针对传统的云计算调度模型对任务调度求解时间长的缺陷,提出一种结合差分进化的改进的新蝙蝠算法(Optimized Novel Bat Algorithm,ONBA)优化算法来获取任务的调度数据。利用该调度数据对改进的改进的深度信念网络(Improved Deep Belief ...针对传统的云计算调度模型对任务调度求解时间长的缺陷,提出一种结合差分进化的改进的新蝙蝠算法(Optimized Novel Bat Algorithm,ONBA)优化算法来获取任务的调度数据。利用该调度数据对改进的改进的深度信念网络(Improved Deep Belief Network,IDBN)模型进行训练,通过对训练学习率和训练次数的自适应调优来实现训练时效的提高,从而实现对云计算调度结果的快速准确预测。实验结果表明,应用该方法训练完成的改进IDBN模型进行调度时,在保证预测群组优化结果准确的前提下,其能够有效缩短云计算的实际调度时间,弥补了传统群组优化模型调度耗时的缺陷。展开更多
目的从文献计量学的角度来分析国内外医疗可视化设计领域里的研究进展、研究热点和发展趋势,并通过文献量化对比分析得出国内外发展的结论和建议,助于全面补充我国医疗可视化的研究领域。方法从社会科学研究领域将研究主题“医疗可视化...目的从文献计量学的角度来分析国内外医疗可视化设计领域里的研究进展、研究热点和发展趋势,并通过文献量化对比分析得出国内外发展的结论和建议,助于全面补充我国医疗可视化的研究领域。方法从社会科学研究领域将研究主题“医疗可视化设计”等在国内知网CNKI数据库和国外Web of science数据库进行检索,利用文献分析的可视化工具Citespace和Vosviewer进行文献计量可视化分析和知识图谱分析。结果国内医疗可视化设计的研究正在朝着数据-产品-体系-空间全方位体现智慧医疗的应用发展。国际上该领域的发展体现出关怀–公众–数字–技术的循环发展模式,医疗可视化设计继续向着个性化、精准化、交互化的方向发展。结论对比分析国内外医疗可视化设计研究的不同发展演化路径,从创新视角下归纳医疗可视化设计的循证可视化工具研究模型,并为未来医疗可视化设计发展方向提供思路。展开更多
子空间特征提取是人脸识别中的关键技术之一,结合局部Fisher判别分析技术和张量子空间分析技术的优点,本文提出了一种新的张量局部Fisher判别分析(Tensor local Fisher discriminant analysis,TLFDA)子空间降维技术.首先,通过对局部Fis...子空间特征提取是人脸识别中的关键技术之一,结合局部Fisher判别分析技术和张量子空间分析技术的优点,本文提出了一种新的张量局部Fisher判别分析(Tensor local Fisher discriminant analysis,TLFDA)子空间降维技术.首先,通过对局部Fisher判别技术进行分析,调整了其类间散度目标泛函,使算法的识别性能更高且时间复杂度更低;其次,引入张量型降维技术对输入数据进行双边投影变换而非单边投影,获得了更高的数据压缩率;最后,采用迭代更新的方法计算最优的变换矩阵.通过ORL和PIE两个人脸库验证了所提算法的有效性.展开更多
移动Ad hoc网络(MANET,Mobile Ad hoc Networks)正得到越来越广泛的应用,相应的网络安全问题也开始得到广泛的关注。研究MANET网络可能遭遇的攻击方式,提出基于机器学习技术的入侵检测性能评估模型,并提出一个综合评价指标,比较了7种机...移动Ad hoc网络(MANET,Mobile Ad hoc Networks)正得到越来越广泛的应用,相应的网络安全问题也开始得到广泛的关注。研究MANET网络可能遭遇的攻击方式,提出基于机器学习技术的入侵检测性能评估模型,并提出一个综合评价指标,比较了7种机器学习算法在MANET网络入侵检测中的性能表现,对于构建安全有效的MANET网络具有重要的意义。使用GloMoSim仿真工具对MANET网络正常行为及黑洞、洪水、丢包3种入侵行为进行模拟,并详细分析了各种攻击情况下,7种机器学习算法的性能表现。分析结果显示,该评估模型能较好地反映出各种机器学习算法的性能,其中,多层感知器、逻辑回归和支持向量机具有较高的检测率及较低的误报率。展开更多
文摘针对传统的云计算调度模型对任务调度求解时间长的缺陷,提出一种结合差分进化的改进的新蝙蝠算法(Optimized Novel Bat Algorithm,ONBA)优化算法来获取任务的调度数据。利用该调度数据对改进的改进的深度信念网络(Improved Deep Belief Network,IDBN)模型进行训练,通过对训练学习率和训练次数的自适应调优来实现训练时效的提高,从而实现对云计算调度结果的快速准确预测。实验结果表明,应用该方法训练完成的改进IDBN模型进行调度时,在保证预测群组优化结果准确的前提下,其能够有效缩短云计算的实际调度时间,弥补了传统群组优化模型调度耗时的缺陷。
文摘目的从文献计量学的角度来分析国内外医疗可视化设计领域里的研究进展、研究热点和发展趋势,并通过文献量化对比分析得出国内外发展的结论和建议,助于全面补充我国医疗可视化的研究领域。方法从社会科学研究领域将研究主题“医疗可视化设计”等在国内知网CNKI数据库和国外Web of science数据库进行检索,利用文献分析的可视化工具Citespace和Vosviewer进行文献计量可视化分析和知识图谱分析。结果国内医疗可视化设计的研究正在朝着数据-产品-体系-空间全方位体现智慧医疗的应用发展。国际上该领域的发展体现出关怀–公众–数字–技术的循环发展模式,医疗可视化设计继续向着个性化、精准化、交互化的方向发展。结论对比分析国内外医疗可视化设计研究的不同发展演化路径,从创新视角下归纳医疗可视化设计的循证可视化工具研究模型,并为未来医疗可视化设计发展方向提供思路。
文摘子空间特征提取是人脸识别中的关键技术之一,结合局部Fisher判别分析技术和张量子空间分析技术的优点,本文提出了一种新的张量局部Fisher判别分析(Tensor local Fisher discriminant analysis,TLFDA)子空间降维技术.首先,通过对局部Fisher判别技术进行分析,调整了其类间散度目标泛函,使算法的识别性能更高且时间复杂度更低;其次,引入张量型降维技术对输入数据进行双边投影变换而非单边投影,获得了更高的数据压缩率;最后,采用迭代更新的方法计算最优的变换矩阵.通过ORL和PIE两个人脸库验证了所提算法的有效性.
文摘移动Ad hoc网络(MANET,Mobile Ad hoc Networks)正得到越来越广泛的应用,相应的网络安全问题也开始得到广泛的关注。研究MANET网络可能遭遇的攻击方式,提出基于机器学习技术的入侵检测性能评估模型,并提出一个综合评价指标,比较了7种机器学习算法在MANET网络入侵检测中的性能表现,对于构建安全有效的MANET网络具有重要的意义。使用GloMoSim仿真工具对MANET网络正常行为及黑洞、洪水、丢包3种入侵行为进行模拟,并详细分析了各种攻击情况下,7种机器学习算法的性能表现。分析结果显示,该评估模型能较好地反映出各种机器学习算法的性能,其中,多层感知器、逻辑回归和支持向量机具有较高的检测率及较低的误报率。
