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基于Node-RED平台的可编程逻辑控制器数据的优化处理研究与应用 被引量:1
1
作者 李志庚 《天津科技》 2025年第7期40-43,共4页
随着工业自动化的发展,传统的可编程逻辑控制器(PLC)数据处理方式面临效率与兼容性的双重挑战,为此提出一种基于Node-RED平台将PLC数据转换为JSON格式的方法,通过简化数据处理流程和提高数据互操作性,即可有效支持工业物联网与智慧工厂... 随着工业自动化的发展,传统的可编程逻辑控制器(PLC)数据处理方式面临效率与兼容性的双重挑战,为此提出一种基于Node-RED平台将PLC数据转换为JSON格式的方法,通过简化数据处理流程和提高数据互操作性,即可有效支持工业物联网与智慧工厂的数据集成需求。首先分析了传统PLC数据处理的局限性,然后详细描述Node-RED平台的搭建过程和配置步骤,以及OPC协议在数据采集中的应用,最后以实际案例验证了所提方法的实用性和高效性,为PLC数据的优化处理提供了新的技术路径。 展开更多
关键词 可编程逻辑控制器 node-RED JSON 数据转换 工业物联网
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基于数据增强的域自适应图卷积网络
2
作者 杨妮亚 赵维 +1 位作者 潘石 吕桂新 《吉林大学学报(理学版)》 北大核心 2026年第2期311-318,共8页
针对无监督领域自适应图学习的挑战,提出一种基于数据增强的域自适应图卷积网络.该网络先构建高阶邻居关系矩阵与邻接矩阵共同引导信息传播学习更全面的图节点表征,然后引入基于数据增强的对比学习进行图域对齐,不仅挖掘了单域内语义信... 针对无监督领域自适应图学习的挑战,提出一种基于数据增强的域自适应图卷积网络.该网络先构建高阶邻居关系矩阵与邻接矩阵共同引导信息传播学习更全面的图节点表征,然后引入基于数据增强的对比学习进行图域对齐,不仅挖掘了单域内语义信息,而且促进了域间更充分的知识迁移.在网络数据集Citation上进行实验评估的结果表明,该方法能从源图域中迁移丰富的标签知识到无标签的目标图域,解决了图表征学习对标签的依赖,减少了人工标注的花销,优于图域自适应经典算法. 展开更多
关键词 图域自适应 节点表征 数据增强 图卷积网络
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基于超图的数据不平衡条件下的瓦当年代判别方法
3
作者 邱星 玄祖兴 +2 位作者 黄可佳 张雯 庄晓 《计算机应用》 北大核心 2026年第2期620-629,共10页
针对人工瓦当年代判别方法效率低且主观性强的问题,提出一种基于超图的数据不平衡条件下的瓦当年代判别方法(HETD-DIC),以提供更客观的考古辅助判别工具。首先,设计双权重计算机制,利用超边权重计算模块聚合关联节点特征生成超边权重,... 针对人工瓦当年代判别方法效率低且主观性强的问题,提出一种基于超图的数据不平衡条件下的瓦当年代判别方法(HETD-DIC),以提供更客观的考古辅助判别工具。首先,设计双权重计算机制,利用超边权重计算模块聚合关联节点特征生成超边权重,再利用超边权重生成节点权重,降低样本分布不均产生的影响;其次,构建超边节点关系矩阵(HNRM),建立节点特征编码-解码通道,增强节点的表征能力;最后,通过大量实验评估不同模型,并选取表现较好的UniGIN(Unified Graph Isomorphism Network)作为基础分类模型。实验结果表明,在自建的瓦当数据集上,当仅使用20%的训练数据时,HETD-DIC的准确率、加权精确率、加权召回率和加权F1-score相较于UniGIN分别提升了4.67、4.55、4.67和5.09个百分点。HETD-DIC能有效解决数据不平衡问题,为考古断代提供可靠的自动化辅助决策依据。 展开更多
关键词 瓦当年代判别 超图 数据不平衡 节点表征 考古断代
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基于多模态数据的甲状腺髓样癌中央区淋巴结转移术前预测模型的构建与分析
