导读:本文包含了元组空间论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:人脸识别,卷积神经网络,角度Softmax损失,叁元组损失
元组空间论文文献综述
任克强,胡慧[1]（2019）在《角度空间叁元组损失微调的人脸识别》一文中研究指出针对角度Softmax损失强约束存在的问题,提出一种用角度空间叁元组损失对角度Softmax损失预训练模型进行微调的算法。算法首先对原来的卷积神经网络结构进行改进,将1×1卷积核与池化层加在不同残差块间,以进行选择更有效的特征。然后用角度空间下的叁元组损失对预训练模型进行微调,以降低困难样本的强约束条件。最后在测试时,分别提取原始人脸图像特征和水平翻转的人脸图像特征,对两个特征相加作为最终的人脸特征表达,以丰富人脸特征信息,提高识别率。实验结果表明,在LFW和YTF人脸数据集分别取得了99.25%和94.52%的识别率,在大规模人脸身份识别中,本文提出的方法在仅用单模型和比较小的训练集就能有效地提高人脸识别率。(本文来源于《液晶与显示》期刊2019年01期）
毛静轩[2]（2017）在《基于元组空间的协作式服务组合算法研究》一文中研究指出随着网络服务市场的迅速扩张,服务组合问题研究意义愈发重要。传统服务组合方法存在集中引擎,通过了解每个服务的所有信息从全局视角来规划服务组合,然而在现实世界中各种服务来自不同领域,很难存在集中引擎来了解所有领域内的所有服务。传统服务组合方法存在的集中引擎也会造成个人用户难以实时准确获取外部服务的动态上下文而导致规划不准确的问题。针对上述问题,本文采用去除传统服务组合算法中的集中引擎,改为各外部服务提供商配备服务Agent,外部服务提供商实时推送动态上下文至对应的服务Agent,在用户个人服务生态环境PSE2(Personal Service Ecological Environment)中进行多代理自主协作,利用元组空间作为协作场所(“黑板结构”),支持多外部服务Agent并发分布式协作,规划一组候选的服务组合,并根据个人用户偏好对其进行评估选择,形成基于元组空间的协作式服务组合算法。提出服务协作关系自主规划模型,为服务组合算法提供模型支持,将模型分为服务的多代理机制和支持服务自主协作的个人元组空间两个构成要素,并做出结构设计,从而给出了多外部服务提供商对应的多外部服务Agent在个人元组空间进行协作过程的示意。提出服务Agent决策参与协作的策略,为服务组合算法提供理论支持,给出在服务协作关系自主规划模型中每个外部服务Agent决策是否参与协作、如何参与协作的策略规则。将决策过程分为为叁步分别为判定服务组合完整性、参与协作的能力和参与协作的意愿,并给出算法设计。提出了基于服务组合片段派生树的组合算法,在服务协作关系自主规划模型中各个外部服务Agent在个人元组空间中进行协作,各个外部服务Agent根据决策参与协作的策略来评估自身可否作为服务组合的一部分参与其中,从而产生了多个服务组合片段,片段之间的拓展关系构成了服务组合片段派生树。多外部服务Agent、个人元组空间、个人用户根据基于个人元组空间内的服务组合片段派生树的组合算法来得到逼近用户期望的服务组合方案,并设计派生树剪枝策略来保证协作效率,给出了算法流程。通过多组实验对算法进行分析,设计实现了原型系统,从而为实际应用提供原型基础。(本文来源于《哈尔滨工业大学》期刊2017-06-01）
王睿智,史庭训,焦文品[3]（2015）在《一种基于元组空间的智能传感器协同感知机制》一文中研究指出随着具有一定计算能力和无线通信能力的智能传感器(称为mote)的出现,越来越多的物联网应用可以实现对环境及其变化的就地感知、就地决策和就地反应.但因为mote的感知能力和感知范围有限,它们需要协同感知才能更全面地感知环境的状态,才能更好地适应环境的变化.而传统的mote协同感知的实现方法要求开发人员过多地关注mote之间的交互逻辑,并且mote应用也无法适应复杂环境的不断变化.为了避免开发人员在交互逻辑上花费过多的精力,同时保障开发出来的mote应用系统能够适应不稳定的外界环境,提出了一种基于元组空间的mote协同感知支撑机制,使得mote之间的协同感知过程(包括交互的建立过程以及对环境变化的适应过程)对开发人员完全透明.最后实现了一个简单的应用场景,展示了该方法如何满足功能需求以及在环境发生变化时如何对环境进行适应.(本文来源于《软件学报》期刊2015年04期）
