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Structural and functional connectivity of the whole brain and subnetworks in individuals with mild traumatic brain injury:predictors of patient prognosis 被引量:1
1
作者 Sihong Huang Jungong Han +4 位作者 Hairong Zheng Mengjun Li Chuxin Huang Xiaoyan Kui Jun Liu 《Neural Regeneration Research》 SCIE CAS CSCD 2024年第7期1553-1558,共6页
Patients with mild traumatic brain injury have a diverse clinical presentation,and the underlying pathophysiology remains poorly understood.Magnetic resonance imaging is a non-invasive technique that has been widely u... Patients with mild traumatic brain injury have a diverse clinical presentation,and the underlying pathophysiology remains poorly understood.Magnetic resonance imaging is a non-invasive technique that has been widely utilized to investigate neuro biological markers after mild traumatic brain injury.This approach has emerged as a promising tool for investigating the pathogenesis of mild traumatic brain injury.G raph theory is a quantitative method of analyzing complex networks that has been widely used to study changes in brain structure and function.However,most previous mild traumatic brain injury studies using graph theory have focused on specific populations,with limited exploration of simultaneous abnormalities in structural and functional connectivity.Given that mild traumatic brain injury is the most common type of traumatic brain injury encounte red in clinical practice,further investigation of the patient characteristics and evolution of structural and functional connectivity is critical.In the present study,we explored whether abnormal structural and functional connectivity in the acute phase could serve as indicators of longitudinal changes in imaging data and cognitive function in patients with mild traumatic brain injury.In this longitudinal study,we enrolled 46 patients with mild traumatic brain injury who were assessed within 2 wee ks of injury,as well as 36 healthy controls.Resting-state functional magnetic resonance imaging and diffusion-weighted imaging data were acquired for graph theoretical network analysis.In the acute phase,patients with mild traumatic brain injury demonstrated reduced structural connectivity in the dorsal attention network.More than 3 months of followup data revealed signs of recovery in structural and functional connectivity,as well as cognitive function,in 22 out of the 46 patients.Furthermore,better cognitive function was associated with more efficient networks.Finally,our data indicated that small-worldness in the acute stage could serve as a predictor of longitudinal changes in connectivity in patients with mild traumatic brain injury.These findings highlight the importance of integrating structural and functional connectivity in unde rstanding the occurrence and evolution of mild traumatic brain injury.Additionally,exploratory analysis based on subnetworks could serve a predictive function in the prognosis of patients with mild traumatic brain injury. 展开更多
关键词 cognitive function CROSS-SECTION FOLLOW-UP functional connectivity graph theory longitudinal study mild traumatic brain injury prediction small-worldness structural connectivity subnetworks whole brain network
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TOPOLOGICAL CONDITIONS FOR SOLVA ILITY OF PSEUDO-TEARING SUBNETWORK
2
作者 黄东泉 《Journal of Electronics(China)》 1990年第2期163-166,共4页
The problem for the solvability of pseudo-tearing subnetwork is one of the essentialinvestigations of network theory.The results presented would be not only mathematical conditionsbut also topological conditions for s... The problem for the solvability of pseudo-tearing subnetwork is one of the essentialinvestigations of network theory.The results presented would be not only mathematical conditionsbut also topological conditions for subnetwork solvability.These conditions are necessary andalmost sufficient.It should guide one intuitively to the design of accessible nodes. 展开更多
关键词 Pseudo-tearing subnetwork Indirectly accessible terminals DISTINCT terminals independent PATHS
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基于子网络架构的页岩气水平井机械钻速预测 被引量:1
3
作者 彭炽 任书江 杨赟 《钻采工艺》 北大核心 2025年第1期113-120,共8页
构建准确的机械钻速预测模型是优化钻井参数的前提。在页岩气水平井钻井过程中,由于地质条件复杂、影响因素繁多、钻压传递困难,采用传统方法难以准确预测机械钻速。针对这一问题,提出了一种基于深度残差神经网络和子网络架构的机械钻... 构建准确的机械钻速预测模型是优化钻井参数的前提。在页岩气水平井钻井过程中,由于地质条件复杂、影响因素繁多、钻压传递困难,采用传统方法难以准确预测机械钻速。针对这一问题,提出了一种基于深度残差神经网络和子网络架构的机械钻速预测模型。首先,对实钻数据进行了预处理,随后,构建了基于二维卷积神经网络的井下约束条件井深序列特征提取器,将井下约束条件添加到钻速模型中。最后,考虑到不同类型特征参数对机械钻速的影响机理不同,基于子网络架构建立了机械钻速智能预测模型。利用四川盆地泸州区块页岩气水平井实钻数据对构建的机械钻速预测模型进行了训练和测试,并通过消融试验分析了井下约束条件井深序列特征提取、子网络架构和深度残差神经网络对模型预测精度的影响。结果表明,该模型平均绝对误差为0.41 m/h,平均相对误差为6.87%,子网络架构对模型性能的贡献程度最大。该模型能够准确预测页岩气水平井的机械钻速,为钻井提速提供参考。 展开更多
关键词 机器学习 页岩气水平井 机械钻速 深度残差神经网络 子网络架构