4
作者 张祥 柳卫 +1 位作者 杨倩倩 张燕 《南京医科大学学报(自然科学版)》 北大核心 2026年第1期14-20,共7页
目的:基于多模态数据构建甲状腺髓样癌(medullary thyroid carcinoma,MTC)中央区淋巴结转移(central lymph node metastasis,CLNM)的预测模型,并分析其临床意义。方法:回顾性分析2017年1月—2025年5月南京医科大学第一附属医院收治的104... 目的:基于多模态数据构建甲状腺髓样癌(medullary thyroid carcinoma,MTC)中央区淋巴结转移(central lymph node metastasis,CLNM)的预测模型,并分析其临床意义。方法:回顾性分析2017年1月—2025年5月南京医科大学第一附属医院收治的104例MTC患者的临床病理资料、术前影像学特征及实验室指标。通过单因素Logistic回归初步筛选变量(P<0.1),进一步采用向后逐步回归法进行多因素Logistic回归分析筛选CLNM的独立危险因素,构建预测模型并绘制列线图,受试者工作特征(receiver operating characteristic,ROC)曲线、校准曲线和决策曲线分析(decision curve analysis,DCA)评估模型的区分度、校准度和临床适用性,使用Bootstrap法进行内部验证。结果:根据病理结果是否存在CLNM将104例MTC患者分成转移组(55例)与非转移组(49例)。与非转移组患者相比,转移组患者性别(P=0.001)、超声形态是否规则(P<0.001)、超声边缘是否光整(P<0.001)、血清癌胚抗原(carcinoembryonic antigen,CEA)水平(P=0.006)、血清降钙素(calcitonin,CT)水平(P<0.001)等差异有统计学意义。多因素Logistic回归分析显示,患者的性别(OR=6.50,95%CI:2.03~20.81,P=0.002)、超声边缘是否光整(OR=9.77,95%CI:3.12~30.59,P<0.001)以及血清CT水平(OR=1.25,95%CI:1.10~1.42,P<0.001)是CLNM的独立危险因素。联合三者建立的列线图模型可良好地识别CLNM,ROC曲线下面积(area under the curve,AUC)为0.873,95%CI:0.808~0.939,校准曲线和DCA均表明该模型具有良好的性能及临床适用性。使用Bootstrap法进行内部验证也显示该模型具有良好的稳定性和可靠性(AUC=0.874,95%CI:0.865~0.879)。结论:结合患者的性别、超声边缘是否光整以及血清CT水平的多模态数据模型能有效预测MTC患者CLNM风险,为临床决策提供依据。 展开更多
关键词 甲状腺髓样癌 中央区淋巴结转移 多模态数据 预测模型
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基于非独立同分布的联邦学习客户端选择方法
5
作者 黄勤凯 龙伟 +2 位作者 胡灵犀 蒋林华 张冠华 《智能计算机与应用》 2026年第1期178-184,共7页
联邦学习(FL)是一种分布式的机器学习方式,无需将原始数据传输到服务器,仅需要在本地设备上进行模型训练。然而现实客户端数据具有异构性,数据的异构性导致FL模型收敛缓慢。针对非独立同分布数据的问题,首先研究提出了一种根据客户端贡... 联邦学习(FL)是一种分布式的机器学习方式,无需将原始数据传输到服务器,仅需要在本地设备上进行模型训练。然而现实客户端数据具有异构性,数据的异构性导致FL模型收敛缓慢。针对非独立同分布数据的问题,首先研究提出了一种根据客户端贡献动态改变节点概率的节点选择方法(FedDPCS),该方法通过全局梯度和局部梯度筛选不利于全局更新的客户端,然后在每一轮训练中根据客户端贡献改变每个节点的概率。其次,从理论上分析了此方法相对于常用的Federated Averaging(FedAvg)算法的改进。最后通过实验证明,FedDPCS在CIFAR-10数据集上比FedAvg算法提高6.43%,比FedBn2算法提高了5.14%;在MNIST数据集上比FedAvg算法提高了5.24%,比FedBn2算法提高了4.36%。 展开更多
