基于拓扑信息加速马尔科夫毯学习

目标变量的马尔科夫毯（MB）是用于预测其状态的最优特征子集。提出一种新的约束学习类MB推导算法FSMB,它遵循后向选择的搜索策略,并依赖条件独立（CI）测试删除任意结点对之间的伪连接。与传统约束学习类算法不同,FSMB能从已执行的CI测试推导出不同结点扮演d 分割（d separation）结点的优先等级;而后基于该信息在未来优先执行条件集中包含高优先级结点的CI测试,从而更快速地判断并删除伪连接边。该策略可帮助快速缩小搜索空间,从而大大提升学习效率。基于仿真网络的实验研究显示,FSMB在计算效率上较经典的PCMB和IPC MB有显著的提升,而学习效果相当;在面对较大网络结构时（比如100和200个结点）,甚至比公认最快速的IAMB还节省近40%的计算量,但学习效果要远优于IAMB。基于16个UCI数据集和4个经典的分类模型的实验显示,基于FSMB输出的特征集合所训练模型的分类准确率普遍接近或高于基于原有特征全集训练所得模型。因此,FSMB是快速且有效的MB推导算法。     

智能仓库中的多机器人协同路径规划方法

为了解决智能仓库多机器人协同路径规划问题,提出一种交通规则和预约表下的基于改进A*算法的动态加权地图。首先通过集中控制方法生成预约表,然后利用预约表与交通规则防止机器人之间发生碰撞;然后利用预约表生成动态加权地图,解决机器人间的交通拥堵问题;最后通过分布式控制方法,利用改进的A*算法预约表和动态加权地图,实现多机器人的动态协同路径规划,达到了提高系统效率的目的。通过仿真实验验证了所提方法的有效性。     

基于短距离无线通信技术的新型安防系统

为了解决目前市面上多数安防系统由于自身不具备隐蔽性,易受破解和破坏的问题,基于短距离无线通信技术及蓝牙技术的特点,提出了一种新型隐形安防系统,详细介绍了该系统的硬件和软件设计.系统运行稳定可靠,可应用于仓库安保、汽车防盗等领域.     

协同过滤推荐研究综述

推荐技术是目前在很多领域中广泛使用的技术之一.而协同过滤推荐算法是应用在推荐技术中很成功的算法.主要介绍了协同过滤推荐技术,总结了当前推荐算法的传统方法、改进算法以及性能评测方法.同时,分析了协同过滤推荐算法中的问题以及相应的解决办法.最后阐述了协同过滤推荐系统中仍需解决的问题和未来可能的发展方向.     

基于大数据的高校图书馆推荐系统仿真研究

通过利用华侨大学500百万条用户日志数据的实验和分析,对高校图书馆引入推荐系统进行了定性和定量的讨论包括:高校图书馆需要推荐系统,构建推荐系统的可行性方案比较和选择,协同过滤推荐算法的介绍、比较和选择,评测指标介绍,基于系统离线评测发现了基于局部近邻学习的有效性和实施相关细节讨论.讨论和相关结论所基于的实验规模是同类讨论里较大的,对院校和工业界同行有一定参考价值.     

一般贝叶斯网络分类器及其学习算法

贝叶斯网络（BN）应用于分类应用时对目标变量预测有直接贡献的局部模型称作一般贝叶斯网络分类器（GBNC）。推导GBNC的传统途径是先学习完整的BN,而现有推导BN结构的算法限制了应用规模。为了避免学习全局BN,提出仅执行局部搜索的结构学习算法IPC-GBNC,它以目标变量节点为中心执行广度优先搜索,且将搜索深度控制在不超过2层。理论上可证明算法IPC-GBNC是正确的,而基于仿真和真实数据的实验进一步验证了其学习效果和效率的优势：（1）可输出和执行全局搜索的PC算法相同甚至更高质量的结构;（2）较全局搜索消耗少得多的计算量;（3）同时实现了降维（类似决策树学习算法）。相比于绝大多数经典分类器,GBNC的分类性能相当,但兼具直观、紧凑表达和强大推理的能力（且支持不完整观测值）。     

贝叶斯网络结构加速学习算法

结构学习是应用贝叶斯网络(BN)的基础。提出一种新的基于约束的学习类算法APC(Accelerated PC),它基于一系列局部结构的推导获得BN。APC不但继承了经典的PC(Peter & Clark)算法优先执行低阶条件独立(CI)测试的优点,而且能够从已执行的CI测试中推导相关拓扑信息,并利用其来挑选并优先执行更可能 d-分割 节点X和Y的候选CI测试。该策略可有效避免在搜索过程中执行无效的CI测试,例如APC算法在实验中较PC算法节省高达50%的计算量,同时实现了质量相同的学习效果。     

一种基于SVM的核相关跟踪算法

基于相关滤波器的跟踪方法在准确度和鲁棒性上取得了突出优势,但仍需要提高整体的跟踪性能.针对传统单目标的核相关滤波器跟踪算法在目标尺度变化和产生遮挡的跟踪中存在的问题,提出了一种结合支持向量机(SVM)检测器的多尺度相关滤波器算法.通过在核矩阵中引入尺度因子来提高相关滤波器处理尺度变换的性能,训练了一个在线SVM检测器,当目标发生遮挡时,能够重新获取目标,同时自适应调整模型学习率.通过与其他5种优秀跟踪算法进行实验比较,结果表明:方法能够广泛应用于目标跟踪领域,对目标进行准确地估计并有效处理目标的遮挡问题.