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  • 简介:资源搜索是对等网络中的一个难题。本文总结了当前常见的P2P网络搜索算法,提出一种混合搜索算法。通过模拟实验,比较该算法和其他两个典型搜索算法的搜索性能。实验中算法的搜索性能通过几个量化的评测标准来衡量,这些评测标准试图同时从用户和网络角度提供一个客观的性能评测。

  • 标签: P2P网络 搜索算法 混合搜索算法 搜索性能 评测标准
  • 简介:  2概率数据关联(PDA),表2利用实际雷达数据对各种数据关联方法进行评估(2),  本文对几种常见的数据关联方法进行了介绍

  • 标签: 关联算法 性能评估 数据关联
  • 简介:摘要:本文研究并提出了一种广义的多机协同下的毁伤评估算法,旨在对多机协同环境下的系统性能给出精准评估。首先对该方案进行了模型构建和算法设计,此算法基于联合概率模型和风险敏感决策方法,量化了机器间毁伤扩散的可能性与危害程度。结果表明,相比于传统方法,该算法性能评估和毁伤影响限制等多方面表现出更好的效果,尤其在机器数量、作战环境复杂性以及保障任务紧急程度越高的情况下,其优越性更为明显。建立的模型和算法将为多机器协同的战略决策,如任务调度、资源分配等提供辅助决策依据,有助于提高多机系统作战效果、降低毁伤风险、保障多机系统稳定运行。

  • 标签: 多机协同 毁伤评估算法 性能评估
  • 简介:摘要

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  • 简介:摘要:本文旨在探讨基于深度学习的目标识别算法,并对其性能进行全面评估。介绍深度学习在计算机视觉领域的重要性及其广泛应用。随后,分析了目标识别算法的发展历程,并重点介绍了经典模型如卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN)。在此基础上,着重讨论了算法性能评估的方法和标准,包括准确率、召回率、F1分数等。最后,通过对比实验结果,全面评估了不同算法在目标识别任务上的性能,并提出了一些优化和改进的方向,为进一步研究和应用提供了重要参考。

  • 标签: 深度学习 目标识别 算法 性能评估 计算机视觉
  • 简介:提出了一种基于Logistic回归模型的ATR算法性能评估方法.该方法能够在考虑各种影响因素作用的情况下对算法的识别性能进行有效的评估.利用该方法对两种目标识别算法进行了评估.评估结果表明,该方法具有可行性和实用性.

  • 标签: 性能评估 目标识别 LOGISTIC回归
  • 简介:摘要:本文旨在探讨机器学习算法在图像识别和对象检测领域的性能评估方法。随着计算机视觉领域的快速发展,图像识别和对象检测已成为众多应用中的核心组成部分。为了比较和评估不同算法性能,本文介绍了一系列经典性能指标,并详细讨论了评估方法的选择与应用。文章还探讨了数据集的重要性,以及如何构建合适的数据集来进行评估。本文通过实验和案例研究,展示了不同机器学习算法在图像识别和对象检测任务中的性能表现,为研究者和从业者提供了有关算法选择和性能评估的有益见解。

  • 标签: 机器学习算法 图像识别 对象检测 性能评估 性能指标 数据集
  • 简介:摘要:本文旨在探讨机器学习算法在图像识别和对象检测领域的性能评估方法。随着计算机视觉领域的快速发展,图像识别和对象检测已成为众多应用中的核心组成部分。为了比较和评估不同算法性能,本文介绍了一系列经典性能指标,并详细讨论了评估方法的选择与应用。文章还探讨了数据集的重要性,以及如何构建合适的数据集来进行评估。本文通过实验和案例研究,展示了不同机器学习算法在图像识别和对象检测任务中的性能表现,为研究者和从业者提供了有关算法选择和性能评估的有益见解。

  • 标签: 机器学习算法 图像识别 对象检测 性能评估 性能指标 数据集
  • 简介:摘要:社会的发展促进了科学技术的进步。随着以ChatGPT为标杆的人工智能产品的飞速崛起,世界正式从互联网时代迈入“智算AI时代”。新时代背景下,人工智能与高性能计算技术有机融合,带来了前所未有的时代变革,算力爆炸式增长、各产业与AI技术深度融合,在云计算平台上展现出越来越高的技术价值。随着大数据和计算密集型任务的增多,云计算提供了存储和处理数据的技术平台,为AI算法的发展提供了强大的支撑。

  • 标签: 云计算 智算AI 算法优化 性能评估 研究
  • 简介:摘要:深度学习算法在人工智能系统中的优化与性能评估一直是研究的热点。本文探讨了深度学习算法在人工智能系统中的优化方法和性能评估指标。首先,文章介绍了深度学习算法的基本原理和应用领域,然后详细讨论了当前优化算法的发展趋势,包括梯度下降、自适应学习率等。接着,我们探讨了性能评估的关键问题,包括模型的准确性、泛化能力、计算效率等指标。最后,我们总结了目前深度学习算法优化与性能评估领域的研究进展,并提出了未来研究的方向和挑战。本文的研究对于深度学习算法在人工智能系统中的进一步应用和发展具有重要的指导意义。

