基于简化DPCNN的最短路径算法.pdf
<h3>一、基本信息</h3><p>文档名称：基于简化DPCNN的最短路径算法</p>
<p>文档格式：pdf格式</p>
<p>文档大小：0.22MB</p>
<p>总页数：4页</p>
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<h3>二、简介</h3>
<p>《基于简化DPCNN的最短路径算法》是一种结合深度学习与传统图算法的新型路径规划方法。该算法在DPCNN（深度概率卷积神经网络）的基础上进行简化，提高了计算效率并降低了模型复杂度。通过引入注意力机制和特征提取模块，该算法能够更准确地识别图中的关键节点和边，从而优化最短路径的计算过程。该方法在复杂网络环境中表现出良好的适应性和准确性，适用于交通调度、通信网络优化等多个领域。研究结果表明，该算法在保持较高精度的同时，显著提升了运行速度，为大规模图数据的最短路径问题提供了新的解决方案。</p>
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<h3>三、预览</h3>
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