检索结果-南通市图书馆

对等网络环境下基于多属性约束的任务调度算法研究

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小型微型计算机系统 2012年第12期33卷 2571-2574页

作者：陈晶陈端君燕山大学信息科学与工程学院计算机系河北秦皇岛066004 北京交通大学海滨学院河北黄骅061100

为了提高对等网络环境中的任务调度效率,提出将资源属性与任务属性相结合的多约束任务调度算法MDSA.在该算法的实现过程中,依据被调度的任务类型和隶属函数的定义,将对等网络环境划分为不同的虚拟社群,并将不同类型的任务提交到对应需... 详细信息

为了提高对等网络环境中的任务调度效率,提出将资源属性与任务属性相结合的多约束任务调度算法MDSA.在该算法的实现过程中,依据被调度的任务类型和隶属函数的定义,将对等网络环境划分为不同的虚拟社群,并将不同类型的任务提交到对应需求的虚拟社群中;将对等网络抽象描述为资源属性的集合,并定义了待调度的任务集合;以资源和任务属性的多约束信息为基础,利用待调度任务的时限属性信息形成调度队列,借助于预判机制和二级调度的思想对任务进行调度,并应用NS2和GridSim工具包对MDSA调度算法进行了测试.通过对仿真结果中的数据进行分析和比较,验证了多属性约束调度算法MDSA的优势.

关键词：多属性约束虚拟社群二级调度任务时限资源定位隶属度

基于最优多属性约束的IPV6动态路由协议优化

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科技通报 2013年第10期29卷 199-201页

作者：王军南通纺织职业技术学院江苏南通226007

提出一种基于最优多属性约束的IPV6动态路由协议优化方法。根据IPV6动态路由协议中数据属性的约束条件,建立最优多属性约束模型,用来描述不同属性约束条件需要符合的要求。详细描述了IPV6动态路由协议的设计方式,从而实现大范围网络通... 详细信息

提出一种基于最优多属性约束的IPV6动态路由协议优化方法。根据IPV6动态路由协议中数据属性的约束条件,建立最优多属性约束模型,用来描述不同属性约束条件需要符合的要求。详细描述了IPV6动态路由协议的设计方式,从而实现大范围网络通信。实验结果表明,利用这种方法进行网络通信,能够避免传统算法的缺陷,提高了通信效率,取得了令人满意的结果。

关键词：网络通信路由协议优化多属性约束

基于生成对抗网络的多属性约束下场景生成算法研究

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基于生成对抗网络的多属性约束下场景生成算法研究

作者：吕晓阳郑州大学

学位级别：硕士

场景生成旨在使用计算机技术生成逼近真实的场景图片,随着生成对抗网络（GAN）的提出,场景生成技术取得了令人瞩目的发展。一些有趣的应用场景已被探索,如室内家居场景图片生成、自然语言描述的场景生成等。本文研究多属性约束下场景生... 详细信息

场景生成旨在使用计算机技术生成逼近真实的场景图片,随着生成对抗网络（GAN）的提出,场景生成技术取得了令人瞩目的发展。一些有趣的应用场景已被探索,如室内家居场景图片生成、自然语言描述的场景生成等。本文研究多属性约束下场景生成的目标是输入一张物体原型图片和多个场景属性标签,模型生成该物体在属性标签描述场景下的图片。该任务存在语义一致性和内容真实性挑战,即生成的场景图和输入的场景属性语义一致且生成图片内容逼近真实。本文首先研究多属性约束下场景生成的基本算法,实现素描头像在多属性标签控制下生成不同的场景图;接着进一步针对输入物体图片包含丰富细节的场景生成问题提出内容感知的场景生成模型。本文的主要研究如下:（1）针对通常只能使用单个属性控制场景生成问题,本文首先研究多属性约束下场景生成问题,提出面向素描头像的多属性约束下场景生成模型MGGAN。给定一张素描头像图片和多个描述目标场景的属性标签,模型生成目标场景下的彩色头像。为增强模型对多属性的表达和泛化能力,MG-GAN采用新提出的FM-Conv网络对输入属性标签进行编码,同时将判别器设计为Multi-task结构。本文通过素描头像场景生成实验验证该模型的有效性。（2）当输入物体图片存在丰富内容时,针对多属性语义和物体原型内容在目标场景中难以同时表达问题,本文进一步提出面向内容感知的多属性约束下场景生成模型CAMG-GAN。CAMG-GAN通过两个阶段来实现场景生成,在第一阶段通过场景学习网络学习多属性描述的场景语义表达,生成场景语义准确但内容可能模糊的图片;第二阶段通过内容学习网络学习内容细节,例如输入物体的纹理等。本文通过CAMG-GAN完成虚拟试衣实验。综上,本文提出两种基于GAN多属性约束下场景生成模型MG-GAN和CAMG-GAN。相比CAMG-GAN,MG-GAN模型轻量,具有参数量少的优点,通常适用于素描等简易物体的场景生成,CAMG-GAN是为解决输入物体原型图片包含丰富内容而提出的,其通过先学习场景属性语义后学习物体内容的两阶段策略逐步实现场景生成。实验表明,本文提出的算法在生成质量与场景语义准确性上相比现有方法具有更好的表现。

