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基于監(jiān)督學(xué)習(xí)的Takagi Sugeno Kang模糊系統(tǒng)圖像融合方法研究
李奕, 吳小俊
2014, 36(5): 1126-1132. doi: 10.3724/SP.J.1146.2013.00400  刊出日期:2014-05-19
關(guān)鍵詞: 圖像融合, 監(jiān)督學(xué)習(xí), Takagi Sugeno Kang(TSK)模糊系統(tǒng)
該文針對圖像融合領(lǐng)域內(nèi)難于對先驗知識加以利用的問題提出一種新的有監(jiān)督學(xué)習(xí)的Takagi Sugeno Kang (TSK)模糊系統(tǒng)圖像融合方法。該方法通過引入TSK模糊系統(tǒng)構(gòu)建標準圖像融合圖像庫進行學(xué)習(xí),將學(xué)習(xí)準則記錄下來形成融合模型,并指導(dǎo)新的圖像融合過程。不同于傳統(tǒng)方法,該方法可以有效地避免模型參數(shù)擇優(yōu)的難題,在融合圖像質(zhì)量和適用范圍方面表現(xiàn)出一定的優(yōu)勢。從單一類型圖像融合和多種類型圖像融合兩個角度進行了實驗研究,實驗結(jié)果說明該方法的有效性。
面向軟件定義廣域網(wǎng)的路徑可編程性保障研究綜述
郭澤華, 竇松石, 齊力, 蘭巨龍
2023, 45(5): 1899-1910. doi: 10.11999/JEIT220418  刊出日期:2023-05-10
關(guān)鍵詞: 軟件定義網(wǎng)絡(luò), 廣域網(wǎng), 路徑可編程性
軟件定義網(wǎng)絡(luò)(SDN)被譽為下一代網(wǎng)絡(luò)的關(guān)鍵技術(shù)。近年來,SDN已經(jīng)成為學(xué)術(shù)界與工業(yè)界的熱點。廣域網(wǎng)是SDN應(yīng)用到工業(yè)界的一個重要的場景?;赟DN的廣域網(wǎng)被稱為軟件定義廣域網(wǎng)(SD-WAN)。在SD-WAN中,SDN控制器通過控制流轉(zhuǎn)發(fā)路徑上的SDN交換機來實現(xiàn)流的路徑可編程性。然而,控制器失效是SD-WAN中一種常見的現(xiàn)象。當(dāng)控制器失效時,流轉(zhuǎn)發(fā)路徑上的交換機會失去控制,流的路徑可編程性將無法得到保障,從而無法實現(xiàn)對網(wǎng)絡(luò)流量的靈活調(diào)度,導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)性能下降。該文對SD-WAN控制器失效場景下保證路徑可編程性的研究工作進行了綜述。該文首先闡述了當(dāng)控制器失效時,SD-WAN中路徑可編程性保障研究的背景及意義。隨后,在查閱分析了國內(nèi)外相關(guān)文獻的基礎(chǔ)上,介紹了當(dāng)前在控制器失效時SD-WAN對交換機的主流控制方案。最后,對現(xiàn)有研究成果可能的進一步提高之處進行了總結(jié),并對此研究的未來發(fā)展與研究前景進行了展望。
低速率WI編碼器中4~6bit基音量化算法研究
羅亞飛, 鮑長春
2007, 29(11): 2669-2671. doi: 10.3724/SP.J.1146.2006.00604  刊出日期:2007-11-19
關(guān)鍵詞: 語音編碼;基音量化;波形內(nèi)插
基音在語音編碼中通常采用7bit無失真均勻量化。由于濁音段語音的基音普遍具有緩慢漸變的特點,為了更有效地去除前后幀基音之間存在的相關(guān)性,該文基于Eriksson和Kang提出的4bit基音量化算法,針對漢語語音進行研究,實現(xiàn)了一套4~6bit基音量化算法。該算法計算簡單,無需碼書存儲。將此基音量化方案應(yīng)用于WI模型和WI編碼器,主觀A/B聽力測試結(jié)果表明,該方案在高效量化基音的同時保證了合成語音質(zhì)量幾乎沒有損失,完全滿足低速率WI編碼器對量化基音的要求。
基于模糊子空間聚類的〇階L2型TSK模糊系統(tǒng)
鄧趙紅, 張江濱, 蔣亦樟, 史熒中, 王士同
2015, 37(9): 2082-2088. doi: 10.11999/JEIT150074  刊出日期:2015-09-19
關(guān)鍵詞: Takagi-Sugeno-Kang(TSK)模糊系統(tǒng), 醫(yī)療診斷, 解釋性, 高維數(shù)據(jù)
經(jīng)典數(shù)據(jù)驅(qū)動型TSK(Takagi-Sugeno-Kang)模糊系統(tǒng)在獲取模糊規(guī)則時,會考慮數(shù)據(jù)的所有特征空間,其帶來一個重要缺陷:如果數(shù)據(jù)的特征空間維數(shù)過高,則系統(tǒng)獲取的模糊規(guī)則繁雜,使系統(tǒng)復(fù)雜度增加而導(dǎo)致解釋性下降。該文針對此缺陷,探討了一種基于模糊子空間聚類的〇階L2型TSK模糊系統(tǒng)(Fuzzy Subspace Clustering based zero-order L2- norm TSK Fuzzy System, FSC-0-L2-TSK-FS)構(gòu)建新方法。新方法構(gòu)建的模糊系統(tǒng)不僅能縮減模糊規(guī)則前件的特征空間,而且獲取的模糊規(guī)則可對應(yīng)于不同的特征子空間,從而具有更接近人類思維的推理機制。模擬和真實數(shù)據(jù)集上的建模結(jié)果表明,新方法增強了面對高維數(shù)據(jù)所建模型的解釋性,同時所建模型得到了較之于一些經(jīng)典方法更好或可比較的泛化性能。