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1.
光网络虚拟化技术的发展促进了在不同用户和应用程序之间的光纤网络物理基础设施共享。然而,光纤传输链路的非线性损伤对于系统的频谱效率、网络利用率等性能有一定影响。本文首先介绍了一种集成式虚拟网络映射机制,描述了该机制的实现原理。接着,在考虑了光纤传输非线性损伤的情况下,设计了一种基于OFDM比特负载的虚拟光网络嵌入算法(BL-VONE),并将其与基于单一调制机制的虚拟光网络嵌入算法(UM-VONE)进行比较。仿真结果表明提出的算法相较于基于单一调制机制的算法,可以提高约9%的频谱利用率和约9%的传输效率。  相似文献   
2.
针对玛湖致密砾岩储层采用的水平井+体积压裂衰竭开发,产量递减快的问题,分别在室内和现场开展了注氮气提高采收率研究。室内实验通过气驱相态、混相能力、驱油效果等方法评价了M区块的提高采收率潜力。实验结果表明,氮气在原油中溶解度小,驱油机理主要依靠自身的膨胀性驱油,且氮气的最小混相压力62.3 MPa,目前M区块很难达到混相驱。现场在玛湖油田M区块选择一个1注5采的井组开展注氮气先导试验,并取得了较好的效果。单井评价了产油量、油压、气油比、氮气浓度等4个参数指标的见效特征;井组分析了注气前和注气过程中产量的变化,累增油1 953 t。最后结合地质和工程认识,总结了影响注气效果的主控因素。本次注氮气应用效果显著,验证了致密砾岩储层水平井+体积压裂注氮气提高采收率是一项可行的技术。  相似文献   
3.
基于88814条POI数据, 并借助自组织映射网络(SOFM网络), 对深圳市城市土地利用的功能进行分析和识别, 并与中国基本城市土地利用类型制图(EULUC-China)进行比较验证。结果表明: 1) 深圳市城市街区尺度呈现功能混合的特征, 主要分为第二产业和生产性服务业主导、交通设施主导、居住+第二产业及生产性服务业+商业服务业设施混合、居住+公共管理和服务混合以及商业+公共管理和服务混合5类空间用地。2) 基于SOFM网络的用地功能识别模型, 结果更为细致, 混合功能用地的分类更能突出地域特征。  相似文献   
4.
在拓扑向量空间中考虑双参广义集值优化问题解集映射的连续性.当目标函数构成的序偶映射为l-严格锥-拟凸时,在较弱的约束品性假设下,得到了双参广义集值优化问题解集映射连续的最优性条件.  相似文献   
5.
根据拟双曲一致域和拟对称映射的基本性质,利用拟双曲度量作为研究的重要工具,主要讨论了度量空间中拟双曲一致域的几何性质,同时刻画了拟双曲一致域在弱拟对称映射下仍然是保持不变的.  相似文献   
6.
随着物联网技术的发展,通过各类农业传感器终端可以获取海量信息,但机器不能根据上下文准确判定信息是否有用.针对此问题,研究了类图映射本体模型,通过UML模型增强检测关联的可能性,并在对应的编辑器中直观地显示实体、属性和联系,形象地呈现出农业领域概念关系.基于Protege平台进行实验,结果表明对2个不同模型作合并关联,明显地增强了本体模型的关联性,成功地实现了UML到本体之间的映射,达到了扩展本体的目的.  相似文献   
7.
选择具有最低频率的最优种子是一个复杂的计算问题,往往需要很长时间.提出了一种read的基于频率的合并种子选择算法(FMSS),该算法能够高效地选择接近最优的种子集合,可用于改善现有映射工具的性能.实验对比了平均种子选择方法和当前最优的种子选择策略(OSS,optimal seed solver),结果显示FMSS算法能够用很少的时间代价给出接近OSS的最优种子集合,这表明FMSS算法可集成到现有映射工具中用于处理更大规模的read mapping问题.  相似文献   
8.
针对无线传感网络(Wireless Sensor Network, WSN)中节点位置信息呈现非线性的问题,基于偏最小二乘法(Partial Least Squares, PLS)稳健的多元线性回归特点,结合流形学习中的非线性降维方法,提出了一种基于PLS的核矩阵等距映射(Isometric Feature Mapping,ISOMAP)节点定位算法.通过节点间测地距离表征节点非相似性,利用样本点贡献率找寻和剔除邻域中的"短路"边,经质心变换和核变换后映射至高维特征区间,采用PLS方法求得节点位置.仿真结果表明,相比ISOMAP和多维尺度(Multidimensional Scale Method, MDS)算法,该算法具有良好的拓扑稳定性、泛化能力、稳健性和定位精度,降低了计算复杂度.  相似文献   
9.
现有深度学习目标检测算法往往只利用了卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)提取的深层特征进行判别,对浅层特征利用不足。为了利用浅层的细节信息来提高最终所提取的特征层信息的丰富性,提出了一种基于区域生成网络(region proposal network,RPN)结构的多层特征融合目标检测算法,该算法通过深度卷积网络获取不同层次的特征,并将浅层特征与深层次特征进行融合来获得更加丰富的提取特征,以提升检测模型的性能。以Image Net上的公开数据voc2007为实验对象,以Faster RCNN为基础的检测框架进行改进,最终改进后的平均精度均值(mean average precision,mAP)相比于Faster RCNN有所提升,表明研究结果提升了目标检测模型的准确度。  相似文献   
10.
针对N维欧式空间中的邻近映射,将范数推广为更为一般的Bregman度量,研究了在Bregman度量意义下邻近映射的基本性质,得出了在什么条件下Bregman-邻近映射是单点集,对于定理的结论给出了一个具体的例子,并在Bregman度量意义下对第二邻近映射定理进行了推广;运用指示函数δC,得到一个集合的投影和临近映射之间的等价关系。  相似文献   
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