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Synchronization transition of a modular neural network containing subnetworks of different scales 被引量:1
4
作者 Weifang HUANG Lijian YANG +2 位作者 Xuan ZHAN Ziying FU Ya JIA 《Frontiers of Information Technology & Electronic Engineering》 SCIE EI CSCD 2023年第10期1458-1470,共13页
Time delay and coupling strength are important factors that affect the synchronization of neural networks.In this study,a modular neural network containing subnetworks of different scales was constructed using the Hod... Time delay and coupling strength are important factors that affect the synchronization of neural networks.In this study,a modular neural network containing subnetworks of different scales was constructed using the Hodgkin–Huxley(HH)neural model;i.e.,a small-scale random network was unidirectionally connected to a large-scale small-world network through chemical synapses.Time delays were found to induce multiple synchronization transitions in the network.An increase in coupling strength also promoted synchronization of the network when the time delay was an integer multiple of the firing period of a single neuron.Considering that time delays at different locations in a modular network may have different effects,we explored the influence of time delays within each subnetwork and between two subnetworks on the synchronization of modular networks.We found that when the subnetworks were well synchronized internally,an increase in the time delay within both subnetworks induced multiple synchronization transitions of their own.In addition,the synchronization state of the small-scale network affected the synchronization of the large-scale network.It was surprising to find that an increase in the time delay between the two subnetworks caused the synchronization factor of the modular network to vary periodically,but it had essentially no effect on the synchronization within the receiving subnetwork.By analyzing the phase difference between the two subnetworks,we found that the mechanism of the periodic variation of the synchronization factor of the modular network was the periodic variation of the phase difference.Finally,the generality of the results was demonstrated by investigating modular networks at different scales. 展开更多
关键词 Hodgkin-Huxley neuron Modular neural network subnetwork SYNCHRONIZATION Transmission delay
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SUBNETWORK-EXTRACTION THEOREMS AND THEIR APPLICATIONS
5
作者 黄汝激 《Science China Mathematics》 SCIE 1989年第9期1128-1138,共11页
The active-subnetwork-extraction theorem and the passive-subnetwork-extraction theorem are derived from one of the author’s previous work. Using them to find the fully symbolic network functions, the multilevel-teari... The active-subnetwork-extraction theorem and the passive-subnetwork-extraction theorem are derived from one of the author’s previous work. Using them to find the fully symbolic network functions, the multilevel-tearing topological analysis for active networks can be substantially simplified so that it can be conducted conveniently on a computer. Using them to find partially symbolic network functions, one finds it possible to extend not only the electrical network that can be analysed on a computer to the order that can be processed by an ordinary numerical analysis program, but also the symbolic subnetwork to the order that can be processed by an ordinary topological analysis program. So far the latter cannot be achieved with the current conventional methods, i. e. the parameter-extraction method and interpolative approach. 展开更多
关键词 subnetwork EXTRACTION multilevel-tearing symbolie network function TOPOLOGICAL ANALYSIS numerical analysis.
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TOPOLOGICAL CONDITIONS FOR FAULT DIAGNOSABILITY AT SUBNETWORK-LEVEL
6
作者 黄东泉 叶风 杨祖樱 《Science China Mathematics》 SCIE 1992年第9期1117-1125,共9页
The fault analysis of analog circuits at subnetwork-level is confronted with two essentialcore problems: (ⅰ) Is it necessary that all the torn nodes are accessible? (ⅱ) Are there any topological conditions of subnet... The fault analysis of analog circuits at subnetwork-level is confronted with two essentialcore problems: (ⅰ) Is it necessary that all the torn nodes are accessible? (ⅱ) Are there any topological conditions of subnetwork which guarantee the fault at subnetwork-level to bediagnosed correctly? This paper answers the two problems in two theorems. The conditions are necessary and almost sufficient, and if all the torn nodes are accessible, the required topological conditions can be almost satisfied automatically. This is a special situation of our research on the distribution of the accessible nodes. 展开更多
关键词 FAULT at subnetwork-level DIAGNOSABILITY INDEPENDENT path.
