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741.
针对机载网络高度动态、高度不稳定造成流量监测设备难以在有限的监测周期内完成完整数据流负载特征的提取,限制了基于深度学习的流量分类方法的应用问题,提出了一种鲁棒性增强的机载网络流量分类方法。通过数据预处理及缺失样本处理方法将数据流映射为灰度矢量集合,基于完整的数据流训练数据集实现鲁棒性增强的长时递归卷积神经网络(RE-LRCN)分类模型的训练,在线上分类阶段,通过分类模型实现样本缺失数据流负载空间特征及数据流时序特征的提取,并进行数据流分类。通过在数据包缺失的流量测试数据集上的实验结果表明,所提方法可以有效抑制数据包缺失对分类准确性能的恶化。 相似文献
742.
743.
在中心度、节点最近邻和局部社团链接度最小增量有效融合的基础上,提出了一种基于中心度的最小链接度增量社团结构探测算法(Minimal Increment of Link Degree Based on Degree Centrality, MILDDC),并将MILDDC算法应用于某型飞机模块化生产网络并进行社团结构分析,计算结果说明,该算法具有一定的适用性,时间复杂度约为线性时间,并且对包含噪声、孤立点以及异形状的网络社团结构探测具有较强的鲁棒性。 相似文献
744.
传统卫星工作模式设计均由人工手动完成,主要设计依据为设计师的工程经验及工程设计约束条件,需要耗费大量人力及时间资源,且设计结果是否最优暂无验证手段。为此,文章提出一种应用简单时间网络(STN)图形表述遥感卫星工作模式的方法,对传统的定性约束条件进行定量的图形表示,进一步通过数据算法求解出STN图形表示的最优解,以得到卫星工作模式时序设计结果。结合高分七号卫星工作模式设计工作,对上述方法进行验证,结果表明:此方法可有效解决复杂情况下的卫星工作时序设计问题,合理可行,可为遥感卫星工作模式设计提供参考。 相似文献
746.
针对大面积图像修复缺失严重时,需要完整且高质量训练样本的问题,提出了一种将残缺或含噪图像样本作为训练集的双生成器深度卷积生成对抗网络(DGDCGAN)模型。构建两个生成器和一个鉴别器以解决单一生成器收敛慢的问题,用残缺图像样本作为训练集,通过交叉计算、搜索损失区域类似的图像信息作为训练生成模型的样本,收敛速度更快。鉴别器损失函数改进为输出的Wasserstein距离,使用自适应估计算法优化生成器损失函数和鉴别器损失函数的模型参数,最小化两两图像之间的总距离差,使用鉴别模型和修复图像总距离变化均方差最小化两个指标优化修复结果。在4个公开数据集上进行主客观实验,结果表明:所提方法能使用残缺图像样本作为训练集,有效实现大面积失真图像的修复,且收敛速度和修复效果优于现有图像修复方法。 相似文献
747.
748.
749.