  • 标签: 深度学习算法 优化方法 性能评估 梯度下降 自适应学习率
  • 简介:摘要:北斗导航定位算法在电子信息领域的应用及性能评估是近年来备受关注的研究方向。该算法基于北斗导航系统,利用卫星信号实现精准定位,具有高度的实用性和可靠性。本文综述了北斗导航定位算法在电子信息领域的应用现状,并对其性能进行了评估。通过实验数据分析和比较,探讨了该算法在不同环境条件下的定位精度、稳定性和适用性,为进一步优化和应用提供了重要参考。

  • 标签: 北斗导航 定位算法 电子信息 性能评估
  • 简介:摘要:本论文探讨了强化学习算法在人工智能系统中的广泛应用以及对其性能进行的评估。强化学习是一种机器学习方法,通过与环境互动来训练智能体,使其能够学会在不断变化的情境中做出最优决策。我们首先介绍了强化学习的基本原理和算法,然后详细讨论了其在自动驾驶、游戏博弈、机器人控制等领域的应用案例。随后,我们阐述了性能评估的重要性,并介绍了一些常用的评估指标和方法,以便更全面地衡量强化学习算法的表现。最后,我们总结了目前的研究趋势和未来的发展方向,以促进强化学习算法在人工智能系统中的进一步应用和性能提升。

  • 标签: 强化学习 人工智能 性能评估 机器人控制 应用案例 评估指标 研究趋势。
  • 简介:摘要:本论文研究了在电气工程及其电动化系统中应用先进控制算法以提高性能的方法。随着电力系统的不断发展,电动化技术的广泛应用和智能化需求的增加,先进控制算法已成为电气工程领域的关键组成部分。我们详细探讨了先进控制算法在电动化系统中的应用,包括电力系统、电机驱动和电子电力转换器等领域。通过实际案例和性能评估,我们展示了这些算法在提高电气系统的效率、稳定性和可靠性方面的显著优势。最后,本文总结了先进控制算法的潜在应用领域,并提出了未来研究的方向,以推动电气工程及其电动化系统的进一步发展。

  • 标签: 电气工程,电动化系统,先进控制算法,性能评估,电力系统
  • 简介:CORDIC算法在通信和图像处理等各个领域有着广泛的应用,但是浮点CORDIC由于迭代延时大且实现复杂没有得到很好的应用,本文提出了一种修正浮点CORDIC算法:高精度顺序迭代HPORCORDIC。该算法以接近定点的运算代价完成浮点运算迭代,运算速度和硬件实现规模与定点CORDIC相当,运算精度与浮点CORDIC相当,克服了定点CORDIC运算精度差,浮点CORDIC迭代延时大、实现复杂的问题。该算法既可用于通用微处理器的设计,也可用于高性能DSP的设计。

  • 标签: 微处理器设计 复杂指令集计算机 超越函数指令 浮点CORDIC 误差分析
  • 简介:摘 要:本文重点讨论了小生境遗产算法和量子粒子群算法的原理和实现方法,并结合算例对比分析了两种优化算法收敛速度、解算精度等方面的性能。结果表明:两种优化算法均有很好的全局收敛性,量子粒子群算法收敛速度更快,算法更稳定,精度略高。

  • 标签: 小生境遗传算法 量子粒子群算法 进化代数 收敛次数 最优值
  • 简介:论述的评估算法模型主要针对常用的各类评估系统,介绍了算法模型的多种形式,这些模型交织在一起,详细地给出了实现算法算法模型具有很强的实用性,为建立高效和功能强大的计算机评估系统提供参考。

  • 标签: 评估 算法 模型 4321等级标准规则
  • 简介:伴随着国内外科学技术的不断发展,智能化、终端化已经成为我们生活生产中常见的技术应用手段,这些新的科学技术在给人们的生活带来便利的同时,也使我们面临着越来越多的最优化问题。为了实现各种技术手段和技术平台的最优化设计,现阶段国内外专家提供了多种优化方案,最具普遍性、实用性的就是以动植物的形态特征为技术出发点、结合人工智能和高科技所研发出来的智能优化算法,作为其中之一的微粒群算法由于独特的算法原理受到了诸多关注。以微粒群算法为主要研究对象,对其本身的性能及其优化手段进行分析,希望可以进一步推动微粒群算法的发展。

  • 标签: 微粒群算法 性能分析 性能优化
  • 简介:摘要:在当前的雷达无线通信领域中,抗干扰技术具有重要的地位,对于不同的应用场景,在实际使用过程中,需要进行有针对性的方案来解决,从而实现干扰抑制。将抗干扰抑制技术,应用于阵列雷达中使用,可以更加深入研究阵列雷达信号,并通过对抗干扰抑制和方向的研究,扩展了抗干扰算法

  • 标签: 阵列雷达 抗干扰算法 性能 探究