贝叶斯网络支持下的计算机硬件系统故障诊断分析

文章首先分析了硬件故障的特性,提出了将概率图模型作为解决方案的思路,接着详细介绍了如何构建反映系统拓扑和组件间依赖关系的贝叶斯网络模型,最终实施了包括数据采集、学习和预测在内的完整流程。服务器集群实际验证表明,该模型能够以高达89%的准确率进行故障诊断,且预测时间最多可提前1.5 h,显示出明显优于传统规则方法的智能化和动态化特点。

基于改进稠密网络的视频监控人脸识别算法研究

为了提升视频监控中的人脸识别能力,研究利用运动历史图像算法来实现人体跟踪,提出了一种改进稠密网络。在结果中显示,研究采用的人体跟踪算法的跟踪准确率高达99.5%,同时提出的识别算法的识别准确率能够稳定在99.7%以上,且能够针对不同表情特征的人脸表现出较高的识别准确率。以上结果表明,改进稠密网络能够有效提升视频监控人脸识别能力,对城市监控的智能化发展具有重要意义。