收稿日期：２０２０ ０７ ０２；修回日期：２０２０ ０８ ２７  基金项目：国家自然科学基金—青年基金资助项目（６１７０２２２９）；江苏省六大人才高峰项目（２０１６ ＸＹＤＸＸＪＳ ０８６）作者简介：耿霞（１９７８ ），女，山西汾阳人，副教授，硕导，博士研究生，主要研究方向为人工智能、模式识别、生物信息学（ｇｅｎｇｘｉａ＠ｕｊｓ．ｅｄｕ．ｃｎ）；韩凯健（１９９６ ），男，江苏南通人，硕士...

基因动力学调控网络重要节点识别方法正则化正交匹配追踪在生物学研究领域中，基因动力学调控网络的研究至关重要，它可以帮助我们了解基因之间的相互作用，发现重要的调控节点，从而揭示生物系统的内部机制和调控方式。因此，针对基因动力学调控网络重要节点的识别方法的研究也受到了广泛关注。本文将介绍一些常用的基因动力学调控网络重要节点识别方法，旨在提供一些对基因调控网络研究感兴趣的读者参考。1. Degree Ce...

社会网络分析中关键节点识别方法正则化正交匹配追踪社会网络分析是一种研究人际关系以及其对社会结构和行为的影响的方法。在社会网络中，关键节点是指对整个网络结构和信息传播起至关重要作用的节点。通过识别关键节点，我们可以深入了解社会网络的特点和演化规律，并为社会工作、营销策划、信息传播等方面的决策提供重要参考。本文将介绍几种常用的社会网络分析中关键节点识别方法。1. 度中心性（Degree Central...

DenseNet神经网络架构优化方法引言：神经网络在计算机视觉和深度学习领域取得了突破性的进展，但是随着网络深度的增加，出现了一系列的问题，例如梯度消失和过拟合。为了解决这些问题，研究人员提出了各种各样的优化方法。本文将讨论DenseNet神经网络架构的优化方法。1. 研究背景DenseNet是一种密集连接的卷积神经网络架构，由以往的层与层之间使用短连接改为了所有层直接相连。通过密集连接，Dens...

利用多层视觉网络模型进行图像局部特征表征的方法1. 绪论1.1 研究背景1.2 研究意义1.3 国内外研究现状正则化研究背景和意义1.4 本文内容概述2. 多层视觉网络模型2.1 单层模型2.2 多层模型2.3 模型训练方法3. 图像局部特征表征方法3.1 SIFT算法3.2 SURF算法3.3 ORB算法3.4 Feature Fusion方法4. 实验方法与结果4.1 数据集介绍4.2 实验设...

第 22卷第 12期2023年 12月Vol.22 No.12Dec.2023软件导刊Software Guide大数据背景下基于PCA-DELM的入侵检测研究王振东，王思如，王俊岭，李大海（江西理工大学信息工程学院，江西赣州 341000）摘要：恶意攻击类型及形式不断变化，攻击量逐渐增加，传统神经网络模型架构在提高模型精度、减少模型计算量、提高推理速度等方面起着重要作用，然而，传统模型架构搜索时...

基于机器学习的网络数据包分类与过滤技术网络数据包分类与过滤技术是网络安全领域中非常重要的研究方向之一，其目的是对网络传输中的数据包进行精确分类和过滤，以保障网络的安全和性能。近年来，随着机器学习技术的发展和应用，基于机器学习的网络数据包分类与过滤技术逐渐受到研究者的关注。传统的网络数据包分类与过滤技术主要依靠规则引擎、深度包检测（DPI）等方法来实现，然而这些方法在处理大规模的网络数据包时效率较低...

ja-netfilter 原理    ja-netfilter是一款在Linux系统下使用的网络过滤器。其原理基于Netfilter框架，采用iptables的规则来过滤网络数据包，从而实现对网络流量的控制和管理。    Netfilter框架是Linux内核中的一个关键组件，它允许对网络数据包进行处理和转发。在Netfilter框架中，数据包是按照一定的流...

ja-netfilter原理Ja-netfilter 是一个基于状态机的网络过滤引擎，用于实现网络数据包的过滤功能。其原理主要包括数据包的捕获、传递和过滤三个过程。首先，在数据包捕获过程中，Ja-netfilter 借助于系统内核的网络抓包机制，通过注册一个网络过滤的钩子函数来捕获网络数据包。当数据包到达网络设备时，内核会调用注册的钩子函数，将数据包传递给 Ja-netfilter 进行处理。正则...

文章标题：深度探析netfilter2.sys实现原理一、netfilter2.sys概述netfilter2.sys作为网络过滤器的重要组成部分，其实现原理是网络安全与网络性能保障的关键。它通过对网络数据包进行实时监控和处理，以实现对网络流量的灵活控制和管理。在本文中，将从netfilter2.sys的实现原理、功能特点和应用场景等方面展开详细介绍，并结合个人观点进行深入探讨。二、netfilt...

