搜索空间

摘要： 5G无线网中,用户对物理下行控制信道PDCCH的资源调用是通过选择不同的搜索空间来实现的,对物理下行共享信道PDSCH的资源调度在时域和频域上也有多种模式的选择。从协议本身来看,5G和4G网络的最大不同在于频域和时域上均采用了可供选择的高度灵活的调度策略。无线网络的覆盖环境是复杂多样的,不同行业应用对5G网络的指标要求也是差异化的,协议虽然对下行物理资源的调度给出了灵活的资源调度框架,但是具体的实现仍然需要厂家和网络优化人员根据具体的场景来进行调度策略的搭配组合和差异化参数设定。文章以5G系列协议为基础,从不同网络环境的指标要求出发,深入分析研究了两种下行物理信道PDCCH信道和PDSCH信道的时域和频域配置规则,给出在不同场景模式下两种物理下行信道的配置模式选择策略。

摘要： 为高效率地生成概念,提出一种基于增量更新内涵的概念生成算法IUICG(Incremental Updating Intension based Concepts Generation)。首先将背景中的属性逐个设定为任务属性,以任务属性将概念搜索空间划分为先行概念集合和新增概念集合,提高了搜索效率。其次提出了概念操作规则,其中外延过滤规则避免了无效外延对概念空间的搜索,内涵更新规则和新增概念规则提升了概念生成速度。实验结果表明,在不同类型的数据集上,IUICG算法的时间性能都优于对比算法。在对象数量远大于属性数量的数据集上,IUICG算法具有接近线性的时间复杂度。

摘要： 为了尽可能高效、准确地计算带循环模型的最优对齐,鉴于已有可保证准确性的无循环模型的一致性检测方法,提出带循环模型的一致性检测方法,其将带循环模型的一致性检测问题转化为寻找与给定事件序列一致性程度最高的循环展开过程。该方法利用过程模型中的循环对应事件序列中重复事件的特点,提出将事件序列按重复事件出现节点分解为若干子序列;将展开循环后(无循环)的过程模型与子序列逐渐递增的事件序列进行最优对齐计算,得到各循环展开情况与事件序列的匹配程度;以匹配程度作为启发信息,优先针对匹配程度高的展开情况继续展开,直到找到与事件序列最匹配的循环展开过程。实验结果表明,启发式搜索策略能有效减少搜索空间,在事件日志中的新增变异为非模型活动的情况下,准确率达到99.8%,验证了方法的有效性。

摘要： 针对弱GNSS模型下,约束LAMBDA(CLAMBDA)算法初始搜索空间过大,导致模糊度解算效率低下的问题,本文提出了基于缩放因子自适应调整搜索空间的ASS算法,并讨论了采用上下边界分别设置初始空间对ASS算法的影响。通过两组实测算例对ASS算法解算性能进行了试验验证。结果表明,ASS算法采用缩放因子可以有效地调整搜索空间,提高搜索效率;基于下边界设置初始空间可以进一步提高ASS算法的解算性能。

摘要： 深度学习在图像、语音、文本等多种模态的数据任务上取得了优异的效果然而,针对特定任务,人工设计网络需要花费大量的时间,并且需要设计者具有一定水平的专业知识和设计经验.面对如今日趋复杂的网络架构,仅依靠人工进行设计变得越来越复杂基于此,借助算法自动地对神经网络进行架构的搜索成为了研究热点神经架构搜索的方法涉及3个方面:搜索空间、搜索策略、性能评估策略通过搜索策略在搜索空间中选择一个网络架构,借助性能评估策略对该网络架构进行评估,并将结果反馈给搜索策略指导搜索策略选择更好的网络架构,通过不断迭代得到最优的网络架构为了更好地为读者提供一个快速了解神经网络架构搜索方法的导航地图,从搜索空间、搜索策略和性能评估策略3个方面对现有典型的神经架构搜索方法进行了梳理,总结讨论了近年来常见的架构搜索方法,并分析了各种方法的优势和不足.