关键词：生成对抗网络场景生成语义控制多属性约束

基于高维多属性决策过程的复杂地表初至波识别与走时检测方法

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石油物探 2022年第4期61卷 599-608,704页

作者：李康丽冯波王华忠波现象与智能反演成像研究组(WPI) 同济大学海洋与地球科学学院上海200092

波动理论初至波走时层析速度反演及建模成为当今陆上地震波成像中关键步骤之一、“两宽一高”地震数据采集技术的逐渐普及使得人工进行海量数据的初至波识别及走时检测变得不再可行、复杂地表区的油气勘探越来越成为常规、各种机器学习... 详细信息

波动理论初至波走时层析速度反演及建模成为当今陆上地震波成像中关键步骤之一、“两宽一高”地震数据采集技术的逐渐普及使得人工进行海量数据的初至波识别及走时检测变得不再可行、复杂地表区的油气勘探越来越成为常规、各种机器学习算法的出现,所有这些因素都要求人们必须进一步深入探索高精度的初至波识别及走时检测方法。将问题定位为弱初至波掩埋在(较)强噪声中,提出了一套复杂地表区初至波识别及走时检测的自动化智能化处理技术流程,主要步骤包括炮集中与初至波相关的预处理、高维特征空间的构建、多属性加权K均值聚类划分初至波分布区域、多属性约束的马尔可夫决策过程(Markov decision process,MDP)进行初至走时检测等。在MDP理论框架下,选择合理的基准面消除初至波高频道间时差,将三维(或二维)炮集中的初至波场视为一个有机的整体,提取高维特征属性,引入多属性加权K均值聚类划分出初至波分布区域,缩小拾取范围,利用多属性约束构建马尔可夫最优演化算法,充分考虑初至信息之间的横向连续性,进行初至波走时检测。实际数据测试结果表明,该方法能够自动地以较高的精度和稳健性进行初至走时的拾取,在中等复杂度情形下有较好的实用效果。

关键词：初至波识别走时检测高维特征空间 K均值聚类马尔可夫决策多属性约束

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基于属性约束的烃源岩地震反演定量预测

地质论评 2024年第S1期70卷 133-134页

作者：牛聪崔维王建花中海石油(中国)有限公司北京研究中心北京100028 海洋油气勘探国家工程研究中心北京100028

烃源岩评价是含油气盆地、凹陷勘探研究的基础。目前常用的地球化学、测井、地震识别三大类评价方法,均能实现烃源岩的评价,但又受资料制约,存在各自局限性。笔者等结合地质、沉积、地化及测井、地震等数据探索了多属性约束下基于地震... 详细信息

烃源岩评价是含油气盆地、凹陷勘探研究的基础。目前常用的地球化学、测井、地震识别三大类评价方法,均能实现烃源岩的评价,但又受资料制约,存在各自局限性。笔者等结合地质、沉积、地化及测井、地震等数据探索了多属性约束下基于地震反演的烃源岩定量预测技术研究,确定了研究区内文昌组烃源岩的发育规模,并对其进行了烃源岩等级评价和生烃量的估算。

关键词：多属性约束地震反演烃源定量预测

基于社交信息约束的可信网络抽取以及子图匹配的研究

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基于社交信息约束的可信网络抽取以及子图匹配的研究

作者：刘义苏州大学

学位级别：硕士

随着互联网信息技术的发展和社交软件的普及,网络中产生了海量的携带社交特征信息的对象,对象之间存在着复杂的社交关系,这就构成了一个庞大的社交网络图。现实生活中,各种基于社交网络的应用,比如服务商的选择、众包服务的调用选择、... 详细信息

随着互联网信息技术的发展和社交软件的普及,网络中产生了海量的携带社交特征信息的对象,对象之间存在着复杂的社交关系,这就构成了一个庞大的社交网络图。现实生活中,各种基于社交网络的应用,比如服务商的选择、众包服务的调用选择、特殊群体的挖掘等等,这些应用使人们的生活更加丰富多彩,同时让社交网络图的相关技术变得越来越重要。本文主要研究了基于社交信息约束的问题,主要包括信任网络抽取与子图匹配问题。本文针对不同应用场景的社交网络问题,提出了必要的模型结构以及高效的处理算法,具体研究内容如下:(1)针对社交网络中的信任网络抽取问题,提出了一种启发式的社会情景感知的信任网络抽取模型。通过扩展K-Best-First Search(KBFS)方法提出几种优化策略和方法,使得模型在算法效率和提取的信任网络质量方面都优于现有的方法。(2)针对多属性约束图的子图匹配问题,提出了基于M-HAMC的求解算法。该算法采用了双向多线程搜索的算法,避免了穷举所有组合,然后结合了有效的SSC图压缩和索引技术,进而提高了查询处理效率。(3)对本文提出的方法加以实现,在真实数据集上与现有方法进行了实验对比,验证了本文所提出的模型结构及方法的高效性。

