分类: 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间: 2022-05-18 合作期刊: 《计算机应用研究》
摘要: 为解决移动边缘计算网络中面向用户的服务功能链部署算法系统成本支出过大、响应时间长的难题,该文提出了针对服务功能链成本与时延联合优化设计的方法。首先,在服务功能链构建阶段,根据节点位置和资源状况,选择当前最佳节点减少虚拟网络功能(virtualized network function,VNF)间的时延以提高服务功能链的响应时间。其次,在服务功能链部署阶段,由于映射资源有限,在服务映射节点时应用节点选取算法确定最佳节点映射排列顺序,并从中选取最短加权路径作为各VNF间的通信链路。实验仿真结果表明,相比于已有方案,该方法能有效降低时延和部署成本,并能显著提高服务功能链部署的成功率。
分类: 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间: 2020-09-28 合作期刊: 《计算机应用研究》
摘要: 无人机支持灵活部署和高速率传输,有望成为新一代无线网络的重要组成部分。考虑一个多无人机组网的无线通信系统,多个无人机搭载的空中基站为覆盖区域内的多组用户提供服务。在网络中,由于频谱资源受限,基站的回程链路与用户的数据链路共享相同的频谱。为了合理利用频谱资源并提高用户的通信性能,以达到所有地面用户的最小平均速率最大化的目的,联合优化回程链路和数据链路的带宽、功率以及无人机基站的飞行轨迹。这种联合优化受限于无人机的移动性、频谱带宽以及传输功率。联合优化涉及的问题是非凸的并且难以得到最优解,因此提出一种高效算法获取高性能的次优解。仿真结果表明,所提出的联合优化算法实现的最小用户速率明显高于基准方案。
分类: 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间: 2018-11-29 合作期刊: 《计算机应用研究》
摘要: 特征选择技术在大数据分析、图像处理、生物信息学等领域具有重要作用。在实际应用中,降低分类错误率和减少提取出的特征数量便于后续数据的利用,往往是两个冲突的目标。基于拥挤、变异和支配策略的多目标粒子群特征选择(crowding,mutation,dominance particle swarm optimization for feature selection,CMDPSOFS)算法是一种面向特征选择应用中特征数量最小和分类错误率最低的双目标优化算法。它使用三种不同的变异机制,用于保持群体多样性和平衡全局、局部搜索的能力,但其中的均匀变异使算法的随机性大大增加,产生较多适应值差的解,降低了算法收敛速度。改进的CMDPSOFS-II算法将差分进化算法中的变异算子和选择操作引入到CMDPSOFS算法中,实验结果表明CMDPSOFS-II算法在特征选择上得到比原来的方法更优的结果,更好地平衡了全局和局部搜索能力。
分类: 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间: 2018-05-24 合作期刊: 《计算机应用研究》
摘要: 针对如何更有效地使用卷积神经网络从训练图像中学习到的分布式特征进行研究,提出了一种面向人脸表情识别的ROI区域二级投票机制。首先将图像划分成一系列感兴趣区域(ROI)图像输入到卷积神经网络中进行训练;然后将测试图像的ROI图像输入到卷积神经网络中,统计所有ROI图像的判别结果;最后采用二级投票机制确定测试图像的最终类别,得到最终判别结果。此外,针对卷积神经网络不能从人脸图像中学习到旋转等空间位置信息,引入了STN(spatial transformer network)网络,提高算法在解决复杂情况下的表情识别问题的能力。实验表明,ROI区域二级投票机制能够更有效地使用卷积神经网络从训练图像中学习到的分布式特征,比直接使用ROI图像进行投票的方法准确率提升了1.1%,引入STN网络能够有效提升卷积神经网络的鲁棒性,比未引入STN网络的方法准确率提升了1.5%。
分类: 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间: 2018-05-20 合作期刊: 《计算机应用研究》
摘要: 对漫画手绘图进行上色在漫画和游戏开发领域是一项耗时耗力却又重要工作。因此,针对这项任务提出一种基于条件生成对抗网络(CGAN)的漫画手绘图自动上色方法。实验中,采用U型结构的生成器,对网络模型使用L1进行约束,在生成器和判别器的对抗式训练中,模型不断学习并优化手绘图到对应彩色图像间的映射关系,最后使用训练得到的条件GAN网络模型对手绘图上色。实验表明,使用这种方法可以有效并且快速地对漫画手绘图上色,同时保持可观的视觉效果。