关键词 机器学习 联邦学习 非独立同分布 节点选择
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GeoDatabase数据模型及其几何网络的拓扑分析应用 被引量:17
6
作者 邵永社 李晶 《测绘工程》 CSCD 2005年第1期17-19,共3页
阐述了ArcInfo软件的GeoDatabase数据模型及特点,介绍了GeoDatabase数据模型的几何网络,依据模型几何网络的特点,分析了几何网络在地理信息系统拓扑分析中的应用。
关键词 几何 网络 特点 依据 应用 数据模型 ArcInfo软件 拓扑分析 地理信息系统
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基于CAN总线的用电数据智能采集方法
7
作者 李凌鹤 《云南电力技术》 2026年第1期86-90,94,共6页
现有的用电数据采集方法普遍存在数据采集可靠性低和实时性差的问题,导致数据丢包率高,并且数据采集时延显著增加。针对上述问题,研究了基于CAN总线的用电数据智能采集方法。该方法首先设计三级分布式采集节点架构,通过感知层、网络层... 现有的用电数据采集方法普遍存在数据采集可靠性低和实时性差的问题,导致数据丢包率高,并且数据采集时延显著增加。针对上述问题,研究了基于CAN总线的用电数据智能采集方法。该方法首先设计三级分布式采集节点架构,通过感知层、网络层、应用层节点实现分层用电数据采集与处理。为了保证数据采集的准确性和一致性,对采集到的原始用电数据进行滤波、校准、维度转换与格式封装。然后,基于CAN总线协议封装数据帧,设置不同传输优先级进行用电数据传输。最后对用电数据进行三级校验,采用分布式文件系统与副本备份存储数据,从而实现用电数据智能采集。实验结果表明,在80%网络负载下,该方法丢包率仅为1.5%,端到端时延控制在187 ms,相比对比方法提升3-5倍,提升了用电数据采集的可靠性与实时性。 展开更多
关键词 CAN总线 用电数据 智能采集 分布式采集节点 数据校准
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分布式云存储系统中多节点高效纠删码更新方法
8
作者 解则翠 《办公自动化》 2026年第5期4-7,共4页
为保证分布式云存储系统中数据的可靠性和可用性,提出一种多节点分组的纠删码更新策略。该策略有两个设计要点:一是数据块采取节点分组就地更新策略,二是纠删码更新采用基于时间节点数据增量日志的方式;分布式存储系统数据更新时,对集... 为保证分布式云存储系统中数据的可靠性和可用性,提出一种多节点分组的纠删码更新策略。该策略有两个设计要点:一是数据块采取节点分组就地更新策略,二是纠删码更新采用基于时间节点数据增量日志的方式;分布式存储系统数据更新时,对集群的节点进行分组,同组的节点共同计算纠删码,以减少网络延迟所带来的时间消耗,提高纠删码编码效率;纠删码数据更新采用基于时间节点数据增量日志的方法,可以减少数据频繁写入导致重复计算纠删码的频率,从而减少读后写操作。实验结果证明,该策略相比传统方法,分布式存储系统中的数据修改量越大其优势越明显,存储空间利用率至少提高1.2%,编码效率至少提升9.88%。 展开更多
关键词 纠删码 存储集群 多节点分组 数据更新
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基于初至波能量的海底节点重定向方法
9
作者 恒帅佳 童思友 王金刚 《中国海洋大学学报(自然科学版)》 北大核心 2026年第4期72-86,共15页