关键词：社交网络多属性约束信任抽取子图匹配

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地质知识引导的地震多层位同时智能拾取

地质知识引导的地震多层位同时智能拾取

作者：于越中国石油大学(北京)

学位级别：硕士

地震层位追踪是重要的地震解释工作,地震层位的准确拾取是构造解释和弹性参数反演、速度建模的重要前提,对储层含油气性预测和钻井钻前风险评估等勘探开发工作起到关键作用。由于地层的形成机制和后期构造运动的影响,同一地质时期的层... 详细信息

地震层位追踪是重要的地震解释工作,地震层位的准确拾取是构造解释和弹性参数反演、速度建模的重要前提,对储层含油气性预测和钻井钻前风险评估等勘探开发工作起到关键作用。由于地层的形成机制和后期构造运动的影响,同一地质时期的层位对应的地震数据响应模式复杂,精确的地震层位拾取一直是一项具有挑战性的任务。本文针对地震层位智能拾取任务,提出了两种改进方法:（1）优选训练样本的地震多层位同时智能拾取方法。当工区复杂构造发育时,沿主测线方向和联络测线方向抽取的地震剖面所包含的地质构造情况具有极高的差异性。因此,本论文提出一种基于地质知识优选训练样本的层位智能拾取方法。针对样本选取时数据集生成方向、训练样本尺度对智能拾取结果的影响,进行一定的实验测试分析,以形成一种普适高效的训练集构建方式。同时,为了更好地展示层位拾取结果,引入多种具有不同特性的如层位闭合、等T图、层拉平、地质导向相位切片和均方根振幅切片等在内的包含地质知识的地球物理层位可视化方法,旨在指导构建最佳的人工智能层位拾取模型获取最优层位拾取结果。利用一个三维物理模拟数据及一个三维实际地震数据分别对构建的层位拾取模型进行测试,验证了层位拾取方法的可靠性与合理性。（2）属性约束的井震联合多层位同时智能拾取方法。联合地震数据和测井数据,通过准确的井震标定建立稀疏网格的全区三维地震层位骨架。然后在全区地层骨架的引导下提取并优选具有地质含义的地震属性集合。构建基于多属性约束的深度神经网络,实现地震层位的智能化高效精细拾取。最终,获得的智能拾取层位遵循“点、线、面”的多维评价原则。将本方法应用到我国东部某地区的一个三维实际地震数据,利用本方法构建的层位拾取模型能较好地刻画层位与断裂信息。在有效减少地震解释人员手工解释层位的工作量的同时,提高了层位断层信息解释精度。

关键词：地震层位拾取卷积神经网络地质知识引导多属性约束

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基于强社交图的动态索引与查询研究

基于强社交图的动态索引与查询研究

作者：王钰蓉苏州大学

学位级别：硕士

互联网技术飞速发展,用户每天通过在线社交会产生大量数据,通过对数据的分析及利用可以为人们创造更多的价值。而高效的图匹配技术可以为数据分析提供鼎力支持。图模式匹配（Graph Pattern Matching,GPM）在许多基于社交网络的应用中具... 详细信息

互联网技术飞速发展,用户每天通过在线社交会产生大量数据,通过对数据的分析及利用可以为人们创造更多的价值。而高效的图匹配技术可以为数据分析提供鼎力支持。图模式匹配（Graph Pattern Matching,GPM）在许多基于社交网络的应用中具有重要意义,例如专家推荐、社交位置检测等。但现有的GPM方法存在以下两个问题:（1）没有考虑社交环境的多重约束问题,而这种约束经常出现在各种应用中;（2）没有考虑如何维护多约束下图模式的变化,从而导致动态匹配查询的效率低下。针对上述问题,有工作提出了多约束模拟及多约束图模式匹配的概念,通过构建强社交图及索引有效提高了多约束图模式匹配的效率。然而,在解决多约束图模式动态变化的匹配问题方面仍缺乏有效的技术,因此本文提出以下研究内容:（1）基于强社交图的索引增量维护算法。当面临强社交图结构的变化时,该算法可以根据强社交图受影响的部分来更新强社交图索引,而不是通过扫描整个强社交图结构来重建索引。针对增删边、增删点四种图结构变化,分别提出了相应的索引增量维护算法。（2）基于索引增量维护的多约束图匹配算法。在索引增量维护算法的基础上对更新的图数据进行查询匹配,该算法首先给出了一个目标函数评估路径上的聚合约束值,然后结合更新后的索引能够快速有效地识别多约束图模式匹配结果,最后通过实验验证了算法的有效性和高效性。（3）基于索引增量维护的多约束图增量匹配算法。该算法可以直接在原匹配结果上进行增量计算,避免对更新的图数据重新查询匹配,加速结果查询。在五个大规模的真实社交图上进行了广泛的实验,验证了该算法的优越性。

关键词：强社交图多属性约束索引增量维护图增量匹配