基于块稀疏贝叶斯算法的图像重构方法与仿真

针对贝叶斯学习方法(SBL)重构二维图像信号精度不高的问题,采用对图像信号分块重建的方式,将贝叶斯学习算法推广为块贝叶斯学习(BSBL)算法,用于二维图像信号的重构中,给出了重构算法的相应公式并进行了算法仿真。仿真结果表明,在相同的条件下,BSBL能够获得较好的图像重构效果和最小的二维重构误差。     

基于演化博弈的多用户网络选择算法

无线通信技术的发展和演进,使得多种广域蜂窝网和大量无线局域网共存、重叠。针对热点区域,密集分布的大量用户同时发起同种业务请求应用场景,提出一种基于演化博弈的多用户网络选择算法,依据选择网络的用户数设计效用函数,给出了演化博弈的复制动态方程。与RSSI算法的对比仿真结果表明：该算法能快速达到演化均衡,用户平均收益高于RSSI算法,接入网络的用户分布更均衡,能合理利用网络资源。     

基于贝叶斯网络的博弈融合建模

针对多源信息冲突环境下的信息融合问题,提出了一种博弈融合模型,并根据Bayes网络推理理论与信息论交互熵等定义给出了此博弈融合模型的具体算法,最后对此算法进行了仿真,根据实验结果进行了分析与总结。     

基于演化博弈的无线传感器网络分簇算法

针对无线传感器网络中节点负载过重与能耗不均衡而出现网络能量空洞的问题，基于演化博弈理论建立一种簇头竞选的博弈模型，同时提出一种基于演化博弈的无线传感器网络最优成簇算法。运用节点的剩余能量、数据接收能耗和数据转发能耗设计簇头演化博弈的收益函数，并将最优发射功率控制机制应用于簇成员的选择，从而形成稳定连通的网络分簇结构。仿真实验表明该算法平衡了节点负载，从而均衡网络能量，有效改善网络中过早出现能量空洞的问题，进而延长了网络生存时间。     

基于自适应LASSO先验的稀疏贝叶斯学习算法

为了提高稀疏信号恢复的准确性, 开展了基于自适应套索算子(Least absolute shrinkage and selection operator, LASSO)先验的稀疏贝叶斯学习(Sparse Bayesian learning, SBL)算法研究. 1) 在稀疏贝叶斯模型构建阶段, 构造了一种新的多层贝叶斯框架, 赋予信号中元素独立的LASSO先验. 该先验比现有稀疏先验更有效地鼓励稀疏并且该模型中所有参数更新存在闭合解. 然后在该多层贝叶斯框架的基础上提出了一种基于自适应LASSO先验的SBL算法. 2) 为降低提出的算法的计算复杂度, 在贝叶斯推断阶段利用空间轮换变元方法对提出的算法进行改进, 避免了矩阵求逆运算, 使参数更新快速高效, 从而提出了一种基于自适应LASSO先验的快速SBL算法. 本文提出的算法的稀疏恢复性能通过实验进行了验证, 分别针对不同大小测量矩阵的稀疏信号恢复以及单快拍波达方向(Direction of arrival, DOA)估计开展了实验. 实验结果表明: 提出基于自适应LASSO先验的SBL算法比现有算法具有更高的稀疏恢复准确度; 提出的快速算法的准确度略低于提出的基于自适应LASSO先验的SBL算法, 但计算复杂度明显降低.     

基于演化博弈的无线传感器网络节能分簇路由算法

考虑到无线传感器网络中节点在冲突环境下决策时具有有限理性,近年来学者引入博弈论解决传感网分簇路由中自私节点的簇头选举问题。以往经典博弈分簇路由算法要求知道所有参与者行动的完全信息,并假设节点完全理性,这对于资源有限的传感器节点不切实际。本文提出了一种基于演化博弈论的无线传感器网络节能分簇路由算法(EECEG),通过演化博弈复制动态方程证明存在演化稳定策略(ESS)。算法将所有节点模拟为自私的博弈参与者,参与者可决策宣称自己成为簇头候选者(D)或不成为候选者(ND)。所有参与者根据自身剩余能量、邻居节点个数等因素自私决策,通过观察和模仿对手进行演化,直到收益均衡。实验结果表明,EECEG协议可有效延长网络生命周期,均衡节点间能耗,同时使数据传输更高效。     

基于差分的稀疏度自适应重构算法

针对压缩感知贪婪迭代重构算法要求给定信号稀疏度或迭代阈值的缺点,提出一种基于差分的稀疏度自适应重构算法.该算法在信号稀疏度未知的情况下,利用测量矩阵Φ与残差的相关系数的变化的不均衡特性,来选择重构信号的支撑集,以此逼近原始信号的稀疏度,达到重构的效果.仿真结果表明,在相同采样率下,文中算法可以获得较好的重构效果,尤其在采样率较低(采样率≤0.5)的情况下,这种优势更加明显.     

