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网络流量分布的双模态模型
被引量：
6
1
作者
陈鸣
裴凌波
梁文
《通信学报》
EI
CSCD
北大核心
2008年第5期100-106,共7页
提出了流量分布的3个命题并进行了解析。指出了因特网当前普遍具有的高带宽—低带宽—高带宽的网络结构对流量分布具有的整形作用,提出了整形算子的概念;分析了主干网上在次秒级尺度泊松分布的形成机理,提出了自相似分布和泊松分布之间...
提出了流量分布的3个命题并进行了解析。指出了因特网当前普遍具有的高带宽—低带宽—高带宽的网络结构对流量分布具有的整形作用,提出了整形算子的概念;分析了主干网上在次秒级尺度泊松分布的形成机理,提出了自相似分布和泊松分布之间的双模态模型,并用仿真实验验证了这种模型的有效性。研究对当前的流量分布给出了一个统一的解释,对网络结构设计、拥塞控制机制、准入控制及QoS等研究有重要作用。
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关键词
网络流量
自相似
泊松分布
双
模态
变迁
模型
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职称材料
基于双模态深度学习模型的渔场渔情预报
被引量：
2
2
作者
袁红春
张硕
陈冠奇
《江苏农业学报》
CSCD
北大核心
2021年第2期435-442,共8页
为解决传统渔场渔情预测方法在处理高维复杂海洋数据时存在人工干预较多、拟合困难、精度不高的问题,提出了一种基于双模态深度学习的渔场渔情预测方法。首先,该方法将不同海洋环境因子在5°×5°渔业作业区域范围内按照空...
为解决传统渔场渔情预测方法在处理高维复杂海洋数据时存在人工干预较多、拟合困难、精度不高的问题,提出了一种基于双模态深度学习的渔场渔情预测方法。首先,该方法将不同海洋环境因子在5°×5°渔业作业区域范围内按照空间相对位置映射为三维矩阵。然后,分别使用卷积神经网络模型(CNN)和深度神经网络模型(DNN)对海洋环境因子和时空因子2种异构数据进行特征提取。最后,将基于时空信息的深度神经网络模型与卷积结构进行特征融合,再将融合后的特征经过全连接层进行分类。试验结果表明,双模态深度学习模型对南太平洋长鳍金枪鱼中心渔场的渔场渔情预报率达到了89.8%,较其他渔场渔情预报模型精度提高10%~30%。同时由于该模型使用卷积神经网络,可以对任意空间分辨率的海洋环境因子进行特征提取,省去了手动匹配不同空间分辨率的过程,减少了人工干预,对南太平洋长鳍金枪鱼的渔业作业与渔场渔情预报有极高的指导意义。
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关键词
双
模态
深度学习
模型
渔场渔情预报
长鳍金枪鱼
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职称材料
非线性大挠度矩形板中的分叉(英文)
3
作者
王京
韩强
《华南理工大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2001年第3期18-21,共4页
研究了一个非线性大挠度矩形板在简谐激励作用下的动力学行为 .利用Galerkin原理和平均法建立了这一非线性系统的双模态模型 ,讨论了由于内共振导致的分叉行为 ,最后利用数值分析证实了理论分析得到的结论 .
关键词
GALERKIN原理
平均法
分叉
非线性大挠度矩形板
简谐激励
共振
双模态模型
动力学行为
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职称材料
题名
网络流量分布的双模态模型
被引量：
6
1
作者
陈鸣
裴凌波
梁文
机构
解放军理工大学指挥自动化学院
出处
《通信学报》
EI
CSCD
北大核心
2008年第5期100-106,共7页
基金
国家自然科学基金资助项目(90304016)~~
文摘
提出了流量分布的3个命题并进行了解析。指出了因特网当前普遍具有的高带宽—低带宽—高带宽的网络结构对流量分布具有的整形作用,提出了整形算子的概念;分析了主干网上在次秒级尺度泊松分布的形成机理,提出了自相似分布和泊松分布之间的双模态模型,并用仿真实验验证了这种模型的有效性。研究对当前的流量分布给出了一个统一的解释,对网络结构设计、拥塞控制机制、准入控制及QoS等研究有重要作用。
关键词
网络流量
自相似
泊松分布
双
模态
变迁
模型
Keywords
network traffic
self-similarity
Poisson distribution
double-mode transition model
分类号
TP393 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于双模态深度学习模型的渔场渔情预报
被引量：
2
2
作者
袁红春
张硕
陈冠奇
机构
上海海洋大学信息学院
农业农村部渔业信息重点实验室
出处
《江苏农业学报》
CSCD
北大核心
2021年第2期435-442,共8页
基金
国家自然科学基金项目(41776142)
国家重点研发计划项目(2018YFD0701003)。
文摘
为解决传统渔场渔情预测方法在处理高维复杂海洋数据时存在人工干预较多、拟合困难、精度不高的问题,提出了一种基于双模态深度学习的渔场渔情预测方法。首先,该方法将不同海洋环境因子在5°×5°渔业作业区域范围内按照空间相对位置映射为三维矩阵。然后,分别使用卷积神经网络模型(CNN)和深度神经网络模型(DNN)对海洋环境因子和时空因子2种异构数据进行特征提取。最后,将基于时空信息的深度神经网络模型与卷积结构进行特征融合,再将融合后的特征经过全连接层进行分类。试验结果表明,双模态深度学习模型对南太平洋长鳍金枪鱼中心渔场的渔场渔情预报率达到了89.8%,较其他渔场渔情预报模型精度提高10%~30%。同时由于该模型使用卷积神经网络,可以对任意空间分辨率的海洋环境因子进行特征提取,省去了手动匹配不同空间分辨率的过程,减少了人工干预,对南太平洋长鳍金枪鱼的渔业作业与渔场渔情预报有极高的指导意义。
关键词
双
模态
深度学习
模型
渔场渔情预报
长鳍金枪鱼
Keywords
dual-modal deep learning model
fishery forecasting in the fishing ground
albacore tuna
分类号
S934 [农业科学—渔业资源]
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职称材料
题名
非线性大挠度矩形板中的分叉(英文)
3
作者
王京
韩强
机构
华南理工大学制图教研室
华南理工大学交通学院
出处
《华南理工大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2001年第3期18-21,共4页
文摘
研究了一个非线性大挠度矩形板在简谐激励作用下的动力学行为 .利用Galerkin原理和平均法建立了这一非线性系统的双模态模型 ,讨论了由于内共振导致的分叉行为 ,最后利用数值分析证实了理论分析得到的结论 .
关键词
GALERKIN原理
平均法
分叉
非线性大挠度矩形板
简谐激励
共振
双模态模型
动力学行为
Keywords
Galerkin principle
method of averaging
bifurcation
分类号
O322 [理学—一般力学与力学基础]
在线阅读
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
网络流量分布的双模态模型
陈鸣
裴凌波
梁文
《通信学报》
EI
CSCD
北大核心
2008
6
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于双模态深度学习模型的渔场渔情预报
袁红春
张硕
陈冠奇
《江苏农业学报》
CSCD
北大核心
2021
2
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
非线性大挠度矩形板中的分叉(英文)
王京
韩强
《华南理工大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2001
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
已选择
0
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参考文献
引证文献
统计分析
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