在海底节点(Ocean bottom nodes, OBN)地震勘探中,数据误差的主要来源于多分量串扰、耦合不良、增益不均衡、频率响应不匹配以及检波器方向偏差等多种因素。其中,检波器的方向性偏差是影响数据质量的关键因素。受海底地形条件、洋流以... 在海底节点(Ocean bottom nodes, OBN)地震勘探中,数据误差的主要来源于多分量串扰、耦合不良、增益不均衡、频率响应不匹配以及检波器方向偏差等多种因素。其中,检波器的方向性偏差是影响数据质量的关键因素。受海底地形条件、洋流以及自由落体等因素的影响,三分量检波器的实际布设方向常常会发生偏移,从而导致波场在X、Y、Z各分量间的分配不均,进而影响波场接收精度和成像效果。因此,处理多分量地震数据的首要任务就是对检波器进行重定向,即通过内置倾角仪或基于数据驱动的方式估算出对应的方向角,再应用旋转矩阵将检波器从实际采集坐标系调整到设计坐标系上。本文采用基于领导者机制的哈里斯鹰优化算法(Leader harris hawks optimization, LHHO),通过分析三分量地震记录中初至波能量的差异特性,实现对OBN的精确方向校正。该方法通过结合初至波偏振矢量在XOZ平面上的投影和P、Z分量相关性,从而有效约束了坐标轴反向的多解问题。实验结果表明,在浅海OBN环境直达波信号缺失的情况下,本文方法具备较高的计算效率和精度。 展开更多
关键词 多分量海底地震资料 海底节点重定向 偏振分析 欧拉旋转 领导者机制哈里斯鹰优化算法
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术前临床及超声特征预测甲状腺髓样癌颈侧区淋巴结转移的价值
10
作者 石敏捷 俞丽芳 +2 位作者 潘钢 林婉玲 方建华 《浙江医学》 2026年第3期244-249,共6页
目的分析甲状腺髓样癌(MTC)发生颈侧区淋巴结转移(LLNM)相关的术前临床及超声特征,并探讨其对LLNM的预测价值。方法回顾性收集2009年1月至2022年12月杭州市第一人民医院肿瘤外科收治的40例MTC患者共44个病灶,所有患者术前均完成甲状腺... 目的分析甲状腺髓样癌(MTC)发生颈侧区淋巴结转移(LLNM)相关的术前临床及超声特征,并探讨其对LLNM的预测价值。方法回顾性收集2009年1月至2022年12月杭州市第一人民医院肿瘤外科收治的40例MTC患者共44个病灶,所有患者术前均完成甲状腺超声检查及血清降钙素(CT)水平测定。由2位经验丰富的超声科医师对甲状腺目标结节超声图像进行回顾性分析及评估,收集并分析所有患者的人口学信息、临床及超声影像检查相关数据。比较发生LLNM和无LLNM患者术前相关临床及超声特征,并采用单因素和多因素logistic回归分析LLNM相关的独立危险因素,探讨其对MTC发生LLNM的预测价值。结果44个MTC超声特征主要表现为低回声(86.36%,38/44)、边缘光整(52.27%,23/44)、纵横比≤1(79.54%,35/44)、内部结构以实性为主(88.64%,39/44)、内部多发点状钙化(59.09%,26/44),且美国放射协会甲状腺影像报告与数据系统分类均较高,其中4类18个,5类24个。MTC发生LLNM 16个(36.36%,16/44),无LLNM 28个(63.64%,28/44),发生LLNM患者血清CT水平更高、超声测量病灶最大径更大、边缘模糊、超声检查提示淋巴结转移比例更高(均P<0.05)。多因素logistic回归分析提示,血清CT水平升高(OR=1.010,95%CI:1.000~1.021)和结节边缘模糊(OR=18.881,95%CI:2.449~145.433)均为MTC发生LLNM的独立危险因素。血清CT水平联合结节边缘较单独使用血清CT水平或病灶最大径对MTC结节伴LLNM的预测具有更高的效能(AUC分别为0.84、0.73、0.73)。结论术前血清CT水平升高及MTC结节边缘模糊是MTC患者发生LLNM的独立危险因素,且两者联合应用较单独使用血清CT水平或病灶最大径具有更好的预测价值。 展开更多
关键词 甲状腺髓样癌 颈侧区淋巴结转移 甲状腺影像报告与数据系统 降钙素
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基于专利情报的海底节点地震勘探技术进展和我国发展对策研究
11
作者 徐芸 景民昌 张芹 《中国发明与专利》 2026年第1期46-57,共12页
