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用于机械手的小脑模型关节控制器神经网络连接权矩阵的计算 被引量:1
1
作者 邢进生 李忠 万百五 《机械科学与技术》 CSCD 北大核心 2001年第1期29-30,32,共3页
CMAC神经网络已被广泛用于机械手的控制 ,但这种网络的连接权矩阵通常由学习得到 ,有时因学习时间长而影响控制的适时性。本文提出一种连接权矩阵的计算方法 ,不用学习可直接计算求得连接权矩阵 ,其均方根误差近似为零 ,从而实现了用于... CMAC神经网络已被广泛用于机械手的控制 ,但这种网络的连接权矩阵通常由学习得到 ,有时因学习时间长而影响控制的适时性。本文提出一种连接权矩阵的计算方法 ,不用学习可直接计算求得连接权矩阵 ,其均方根误差近似为零 ,从而实现了用于机械手控制的机械手 CMAC神经网络的记忆。保证了机械手控制的适时性。 展开更多
关键词 CMAC神经网络 连接权矩阵 记忆 机械手 计算
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基于动态流量矩阵的网络链路权值调整方法 被引量:1
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作者 吴静 郭成城 +1 位作者 晏蒲柳 杨剑锋 《华中科技大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第11期76-79,共4页
对基于动态流量矩阵的流量均衡问题进行建模,以最小化最大链路利用率为目标分别建立了期望值模型和机会约束模型,并且采用基于流分析的方法计算链路的权值增量,使部分流不再经过利用率最大的链路.仿真实验结果表明:无论是针对期望值模... 对基于动态流量矩阵的流量均衡问题进行建模,以最小化最大链路利用率为目标分别建立了期望值模型和机会约束模型,并且采用基于流分析的方法计算链路的权值增量,使部分流不再经过利用率最大的链路.仿真实验结果表明:无论是针对期望值模型还是机会约束模型,在已知动态流量矩阵统计特性的情况下,基于流分析的链路权值调整方法都能在只改变利用率最大的链路的权值时,依然保证网络失效后流量基本均衡. 展开更多
关键词 流量矩阵 链路权值 链路利用率 期望值模型 机会约束模型 流量均衡
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直接优化AUC进行网络链接预测 被引量:1
3
作者 戴彩艳 陈崚 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2017年第7期1430-1435,共6页
快速扩展的互联网形成了具有高维、稀疏和冗余特性的复杂网络.因此需要有效的技术从这些复杂网络数据中提取出最为重要的信息进行链接预测,以便为用户服务.本文提出一种基于AUC(Area under Curve)优化的链接预测算法.在该算法中,将AUC... 快速扩展的互联网形成了具有高维、稀疏和冗余特性的复杂网络.因此需要有效的技术从这些复杂网络数据中提取出最为重要的信息进行链接预测,以便为用户服务.本文提出一种基于AUC(Area under Curve)优化的链接预测算法.在该算法中,将AUC作为优化的目标函数,将链接预测问题转化为二分分类问题.将顶点之间是否存在链接作为它所在的类的标号.通过优化AUC来进行二分分类,使用铰链函数按随机次梯度下降算法迭代更新权重矩阵.最后在一些来自不同领域的真实网络上对本算法进行了测试.实验结果表明,本算法与其他算法的结果相比可以实现更高质量的预测. 展开更多
关键词 链接预测 hinge函数 权重矩阵 随机次梯度
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基于加权非负矩阵分解的链接预测算法 被引量:2
4
作者 王萌萌 左万利 王英 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第10期2391-2397,共7页
本文针对在线微博,首先,基于带权动态链接预测特征集合,以用户社会关系因子约束目标函数,从用户概要和用户发布内容两个维度利用非负矩阵分解方法预测社会网络中链接的存在性和方向性.然后,在真实的数据集上验证了提出框架的有效性,并... 本文针对在线微博,首先,基于带权动态链接预测特征集合,以用户社会关系因子约束目标函数,从用户概要和用户发布内容两个维度利用非负矩阵分解方法预测社会网络中链接的存在性和方向性.然后,在真实的数据集上验证了提出框架的有效性,并通过实验进一步证明了特征权重和时间信息在链接预测问题中的重要性. 展开更多
关键词 有向链接预测 非负矩阵分解 特征权重 时间信息 动态社会网络
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A Computational Synthesis Approach of Mechanical Conceptual Design Based on Graph Theory and Polynomial Operation 被引量:1
5
作者 Lin Han Geng Liu +1 位作者 Xiaohui Yang Bing Han 《Chinese Journal of Mechanical Engineering》 SCIE EI CAS CSCD 2020年第1期60-74,共15页
The design synthesis is the key issue in the mechanical conceptual design to generate the design candidates that meet the design requirements.This paper devotes to propose a novel and computable synthesis approach of ... The design synthesis is the key issue in the mechanical conceptual design to generate the design candidates that meet the design requirements.This paper devotes to propose a novel and computable synthesis approach of mechanisms based on graph theory and polynomial operation.The graph framework of the synthesis