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概率故障条件下平衡超立方体的子网络可靠性
7
作者 冯凯 高红艳 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2024年第S01期175-182,共8页
平衡超立方体具有许多优良的拓扑结构性质,较适合用于构建实际多处理器系统。在发生故障的互连网络中对无故障子网络的存在性进行量化评估有重要的现实意义。为了刻画n维平衡超立方体中(n-1)维平衡超立方体子网络存在性的保持能力,在概... 平衡超立方体具有许多优良的拓扑结构性质,较适合用于构建实际多处理器系统。在发生故障的互连网络中对无故障子网络的存在性进行量化评估有重要的现实意义。为了刻画n维平衡超立方体中(n-1)维平衡超立方体子网络存在性的保持能力,在概率故障条件下估计了n维平衡超立方体中无故障(n-1)维平衡超立方体子网络的存在概率。对于不小于3的n,得出了n维平衡超立方体中存在无故障(n-1)维平衡超立方体子网络的概率的一个上界和一个下界,并给出了这一子网络可靠性的基于蒙特卡洛仿真的近似评估算法。结果表明,当无故障(n-1)维平衡超立方体子网络的存在概率的上下界相差不大时,该上下界和近似结果是一致的;否则近似结果是较为准确的。 展开更多
关键词 互连网络 平衡超立方体 子网络 概率故障
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基于多子网络预训练的脉冲神经网络分类模型 被引量:1
8
作者 卓明松 莫凌飞 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2024年第S02期33-38,共6页
脉冲神经网络(Spiking Neural Network,SNN)被认为是最符合生物大脑机制的类脑计算模型,凭借其事件驱动、高能效、可解释等特点吸引了越来越多的研究关注。然而,由于脉冲的二值输出与不可微分性,SNN的训练方法仍存在一定空缺。于是借鉴... 脉冲神经网络(Spiking Neural Network,SNN)被认为是最符合生物大脑机制的类脑计算模型,凭借其事件驱动、高能效、可解释等特点吸引了越来越多的研究关注。然而,由于脉冲的二值输出与不可微分性,SNN的训练方法仍存在一定空缺。于是借鉴皮层记忆单元通过局部网络存储记忆信息的方式,提出一种基于多子网络预训练的脉冲神经网络分类方法。该方法使用样本标签信息优化了脉冲序列特征提取过程,采用改进的脉冲时间依赖可塑性学习规则预训练多个单类别特征提取子网络,并将预训练后的子网络进行无监督特征融合,有效提高了网络的特征分类能力。此外,在权重可视化与t-SNE可视化工具的帮助下,分析了方法的有效性。所提方法在MNIST与Fashion-MNIST数据集上分别取得了97.40%与88.81%的分类准确度。 展开更多
关键词 脉冲神经网络 脉冲时间依赖可塑性 单类别特征提取子网络 无监督特征融合 类脑计算
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由完全图对换生成的凯莱图的子结构分析
9
作者 胡晓敏 张淑蓉 +1 位作者 曹婕 杨卫华 《运筹学学报(中英文)》 CSCD 北大核心 2024年第4期135-142,共8页
关于网络子结构可靠性的研究,对高性能计算机系统的设计和研发有着重要的参考价值,同时为系统维护提供理论依据。本文从概率故障模型的方法得出了由完全图对换生成的凯莱图的子结构可靠性的上界和下界,并对理论结果进行了有效性分析。
关键词 子结构可靠性 概率故障模型 凯莱图
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全球大规模GNSS网解算子网划分方法
10
作者 杨尚帅 张建勇 刘一哲 《北京测绘》 2024年第11期1547-1552,共6页