袁援,凌卉[4]（2013）在《一种基于元组空间的Web服务模型》一文中研究指出现有Web服务的SOA架构是基于RPC的请求/响应通信模式的,这种紧耦合的、同步的通信方式不符合高动态场景的应用。为此,本文以元组空间作为Web服务分布式构架中提供者与请求者间互操作的底层设施,构建一种松耦合的、异步的Web服务模型。(本文来源于《电子技术与软件工程》期刊2013年23期）
胡积宝,周佳骏,黄名选,汪婷婷[5]（2013）在《基于U-P2P元组空间知识协作模式的中越跨语言查询扩展》一文中研究指出针对中国与东盟国家在知识共享过程中的语言障碍问题,详细阐述跨语言查询扩展元组空间的逻辑结构,提出U-P2P网络模式下元组空间知识协作的分布式中、越跨语言查询扩展模型。在此基础上,增加查询扩展代理peer的动作语言规则的定义和元组元操作指令集,依据强化学习算法提出一种基于加权矩阵的自适应路由选择/查询机制。在Gnutella环境下的实验表明,相对于传统的集中式查询而言,该模型对中越两种语言之间的快速翻译和扩展查询具有较好的准确率和召回率,在不同知识领域的运用中具有通用性和可扩充性。(本文来源于《计算机应用研究》期刊2013年06期）
谢鲲,赵姣姣,张大方[6]（2011）在《联合元组空间和位图设计的二维分组分类算法》一文中研究指出基于维度分解思想,设计并实现了一种联合元组空间和位图技术的二维分组分类算法(TB,joint tuple space and bitmap)。TB算法首先分别对源IP地址和目的IP地址进行单维匹配,然后在单维匹配的结果上运用交叉组合形成访问元组空间的路线,最后通过位图过滤技术进一步减少访问元组空间的个数,获得最终匹配的多维规则。相比传统的元组空间算法,TB结构清晰简洁易于更新和实现,TB算法拥有更好的时间和空间性能。实验证明,TB算法平均访问内存次数低于代表算法RSFR约26.6%,空间性能平均低于RSFR算法35.1%。(本文来源于《通信学报》期刊2011年09期）
邢剑宽,覃征,郑翔,章晋学[7]（2011）在《一种无中心元组空间副本管理方法》一文中研究指出无中心元组空间(DTS)模型是支持多个独立单元协作的理想模型。然而,目前对DTS的性能研究并不多见。该文针对DTS系统中缺乏有效副本管理机制的现状提出了一种基于元组使用模式的、采用多种副本管理策略的元组副本管理方法。在无中心元组空间模型的基础上,建立了面向副本的元组空间原语语义,并分析了在DTS中实现副本管理机制的必要性,以及实现多种副本管理策略的意义。本文基于Lime(Linda in the mobile environment)实现了元组副本管理层,并进行了多台主机之间的元组通讯实验。实验结果表明:副本管理机制的存在有效降低了DTS的操作的响应时间,提高了系统的整体运行效率。(本文来源于《清华大学学报(自然科学版)》期刊2011年01期）
杨骚,陈俊亮[8]（2010）在《基于元组空间通信的扩展呼叫处理语言协同技术》一文中研究指出在前期的工作中以IETF颁布的呼叫处理语言(CPL)为蓝本,发展出了面向综合通信业务的工作流语言——扩展呼叫处理语言(XPL)。XPL不但能够描述呼叫类业务,还可以描述短信、彩信等数据类业务。在前期工作的基础上,在XPL中引入了一种基于元组空间通信的协同技术,通过这种技术,XPL可以开发出内容更加丰富多彩的业务,不同的终端用户可以实现比较复杂的交互,从而在一定程度上满足融合网络条件下业务种类多样化的需求。(本文来源于《高技术通讯》期刊2010年05期）
郑广,宫云战,张威,杨朝红[9]（2010）在《消息分发系统中的元组空间分解算法研究》一文中研究指出为解决分布式环境下消息分发系统中的按需通信,在对Gelernter元组空间模型进行改进的基础上,对消息分发系统中的元组空间通信进行了结构设计,定义了元组空间的特征模型,并基于局部性原理提出一种元组空间通信的空间分解算法。该算法依据在实际通信中不同元组不同元素的匹配频度的差异,将元组空间分解为依赖特征空间、特征元组和特征元素之间抽象关系的一组缓冲子空间,通信进程在进行匹配操作时可直接从缓冲子空间中获取匹配元组,从而降低通信的计算成本。(本文来源于《计算机工程与设计》期刊2010年01期）
