基于IHDR的自主学习巡检技术研究

针对无人机路径规划存在只适用于静态场景的问题,提出一种自主飞行巡检方法。利用增量分层判别回归(IHDR)树存储无人机飞行经验,通过当前位置矢量搜索IHDR树,得到飞行控制量。根据当前位置与期望位置的偏差调整输出控制量,实现人造目标的巡检。实验结果表明,与IHDR方法相比,该方法学习时间缩短12.2%,且具有较高的准确率,适用于无人机巡检。     

物联网中基于Multi-Agent的物间动态关系发现

物联网中存在大量异构关系的实体，其信息间的交互造成了物联网的内在矛盾。针对这一问题，提出将物联网中实体抽象化为对应的Agent，并以个体人为中心，利用本体的语义匹配及改进的物间动态关系计算方法，计算出针对个体人的物间动态关系；将原本异构的实体关系转化为Agent间基于动态关系紧密度排序的网络关系。经实验验证，该方法构建的关系网络可明显改善异构实体间交互的矛盾，而且相比原有类似方法，该方法解决问题的准确率和误差率均有改善，说明了该方法的准确性和可行性。     

基于动态距离的模糊社区识别算法

社区识别技术是公共安全领域潜在危害行为预警预测和已发生危害行为追踪溯源的基础，针对传统社区识别算法将社区视作单一集合而无法描述社区主次成员的问题，提出一种基于动态距离的模糊社区识别算法。该算法将传统的单一社区结构划分为核心区域和边际区域，以边际区域来描述社区的模糊区间。该算法首先将网络设想为动态演变模型，网络中的任意节点均会与其他节点产生互动，互动将改变各节点间距离，距离也反过来影响互动。在阈值的界定下，受到多个社区吸引的节点被划分到边际区域，最终距离分布趋于稳定，各个社区结构得以显现。通过对比实验验证了CDFDD算法在社区识别上的有效性。     

基于体系结构空间、面向动态演化的软件应用模型SASM设计

针对软件动态演化技术发展的客观趋势,从软件体系结构的概念出发,采用大量参考文献分析法、对比法,介绍了软件体系结构、软件动态演化技术、软件模型SASM的原理、框架和机制等三大模块。首先,介绍了软件体系结构的概念和描述语言,在动态演化技术的基础上,分别阐述了软件动态演化和软件动态演化要解决的问题。其次,全面分析了软件模型SASM的基本原理、SASM的软件框架和SASM模型中的反射机制等内容。希望通过这次研究,为软件应用模型SASM的设计人员提供有效参考。     

基于动态参考依赖的消费者选择意向研究

预测在线消费者选择意向以便为其提供有效的推荐建议已成电子商务领域消费者决策支持系统的核心问题之一。选择意向是一个融合经济、心理等多重因素的行动反应,如何对其进行测量是学术界研究的热点。为此,构建一套消费者满意度指标,将影响的属性进行分类,进而提出基于动态参考依赖的消费者满意度分析法。在该方法中,首先建立不同类型属性的动态参考依赖函数;其次,建立对应类型属性的边际满意度惰性函数,同时给出属性权重及总体满意度的算法;最后,通过对去哪儿旅行网站2400条消费者实验样本数据进行分析,结果验证所建边际满意度惰性函数的预测准确性。此外,对单属性分析发现,目的地与酒店距离对消费者决策影响最大。     

体系结构下的软件动态演化探讨

软件的可演化性与构造性的关系紧密。为了提高软件的构造性,让软件动态演化得到支持,提出了基于体系结构的软件应用模型SASM。该模型使用反射技术进行构造,其元层由树形层次的体系结构RSAS组成,基层由物理构建组成。元层和基层因果相连,通过元层实现观察基层。此外,简单介绍了反射技术,重点探讨了SASM模型的框架设计及动态演化方法。