有效性。  相似文献   
3.
卷积神经网络凭借局部相关和权值共享等优良特性而广泛应用于图像处理领域,成为最受欢迎的神经网络架构之一.然而,对于基因组、语音和金融等非图像形式的数据,传统的卷积网络可能无法完全适用.为了摆脱这一困境,科研人员不断尝试研发诸如循环神经网络以及注意力机制网络等可用于解析非图像数据的网络结构,拓展神经网络的应用范围.新型网络架构的研发无疑是困难且耗费巨大的,从另一个角度出发,提出一种适用于卷积网络结构的数据预处理方法.通过处理源数据,将其转换为特定的一维特征向量或二维图像矩阵,接着送入自定义卷积结构中观察其算法表现.实验采用UCI和Kaggle平台上的经典数据集进行测试并使用了SVM、决策树、随机森林等传统机器学习模型来对比该方法的可行性和有效性.  相似文献   
4.
利用2006—2017年我国30个省级面板数据(不包含西藏自治区、港澳台地区),建立滞后1期的随机效应面板模型,研究不完全汇率传递的区域差异性,即人民币名义有效汇率变动对通货膨胀影响的区域差异性。实证结果表明:汇率变动与通货膨胀水平存在显著的负相关性,即本币贬值导致通货膨胀;东部地区的汇率传递效应明显弱于中部、西部地区,这使得货币政策在东部地区更为有效。我国应实施更多稳定高效的货币政策,以稳定通货膨胀;应着重稳定国内物价水平,为更灵活的汇率制度提供施展空间;中、西部地区可借鉴东部地区的模式,促进经济发展。  相似文献   
5.
针对复杂机械装配关键系统的拆卸序列优化问题,建立了拆卸序列规划模型,提出了一种改进的双种群遗传算法.通过拆卸混合图的表达拆卸序列信息,在改进的遗传算法中利用优先约束矩阵生成TOP序列种群,以拆卸时间最少为优化目标对拆卸序列进行优化.某企业生产的装载机变速箱的再制造拆卸序列优化,进一步验证了该算法的有效性和可行性.  相似文献   
6.
针对网络入侵检测与聚类等问题,提出了一种综合模糊聚类与改进的SOM神经网络方法.通过对网络入侵数据提取、分析和处理,建立了网络入侵检测聚类模型,并对传统SOM网络层次进行改进,结合易发的网络入侵类型有针对性地对网络入侵数据进行聚类.网络入侵检测聚类与其他方法比较的结果表明,该模型在网络入侵检测聚类中具有更高的准确性和均衡性,该方法能有效提高网络入侵分类精度,减少聚类误差.  相似文献   
7.
探讨人性化智能排课系统在兼顾教师意愿的情况下对教室、教师、班级、课程、时间等多项条件进行设置,并指定不同优先级.该系统根据设定的条件和优先级进行自动排课,从而提高教师满意度及排课系统的科学性.  相似文献   
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