基于二分匹配Transformer的SAR图像检测

合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)拥有全天候、全天时的成像能力,对SAR图像的目标检测具有重大军事和民用意义。在SAR图像目标检测中,由于成像时的复杂背景和非检测目标的干扰,存在重复检测的问题。传统的用于SAR图像检测的深度学习网络通过增加特征提取网络、非极大值抑制等处理降低重复检测的概率,当阈值设置不当和待检测目标存在重叠时仍会导致虚警和漏检的发生。为此,本文引入一种基于二分匹配损失的Transformer目标检测模型,与传统的SAR图像检测网络相比,二分匹配通过匈牙利算法将预测框与候选框进行一对一的匹配,从而找出最佳的匹配对,避免同一目标的重复检测。匹配时会自动忽略多余候选框,自动将其归类为背景,该方法不仅消除了重复检测导致的虚警问题,还省略了非极大值抑制的操作。同时,匹配结果可以直接作用于模型的输出,实现端到端的检测优化,将目标检测任务转化为集合预测问题,通过一组固定的可学习位置编码,有效地建立目标与图像特征之间的关联,无需依赖先验知识或预处理步骤,相较传统方法极大的简化了训练和部署流程。为了评估模型的有效性和可靠性,本文与当前热门目标检测模型在SAR-AIRcraft-1.0数据集上进行了对比,在保证较高召回率的情况下实现了不错的检测准确性,展示了模型的优越性能。

基于消息语义相似度二分匹配的Web服务发现方法

随着Web服务数量的剧增,Web服务发现是目前面向服务的体系架构中的重要部分,并且成为Web服务研究的一个热点.笔者提出了一个基于语义匹配的服务发现方法.首先,在标准WSDL中进行本体相关的语义扩充,将服务操作中必要的信息进行语义映射,包括:Web服务操作名称以及服务操作的输入消息和输出消息.其次提出了一个基于消息语义相似度二分匹配的Web服务发现方法.实验表明该方法提高了服务发现的查全率和查准率,且具有良好的可伸缩性.最后得出结论:该方法使用WSDL标准规范而不是特定的Web服务语言或模型,因而易于实施;该方法提高了计算机自动发现服务的效率.

智能电网中基于二分图匹配的网络切片资源分配算法

为了解决智能电网中多类业务的服务质量需求难以同时得到满足的问题并兼顾电力终端和网络侧经济效用,提出了一种基于二分图匹配的网络切片资源分配算法。针对智能电网场景中的控制类和采集类业务,为电力终端分别制定相应的投标信息,并据此计算支付价格和效用矩阵;将网络切片与电力终端之间的资源分配建模为二分图匹配问题,根据不同业务的时延、传输速率或能耗需求,向终端分配不同的切片资源以最大化系统效用。仿真结果表明,相较于已有的双向拍卖算法和贪心算法,所提算法能够提高10%~20%的系统效用。

5G通信中基于二分图匹配的链路均衡负载方法分析

为解决现有5G通信模式下密集网络链路高负载、不均衡的问题,基于二分图匹配理论创设系统模型,通过模型分簇算法、二分图的分簇处理等方法提出基于5G通信的链路均衡负载方法。最后根据仿真算法可知,所提出的算法显著提升了通信资源分配效率,通信系统的吞吐量更高,取得了预期效果。

基于二分图匹配的语义Web服务发现方法

如何从大规模服务集合中快速而准确的发现目标服务是应用Web服务技术的关键.现有基于语义的Web服务发现方法应用实施难度大且效果存在较大提升空间.文中首先提出了Web服务注册的信息模型,该模型不受限于具体的Web服务模型和表达语言,支持接口语义标注和接口依赖关系的申明.进而提出了基于二分图匹配的语义Web服务发现方法,通过对二分图最佳匹配进行扩展,将服务匹配问题转化成二分图的扩展最佳匹配的求解问题,支持服务接口之间的依赖关系,从而提高服务发现的效果.一系列仿真实验表明文中方法不仅能较大提高服务发现的召回率和准确率,而且还能以线性时间复杂度满足用户请求.

基于聚类和二分图匹配的物流派件调度方法

针对物流末端配送服务中派件调度时区域划分不合理、工作分配差异大的问题,提出“先分区,后排班”2阶段派件调度算法.首先利用GIS技术、Web技术和移动开发技术,构建了针对“最后1 km”配送的智能物流信息系统;在此系统内,基于k-medoids聚类算法,引入工作量均衡指标,依据实际路径距离,实现了“点面聚合,区域聚类”配送区域划分方法;应用二分图最大权匹配KM算法,实现了派件调度分配算法.在顺丰速运某网点的配送活动中进行试验,结果表明:2阶段派件调度算法的区域划分更加聚集,快递人员间的工作分配更加均衡,有效地提升物流网点的服务效率.