本研究旨在通过对全球约640个全球导航卫星系统(GNSS)测站2年数据的分析,探讨不同子网划分方案在全球大规模GNSS数据处理中的性能差异。提出了2种子网划分方案,通过对基线解算精度和网平差解算精度的评估,比较不同方案的数据处理效果。... 本研究旨在通过对全球约640个全球导航卫星系统(GNSS)测站2年数据的分析,探讨不同子网划分方案在全球大规模GNSS数据处理中的性能差异。提出了2种子网划分方案,通过对基线解算精度和网平差解算精度的评估,比较不同方案的数据处理效果。研究结果表明,两种方案的基线解算相对精度均达到了10^(-8)~10^(-9)m级,基线重复性均小于3.1 mm,其中方案2在基线解算相对精度上相较方案1提高了66.33%,基线重复性提高了6.23%。在网平差解算方面,两种方案的内符合精度均在3~7 mm范围内,与国际全球导航卫星系统服务(IGS)发布的周解结果相比,差值均值在1~3 mm,显示出较高的解算精度。与方案1相比,基于方案2的坐标结果与IGS周解差值的均值和标准差在三个方向上平均降低了30.64%和13.35%。综合考虑,虽然两种方案都能达到较高的数据处理精度,但方案2由于其子网的优化划分和网形结构的稳定性,显著提升了大规模GNSS网数据处理的精度。此项研究为全球大规模GNSS数据处理提供了有效的子网划分方案,对提高GNSS数据处理的精度具有重要意义。 展开更多
关键词 全球导航卫星系统(GNSS) 大规模全球导航卫星系统网 子网划分 基线解算 网平差
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基于复杂网络的2型糖尿病治疗药物分析 被引量:12
11
作者 许少杰 杨帆 +2 位作者 李海英 邹兆重 李忆琴 《中国药房》 CAS 北大核心 2018年第12期1668-1672,共5页
目的:挖掘治疗2型糖尿病的用药规律,为临床治疗提供参考。方法:收集我院2012年1月-2017年6月807例2型糖尿病患者的临床数据资料,借助Gephi 0.9.1软件构建药物配伍复杂网络及各子网络的可视化图谱;运用MATLAB R2014a软件进行主题模型挖掘... 目的:挖掘治疗2型糖尿病的用药规律,为临床治疗提供参考。方法:收集我院2012年1月-2017年6月807例2型糖尿病患者的临床数据资料,借助Gephi 0.9.1软件构建药物配伍复杂网络及各子网络的可视化图谱;运用MATLAB R2014a软件进行主题模型挖掘,并从节点距离、度中心性两个方面进行复杂网络、子网络和社团重叠结构分析,筛选出治疗2型糖尿病及其并发症的核心药物。结果与结论:本研究构建的药物配伍复杂网络共有节点119个,边24 412条,最大边权重为378,使用频次较高的药物包括门冬胰岛素注射液、氟伐他汀钠缓释片、盐酸二甲双胍片、阿卡波糖片等。该网络的平均距离为1.89,最大距离为4;89.90%的药物的距离为1或2,各药物间的联系较为紧密;门冬胰岛素注射液(0.914)、盐酸二甲双胍片(0.887)、伏格列波糖片(0.866)是该网络中的核心药物。共挖掘典型主题4个,分别为周围神经病变、外周血管病变、脂代谢异常、微细血管病变。子网络分析结果显示,各典型主题均以降糖治疗为基础,并辅以神经营养、降压、调脂以及改善视网膜病变的药物等。通过复杂网络分析所得的用药规律与2型糖尿病相关指南及临床实际相符,该方法在临床数据挖掘中具有一定意义。 展开更多
关键词 复杂网络 数据挖掘 2型糖尿病 用药规律 子网络 社团重叠 核心药物
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利用双差的超大GNSS基准站网解算方法改进 被引量:8
12
作者 程传录 蒋光伟 +1 位作者 聂建亮 田晓静 《武汉大学学报(信息科学版)》 EI CSCD 北大核心 2014年第5期596-599,共4页
针对GNSS超大网解算中的划分子网问题,分析了GAMIT软件子网划分模块(NETSEL)算法的局限性。在此基础上,提出了顾及站点分布的区域性与不均匀性的移动格网密度法。以中国大陆构造环境监测网络站点数据为例,算例结果表明,该方法有效削弱... 针对GNSS超大网解算中的划分子网问题,分析了GAMIT软件子网划分模块(NETSEL)算法的局限性。在此基础上,提出了顾及站点分布的区域性与不均匀性的移动格网密度法。以中国大陆构造环境监测网络站点数据为例,算例结果表明,该方法有效削弱了子网划分不合理情况造成的影响,增强了子网结构的可靠性与站点的精度。 展开更多
关键词 大规模GNSS网 网解 子网划分 NETSEL 双差方法
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高铁-民航复合网络的构建及网络拓扑特性分析 被引量:19
13
作者 徐凤 朱金福 杨文东 《复杂系统与复杂性科学》 EI CSCD 北大核心 2013年第3期1-11,共11页