[目的/意义]海底节点(OBN)地震勘探在多分量、宽方位、宽频、长偏移距数据采集方面具有显著优势,是实现海洋深水深层高精度地震勘探首选的变革性新技术。本文通过分析OBN地震勘探专利态势和技术进展,以期为创新主体科研研究和产业发展... [目的/意义]海底节点(OBN)地震勘探在多分量、宽方位、宽频、长偏移距数据采集方面具有显著优势,是实现海洋深水深层高精度地震勘探首选的变革性新技术。本文通过分析OBN地震勘探专利态势和技术进展,以期为创新主体科研研究和产业发展提供决策支持和信息参考。[方法/过程]采用宏观和微观相结合的专利情报分析方法,分析了OBN专利技术申请趋势、主要专利权人、技术构成,重点梳理了数据采集和数据处理各分支技术发展路线和研究进展。[结果/结论]美国和中国是重要的技术输出国和技术布局目标国;国外地震勘探公司的技术布局和输出增加了国产OBN专利技术的国际竞争压力;人工智能技术在OBN地震勘探领域展现出巨大应用潜力。结合当前技术发展现状和问题,提出了促进我国OBN地震勘探技术发展建议。 展开更多
关键词 海底节点 OBN 专利技术 数据采集 数据处理
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基于LoRa技术的水情信息无线传输系统设计与性能评估
12
作者 舒缨清 金亚娇 《无线互联科技》 2026年第6期90-94,共5页
文章设计了一种基于远距离无线电(Long Range Radio,LoRa)技术的水情信息无线传输系统,构建了感知层、网络传输层、边缘处理层和平台服务层的多层架构。文章通过低功耗多参数采集节点、自适应通信机制与边缘计算融合,实现了复杂环境下... 文章设计了一种基于远距离无线电(Long Range Radio,LoRa)技术的水情信息无线传输系统,构建了感知层、网络传输层、边缘处理层和平台服务层的多层架构。文章通过低功耗多参数采集节点、自适应通信机制与边缘计算融合,实现了复杂环境下水情数据的高效获取与智能处理。系统引入轻量级抗冲突协议与边缘异常识别模型,提升了传输可靠性与响应能力。结合网络模拟器3(Network Simulator 3,NS-3)仿真平台对不同地形与节点密度下系统性能进行量化评估,结果表明该系统在典型水情场景中具备良好的通信稳定性、可扩展性与抗干扰能力,验证了其在实际部署中的可行性和实用价值。 展开更多
关键词 LoRa通信 低功耗节点 边缘计算 自适应速率 水情监测
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计算机通信网络异常数据流传输节点入侵辨识方法研究
13
作者 崔京泽 《通信电源技术》 2026年第4期188-190,共3页
设计计算机通信网络异常数据流传输节点入侵辨识方法,提取通信网络异常数据流传输节点入侵特征,采用降噪自编码算法构建入侵特征辨识模型,通过异常数据流的概率分布,求解模型最优目标,实现异常数据流传输节点入侵的高精度辨识。实验结... 设计计算机通信网络异常数据流传输节点入侵辨识方法,提取通信网络异常数据流传输节点入侵特征,采用降噪自编码算法构建入侵特征辨识模型,通过异常数据流的概率分布,求解模型最优目标,实现异常数据流传输节点入侵的高精度辨识。实验结果表明,本文方法在不同异常数据流类型上的召回率稳定在0.8~1.0,在模型迭代训练到200次后,F_(1)分数处于0.9~1.0,入侵辨识准确性较高。 展开更多
关键词 通信网络 异常数据流 传输节点 入侵辨识
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基于NODE.JS/GPRS/ZigBee的水产养殖远程测控系统的设计 被引量:3
14
作者 张继飞 林超 《舰船电子工程》 2017年第9期121-123,共3页
为了满足水产养殖智能化的要求[1],设计了水产养殖水质参数的远程实时监控系统。该系统由水质参数无线监测部件RTU、远程数据管理服务器和客户终端APP组成。RTU采用STM32微处理器方案,实现水质数据的采集和GPRS无线远程数据的传输;远程... 为了满足水产养殖智能化的要求[1],设计了水产养殖水质参数的远程实时监控系统。该系统由水质参数无线监测部件RTU、远程数据管理服务器和客户终端APP组成。RTU采用STM32微处理器方案,实现水质数据的采集和GPRS无线远程数据的传输;远程数据管理服务器,可以接收所有RTU传输过来的数据,进行智能判断并且保存,供APP客户随时访问。利用Zig Bee和NODE.JS[2~3]技术,此系统不仅满足了无线数据采集和数据传输的相关指标要求,而且有效地解决了水产养殖系统中布线困难,通信费用过高、连接并发数不高和实时性不强等问题。 展开更多