IP范围过滤正则表达式在网络安全中起着非常重要的作用。通过对IP位置区域范围进行过滤，可以保护网络不受恶意攻击的侵害。本文将详细介绍IP范围过滤的概念、应用场景和正则表达式的使用方法。一、IP范围过滤的概念1. IP位置区域的分类正则化过滤器  IP位置区域是互联全球信息站使用的位置区域，用于唯一标识网络上的设备。根据其分配方式和用途，IP位置区域可以分为IPv4位置区域和IPv6位置...

CNN各层介绍范文CNN（卷积神经网络）是一种深度学习算法，主要用于图像识别和计算机视觉任务。CNN的结构由各个层组成，每个层都具有特定的功能和目的。以下是CNN各层的介绍：1. 输入层（Input Layer）：该层用于接收原始图像数据。图像数据通常以像素点的形式表示，并通过该层进入神经网络。2. 卷积层（Convolutional Layer）：这是CNN的核心层。卷积层通过使用一组可学习的过...

第54卷 第9期 2021年9月天津大学学报(自然科学与工程技术版)Journal of Tianjin University (Science and Technology )V ol. 54  No. 9Sep. 2021收稿日期：2020-06-18；修回日期：2020-08-31.  作者简介：史再峰（1977—  ），男，博士，副教授.  通信...

nn.linear 激活函数    nn.linear是PyTorch中的一个线性层函数，它是深度学习中非常重要的一个函数。我们知道，在神经网络中，每一层都由若干个神经元构成，每个神经元会对上一层的输入进行加权求和，并将结果通过一个非线性函数来输出。而nn.linear就是实现了这一过程中的加权求和部分，所以可以说是神经网络中的基础。    ```pytho...

复杂网络的鲁棒性研究与优化摘要：复杂网络的鲁棒性是指网络在面临外界攻击或随机故障时能保持正常运行的能力。鲁棒性研究是复杂网络领域的重要研究方向之一，对于构建可靠的通信、交通、社交等系统具有重要意义。本文将从复杂网络鲁棒性的定义、影响因素以及优化方法等方面进行探讨。1. 引言复杂网络是由大量节点相互连接而成的网络结构，具有高度复杂、非线性和时变性等特点。网络的鲁棒性研究旨在探索复杂网络在面临外界攻击...

复杂网络系统鲁棒性研究正则化项鲁棒性随着信息时代的到来，网络成为人们日常生活中不可缺少的一部分，而由此带来的许多问题也越来越受到重视，其中之一便是网络系统的鲁棒性问题。复杂网络系统是由大量的节点和连接构成的，它们之间的相互作用会导致系统出现各种复杂性质。这些复杂性质通常表现为自组织现象、非线性行为、相变等。然而，由于无法完全掌控网络系统中各种因素的变化，往往会导致网络系统的鲁棒性降低，从而影响系统...

第42卷 第3期正则化项是如何缓解过拟合的2023年5月华中农业大学学报Journal of Huazhong Agricultural UniversityVol.42    No.3May 2023，152~160基于改进Inception 网络的复杂环境下小样本黄瓜叶片病害识别满超1，2，饶元1，张敬尧3，乔焰3，王胜和21.安徽农业大学信息与计算机学院，合肥 23003...

正则化项是如何缓解过拟合的在人工智能领域，前馈神经网络是一种常用的模型，它模仿人脑的神经元结构，通过多层神经元之间的连接来处理复杂的信息。然而，前馈神经网络在实际应用中常常面临过拟合的问题，这一问题严重影响了网络的性能和泛化能力。本文将从过拟合问题的原因入手，探讨解决方法，希望对读者有所帮助。### 过拟合问题的原因首先，我们需要了解过拟合问题的原因。在训练前馈神经网络时，我们往往会使用大量的训练...

BP算法推导过程与讨论BP算法，即反向传播算法，是一种常用于训练神经网络的算法。它通过将误差从输出层逐层向输入层传播，并根据误差对每一层的权值进行调整，从而达到训练网络的目的。下面将详细介绍BP算法的推导过程与讨论。一、BP算法的推导过程1.前向传播首先，我们需要先进行前向传播，计算网络的输出结果。设输入层的神经元数量为n，输出层的神经元数量为m，隐藏层的神经元数量为p。首先，给定输入样本X，通过...

机器学习技术中的生成对抗网络算法详解生成对抗网络（GAN）是一种在机器学习中使用的强大算法，其独特的架构可以用于生成新的数据样本。GAN最初由伊恩·古德费洛在2014年提出，它结合了两个互相竞争的神经网络——生成器网络和判别器网络。生成器网络的目标是学习生成类似于训练数据的新数据样本。它以一个随机噪声向量作为输入，并通过一系列的转换层将噪声逐渐转化为与训练数据相似的样本。生成器的输出是一个虚拟样本...