摘要： 采用合理的调度方法可有效提高水电站发电效益。模拟方法容易获取可行解,但不能提供最优解;优化方法能够求得最优解,但往往因搜索空间过大而求解不理想。本文考虑两者特点,提出基于等流量法缩减空间策略的水电站调度方法,即利用等流量法模拟调度过程,缩减搜索空间,在缩减空间内利用优化方法求解模型。实例研究表明:该方法适合群智能算法求解水电站调度模型;在相同群智能算法和水电站调度模型下,缩减搜索空间后,多年平均发电量、保证出力提升显著,多年平均弃水量明显减少。此外,群智能算法在缩减空间内的收敛速度更快,标准差更小。因此,该方法能够有效提高群智能算法求解的优化程度、收敛速度和稳定性,可为水电站调度提供重要参考。

摘要： 量子搜索算法,相较于经典计算有着平方根的加速,在许多机器学习算法中都有广泛应用,如量子KNN算法、量子特征提取、量子主成分分析等.在目标分量占比较小的时候,量子搜索算法总能以较高的概率得到目标分量;然而,当目标分量占比较大时,量子搜索算法的成功概率急剧下降.为解决这个问题,本文拟提出一种搜索空间自适应的量子搜索算法.新算法依据目标分量占比的不同采用不同的策略:当目标分量占比为λ≥12,将搜索空间扩大为8N;当目标分量占比14≤λ<12时,将搜索空间扩大为4N;当目标分量占比18≤λ<14时,将搜索空间扩大为2N;当目标分量占比λ<18时,保持搜索空间不变.通过理论分析,改进算法整体效率得到显著的改进,能够保持93％以上的成功概率.

摘要： 前向贪心搜索策略在约简求解的过程中,需要遍历所有的候选属性,从而确保在每轮迭代时能够选择出最优的属性.在属性数量急剧增加时,利用前向贪心搜索进行约简求解会显式地带来较大的时间消耗.鉴于此,在前向贪心搜索的基础上,依据属性约简过程和粒度的变化关系,提出了基于粒度的加速求解约简策略.该策略的核心思想是以粒度大小为标准,剔除对应着较粗粒化结果的属性,从而压缩候选属性的搜索空间,达到提升约简求解效率的目的.在12组UCI数据集上,采用3种不确定性度量,实验结果表明,相较于前向贪心搜索,基于粒度的加速求解约简策略不仅能够显著地降低约简求解的时间消耗,而且所得到的约简依然具备较好的分类性能,验证了所提算法的有效性.

摘要： 在异构网络中,为了优化用户关联和资源块分配,以最大化网络吞吐量并实现合理公平性,提出一种改进遗传算法的无线资源分配方法.在遗传算法程序的四个主要阶段(即初始化、交叉、变异和选择)之外,提供一个额外算子来管理遗传算法处理过程中生成的非法子代,调整无效基因,从而提供可数的搜索空间(资源分配数量).所提方法得到的总吞吐量比整数线性规划方法所得值高30.1％、比最优信道质量指标方法所得值高35.6％,公平性度量比整数线性规划方法所得值高31.5％、比最优信道质量指标方法所得值高32.8％.

摘要： 高效和准确的场景文本(efficient and accuracy scene text,EAST)检测算法速度快且结构简单,但是由于文本结构的特殊性,导致在检测中尺寸较小的文本会被遗漏,而较长的文本则完整性较差.针对EAST算法存在的问题提出一种新的自然场景文本检测模型.该方法利用自动架构搜索的特征金字塔网络(neural architecture search feature pyramid network,NAS-FPN)设计搜索空间,覆盖所有可能的跨尺度连接提取自然场景图像特征.针对输出层进行修改,一方面通过广义交并比(generalized intersection over union,GIOU)作为指标提升边界框的回归效果;另一方面通过对损失函数进行修改解决类别失衡问题.输出场景图像中任意方向的文本区域检测框.该方法在ICDAR2013和ICDAR2015数据集上都取得了较好的检测结果,与其他文本检测方法相比,检测效果也得到了明显提升.