关键词 水产养殖 智能化 GPRS网络 RTU Zig BEE node.JS 数据传输
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基于二叉树的电力调度数据网拥塞规避方法
15
作者 曲向华 张传凤 +1 位作者 史雪梅 李博 《电子设计工程》 2026年第1期111-114,119,共5页
为解决电力调度数据网拓扑结构复杂、状态信息获取实时性不佳导致的网络拥塞问题,提出一种基于二叉树的电力调度数据网拥塞规避方法。该方法先根据电力调度数据网实际拓扑结构和实时状态信息,构建并更新二叉树;然后获取二叉树节点的状... 为解决电力调度数据网拓扑结构复杂、状态信息获取实时性不佳导致的网络拥塞问题,提出一种基于二叉树的电力调度数据网拥塞规避方法。该方法先根据电力调度数据网实际拓扑结构和实时状态信息,构建并更新二叉树;然后获取二叉树节点的状态信息,计算其拥塞指数,预测拥塞节点及其路径;最后基于二叉树搜索可行的电力调度数据传输路径,采用拉格朗日乘子法求解网络流量分配模型,动态分配网络流量,从而实现网络拥塞的有效规避。通过实验验证所提方法的先进性,实验结果表明,应用设计方法后,其链路利用率最大值达到98%,时延最小值达到4 ms,丢包率最小值达到1%,应用效果较好。 展开更多
关键词 二叉树构建 拥塞规避 节点定义与属性 电力调度数据网 拥塞预测
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基于Node2vec的改进算法的研究 被引量:1
16
作者 杜阳阳 李华康 李涛 《计算机技术与发展》 2018年第7期6-10,共5页
针对图节点的多标签分类任务,在Node2vec算法的基础上进行了改进,在原来随机游走的基础上加上部分标签信息的指导,然后对节点进行向量表示。算法首先根据每一个图节点及其邻居节点的标签信息和事先设定好的游走参数的值,计算当前节点的... 针对图节点的多标签分类任务,在Node2vec算法的基础上进行了改进,在原来随机游走的基础上加上部分标签信息的指导,然后对节点进行向量表示。算法首先根据每一个图节点及其邻居节点的标签信息和事先设定好的游走参数的值,计算当前节点的邻居节点被游走的概率;然后由概率值和其他设定好的游走的参数开始游走,得到若干条路径;之后再调用Word2vec方法对若干条游走路径进行训练,将每个图节点表示成向量。最后,通过使用逻辑分类模型对节点的特征表示进行多标签分类来验证算法的有效性。实验结果证明,通过使用标签信息的指导,多标签分类的准确率有明显提升。 展开更多
关键词 数据挖掘 随机游走 节点表示 多标签分类
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ARCGIS PRO空间分析与数据处理在海防型村落路网形态类型研究中的应用——以威海宁津镇六村为例
17
作者 王茜 刘路慧 杨圆圆 《中国建设信息化》 2026年第1期70-73,共4页
当今信息化、数据化和智能化时代,ARCGIS PRO作为新一代GIS桌面平台,以其高效、丰富的空间分析、数据处理、实景模拟与可视化制图等功能,广泛应用于国土、地理、规划、测绘、自然资源、政府及相关专业领域单位,成为专业技术人员不可或... 当今信息化、数据化和智能化时代,ARCGIS PRO作为新一代GIS桌面平台,以其高效、丰富的空间分析、数据处理、实景模拟与可视化制图等功能,广泛应用于国土、地理、规划、测绘、自然资源、政府及相关专业领域单位,成为专业技术人员不可或缺的技术工具。本文在原有GIS理论与技术基础上,根据研究对象威海荣成宁津镇六个海防型村落的CAD道路路网等原始数据信息,结合ARCGIS PRO空间连接的属性传递、关键参数映射及数据统计、图解分析等功能,有效整合道路及节点等地理要素存在的类型及相关线性关系,从而得出海防型村落路网形态类型及数量上存在的相似规律。此研究对于用数据化、信息化方式研究村落及城市空间形态,区域及道路等地理对象属性、空间关系等具有重要参考意义。 展开更多
