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1.
传统网络性能预测技术存在网络状态获取不够全面及网络性能评估准确性欠佳等问题,利用图神经网络学习推理网络关系数据的特点,结合捕获的网络全局信息,提出了一种基于图神经网络的网络性能智能预测方法。通过网络系统抽象及网络性能建模,将复杂的网络信息转化为形式化的图数据进行描述,利用图空域卷积处理图网络节点的消息传递过程,实现网络信息之间的关系推理,研究了实现网络性能预测的图神经网络模型,提出了一种能处理流量矩阵、网络拓扑、路由策略、节点配置的图神经网络体系结构,最后通过实验论证了模型能更好地实现包括时延、抖动和丢包率的网络性能的准确预测。 相似文献
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《现代电子技术》2019,(8):82-88
针对目前肺部肿瘤计算机辅助诊断模型存在的识别精度不高和漏诊率、误诊率降低困难等问题,提出一种基于集成深度信念网络(DBN)的肺部肿瘤计算机辅助诊断模型。首先,探讨不同的隐层数和隐层节点数对DBN识别性能的影响,从而确定合适的网络结构,并以该网络结构在三个模态(CT,PET,PET/CT)肺部图像构成的样本空间构建三个单一DBN个体分类器(CT-DBN,PET-DBN,PET/CT-DBN);然后,探讨输入图像大小、RBM学习率、训练批次大小、反向传播次数对DBN识别性能的影响,从而确定合适的参数训练三个单一DBN个体分类器;最后,采用"相对多数投票法"对三个DBN个体分类器进行集成,得到该模型的最终结果。实验结果表明,基于集成DBN的肺部肿瘤计算机辅助诊断模型的整体性能优于三个单一DBN个体分类器。 相似文献
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6.
"黑广播"会扰乱正常信号,破坏空中电波秩序,对社会危害极大,因此,对"黑广播"进行监测与打击是无线电管理的重要工作之一。根据广播语音内容甄别"黑广播"是最可靠的识别方式,传统的"黑广播"识别依靠人工听取广播内容,成本高、效率低,基于自动语音识别技术的方式大多依托在线网络语音服务,难以应对离线实时监测场景。本文提出一套基于语音人工智能的"黑广播"监测识别技术,提取语音声学矩阵信息并利用神经网络进行识别,可在离线情况下实现"黑广播"的实时侦测。 相似文献
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以MnO_2为自反应模板,采用一锅法制备了PPy/Fe_3O_4复合材料,对比研究了MnO_2及PPy/Fe_3O_4复合材料的吸波性能。用透射电镜(TEM)、扫描电镜(SEM)、X射线衍射仪(XRD)、傅立叶-红外光谱仪(FT-IR)和矢量网络分析仪(VNA)等分析测试手段对材料进行了微观形貌观测、结构表征、电磁参数测试以及吸波性能评估。结果表明:PPy/Fe_3O_4复合材料在厚度为5.0 mm、频率为6.9 GHz处反射损耗(RL)达到最佳反射损耗-39.5 dB,有效频宽为3.0 GHz。 相似文献