全二分最大匹配快速分词算法

分词对于中文信息处理的诸多领域都是一个非常重要的基本组成部分,对于诸如搜索引擎等海量信息处理的应用,分词的速度是至关重要的。该文在对中文编码体系和中文分词的算法进行研究的基础上,提出一种新的分词词典,基于这种分词设计了一种快速的分词算法,给出了算法的实现过程。

基于聚类与二分图匹配的语义Web服务发现

为高效准确地查找语义Web服务,引入聚类与二分图匹配技术,提出一种新的语义Web服务发现方法。根据服务描述信息将相似服务聚集到一起,采用空间向量模型表示服务,针对标准K-Means算法的缺陷设计基于k值优化和粒子群优化的K-Means聚类算法对服务进行聚类。借鉴带权二分图最优匹配思想对服务的功能属性进行匹配,设计基于Word Net的概念间语义相似度计算方法用于计算二分图的权值,并针对如何构建满足最优匹配条件的带权二分图问题给出解决方案。实验结果表明,该方法在查全率和匹配效率上均优于OWLS-MX方法。

一种基于二分图匹配模型的多播寻呼机制

针对多播业务中,无线网络如何在带宽和时延受限的情况下,实现对于多个处于空闲状态的移动用户的跟踪定位问题,提出了一种有效的基于二分图匹配模型的多播寻呼机制。其主要思想是:首先通过利用信息论中熵的概念对移动用户的位置不确定性进行分析,为了减少位置更新开销,采用LZ78压缩算法实现位置更新和位置概率预测。然后多播寻呼系统为减少寻呼开销和时延,在每个寻呼周期内为所有移动用户分配的寻呼小区驻留概率之和最大,且满足带宽限制和用户公平性。针对该目标,基于二分图匹配的多播寻呼算法BMPS构建二分图模型,将位置概率转化为权值,通过动态修改权值,获取二分图最大权完美匹配,实现用户与寻呼小区之间的最优分配方案。仿真实验结果表明,基于二分图匹配的多播寻呼算法能够有效实现寻呼开销和时延的总体性能优化,且减少了用户冲突对寻呼性能影响。

5G通信中基于二分图匹配的链路均衡负载方法研究

针对5G通信中密集网络链路高负载、不均衡的问题,提出一种基于二分图匹配的网络链路均衡负载方法。根据网络链路的信道增益预估基站和用户的网络资源利用情况,建立一种5G通信资源载波分配与均衡负载管理模型;利用二分图匹配法增加虚拟顶点的方式平衡网络性能,提高通信网络的吞吐量;通过链路均衡负载二分图模型,得到一个具有最大相似度的二分图匹配比例权重,实现对复杂网络链路负载的均衡分配。仿真结果表明,该方法的Jain氏公平性均衡指数变化更稳定,随着用户数量的增加,通信阻塞率要明显优于现有的网络均衡负载方法。

一种基于二分图最优匹配的镜头检索方法

镜头检索是基于内容的视频检索的重要内容 .本文首次尝试将二分图的最优匹配用于镜头检索 .与现有方法相比 ,本文提出的方法强调在一一对应的前提下 ,全面客观地度量两个镜头的相似度 .把两个镜头的相似度度量建模为一个带权的二分图 :镜头中的每一帧看成二分图的一个结点 ,两个镜头之间任意帧的相似值作为边的权值 .在一一对应的前提下 ,利用最优匹配的Kuhn Munkres算法求出该二分图的最大权 ,以此作为两个镜头的相似度 .考虑到检索速度问题 ,提出了两个改进算法 .

基于松弛函数扩展的二分图匹配服务发现算法

为解决早期研究提出的基于二分图匹配的语义Web服务发现算法存在的一些问题,如该算法在寻找增广路径时使用最佳二分图匹配算法,难以找到匹配度阈值内的所有服务,影响了Web服务匹配算法的查全率和查准率,针对以上问题进行研究和分析,提出一种扩展的二分图匹配的Web服务自动发现算法,利用松弛函数值扩展等价子图来寻找新的增广路径。实验结果表明,在参数集合离差增加的情况下,该算法返回的服务匹配数量及匹配准确度基本不受影响。