摘要： 数据仓库中物化视图选择算法的代价与搜索空间的尺寸紧密相关。本文提出了一种基于输入查询的公共子表达式的候选视图搜索空间构造方法IMVPP，它利用算法1计算出的最大公共子表达式，能被其他查询共享，并可对输入查询进行重写，有利于缩减视图搜索空间，提高查询效率。理论分析与实验结果表明，此方法是有效可行的。

摘要： 随着科技的不断发展，现代化的各种工程控制系统越来越复杂，而故障诊断技术是提高系统安全性、可靠性，保证系统安全高效运行的重要手段。介绍基于模型故障诊断算法的基本原理和特点,分析了基于模型的故障诊断算法中存在的一些问题及其改进方法;对新的故障诊断算法进行评价,讨论其创新之处以及所遇到的问题,概述新算法在一些研究领域中的应用.最后对基于模型的故障诊断方法作一下简单的总结并提出了一些自己的观点和建议.指出未来的研究方向是基于模型的诊断方法中缩小搜索空间，减小计算复杂的算法优化问题的研究；动态系统中基于模型的实时故障的检测以及针对不同复杂系统建立一套通用的系统故障诊断模型方法的研究。

摘要： 从序列数据库挖掘高效用序列是数据挖掘的一项重要任务.尽管大量的高效用序列挖掘算法被提出,可是它们展现了太多的高效用序列,使得用户需要继续从中挑选有用的序列.这不仅需要对大量高效用序列的二次开发建立理论基础,而且需要将二次开发的算法融入到现有的高效用序列挖掘算法中,提高算法的效率及有效性.在高效用项集挖掘中,研究人员对高效用项集提出了一种新的代表形式——闭合高效用项集.有了这个概念,高效用项集的数量被大量减少了.同时,闭合高效用项集在现实生活中是有意义的.受“闭合高效用项集”的启发,本文提出了一种新的高效用序列代表形式——闭合高效用序列,并在理论上证明了在对序列数据库的挖掘过程中效用限制与闭合属性的不同连接顺序产生相同的结果集。本文同时提出了一个有效的算法CloHUS挖掘闭合高效用序列。在CloHUS中原始数据集经过两次扫描被转化为效用列表,搜索空间为一棵字典序列树,三个有效的策略被采用修剪搜索空间.在合成效用值的真实数据集上进行了大量的实验,用于评估CloHUS和高效用序列挖掘算法Uspan的性能.实验结果表明在序列数据库中闭合高效用序列的数量远小于高效用序列的数量，CloHUS在运行时间和内存消耗方面均优于Uspan.

摘要： 介绍了天线调谐器调谐算法的主要性能指标及优化理论中的"无免费午餐"定理,指出了算法设计中由于求解目标及硬件平台的不同所带来的算法设计思想及性能指标的差异;介绍了基于传统搜索和现代进化的天线调谐器调谐算法的基本思路,并对各类算法的实现条件及性能进行了比较;最后对算法不调谐的原因、算法最优解、缩小算法搜索空间以及分布参数的影响等关键问题进行了讨论,并对调谐算法的应用与发展进行了总结.

摘要： 近年来,图模型广泛应用于生物信息、计算化学、语义网等领域.目前,“过滤-验证”机制被广泛用于子图包含查询,即首先根据图数据的特征构造索引,然后根据索引产生候选集,最后对候选集中的每一个图进行子图同构验证.在这类算法中,“过滤”阶段是关注的重点,力争过滤掉更多的数据；而“验证”阶段则只是单纯地进行候选图子图同构检测,并没有进一步优化查询性能的可能.因此,提出了一种新的子图包含查询的迭代处理机制:“选择-验证-过滤”,可利用从子图同构验证过程中得到的信息,结合数据库中图数据之间的相关关系,进行迭代查询处理.该机制首先选择数据库中的图与查询图进行同构验证,然后根据本次验证得到的信息,结合图数据之间的子图映射关系,进行迭代查询处理.一旦子图同构验证成功则可直接获得查询结果,而若验证不成功,则可以缩小下次迭代的查询搜索空间.为提高验证成功概率,提出了一种基于搜索空间预测的图选择策略.大量实验表明,该算法具有较“过滤-验证”机制更高的查询处理性能.