运用复杂网络理论,在P空间构建无向非加权网络,实证研究了中国高铁-民航复合网络的基本拓扑性质,并对复合网络及其子网络的网络特性进行了比较。结果表明,以城市为节点构建的高铁-民航复合网络,其度分布服从双段幂律分布,是一个具有无... 运用复杂网络理论,在P空间构建无向非加权网络,实证研究了中国高铁-民航复合网络的基本拓扑性质,并对复合网络及其子网络的网络特性进行了比较。结果表明,以城市为节点构建的高铁-民航复合网络,其度分布服从双段幂律分布,是一个具有无标度特性的小世界网络,且存在局部的群落结构特征;两个子网络也都具有无标度特性和小世界特性,其中,高铁子网络表现出很强的集聚性,具有明显的群落结构特征;航空网络集群系数近年有所下降,但其拓扑特征值的变化表明航空子网络整体结构趋势走好。 展开更多
关键词 复杂网络 高铁-民航复合网络 子网络 拓扑特性
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一种融合表达谱相关性信息的激活子网辨识算法 被引量:5
14
作者 李非 伯晓晨 +3 位作者 李鹏 虞朝辉 彭宇行 王升启 《生物化学与生物物理进展》 SCIE CAS CSCD 北大核心 2010年第2期208-217,共10页
传统表达谱数据分析方法集中于寻找差异表达基因和共表达基因集合,没有考虑基因表达产物之间已知的相互作用.近年来在系统生物学的研究中发展了将基因表达谱与蛋白质相互作用网络进行整合分析的方法.现有方法未能综合考虑基因表达差异... 传统表达谱数据分析方法集中于寻找差异表达基因和共表达基因集合,没有考虑基因表达产物之间已知的相互作用.近年来在系统生物学的研究中发展了将基因表达谱与蛋白质相互作用网络进行整合分析的方法.现有方法未能综合考虑基因表达差异性和相关性信息,容易导致辨识结果中重要功能分子缺失且生物学功能相关度不高.提出一种融合表达谱差异性和相关性信息的激活子网辨识算法,能够在蛋白质相互作用网络中辨识高功能相关度的激活子网.应用到人免疫缺陷病毒HIV-1感染过程的研究,结果表明,该算法可以有效避免仅考虑基因表达差异性所引入的偏差,揭示了高相关性低表达差异基因在相关通路中的关键性作用. 展开更多
关键词 激活子网 表达谱 模拟退火算法 最大生成子树
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一种面向时间序列InSAR的不连通子网快速连接方法 被引量:5
15
作者 吴宏安 张永红 +1 位作者 康永辉 郭明 《测绘学报》 EI CSCD 北大核心 2016年第10期1192-1199,共8页
时间序列InSAR技术目前已广泛应用于地表形变监测,尤其是稳定点目标较多地区的城市地面沉降监测。然而,实际应用中受大气相关距离限制以及模型相干系数阈值影响,连接点目标的Delaunay三角网常常不能完整地连接所有点目标,出现若干个不... 时间序列InSAR技术目前已广泛应用于地表形变监测,尤其是稳定点目标较多地区的城市地面沉降监测。然而,实际应用中受大气相关距离限制以及模型相干系数阈值影响,连接点目标的Delaunay三角网常常不能完整地连接所有点目标,出现若干个不连通的子网。这种现象导致无法获取部分点目标的形变信息,特别是在非城镇地区影响尤为明显。为了提取大区域地表形变信息,本文提出了一种多层级、不同步长的子网最近邻点目标快速连接方法。其显著特点是通过逐层联网的方式,可快速减少子网数目。与现有复杂网络连接方法相比,该方法在保证结果精度的前提下,数据处理耗时仅为前者的32.56%。 展开更多
关键词 时间序列InSAR 不连通子网 多层级连接 地表形变监测
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子网络级故障诊断中的误区分析 被引量:7
16
作者 黄东泉 蔡金锭 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 1995年第8期75-77,共3页
目前国内外流行的应用自验证STC和互验证MTC来判定模拟电路子网络级故障的方法,面临着一个基础性核心问题:当解除撕裂端点必须全部可及的限制后,是否有误区存在?可及点分布应遵循什么规律?本文给出的定理回答了这些问题,并... 目前国内外流行的应用自验证STC和互验证MTC来判定模拟电路子网络级故障的方法,面临着一个基础性核心问题:当解除撕裂端点必须全部可及的限制后,是否有误区存在?可及点分布应遵循什么规律?本文给出的定理回答了这些问题,并论证了撕裂端点全部可及,仅是文中所研究的无误区的一个特例而已。 展开更多
关键词 子网络级故障 自验证 互验证 模拟电路 诊断