基于二次哈希并逐字二分匹配的中文分词改进算法

汉语自动分词是汉语信息进行处理的前提。其处理速度受到分词词典机制和分词算法的双重影响,通过改进分词词典存储机制和分词匹配算法,实现较快的匹配速度,且改进后的词典在添加新词上更加容易。

基于二分图K优完美匹配的虚拟网映射算法设计

为提高虚拟节点映射的可行性,基于可行性检验定理和用于衡量节点可用性的节点等级指标,设计了基于二分图K优完美匹配的以降低映射代价为目标的虚拟网映射迭代算法。实验表明,所提出的算法能提高虚拟网构建请求接受率和虚拟网构建收益代价比,从而提高物理网提供商的收益。

扩展棋盘多项式在二分图匹配中的应用研究

扩展了现有的棋盘多项式表达,把二分图匹配的图论问题转换成扩展的棋盘多项式问题来进行求解。在计算k个棋子在棋盘上按不同行不同列布局总数的同时,通过计算扩展的棋盘多项式,给出了详细布局方案的解析解。在算法实现上,提出了计算扩展棋盘多项式的非递归求解算法,可以提高算法的执行效率。在二分图匹配应用中,通过计算所有最大匹配方案,可以从这些方案中优中选优,选出满足附加约束条件的最优解。最后实验结果验证了本方法的有效性。

基于局部优化与二分图匹配的PPI网络比对算法

生物蛋白质相互作用网络,简称PPI网络,是一种生物信息学中用来表示蛋白质之间相互作用关系的图模型。不同物种PPI网络之间的比对,有着重要的生物学意义,一个好的PPI网络比对算法,显得尤为重要。针对该问题,首次提出了LOBM(Local Optimization based on Bipartite graph Matching)算法。LOBM是一种能够局部优化既有比对结果,并且利用二分图匹配这一经典图论模型,来提高既有比对算法的比对效果。实验表明,LOBM相比一些现有的比对算法,在比对结果上有较大的提升。

二分图最佳匹配算法在中型组Robpcup角色分配中的应用

在中型组足球机器人的决策模型中,用状态自动机模型实现了Robocup中机器人各个角色的决策过程,形成了决策知识库。根据比赛场上的信息,调用知识库,利用二分图最佳匹配算法的思想来实现角色分配,提高队伍的成绩。

蜂窝网络中基于D2D用户总能量效率保证的资源分配策略

在基于终端直连(D2D)通信的蜂窝网络中,文章提出了一种基于D2D用户能量效率保证的资源分配策略,我们的目标是尽量增大系统传输速率,并在同一时间,保证目标D2D用户能量效率。在文章提出的策略的第一阶段,采用加权二分匹配算法最大化系统传输速率,在目标D2D用户能效需求较低时,一阶段也可以满足需求,但D2D用户总能效需求变高时就需要进入第二阶段。因此,在第二阶段,先利用加权二分匹配算法最大化D2D用户能效并得到初始复用策略,然后使用局部搜索技术来改善初始复用策略。仿真结果表明,与已存在的基准策略相比,所提出的策略能够保证D2D用户能效并获得较高的系统传输速率性能收益。

基于马尔可夫决策的钢铁产成品订单分配模型研究

物流订单分配是钢铁产成品销售过程中的重要环节,对销售过程的整体体验和全流程的良性循环起着至关重要的作用。在实际生产过程中,传统的人工分单模式已难以适应长时间维度的发展要求。为了充分考虑一个时间周期内销售的物流成本最低以及承运司机的收益较高,同时确保企业的长期收益,本文用多目标约束,建立马尔可夫决策模型,引入KM算法执行二分图匹配,基于司机收益最大化和企业成本最小的多目标优化,最大化钢铁商品总交易量为长期的最终目标,结合价值函数和多属性的多目标优化函数,形成车辆和货物的完整匹配决策。以钢铁企业的真实业务数据为例,对数据进行预处理后筛选合适特征进行模型训练并验证算法的正确性和可用性。结果表明,该模型相较于传统的订单分配方法,可以更好地解决钢铁企业在订单分配场景下的需求。

基于语义相似性的Web服务匹配算法

随着互联网应用的不断丰富,如何高效而准确地发现用户所需的Web服务已成为重要的挑战。传统基于关键字和语义匹配的方法存在查全率低和效率低下的问题,无法满足实际应用。提出基于语义相似性的服务匹配算法,实现了基于层次本体的概念相似性计算,并改进了原有二分图最优匹配算法的不足。根据该算法实现了一个Web服务发现原型系统。经实验证明,该方法不仅具有较高的查全率,且算法效率是满足目前服务发现需要的。