用于识别网络拓扑的方法、装置、系统和计算机可读介质

    公开(公告)号:CN108737137A

    公开(公告)日:2018-11-02

    申请号:CN201710253819.2

    申请日:2017-04-18

    Abstract: 本发明提供了一种用于识别网络拓扑的方法、装置、系统和计算机可读介质,所述方法包括:采用统一描述语言描述网络拓扑,以产生网络拓扑描述信息,所述统一描述语言为预定的统一采用的描述语言;以及基于与所述统一描述语言相对应的翻译器对所述网络拓扑描述信息进行翻译,以产生用于识别所述网络拓扑的识别描述信息。根据本发明实施例的用于识别网络拓扑的方法、装置、系统和计算机可读介质通过采用统一的描述语言对网络拓扑进行描述,并经由相应翻译器的翻译产生网络拓扑的识别描述信息,使得网络拓扑被标准化,可由任何应用系统识别,从而能够支持不同系统中的数据交换,实现各系统间的能力整合。

    一种概率图模型的近似推理算法

    公开(公告)号:CN107220709A

    公开(公告)日:2017-09-29

    申请号:CN201710175349.2

    申请日:2017-03-22

    CPC classification number: G06N7/005

    Abstract: 本发明公开了一种概率图模型的近似推理算法,首先利用分离算法选择有效的k‑叉环不等式约束;然后将这些k‑叉环不等式约束对应的环组合到一个平面子图上,并逐次添加到对偶子问题中;最后通过优化对偶问题来求解原推理问题,本发明研究概率图模型近似推理算法,提出了一个基于等价性定理的平面子图选择准则,利用该准则设计了一个对偶分解框架下的快速收敛推理算法,该算法首先利用分离算法选择有效的k‑叉环不等式约束,然后将这些k‑叉环不等式约束对应的环组合到一个平面子图上,并逐次添加到对偶子问题中,最后通过优化对偶问题来求解原推理问题。实验表明,该算法与其它主流近似推理算法相比,收敛速度更快。

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