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101.
102.
传统动态主题模型的后验分布推断需要复杂的推理过程,仅模型假设的细微变化就需要重新进行推断,时间成本较高,制约了模型的可变性和通用性。为了提高动态主题模型的性能,提出了基于变分自动编码器融合动态因子图进行推断的动态主题模型。该模型对变分下界进行再参数化,生成一个下界估计器,将隐变量转换为一组辅助参数,使得新的参数不依赖于变分参数,用标准随机梯度下降法直接优化变分目标,同时融合动态因子图对状态空间模型进行建模,弱化推断的概率特性,简化优化过程,实现有效的推断。结果表明,提出的模型不仅保证了准确性,而且其简化模型有效降低了推断的时间成本,从而为动态主题模型能有效应用于复杂的时间场景提供更多可能。 相似文献
103.
为了解决频谱稀缺的问题,提高频谱利用率,采用频谱拍卖方法激励主用户(卖家)出售空闲的频谱,次用户(买家)通过在拍卖中获胜得以接入其急需的频谱,提出了一种采用混合图的双向异质频谱拍卖算法(Double Auction based on Mixed Graph for heterogeneous spectrums,MGDA)。该算法使用混合图能够更准确地量化买家之间对于频谱的干扰情况,使频谱交易数量最大化,显著提高了频谱利用率。MGDA还考虑了频谱的异质性,允许买家表达对不同频率频谱的偏好,为不同的频谱建立不同的频谱干扰图。仿真结果表明,MGDA在空间利用率、买家满意度和拍卖收益等方面具有良好的性能,空间利用率比采用无向图的拍卖算法提高5.8%~13.6%。 相似文献
104.
105.
为了提高系统的性能和易于工程实现,提出了基于有限域加群构造的QC-LDPC码,通过特殊的构造方法构造出满秩的QC-LDPC码并将之应用于编码中继协作通信系统的源节点和中继节点处,并由此构成了总体校验矩阵,导出了双层Tanner图,目的节点处采用基于双层Tanner图的联合迭代译码算法。仿真结果表明,误码率为10-5、迭代5次时,理想中继协作通信系统的性能好于非协作和非理想中继协作系统的性能,分别为1.3 dB和1 dB;并且S-D与R-D信道的信噪比相等时,S-R信道信噪比越高,非理想中继协作通信系统的性能越好。 相似文献
106.
利用CiteSpace软件对1998—2020年CSSCI数据库主题为"风险态度"的618篇文献绘制可视化知识图谱.研究结果表明:行为人风险偏好研究经历了波动上升的3个阶段,目前处于稳定发展阶段;研究机构较多,但是相互间协作较少;形成了以代建生、刘永芳等学者构成的核心研究作者,国内共被引期刊主要是《经济研究》;研究热点为风险态度分类研究、信息不对称、决策偏好等.未来一段时间的研究趋势在于农业生产、互联网金融、模型分析等方面. 相似文献
107.
以2002—2021年Web of Science 核心数据库中知识创新领域的1999篇文献作为数据样本,运用 CiteSpace软件对相关文献进行科学计量分析,并绘制知识创新研究领域的国家和机构分布、研究热点和趋势的知识图谱。结果显示,知识创新研究成果不断增多,美国、中国、英国、西班牙和意大利等国家在知识创新领域产出总量丰富。主要从研究主体、研究内容、影响因素3个方面分析热点关键词,企业间多以合作形式进行知识创新。最后,对未来的研究方向加以分析和总结。 相似文献
108.
控制政府审计项目成本应在保证审计质量等原则的指导下,在立项时制订成本计划,审计前编制成本预算,审计时实时监控实际成本与预算成本的差异,审计结束后及时进行成本结算和评价,并建立有效的经费监督检查机制. 相似文献
109.
治理机制与企业网络的规模:嵌入性视角的研究 总被引:7,自引:0,他引:7
企业网络的规模直接影响着一国产业的竞争力。本文以能够使成员企业合作激励达到最大的自由交易的概率衡量企业网络规模的大小.运用随机图表示企业网络内部的关系结构。通过博弈分析研究了企业网络规模与网络治理机制的关系。结果表明。企业网络的规模是由合作的张力决定的.当企业单纯依靠网络成员之间自发的嵌入关系维持相互间的合作时.网络规模只能在较低的水平上达到均衡。要想从根本上扩张企业网络的规模。必须引入外部治理机制。我国当前推动企业网络的发展。重点应放在强化外部司法惩罚机制上。 相似文献
110.
考虑次关键路线的基于粒子群算法工期-费用优化研究 总被引:1,自引:0,他引:1
工期-费用优化是网络优化技术的核心内容。传统的工期-费用优化研究忽略了次关键路线、资源约束条件对工期压缩的影响。本文研究了次关键路线对工期压缩的影响,描述了求解最低压缩成本的特征路线法,并以此为基础建立了有资源约束的工期-费用优化数学模型。对解进行编码处理后,采用粒子群算法对工期费用优化模型进行求解,并根据求得的最优解来调整工序工期,最终实现工期-费用的最优化。最后,经过工程实例的仿真,证明了模型的合理性和有效性。 相似文献