基于奖励值RNN和A2C模型的音乐生成

我们提出了一个新的方法—基于奖励值RNN的优势演员-评论家算法(R-A2C)来生成音乐。我们的模型首先使用一个带有注意力机制的RNN模型(Recurrent neural network)预处理数据并将此作为先验策略,然后我们将包含先验策略和用户反馈信息的奖励值RNN增加到A2C(Advantage Actor-Critic)模型中,使得任意用户给定的约束与循环网络的风格相结合,以此来鼓励演员生成更符合用户需求的音乐,实验表明我们的模型取得了预期的效果。     

基于三值Walsh插值函数的PSWF重构方法

针对采用二值Walsh函数重构椭圆球面波函数(PSWF)精度不高的问题,通过理论分析的方式,将二值Walsh插值函数推广为三值Walsh插值函数,并依据其完备正交性,提出基于三值Walsh插值函数的PSWF重构方法。在此基础上,对运算量、信号精度、信号性能等进行数值分析。结果表明,相比于二值Walsh函数重构法,在运算量基本持平的基础上,提出的方法能够在相同采样点数量的情况下,使得时域重构信号的精度至少提升5个数量级,且时域正交性较好,频域能量聚集度也有1个数量级的提高。     

基于模型仿真评价小区开放对道路通行的影响

近日,国家发布了不再建设封闭住宅小区的相关意见,引起了关于开放小区能否达到改善交通状况的目的的热议。基于车主在车辆通行过程中会对道路进行选择,构建BPR综合阻抗函数模型,得出各道路行驶时间并将其作为选择标准。考虑非机动车、行人及交叉口延误等实际影响,建立容量限制分配模型,通过仿真,形象说明小区开放不仅可提高区域路网密度和可达性,而且可为城市道路分担交通压力。     

一种基于快速随机投影的矩阵填充方法

为了解决在矩阵填充过程中的高维度和高计算成本的问题,提出一种基于快速随机投影的矩阵填充方法(FRPMC)。利用对矩阵的随机投影的方式对需要填充的矩阵进行降维,然后构造SVD的近似模型来重构矩阵来实现矩阵填充的功能。通过仿真实验证明了该算法的可行性。与其他一些传统算法进行对比,FRPMC在图像恢复的实验中图片恢复的峰值信噪比和运行时间均比奇异值阈值法、加速近邻梯度法和增广拉格朗日乘子法要好。     

基于径向基网络的WSN跨应用能耗控制方案

针对无线传感网节点资源受限,以及很难更换电池等问题,如何有效降低节点能耗成为研究关键点。现有文献大多针对单一应用单独设计解决方案、单独评价方案效能,而实际上单一节点通常执行多个应用,因此需要研究基于跨应用的最优化能耗控制方案,使用基于神经网络径向基函数的k均值聚类自组织算法估算聚类中心、并使用最小均方差算法调整和修正聚类中心到输出点的权重矩阵以改善收敛速度,最终实现数据融合、设计跨应用资源调度方案,可以实现节点能耗控制。仿真实验结果表明,随着节点运行轮次增加,本文算法的节点能耗显著降低。     

加权信息熵与增强局部二值模式结合的人脸识别

针对人脸识别因光照、姿态、表情、遮挡及噪声等多种因素的影响而导致的识别率不高的问题，提出一种加权信息熵（IEw）与自适应阈值环形局部二值模式（ATRLBP）算子相结合的人脸识别方法（IE （w） ATR-LBP）。首先，从原始人脸图像分块提取信息熵，得到每个子块的IEw；然后，利用ATRLBP算子分别对每个人脸子块提取特征从而得到概率直方图；最后，将各个块的IEw与概率直方图相乘，再串联成为原始人脸图像最后的特征直方图，并利用支持向量机（SVM）对人脸进行识别。在AR人脸库的表情、光照、遮挡A和遮挡B四个数据集上，IE （w） ATR-LBP方法分别取得了98.37%、94.17%、98.20%和99.34%的识别率。在ORL人脸库上，IE （w） ATR-LBP方法的最大识别率为99.85%；而且在ORL人脸库5次不同训练样本的实验中，与无噪声时相比，加入高斯和椒盐噪声后的平均识别率分别下降了14.04和2.95个百分点。实验结果表明，IE （w） ATR-LBP方法能够有效提高人脸在受光照、姿态、遮挡等影响时的识别率，尤其是存在表情变化及脉冲类噪声干扰时的识别率。     

面向电信承载网的监控系统设计与实现

面对电信承载网连接的日益增长的海量终端设备，运营商需要结合网络拓扑对终端设备产生的数据进行高效的汇聚统计、异常分析、故障定位处理等操作。针对已有系统存在的操作困难、分析效率低等问题，设计与实现了一个面向电信承载网的高效监控系统，提供实时与离线数据分析和多维可视化分析的能力。对网管、认证、终端等系统及设备采集的数据进行结构化存储，对采集的数据进行拓扑相关性和时间序列方法分析，根据分析结果实现基于动态阈值控制的异常实时告警、定位等操作，并提供多维度可视化分析对网络状态进行实时监控。实际应用结果表明，该系统性能优异，具有良好交互性，能较好地满足承载网运维人员业务分析需求。