基于稀疏线性重构的主动学习算法

传统的主动学习算法,或需要随机选择已标注样本为基础,或忽略数据的结构细节,或需要预先设定固定的邻域规模。基于稀疏表示模型和最优实验设计方法,文中提出一种基于稀疏线性重构的主动学习算法。该算法首先用稀疏表示模型获得样本和其它样本之间的稀疏重构模式,接着在保证样本间稀疏重构关系和重构样本精度的目标下选择合适的样本。实验结果表明,基于文中算法挑选样本无需任何先验知识,克服其它方法需固定邻域范围的缺点,样本选择结果与近邻熵方法、转换实验设计、局部线性重构方法相比,可获得更好的分类性能。     

基于稀疏神经网络的图像超分辨率重建算法

部分基于深度学习的图像超分辨率重建算法通过扩展网络层的深度来提高网络模型的整体特征表达能力。然而,一味过度地扩展网络的深度会造成网络模型过参数化和复杂化,并且冗余的网络参数会增加特征表达的不稳定性。在LTH剪枝算法基础上改变权重参数并使用均衡学习策略,提出一种适用于图像超分辨率重建任务的神经网络非结构化剪枝算法RLTH。在不改变网络结构和不增加计算复杂度的前提下,通过搜索原始网络模型的最优稀疏子网络排除冗余参数带来的影响,在有限的参数资源中捕获更细粒度和丰富的图像特征,进而提高网络模型的整体特征表达能力。基于Set5、Set14和BSD100测试集的实验结果表明,与原始网络模型和应用LTH剪枝算法相比,应用RLTH算法获得的重建图像PSNR和SSIM均得到提升,且具有更丰富的细节特征,整体和局部轮廓更清晰。     

基于激励机制的网络攻防演化博弈模型研究

随着网络信息系统的日益复杂化,网络的安全性和用户隐私性引起了人们的高度重视,寻找能够维护网络安全、分析和预判网络攻防形式的新技术尤为重要.由于演化博弈理论的特性与网络攻防的特性较为契合,因此,本文对网络环境进行了分析,构建网络攻防场景,并在惩罚机制的基础上引入激励机制,提出了基于激励机制的攻防演化博弈模型.通过给出群体不同的问题情境,利用复制动态方程对局中人的策略选取进行演化分析.另外,在第三方监管部门对局中人管理的基础上,分析不同攻击时长时攻击群体的演化规律,证明攻击具有时效性.通过激励机制对防御群体策略选取的影响以及引入防御投资回报,来进一步证明增加激励机制的可行性.根据实验验证表明,本文提出的攻防演化博弈模型在不同的问题情境下均可达到稳定状态并获得最优防御策略,从而有效减少防御方的损失,遏制攻击方的攻击行为.     

可求解多目标优化问题的演化博弈优化算法

借鉴演化博弈的思想和选择机制,提出了一种新的基于演化博弈的优化算法(EGOA)用于多目标问题的求解.算法框架具备对该类问题的通用性.为了对算法性能进行评估,采用了一组多目标优化问题(MOPs)的测试函数进行实验.实验结果表明,使用本算法搜索得到的演化稳定策略集合能够很好地逼近多目标优化问题的帕累托前沿,与一些经典的演化算法相比具有良好的问题求解能力.     

基于演化博弈的网络信息体系资源优选

网络信息体系是我军构建的新一代指挥控制作战体系,具有动态应对任务和环境变化的优势,通过对全网作战资源实施优选,实现作战效能最大化.随着人工智能等技术的发展,当前主要依靠预案实施的优选方法无法适应智能、无人设备自进化,且对战场态势覆盖不足.针对上述缺陷,本文以防空反导作战体系为例,研究在物理节点损毁的情况下的资源集成方案求解问题,采用down-selection模式将资源集成方案求解问题转化为组合优化问题,通过增加扰动限制改进了演化初始策略形成机制,提出了基于演化博弈的资源优选方法.方法在Netlogo平台上进行了仿真,验证了有效性,且对比基于遗传算法的资源优选方法,所求的方案任务完成度平均提高6.4%.     

一种基于决策图贝叶斯网络的强度Pareto进化算法

提出了一种基于决策图贝叶斯网络的强度Pareto进化算法,该算法把贝叶斯概率模型结合到多目标进化算法中,通过构造和学习网络来替代传统进化算法中的交叉重组和变异等遗传操作,避免对大量参数的人工设置和重要构造块的破坏．求解多目标背包问题的仿真结果表明,所提算法可以快速收敛到较好的Pareto前沿,有很强的鲁棒性．     

基于稀疏分解的数据分类算法

利用基于超完备字典的信号稀疏分解理论,提出一种基于稀疏分解的数据分类算法SRC。该算法通过学习不同类别数据的稀疏映射关系,把测试样本映射到高维空间中,根据稀疏重构的误差定义决策函数以确定测试样本的类别。采用UCI数据集评估该算法,并与SVM算法和Fld算法的实验结果进行对比,结果表明,SRC的分类准确率最高,不平衡数据集的实验结果显示了SRC的鲁棒性。     

基于稀疏分解的数据分类算法

利用基于超完备字典的信号稀疏分解理论,提出一种基于稀疏分解的数据分类算法SRC。该算法通过学习不同类别数据的稀疏映射关系,把测试样本映射到高维空间中,根据稀疏重构的误差定义决策函数以确定测试样本的类别。采用UCI数据集评估该算法,并与SVM算法和Fld算法的实验结果进行对比,结果表明,SRC的分类准确率最高,不平衡数据集的实验结果显示了SRC的鲁棒性。     

基于演化博弈的干部管理问题

为研究干部管理问题,借助演化博弈理论,建立党政主要领导和其他班子成员博弈的支付矩阵,从动态的角度来考察党政主要领导和其他班子成员在完成工作时策略的演化过程,利用复制动态方程求得党政主要领导和其他班子成员博弈的演化稳定策略.最后通过对该模型进行数值仿真,对比分析了在选择策略初始人群比例,奖励分配和过失承担几方面发生变化时...     

资源共享P2P网络的进化博弈激励模型

根据进化博弈的观点,提出一种资源共享型P2P网络博弈激励模型。对P2P网络进行描述,并对节点的行为进行量化分析,建立节点资源访问的概率模型,给出共享型P2P网络中的个体模拟动态方程。在随机博弈收益矩阵的基础上,通过调整相关参数引导P2P网络向动态平衡的状态演化。仿真实验结果验证了该模型的可行性和灵活性。