周粳迪,程东年,刘勤让,张震[10]（2010）在《基于CBF的分布式元组空间叉积算法》一文中研究指出针对分布式报文分类算法内存消耗大、可扩展性差的问题,提出分布式元组空间叉积算法。该算法采用独立域搜索引擎与树状多级聚合网络的分类结构,在聚合节点使用计数型布鲁姆过滤器(CBF)加速搜索,利用剪枝技术降低CBF内存消耗。仿真结果表明,对于5×104条规模的9域规则库,聚合网络总内存消耗被控制在60Kb内,该算法的查找速度达到100Mp/s,且具有良好的可扩展性。(本文来源于《计算机工程》期刊2010年01期）
元组空间论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
随着网络服务市场的迅速扩张,服务组合问题研究意义愈发重要。传统服务组合方法存在集中引擎,通过了解每个服务的所有信息从全局视角来规划服务组合,然而在现实世界中各种服务来自不同领域,很难存在集中引擎来了解所有领域内的所有服务。传统服务组合方法存在的集中引擎也会造成个人用户难以实时准确获取外部服务的动态上下文而导致规划不准确的问题。针对上述问题,本文采用去除传统服务组合算法中的集中引擎,改为各外部服务提供商配备服务Agent,外部服务提供商实时推送动态上下文至对应的服务Agent,在用户个人服务生态环境PSE2(Personal Service Ecological Environment)中进行多代理自主协作,利用元组空间作为协作场所(“黑板结构”),支持多外部服务Agent并发分布式协作,规划一组候选的服务组合,并根据个人用户偏好对其进行评估选择,形成基于元组空间的协作式服务组合算法。提出服务协作关系自主规划模型,为服务组合算法提供模型支持,将模型分为服务的多代理机制和支持服务自主协作的个人元组空间两个构成要素,并做出结构设计,从而给出了多外部服务提供商对应的多外部服务Agent在个人元组空间进行协作过程的示意。提出服务Agent决策参与协作的策略,为服务组合算法提供理论支持,给出在服务协作关系自主规划模型中每个外部服务Agent决策是否参与协作、如何参与协作的策略规则。将决策过程分为为叁步分别为判定服务组合完整性、参与协作的能力和参与协作的意愿,并给出算法设计。提出了基于服务组合片段派生树的组合算法,在服务协作关系自主规划模型中各个外部服务Agent在个人元组空间中进行协作,各个外部服务Agent根据决策参与协作的策略来评估自身可否作为服务组合的一部分参与其中,从而产生了多个服务组合片段,片段之间的拓展关系构成了服务组合片段派生树。多外部服务Agent、个人元组空间、个人用户根据基于个人元组空间内的服务组合片段派生树的组合算法来得到逼近用户期望的服务组合方案,并设计派生树剪枝策略来保证协作效率,给出了算法流程。通过多组实验对算法进行分析,设计实现了原型系统,从而为实际应用提供原型基础。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
元组空间论文参考文献
[1].任克强,胡慧.角度空间叁元组损失微调的人脸识别[J].液晶与显示.2019
[2].毛静轩.基于元组空间的协作式服务组合算法研究[D].哈尔滨工业大学.2017
[3].王睿智,史庭训,焦文品.一种基于元组空间的智能传感器协同感知机制[J].软件学报.2015
[4].袁援,凌卉.一种基于元组空间的Web服务模型[J].电子技术与软件工程.2013
[5].胡积宝,周佳骏,黄名选,汪婷婷.基于U-P2P元组空间知识协作模式的中越跨语言查询扩展[J].计算机应用研究.2013
[6].谢鲲,赵姣姣,张大方.联合元组空间和位图设计的二维分组分类算法[J].通信学报.2011
[7].邢剑宽,覃征,郑翔,章晋学.一种无中心元组空间副本管理方法[J].清华大学学报(自然科学版).2011
[8].杨骚,陈俊亮.基于元组空间通信的扩展呼叫处理语言协同技术[J].高技术通讯.2010
[9].郑广,宫云战,张威,杨朝红.消息分发系统中的元组空间分解算法研究[J].计算机工程与设计.2010
[10].周粳迪,程东年,刘勤让,张震.基于CBF的分布式元组空间叉积算法[J].计算机工程.2010
标签：人脸识别; 卷积神经网络; 角度Softmax损失; 叁元组损失;