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基于模糊逻辑的模糊神经网络推理机结构及其实现

讨论了基于模糊逻辑与神经网络的模糊神经网络推理机的结构;给出了将模糊产生式规则转换为相应  (本文共3;页) 阅读全文>>

北京交通大学
北京交通大学

基于WSNs数据融合的低功耗动态分簇方案研究

无线传感器网络(Wireless Sensor Networks,WSNs)主要用来对监测区域的信息进行协同感知与处理。传感器节点的能量有限,当监测区域较为偏远或危险时不便于更换节点。此外,多个传感器节点对同一区域采集的数据可能会存在较多的冗余信息,不仅会影响通信开销还会消耗大量的能量。因此,解决WSNs中的能耗问题有重要的应用价值。数据融合技术通过特征提取或数据压缩等方法去除网络中的冗余信息,减少传输数据量,提高数据收集的效率。在分簇的结构中进行数据融合能够提高信道利用率,均衡网络能耗。为了解决已有分簇方案选取簇头的方法考虑因素单一的问题,本文利用模糊逻辑,引入多种影响能耗的因素综合进行簇头的选取,延长网络的使用寿命。论文的主要工作内容归纳为以下三个方面:(1)首先分析和比较了低功耗自适应分簇算法(Low Energy Adaptive Clustering Hierarchy,LEACH)和基于异构网络设计的分布式能量有效成...  (本文共80页) 本文目录 | 阅读全文>>

哈尔滨工业大学
哈尔滨工业大学

基于模糊逻辑注意力机制U-Net乳腺肿瘤图像分割

乳腺癌作为影响女性健康威胁生命的恶性疾病,一直以来都是通过女性自检和医生经验辅以医学影像诊断病情,这对患者和医生都造成了很多的负担。随着人工智能机器学习的发展和神经网络深度学习的普及,越来越多计算机方法被应用到医学临床中。在这其中的图像分割作为图像处理领域的一项重要研究内容,在医学影像处理上有着广阔的应用前景。从这个方向入手,文章研究并提出了一种全新基于模糊逻辑注意力机制的分割乳腺肿瘤超声图像的深度学习算法模型。传统图像分割算法虽然实现简单执行效率高,但是对于医学图像这种构成特征要素复杂纹理边缘不清晰的图像,其对任务目标区域分割难以达到理想的效果,针对这现象,本文主要做了以下工作:(1)对于原始待分割图像,采用直方图均衡和小波变换方式处理使其细节特征更清晰拥有更多的信息,通过注意力机制改进医学图像分割效果显著的UNet模型,分别在其上采样和下采样结构中嵌入关注特征通道和空间区域的注意力模块,前者更加关注同一尺寸结构下各特征通道间...  (本文共65页) 本文目录 | 阅读全文>>

重庆邮电大学
重庆邮电大学

基于MPTCP的移动切换技术研究

随着无线移动通信技术的发展,未来的移动通信网络将变成多种接入技术共存、相互协作、互相补充的异构融合网络。同时由于移动智能设备和应用的普及,以及直播等实时多媒体业务的兴起和发展,用户对数据流量的需求日渐增长,对移动性的需求也越来越高。这显然需要整合各种无线技术以实现跨越各种技术的平滑无缝切换,来保证更好的用户体验。传统的垂直切换算法考虑的参数较少,对网络的综合评价不足。同时,影响切换结果的因素很多,切换本身存在较强的不确定性。不同的算法采用的网络参数不同,对参数的处理方式不同,这些都能直接影响到切换结果的好坏。此外,现有文献较少考虑切换执行阶段,缺少切换机制来实现所提算法。基于此,本文对现有算法取长补短,提出一种基于模糊逻辑的垂直切换算法,同时制定出一套适合的切换机制来实现所提算法。首先,传统算法存在仅选用接收信号强度值或其他常见因素作为判决参数的情况,导致信息量较少、切换失败率较高的问题。本文利用分层筛选,综合多参数特征,同时结...  (本文共74页) 本文目录 | 阅读全文>>

哈尔滨工业大学
哈尔滨工业大学

基于径向基函数的自编码器算法研究

深度学习技术近年来在计算机视觉、自然语言处理、强化学习等方面取得了巨大的进展。在算法性能提升的同时,深度学习在理论支撑上并没有取得相应的进步。到目前为止,深度学习仍然被视为一个“黑箱”。由于缺乏理论指导,想要在各个理论已有基础上取得进一步的提升正在变得越来越困难。本论文从特征工程的角度出发,对现有深度学习中的自编码器模型进行改进,提出径向基自编码器模型,将高斯函数层引入自编码器模型中。该模型具备一定的理论优势,一是高斯函数具有天然的模糊逻辑属性,可以做为联系模糊逻辑理论与深度学习模型的桥梁。二是高斯函数是一种径向基函数,与机器学习中的核方法有着千丝万缕的联系。三是高斯函数作为激活函数,使得网络模型具备一定的局部逼近能力。本文的贡献与创新之处如下:(1)基于核方法,改进了经典自编码器算法,提出径向基自编码器模型,并给出了相应的模型训练算法。(2)新模型引入的高斯函数层可以转化为模糊规则层,引入高斯函数层等价于在网络中结合了基于模糊...  (本文共76页) 本文目录 | 阅读全文>>

福州大学
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车联网中带实时性约束的广播机制研究

随着信息、计算机、数据通信等当代高新技术的空前快速发展,智能交通系统成为了当前车辆工程最为热门的一项技术。它将当前社会的各种高新技术整合到一个完整的系统,并将其有效的运用在整个道路交通的管理中,起到整合疏通交通流的作用,同时着眼于研究并建立一个更大范围、更加实时和更加准确高效的全面管理和运输体系。其中作为运用于道路交通的特殊网络——车联网,在智能交通系统的运作上起着至关重要的角色。当前的交通环境越来越趋于信息化,这也为车联网的实现提供了可能,得益于车辆技术的发展,几乎任意车辆都配备装载了通信设备与感应设备,车辆系统能够容易的获得包括速度,方向、位置等实况数据,并通过通信设备能够超视距范围的将实时数据告知周边车辆,使得车辆提前做出决策避免冲撞等安全类相关事故的发生。由于车联网中网络拓扑的动态变化,信道质量不佳,通信范围距离有限等特点,现实的交通环境中,车辆节点通过从周边获取的广播信标数据不仅仅存在过期数据问题,即节点接收到数据的时...  (本文共55页) 本文目录 | 阅读全文>>