分类： 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间： 2018-10-11 合作期刊: 《计算机应用研究》
摘要： 网络流量具有实时突变性和依赖性，传统网络流量预测模型存在泛化能力弱和预测准确度低等缺点。为解决此问题，提出一种基于长短期记忆（LSTM）循环神经网络的网络流量预测模型。首先，用距离比较和优化组合策略改进粒子滤波算法（PF）的重采样过程；然后搭建PF-LSTM网络的网络流量预测模型，将改进的PF算法用于模型训练，提高其训练速率，克服传统的LSTM网络中收敛于局部最优的缺点；最后将提出模型用于网络流量预测。实验结果表明，相比于传统的LSTM模型，提出的PF-LSTM模型具有较好的预测精度和收敛效率，能够更好地描述网络流量的变化趋势。
分类： 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间： 2018-04-24 合作期刊: 《计算机应用研究》
摘要： 目标识别是实现视频监控智能分析的基础，但在光照、阴影以及杂乱背景等场景中，往往会出现目标误判以及不合理聚类等问题。针对上述问题，提出一种基于人类视觉系统（HVS）的视频监控目标提取方法，结合HVS视觉关注原理，优化背景差法检测结果中存在的重复检测和错误分割问题，并根据HVS的跟踪特点以及目标运动的连续性，结合相邻帧检测结果，达到目标区域的完整准确提取；最后，基于实际采集视频进行仿真实验，证明所提目标检测算法结果准确性更高，在复杂背景下也有良好的检测效果。
分类： 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间： 2018-04-24 合作期刊: 《计算机应用研究》
摘要： 通用滤波多载波(UFMC)技术作为5G的一种候选波形，传输中不加循环冗余(CP)，多径衰落信道下会产生符号间干扰(ISI)以及子载波间干扰(ICI)。针对该问题，提出一种基于并行干扰抵消的均衡算法。首先，根据分析得到多径信道下UFMC系统干扰数学表达式；其次，在采用迫零均衡后，对可靠区间外的数据，根据剩余干扰表达式，近似重构相邻载波及符号间干扰；最后，对各载波并行地进行迭代干扰抵消。通过仿真实验表明，在多径信道下，该算法能够一定程度上降低误码率，提高UFMC系统性能。
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