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本文基于复杂网络理论和邮件数据集,建立安然公司高层管理者之间的组织结构关系。采用基于通信行为和邮件内容两种方法对人物关系网络进行构建,进而发现其社区结构的关键人物。针对庞大的通信数据,给出数据处理流程图和详细说明。利用SimpleKmeans算法对人物关系网络的群集行为进行分析,挖掘出网络关键节点。采用Weka软件和Ucinet软件绘制关系网络图,分析结果具有一定的参考价值和实际意义。 相似文献
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为了实现在轨高速实时图像处理,提出了基于多级预测校准机制及查找表方法的二值权重沙漏网络加速器。首先,提出了一种计算架构来统一支持二值权重及多位宽权重卷积计算;其次,提出了多级预测模型来实现可变精度的高效卷积,基于这2种方法可以将网络的计算量降低77.4%,推理速度提升2.3倍。本文针对残差模块中跳转连接造成的存储访问问题,提出了基于模块计算的流水架构,使得片上存储需求及访存操作分别降低了60%和31%,最终在28 nm工艺下完成了硬件后端设计以及性能分析,该加速器的面积为0.7 mm2。在500 MHz工作频率下,功耗为117 mW,功耗效率达到10.15 TOPS/W,与当前主流二值加速器相比提升2个数量级以上。 相似文献
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空域复杂度评估作为衡量空域运行态势、管制员工作压力的关键手段,是运行调控的基础。由于影响因素众多,不同因素间耦合关联复杂,且标定样本很难获取,空域复杂度的准确评估被公认为航空领域的一个挑战性问题。提出了一种空域复杂度的无监督评估方法。首先通过核主成分分析挖掘原始样本各维度的非线性耦合关系,准确提取能够最大化复杂度评估信息量的主成分,进一步设计了可按需定制的主成分聚类方法,实现了无监督条件下空域复杂度的准确评估,为空域划分、流量管理提供了有效的技术支撑。 相似文献
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依据空间信息网络(SIN)高动态性的特点,并考虑卫星工作的多状态特性,兼顾星间通信时延和拓扑抗毁性的要求,研究了多状态下空间信息网络拓扑生成及动态优化的问题。根据卫星星座的周期性,建立了一种卫星网络的拓扑周期表。综合卫星的可视性和连接度等约束条件,以网络平均和最大时延作为通信性能的优化目标,建立拓扑的多目标优化模型。提出一种改进的多目标模拟退火(IMOSA)算法,求解全局时延最优的卫星拓扑,并在考虑多状态情况下对链路进行优化,以满足网络高动态性。最后基于具有66颗低轨(LEO)的铱星星座进行仿真,研究表明:针对多状态条件下的铱星星座,该算法最大化减小了通信时延,得到抗毁性良好的拓扑结构,通信性能较之原有静态拓扑明显得到改善。 相似文献
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单声道歌声分离是指将单声道歌曲中的伴奏和歌声分离,在旋律提取、歌词识别、卡拉OK伴奏等方面有重要应用。针对当前时频谱图预测精度受限的问题,利用高分辨率网络具有并行结构及特征充分交互提高模型性能的优势,提出基于高分辨率网络的单声道歌声分离算法。设计并构建适合单声道歌声分离的高分辨率网络,输入歌曲的时频谱图到网络,得到预测的伴奏和歌声时频谱图。结合歌曲相位进行重构,得到伴奏和歌声的时域信号。实验表明,在公开数据集MIR-1K上,所提算法的SNR、SIR、SAR指标均优于当前代表性算法,提高了分离后伴奏和歌声的质量。 相似文献
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