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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
3.
《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
4.
《电子技术与软件工程》2015,(1)
通过分析DS18B20的感温原理及一线总线的驱动原理,设计出了一个具有适当下拉及上拉速率的驱动电路,延长了一线总线测温传输距离,消除了终端反射影响,实现了利用DS18B20进行温度自动监测,为冻结施工中的温度监测提供了一种有效的在线测量方法。 相似文献
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9.
《现代电子技术》2020,(1):170-174
传统系统采用定点式有线监控,受限于传输线路影响,导致煤矿区生态塌陷风险监测效率较低,为了避免人们生命安全受到威胁,设计远程监测与实时报警系统。在协同环境下分析不同层次关系,设计总体结构,为系统报警提供正确决策支持。采用TQ2440开发板设计的LCD液晶显示接口电路具有25针2.0 mm和20针0.5 mm两种接口,能够接各种单色和彩色液晶屏。采用TLP521-3型号芯片作为信息采集器的主要芯片,可通过按钮连接信息通道,为监测装置提供数据。采用SIM900A型号的监测装置可通过UART端口发送监测指令,使用敏感重力加速度计求解地势信息,获取塌陷风险最大值,根据监控风险报警实施流程完成系统设计。由实验对比结果可知,该系统风险报警预测与实际报警误差保持在-0.01~0.03范围内,具有精准监测与报警效果,为煤矿区人们生命安全提供保障。 相似文献
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