摘要： 骨架计算和脂肪计算的新颖之处在于迭代过程中不断缩小搜索空间以降低TSP计算复杂性.研究发现,TSP的若干局部最优哈密顿回路的并集迭代算法可以融合两种计算优势.SFIA的核心是多个局部最优哈密顿环路径的并、交协同性。通过狭义TSP实例计算结果表明,这种新的骨架-脂肪融合算法(SFIA)是可行的.

摘要： 频繁子图挖掘是各种图挖掘的基础和瓶颈，为了提高频繁子图挖掘算法的效率，在频繁闭图方法的基础上提出了一种新算法BPCG．首先使用了一种新结构表存储频繁子图集，从而不需扫描图集就可直接扩展最频繁邻接边及计算支持度阈值;然后算法又利用兄弟剪枝策略和删除局部频繁边，缩小搜索空间并减少不必要的操作．通过实验证明，算法优于其他子图挖掘算法．

摘要： 本篇介绍了配电变压器遗传算法中适应度函数的构造方法，可以保证在遗传进化的开始阶段对搜索空间进行广度搜索，而在遗传进化的后期则限制搜索空间，从而加快收敛速度。

摘要： 本文提出了一种模糊度分组搜索算法。通过理论分析和算例验证表明：新方法能有效减小搜索空间，加快搜索速度并提高模糊度固定的成功率。

摘要： 正确发现流程实际运作情况对工作流管理有着重要意义。流程挖掘抽取系统日志信息,挖掘流程真实的运作模型.给出一种可学习循环结构的流程挖掘方法。首先根据工作流实例中任务间的执行顺序,把日志数据划分成不同聚类,缩减挖掘过程中的搜索空间.然后,通过扫描日志识别出处于模型最外层循环结构的记录,采用迭代方法来挖掘循环结构模型,并将该循环结构模型添加进原工作流模型中.最后,基于该算法实现了工作流模型挖掘原型,实验结果表明方法的有效性。

摘要： 本申请公开了一种盲检公共搜索空间和UE特定搜索空间的方法，包括：UE确定公共搜索空间占用的候选EPDCCH的位置；UE对所述公共搜索空间占用的候选EPDCCH进行相应次数的盲检；UE确定UE特定搜索空间占用的候选EPDCCH的位置；UE对所述UE特定搜索空间占用的候选EPDCCH进行相应次数的盲检。本申请还公开了一种设备。应用本申请所公开的技术方案，能够使新载波类型独立地工作，从而增加新载波类型应用的灵活性。

摘要： 提供了用于通过盲搜索来管理或者监测新无线电(NR)中的控制信道的系统、方法、装置和计算机程序产品。一种方法可以包括：由网络节点向用户设备配置多个搜索空间、搜索空间的多个集合和/或多个控制资源集合，该配置引起比用户设备的能力所允许的更多的盲解码被需要的监测时机。方法还可以包括：标识盲解码的所允许的数目被超过的监控时机；确定通过预定义的搜索空间优先级或者规则而被确定的盲解码和/或候选的减少的集合；以及在给定减少的集合的情况下，向用户设备传输(多个)物理下行链路控制信道。

摘要： 本公开是关于一种搜索空间监测方法、搜索空间监测装置及存储介质。其中，搜索空间监测方法，应用于终端，所述方法包括：确定最小时间间隔，所述最小时间间隔为所述终端发送PRACH资源与所述终端监测随机接入搜索空间的时间间隔；基于所述最小时间间隔，确定监测物理下行控制信道PDCCH的随机接入搜索空间。通过本公开重新定义了一种终端发送PRACH资源与终端监测随机接入搜索空间的时间间隔，使得该时间间隔可以包含终端进行上行和下行之间的切换时延。

摘要： 本发明提供一种搜索空间分配方法、搜索空间配置方法及相关设备，该方法包括：在所述终端设备配置了TRP的情况下，若为所述终端设备配置的搜索空间集的第一监听对象的数量超过所述终端设备支持监听的第一监听对象的上限值，则丢弃为所述终端设备配置的部分搜索空间；其中，所述第一监听对象包括PDCCH候选或者非重叠的CCE。通过本发明提供的搜索空间分配方法，可以减少UE总的盲检次数超过支持的最大PDCCH候选数或信道估计数超过最大信道估计数的情况发生，并可以提高分配PDCCH盲检测资源的灵活性。