approach is built firstly,and it involves:(1)the kinematic function units extracted from mechanisms;(2)the kinematic link graph that transforms the synthesis problem from mechanical domain into graph domain;(3)two graph representations,i.e.,walk representation and path representation,of design candidates;(4)a weighted matrix theorem that transforms the synthesis process into polynomial operation.Then,the formulas and algorithm to the polynomial operation are presented.Based on them,the computational flowchart to the synthesis approach is summarized.A design example is used to validate and illustrate the synthesis approach in detail.The proposed synthesis approach is not only supportive to enumerate the design candidates to the conceptual design of a mechanical system exhaustively and automatically,but also helpful to make that enumeration process computable. 展开更多
关键词 DESIGN SYNTHESIS CONCEPTUAL DESIGN GRAPH theory POLYNOMIAL operation KINEMATIC link GRAPH weighted matrix theorem
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基于改进AdaBoost算法的复杂网络链路预测 被引量:3
6
作者 龚追飞 魏传佳 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2021年第3期158-162,共5页
链路预测是复杂网络的重要研究方向,当前的链路预测算法因可利用的网络信息有限,导致预测算法的精确度受限。为了提高预测算法的性能,采用改进的AdaBoost算法进行链路预测。首先根据复杂网络样本建立邻接矩阵,完成样本的矩阵化处理;然... 链路预测是复杂网络的重要研究方向,当前的链路预测算法因可利用的网络信息有限,导致预测算法的精确度受限。为了提高预测算法的性能,采用改进的AdaBoost算法进行链路预测。首先根据复杂网络样本建立邻接矩阵,完成样本的矩阵化处理;然后采用AdaBoost算法进行分类训练,通过权重投票获取预测结果;最后,考虑到复杂网络弱分类器预测正负误差分布的不均衡问题,设置权重调整因子η及其调整范围[η1,η2],并根据η值动态调整AdaBoost算法的多个弱分类器分类结果的权重,从而获得准确的链路预测结果。实验结果证明,相比其他常用网络链路预测算法及传统AdaBoost算法,改进的AdaBoost算法的预测准确率优势明显,且在节点数量较多时,其预测时间性能和其他算法的差距较小。 展开更多
关键词 复杂网络 链路预测 ADABOOST 权重调整 邻接矩阵
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脉冲干扰下的光纤网络链路传输抗阻塞研究 被引量:2
7
作者 陈乃共 《激光杂志》 北大核心 2018年第6期159-163,共5页
脉冲干扰易导致光纤链路或节点失效,从而使光纤网络链路传输出现阻塞的现象。当前解决阻塞的方法往往处理速度较慢,带宽较大,耗费的网络资费较高等。为此,提出脉冲干扰下光纤网络链路传输的抗阻塞系统设计。建立光纤网络链路传输的整体... 脉冲干扰易导致光纤链路或节点失效,从而使光纤网络链路传输出现阻塞的现象。当前解决阻塞的方法往往处理速度较慢,带宽较大,耗费的网络资费较高等。为此,提出脉冲干扰下光纤网络链路传输的抗阻塞系统设计。建立光纤网络链路传输的整体框架结构,计算脉冲干扰下光纤网络链路传输的状态参数,利用灰色预测分析法对光纤网络链路传输的安全性进行预评估,构建光纤网络链路的加权决策矩阵,采用接近理想方案的序数偏好算法实现抗脉冲干扰的光纤网络链路传输系统。实验证明,利用该方法能够实现光纤网络链路在脉冲干扰下传输的抗阻塞系统设计。 展开更多
关键词 光纤网络 链路传输 脉冲干扰 加权决策矩阵 抗阻塞系统
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基于邻域结构和对称非负矩阵分解的加权网络链路预测 被引量:1
8
作者 陈广福 韩辉珍 《微电子学与计算机》 2022年第5期62-70,共9页
链路预测目标是根据已知网络结构信息去预测缺失链接及将来可能产生链接.然而,现存大部分链路预测算法仅关注无向无权网络而忽略权重贡献及节点邻域结构信息,导致预测准确度下降.针对以上不足,提出一种融合邻域结构和对称非负矩阵分解... 链路预测目标是根据已知网络结构信息去预测缺失链接及将来可能产生链接.然而,现存大部分链路预测算法仅关注无向无权网络而忽略权重贡献及节点邻域结构信息,导致预测准确度下降.针对以上不足,提出一种融合邻域结构和对称非负矩阵分解的加权网络链路预测模型,去执行加权网络的预测缺失权重和鲁棒性等任务.首先,邻接矩阵与其转置求和去计算局部相似度,再将该相似度映射到低维潜在空间去保持网络局部结构信息.其次,利用最小生成树算法搜寻节点邻域结构信息,构成基于最小生成树的邻域相似度矩阵.再次,为保持节点邻域信息,将基于最小生成树相似度矩阵映射到共同低维潜在空间,以保持整个网络权重结构信息.最后,融合以上两类信息构建统一加权链路预测模型.采用乘法更新规则学习该模型参数获得局部最优解,再以最小误差重构原始加权网络,从而获得预测分数矩阵.与现存代表性方法相比较,在8个真实世界加权网络上的实验结果表明所提方法的AUC最大提高3.1%. 展开更多
关键词 加权网络 链路预测 对称非负矩阵分解 最小生成树
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