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A 3D mesh segmentation algorithm based on graph attention network(基于图注意力网络的三维网格分割算法)
Zhejiang Daxue xuebao. Lixue ban, 2023 针对三维网格模型分割质量提升问题，提出了感知几何的图注意力网络。首先，定义了感知几何的图注意力系数，利用节点之间的边特征扩展由网络学习得到的注意力系数，引入与节点局部几何信息相关的注意力系数，更好地反映节点之间的相似性。然后，通过调整网络架构，将三维网格模型的几何特征与标签信息共同作为图注意力网络的输入，使标签信息参与网络训练和验证，并通过残差形式的线性连接实现网络的更稳定输出。大量实验结果表明，本文算法能够获得精确的分割边界，其在PSB数据集上的分割准确率较现有经典算法提升约2个百分点 ...
李文婷(LI Wenting) +3 more
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全球能源互联网, 2018 为了解决不同电力不同信息大区业务的QoS质量保障以及满足电力系统安全防护规定问题，提出了基于电力业务特征的资源分区概念，通过为精准控制类业务、一般控制类业务和其他一般业务分配不同的物理资源池，来提高业务服务质量并保证不同信息大区业务的隔离度。考虑到现有电力无线网络覆盖的丰富性，提出基于业务特征感知的异构网络选择算法并进行仿真，算法不仅考虑到业务特征同时考虑网络特征。该算法计算简单且复杂度低，能够减少系统处理时延，提高无线网络的服务质量，仿真结果表明了算法的优越性。
姚继明, 韦磊, 郭经红
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Gaoya dianqi, 2022 为改善BP神经网络算法需要大量训练数据和预测精度有限等问题,提出了以输入层、隐含层和输出层为目标的分层优化思路。首先,利用灰色模型良好的小数据趋势辨别能力对输入层数据进行处理,以更好地提炼数据内部蕴含的数学规律,压缩神经网络所需训练数据样本数量;然后,利用遗传算法优越的全局寻优能力确定隐含层的初始权值和阈值,抑制神经网络隐含层参数无法准确获取所导致的误差较大和泛化能力弱的问题;最后,采用蚁群优化算法对输出层数据进行优化,以进一步改善神经网络模型的计算精度。以波动性较强的风电功率进行算例验证,结果表明 ...
朱显辉 +4 more
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Infrared and visible image fusion algorithm based on split-attention residual networks
Xibei Gongye Daxue Xuebao, 2022 在红外和可见光图像融合算法中, 图像信息的丢失始终是制约融合图像质量提升的关键问题, 为此, 提出了一种基于拆分注意力残差网络的红外和可见光图像融合算法, 使用带有拆分注意力模块的深层残差网络拓展感受野和提高跨通道信息融合能力, 运用平滑最大值单元函数作为激活函数进一步提升网络性能; 特征提取后运用零相位分量分析和归一化算法得到融合权重后完成图像融合。实验结果表明, 融合后的图像细节丰富, 边缘锐利; 在峰值信噪比、结构相似性指数度量和基于梯度的融合性能等指标上与经典的6种算法相比均有不同程度提升。
QIAN Kun +3 more
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Representation learning driven multiple graph sampling(表征学习驱动的多重网络图采样)
Zhejiang Daxue xuebao. Lixue ban, 2022 已有的图采样方法侧重于单图采样，关注如何在一张图上通过采样保留其特定的拓扑结构特征。随着数据采集能力的提升，多重网络图在实际应用中越来越普遍，即相同的节点集在不同场景中具有不同的网络关系。针对传统图采样方法无法兼顾多重网络图结构特征的问题，提出了表征学习驱动的多重网络图采样算法。首先，设计融合多重网络图结构特征的图表征学习方法，将节点投影至二维的表征学习空间；其次，利用改进的自适应蓝噪声采样算法，考虑节点密度和网络连通性，从表征学习空间筛选节点，以保持其多重网络结构特征及图上下文结构特征 ...
YURuiqi(虞瑞麒) +5 more
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Dianxin kexue随着移动通信、人工智能等技术的发展，智能设备和数据呈现爆炸式增长的态势，物联网（Internet of things，IoT）场景对算力、时延和能耗提出了更高的要求。算力网络通过对计算节点进行互联，基于统一的算力度量标准和任务调度策略，实现算力资源的共享和高效利用，为提升物联网系统的计算性能提供了新思路。但是由于物联网设备种类繁多、网络连接方式各异且对功耗敏感，当前以计算能力为主的算力度量方法无法满足物联网设备协作的需求。此外，目前算力网络的计算任务调度方法普遍依赖中心化的网络路由节点或管理平台 ...
祝淑琼, 徐青青, 李小涛, 陈维
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Guangtongxin yanjiu, 2021 在大力发展智能电网的背景下，支撑电网运转的电力光通信网规模日趋庞大，其承载的业务更加多样化。然而电力光通信网的业务路由规划主要以最短路径算法为主，导致电力光通信网存在业务重要度分布不均衡，从而导致网络局部风险过高的问题。针对上述现状，文章采用深度强化学习技术，以网络业务风险均衡为目标，提出了基于强化学习的电力光通信网风险均衡路由算法。该算法考虑业务重要度分布情况、链路容量和链路光信噪比，实现了电力光通信网风险均衡化。文章选取某省电力通信子网验证方案的有效性，研究结果表明 ...
张庚 +5 more
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智能科学与技术学报, 2022 供应链网络通过需求和供应关系将各个成员连接起来，方便成员之间进行协调与合作，这在全球化竞争环境下显得尤为重要。对供应链网络结构进行优化改进能够缩小企业运营成本、提高企业收益，提升客户满意度，进而提高企业的竞争力。首先，通过分析供应链网络中的优化问题，从建模特征、决策变量类型和场景特征等不同角度对该问题进行分类，从而更清晰地介绍现有供应链网络研究工作中涉及的优化问题。然后，介绍并分析了遗传算法、蚁群优化算法和粒子群优化算法3种常用的智能优化算法及其在供应链网络优化问题中的应用情况。最后 ...
张欣, 詹志辉
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大数据, 2023 “东数西算”工程是构建我国国土空间领域内算力资源东西平衡、按需调度的重大战略工程。自我国全面启动“东数西算”工程建设以来，供需端、能源端、技术端、机制端等暴露出诸多问题，迫切需要从理论层面对“东数西算”工程的内在逻辑进行重新分析与定义。从经济形态、技术趋势、科技竞争、成本收益等不同视角分析了“东数西算”的内在逻辑，即算力基础设施化，并提出打造全国算力一张网的新型基础设施，以及从政策布局、网络直连、技术支持、机制创新等方面构建国家算力网的对策建议。
童楠楠, 陈东, 李慧颖, 朱洪林
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四川大学学报. 自然科学版, 2008 前馈神经网络中隐层神经元的个数与它的学习和泛化能力密切相关.通过广义逆矩阵算法解决最小二乘问题改进神经网络自构行学习算法,得到一种新的前馈神经网络删剪算法.将新算法用于已经训练好的大型网络,能删剪"冗余"的隐层神经元,得到一个最精简的神经网络.此精简的神经网络不需要重新训练仍能保持原有的性能,并且泛化能力很好.仿真实例说明此算法的有效性和可行性.
艾芳菊, 李晓芳
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