摘要： 本公开内容的某些方面提供了用于识别在用户公共搜索空间(CSS)和用户特定搜索空间(USS)之间不匹配的技术。基站(BS)可以接收关于用户设备(UE)已解码由BS在USS中发送的至少一个波束成形的信号，并且未解码由BS在CSS中发送的至少一个波束成形的信号的指示。BS可以至少部分地基于该指示来采取一个或多个动作。类似地，UE可以对BS在USS中发送的至少一个波束成形的信号进行解码，向BS发送关于该UE已解码在USS中发送的至少一个波束成形的信号并且未解码由BS在CSS中发送的至少一个波束成形的信号的指示，以及至少部分基于该指示而采取一个或多个动作。

摘要： 本申请公开了一种盲检公共搜索空间和UE特定搜索空间的方法，包括：UE确定公共搜索空间占用的候选EPDCCH的位置；UE对所述公共搜索空间占用的候选EPDCCH进行相应次数的盲检；UE确定UE特定搜索空间占用的候选EPDCCH的位置；UE对所述UE特定搜索空间占用的候选EPDCCH进行相应次数的盲检。本申请还公开了一种设备。应用本申请所公开的技术方案，能够使新载波类型独立地工作，从而增加新载波类型应用的灵活性。

摘要： 本申请公开了一种盲检公共搜索空间和UE特定搜索空间的方法，包括：UE确定公共搜索空间占用的候选EPDCCH的位置；UE对所述公共搜索空间占用的候选EPDCCH进行相应次数的盲检；UE确定UE特定搜索空间占用的候选EPDCCH的位置；UE对所述UE特定搜索空间占用的候选EPDCCH进行相应次数的盲检。本申请还公开了一种设备。应用本申请所公开的技术方案，能够使新载波类型独立地工作，从而增加新载波类型应用的灵活性。

摘要： 本公开提供一种搜索空间配置方法、物理下行控制信道搜索方法及装置，属于通信技术领域。该方法在用户设备的设备能力信息对应设备类型兼容时，获取第一符号中的预置时频域，即未配置LTE CRS的OFDM符号中为不兼容的用户设备预置的初始时频域；在配置LTE CRS的OFDM符号以及第一符号中预置时频域外映射CCE；通过RRC信令向用户设备配置第一符号和第二符号的合并搜索空间并指示预置时频域，以使其在合并搜索空间中预置时频域外搜索PDCCH。该方案中合并搜索空间能支持足量需求聚合等级的CCE，充分利用资源，提高小区容量和覆盖率，且避免兼容用户设备在预置时频域中的无效搜索，降低能耗，缩短搜索时间，提高效率。

摘要： 本发明涉及面向语言模型的双单元搜索空间的结构搜索方法，涉及人工智能领域。本发明在语言模型任务上对已有搜索策略的搜索空间提出了改进，构造了更加适合语言模型任务的搜索空间。通过在循环神经网络单元内部增加信息储存单元来对序列前端信息进行有效的保存，这样的搜索空间与语言模型任务更加匹配，且增加的单元能够缓解常规循环神经网络单元结构存在的无法解决长序列依赖的问题，增加序列语义信息的连续性。同时由于单元的增加直接扩大了搜索空间，也提高了搜索到更好的网络结构的概率。

摘要： 本发明涉及一种基于拓展搜索空间的网络结构搜索方法，步骤为：处理训练数据并进行建模并训练；对训练过程中元结构内部以及元结构之间的结构参数数值进行归一化操作；对搜索的子空间结构参数以及模型参数进行优化和调优；得到根据调优后得到的不同操作的权重差异进一步得到离散化的最终结构，该搜索结果中包括元结构内部的操作以及元结构之间的操作；对搜索到的元结构使用元结构之间的连接方式循环展开得到整体的模型，再次进行参数调优，最终训练到收敛为止。本发明在原本仅面向元结构内部结构进行搜索的前提下，将元结构之间的连接也方式也纳入搜索空间中，提升了候选结构空间的大小，相较于普通的面向元结构内部的结构搜索而言取得更好的性能。