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基于网络拓扑的子网络OD需求估计 被引量:3
17
作者 孙超 程琳 +2 位作者 栾鑫 凃强 马捷 《东南大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第6期1248-1252,共5页
为了对局部交通路网进行设计和评价,运用拓扑结构分析方法对子网络OD需求进行估计.根据子网络拓扑结构,分别对子网络边界点和内部点的OD量进行分析,每个与外界网络相连的边界点都为子网络的交通发生吸引点,内部点OD需求量与原来网络保... 为了对局部交通路网进行设计和评价,运用拓扑结构分析方法对子网络OD需求进行估计.根据子网络拓扑结构,分别对子网络边界点和内部点的OD量进行分析,每个与外界网络相连的边界点都为子网络的交通发生吸引点,内部点OD需求量与原来网络保持一致.进而建立了基于网络拓扑的子网络OD需求估计模型,其中目标函数同时考虑了交通需求的熵最大化及弹性化,约束条件为子网络OD量约束.将原问题分为求解交通需求和道路阻抗两部分,设计了启发式迭代算法反复求解,并运用凸组合算法计算交通需求.运用Sioux Falls网络对算法和模型进行了测试,结果表明考虑弹性需求的子网络OD估计模型在可靠性和计算精度上均优于考虑固定需求的子网络OD估计模型,算法能够快速收敛到所需精度,建立的模型可以用来对实际路网进行简化. 展开更多
关键词 OD矩阵估计 子网络分析 拓扑结构 弹性需求 启发式迭代算法
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间接可测端点可信性的拓扑条件和算法 被引量:2
18
作者 黄东泉 叶风 杨祖樱 《福州大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 1989年第4期36-40,共5页
模拟电路子网络级故障诊断理论,面临着二个基础性核心问题:(1)撕裂端点是否要全部可及,(2)子网络级故障可诊断性的条件是什么?本文给出的定理回答了这些问题.
关键词 子网络 拓扑 故障诊断 模拟电路
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多字体字符识别的分级协同模型 被引量:3
19
作者 王海龙 戚飞虎 任庆生 《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2001年第2期184-187,共4页
提出了一种用于多字体字符识别的分级协同神经网络模型 .该分级模型的识别由两部分组成 :Haken的协同网络确定识别进入哪个协同子网 ;用协同子网进行具体识别 .对大量实际采集得到的多字体字符样本的测试表明 :新模型能有效地提高协同... 提出了一种用于多字体字符识别的分级协同神经网络模型 .该分级模型的识别由两部分组成 :Haken的协同网络确定识别进入哪个协同子网 ;用协同子网进行具体识别 .对大量实际采集得到的多字体字符样本的测试表明 :新模型能有效地提高协同神经网络对多字体字符的识别率 ,但由于仍保留了识别速度快的特点 ,所以新模型适用于实时的光学字符识别应用 .对加噪字符的识别试验表明该模型具有很好的鲁棒性 . 展开更多
关键词 协同神经网络 多字体字符识别 分级协同模型 协同子网 光学字符识别
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划分子网的无线传感器网络分簇算法 被引量:7
20
作者 祁飞 刘胜全 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2009年第8期97-100,共4页
为延长无线传感器网络的生存时间,理想的分簇算法,簇首应该分布均匀,节点负载均衡,无"热区问题"。提出并实现了一种基于子网划分的无线传感器网络分簇算法CADS,综合不均匀分簇和节点负载均衡的思想,较全面地达到这一目的。模... 为延长无线传感器网络的生存时间,理想的分簇算法,簇首应该分布均匀,节点负载均衡,无"热区问题"。提出并实现了一种基于子网划分的无线传感器网络分簇算法CADS,综合不均匀分簇和节点负载均衡的思想,较全面地达到这一目的。模拟实验结果显示,CADS协议的网络生存时间、能量有效利用率均明显优于经典分簇协议LEACH。 展开更多
关键词 无线传感器网络 网络生存时间 负载均衡 子网划分
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