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1990年 | 3篇 |
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针对知识驱动型需求预测模型所需的专家知识稀缺、数据驱动型需求预测模型可解释性不足的问题,提出了数据与知识双驱动的备件需求模糊预测模型。该模型基于模糊聚类算法将数值型数据聚类为结构简单、可解释性强的规则库,运用模糊逻辑将领域专家知识表示为Mamdani型规则库。在此基础上,引入了一种新型智能计算理论——模糊网络理论对两类规则库进行合并运算,形成初始预测模型。采用遗传算法优化模型规则库的模糊集参数来提高模型预测准确性。通过与模糊聚类算法进行对比,提出的模型在可解释性以及准确性指标上均具有优势。 相似文献
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基于位置信息的无线传感器网络如果完全采用无状态的方式路由,在某些拓扑结构中存在数据不可到达的缺陷,即死亡点的问题.针对这一问题,将无线传感器网络抽象为一数学模型,在此模型的基础上,给出了问题的数学描述.经分析,提出了一种基于逃离算法的详细解决方案.对算法的性能从理论上分析得出算法没有环路,是正确可行的,而仿真结果也验证了这一点,算法的时间复杂度为O(n). 相似文献
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片上互连网络是片上通信问题的有效解决方案,但其存在严重的资源限制.输入缓冲区占据片上网络总面积的显著部分,同时其容量大小对不同应用映射后获得的性能有重要影响.给出一种面向应用数据负载的NOC缓冲区分配算法,针对不同的应用映射,该算法可以根据数据流量分布特征实现各个路由器输入通道上缓冲区资源的定制分配.实验结果表明,使用该算法后,系统缓冲区资源得到了更有效的利用.与均匀分配缓冲区的NOC系统相比,采用该算法实现的缓冲区分配方案使系统在保持性能变化不大的情况下,能够节省约50%的缓冲区总容量. 相似文献