关键词 ARCGIS PRO 空间分析 数据处理 海防型村落 道路及节点 形态研究
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基于数据冗余包的协同缓存放置策略
18
作者 西浓 谭小波 刘菁宇 《沈阳理工大学学报》 2026年第1期24-30,共7页
针对命名数据网络(named data networking,NDN)中缓存冗余高、资源利用率低的问题,提出基于数据冗余包的协同缓存放置策略(cooperative cache placement strategy based on da-ta redundancy packet,CCPS-DRP)。该策略先对网络进行社区... 针对命名数据网络(named data networking,NDN)中缓存冗余高、资源利用率低的问题,提出基于数据冗余包的协同缓存放置策略(cooperative cache placement strategy based on da-ta redundancy packet,CCPS-DRP)。该策略先对网络进行社区划分,再利用复杂网络中节点介数确定关键路由节点,将数据冗余包中的相同数据副本存放于其中,并动态管理冗余数据副本,实现关键节点集中管理与动态冗余清理的协同机制,以减少相同数据内容的重复缓存,使路由节点中的缓存容量得到充分利用,降低网络负载。实验结果表明,无论在均匀分布或高度偏斜分布的场景下,还是在严格资源限制或有较高资源的场景下,CCPS-DRP在缓存命中率和平均请求时延方面的性能均明显优于常见的随处缓存策略、概率缓存策略等,其通过协同缓存与冗余控制显著提升了网络性能。 展开更多
关键词 数据冗余包 协同缓存放置策略 关键路由节点 动态管理 缓存命中率
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基于数据增强的子图感知对比学习
19
作者 李玟 李开荣 杨凯 《计算机应用》 北大核心 2026年第1期1-9,共9页
图神经网络(GNN)是处理图结构数据的有效图表示学习方法。然而,在实际应用中,GNN的性能受限于信息缺失问题:一方面,图结构通常较为稀疏,导致模型难以充分学习节点特征;另一方面,监督学习依赖的标签数据通常稀缺,使模型训练受限,进而难... 图神经网络(GNN)是处理图结构数据的有效图表示学习方法。然而,在实际应用中,GNN的性能受限于信息缺失问题:一方面,图结构通常较为稀疏,导致模型难以充分学习节点特征;另一方面,监督学习依赖的标签数据通常稀缺,使模型训练受限,进而难以获得鲁棒的节点表示。针对以上问题,提出一种基于数据增强的子图感知对比学习(SCLDA)模型。首先,使用链路预测学习原始图得出节点之间的关系得分,并将得分最高的边添加到原始图中以生成增强图;其次,对原始图和增强图分别利用目标节点进行局部子图采样,将子图的目标节点输入共享GNN编码器,生成子图级别的目标节点嵌入;最后,基于2个视角子图的目标节点的对比学习最大化相似实例之间的互信息。在Cora、Citeseer、Pubmed、Cora_ML、DBLP和Photo 6个公共数据集上进行节点分类实验的结果表明,SCLDA模型比传统GCN模型的准确率分别提升了约4.4%、6.3%、4.5%、7.0%、13.2%和9.3%。 展开更多
关键词 图表示学习 图神经网络 数据增强 自监督学习 图对比学习 节点分类
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Future Location Prediction in Wireless Network Based on Spatiotemporal Data Mining 被引量:1
20
作者 Cong Hung Tran Thuy Van T. Duong Dinh Que Tran 《通讯和计算机(中英文版)》 2012年第4期473-480,共8页
关键词 时空数据挖掘 位置预测 无线网络 INTERNET协议 移动节点 隐马尔可夫模型 时间间隔 切换时延
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