基于神经网络的电机控制算法设计与性能改进分析近年来，随着人工智能技术的迅猛发展，神经网络在电机控制领域中的应用也越来越广泛。本文将探讨基于神经网络的电机控制算法设计与性能改进分析。正则化改进算法首先，基于神经网络的电机控制算法设计方面，我们可以采用多种类型的神经网络结构来实现电机的控制。其中，反向传播神经网络（BPNN）是最常用和成熟的一种。其原理是通过不断地反向传播误差，优化网络参数，从而实现电...

近端策略优化算法的实施流程下载温馨提示:该文档是我店铺精心编制而成，希望大家下载以后，能够帮助大家解决实际的问题。文档下载后可定制随意修改，请根据实际需要进行相应的调整和使用，谢谢!正则化改进算法并且，本店铺为大家提供各种各样类型的实用资料，如教育随笔、日记赏析、句子摘抄、古诗大全、经典美文、话题作文、工作总结、词语解析、文案摘录、其他资料等等，如想了解不同资料格式和写法，敬请关注!Downloa...

收稿日期:20221012基金项目：国家自然科学基金资助项目(51735010)；西安现代智能纺织设备重点实验室项目(2019220614S Y S 021C G 043)㊂作者简介：杨必成(1995)，男，山西临汾人，硕士研究生㊂通信作者：张团善(1969)，男，湖北随州人，副教授，博士㊂E -m a i l :z h a n g t u a n s h a n @x pu .e d u .c...

第38卷第1期2021年1月计算机应用与软件Computer Applications and SoftwareVol.38 No.1Jan.2021基于PDSSD改进型神经网络的小目标检测算法王鹏1陆振宇1詹天明2戴玉亮1芦佳11(南京信息工程大学电子与信息工程学院江苏南京210044)2(南京审计大学信息工程学院江苏南京211815)摘要SSD卷积神经网络一直对较小目标检测精度不佳。对此在SS...

- 21 -高 新 技 术我国民航正进入高速发展关键时期，国内各机场航班数量逐渐呈现井喷增势，大型机场地面交通基本处于密集型高位运行。为了能够适应逐渐增加的运输压力，提高机场的整体运作管理效率，打造适用于机场的检测系统至关重要。计算机视觉技术成为场景检测的重要方法，而目标检测作为主要技术研究方向之一，可以对画面中目标所在位置进行精准定位，还拥有识别目标所属种类的技术能力[1]。智能技术不断创新，研...

ResNet改进方法一、引言ResNet（残差网络）是一种非常成功的深度卷积神经网络，它在多个计算机视觉任务中取得了优秀的性能。然而，尽管ResNet在精度上取得了很大突破，但它仍然存在一些问题和不足之处。为了进一步改进ResNet的性能和效果，研究者们提出了许多创新的方法。本文将对其中一些重要的ResNet改进方法进行全面、详细、完整和深入地探讨。二、改进方法一：尺度处理在ResNet中，卷积层...

Hopfield网络对手写体数字识别的改进方法计算机的功能非常强大，在处理图片方面也具有很好的性质。手写体图片的研究，在考古等方面有着重要的作用。本文的手写体图片是经多数人书写，保证了样本的差异性。在图片识别处理时，选用了识别性能较强的离散Hopfield网络，并针对Hopfield网络的特点，对手写体图片的进行中心归一化处理的改进，提高了识别效率。标签：中心归一化；Hopfield网络；图像识别...

误差反向传播（Error Back Propagation, BP）算法   1、BP算法的基本思想是，学习过程由信号的正向传播与误差的反向传播两个过程组成。   1）正向传播：输入样本－>输入层－>各隐层（处理）－>输出层   注1：若输出层实际输出与期望输出（教师信号）不符，则转入2）（误差反向传播过程）   2）误差反向传播：输出误差...

ｄｏｉ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１００３－３１０６．２０２４．０５．０１９引用格式：王文韬，何小海，张豫 ，等．基于改进ＳＴＡＮｅｔ的遥感图像变化检测算法［Ｊ］．无线电工程，２０２４，５４（５）：１２２６－１２３５．［ＷＡＮＧＷｅｎｔａｏ，ＨＥＸｉａｏｈａｉ，ＺＨＡＮＧＹｕｋｕｎ，ｅｔａｌ．ＲｅｍｏｔｅＳｅｎｓｉｎｇＩｍａｇｅＣｈａｎｇｅＤｅｔｅｃｔｉｏｎＡｌｇｏｒｉｔｈｍＢａｓｅｄｏｎＩｍ...

XILINX语法约束举例说明序号页码关键字举例及描述1.10TIMESPEC/FROM TOTIMESPEC "TS01"=FROM FFS TO FFS 30;时序约束TS01规定从触发器到触发器的最大时间为30ns2.10TIMESPEC/FROM TOTIMESPEC "TS02"=FROM LATCHES TO LATCHES 25;时序约束TS02规定从锁存器到锁存器的最大时间为25ns...