Pareto最优概念的多目标进化算法综述

群体搜索策略和群体间个体之间的信息交换是进化算法在解决多目标优化问题上的两大优势.目前,基于Pareto最优概念的多目标进化算法已成为多目标优化问题研究的主流方向.详细介绍了该领域的经典算法,特别对各种算法在种群快速收敛并均匀分布于问题的非劣最优域上所采取的策略进行了阐述,并归纳了算法性能评估中需要深入研究的问题.     

基于协同关联粒子滤波算法的交互多视频目标跟踪

首先介绍了带马尔科夫跳变非线性系统(JMNSs)的状态估计问题,然后总结了JMNSs最优状态估计的难点和具有交互作用的多目标跟踪问题.在总结分析各类不同算法的基础上,提出了一种协同关联粒子滤波算法来解决目标数目在变化的交互多目标跟踪问题,改进后的算法不需要观测与目标状态关联和目标数量已知的假设.最后,通过仿真实验验证了改进后的算法在跟踪效果上优于现有算法,并能成功估计目标的数量.     

多目标进化算法及其在控制领域中的应用综述

多目标进化算法在求解多目标优化问题方面具有独特的优势.对此,介绍了多目标进化算法的基本原理,讨论了多目标进化算法的一系列改进方法;论述了近年来多目标进化算法在自动控制领域中的最新研究成果,并对其未来的发展方向进行了展望.     

基于稀疏表示的视频目标跟踪研究综述

视频目标跟踪在计算机视觉领域有着广泛应用,由于目标自身和外界环境变化的复杂性和难以预知性,使得复杂场景下鲁棒实时目标跟踪成为一项亟待解决的关键问题.由于视觉信息可以用少量神经元进行稀疏表示,因此稀疏表示已经广泛应用于人脸识别、目标检测和目标跟踪等计算机视觉领域.本文旨在对基于稀疏表示的视频目标跟踪算法进行综述.首先,介绍了基于稀疏表示的视频目标跟踪算法中的字典组成;其次,介绍了稀疏模型的构建及求解算法和模型更新,并对算法复杂度进行了简要分析;然后,对现有公开代码的稀疏表示跟踪算法在测试数据上进行了实验分析,结合算法模型和实验结果对其进行了分析;最后,对基于稀疏表示的视频跟踪算法存在问题进行了讨论,并对未来的研究趋势进行了展望.     

目标跟踪算法综述

目标跟踪一直以来都是计算机视觉领域的关键问题,最近随着人工智能技术的飞速发展,运动目标跟踪问题得到了越来越多的关注.本文对主流目标跟踪算法进行了综述,首先,介绍了目标跟踪中常见的问题,并由时间顺序对目标跟踪算法进行了分类:早期的经典跟踪算法、基于核相关滤波的跟踪算法以及基于深度学习的跟踪算法.接下来,对每一类中经典的跟踪算法的原始版本和各种改进版本做了介绍、分析以及比较.最后,使用OTB-2013数据集对目标跟踪算法进行测试,并对结果进行分析,得出了以下结论:1）相比于光流法、Kalman、Meanshift等传统算法,相关滤波类算法跟踪速度更快,深度学习类方法精度高.2）具有多特征融合以及深度特征的追踪器在跟踪精度方面的效果更好.3）使用强大的分类器是实现良好跟踪的基础.4）尺度的自适应以及模型的更新机制也影响着跟踪的精度.     

视频单目标跟踪研究进展综述

视频目标跟踪是计算机视觉中的重要任务之一,在实际生活中有着广泛的应用,例如视频监控、视觉导航等.视频目标跟踪任务也面临着诸多挑战,如目标遮挡、目标形变等情形.为解决目标跟踪中的挑战,实现精确高效的目标跟踪,近年来出现大量的目标跟踪算法.本文介绍了近十年来视频目标跟踪领域两大主流算法框架(基于相关滤波和孪生网络的目标跟踪算法)的基本原理、改进策略和代表性工作,之后按照网络结构分类介绍了其他基于深度学习的目标跟踪算法,还从解决目标跟踪所面临挑战的角度介绍了应对各类问题的典型解决方案,并总结了视频目标跟踪的历史发展脉络和未来发展趋势.本文还详细介绍和比较了面向目标跟踪任务的数据集和挑战赛,并从数据集的数据统计和算法的评估结果出发,总结了各类视频目标跟踪算法的特点和优势.针对目标跟踪未来发展趋势,本文认为视频目标跟踪还面临诸多难题亟需解决,例如当前的算法往往无法在长时间、低功耗、抗干扰的环境下实地应用.未来,考虑多模态数据融合,如将深度图像、红外图像数据与传统彩色视频联合分析,将会为目标跟踪带来更多新的解决方案.目标跟踪任务也将会和其他任务,如视频目标检测、视频目标分割,相互促进共同发展.     

基于分布式市场机制的目标分配算法

针对超视距编队协同空战目标分配问题特点,对分布式市场机制应用于超视距编队协同空战目标分配的若干问题进行研究.首先,介绍了分布式市场机制的原理,并提出由活动的协调代理完成目标招标.然后,建立了初始状态和作战过程中的目标分配算法.另外,提出了一种新的目标函数计算方法.仿真算例和时间复杂性分析表明分布式市场机制不但能完成初始状态和作战过程中的目标分配任务,而且与利用优势矩阵完成目标分配算法相比具有更高的时间效率.     

时空视角下的动态多目标进化算法研究综述

现实中的多目标优化问题会随着时间或环境的变化而发生改变,因此在全周期优化过程中,环境变化检测和算法响应是求解动态多目标优化问题的两大关键步骤,为此重点对动态多目标进化算法方面的研究进行总结.为有效求解动态多目标优化问题,大量追踪性能优良的动态多目标进化算法在近20年里被提出,但是很少有文献从时空角度对已有研究进行分析和报道,鉴于此,从该视角对动态多目标进化算法研究进行综述.首先介绍动态多目标优化的基本概念、问题和性能指标;然后从时空视角对近5年提出的动态多目标进化算法研究进行分别介绍;最后列出目前动态多目标进化算法方面研究存在的一些挑战,并对未来研究进行展望.     

贝叶斯优化算法的发展综述

介绍了贝叶斯优化算法,并针对不同的优化问题,结合经典优化方法提出的层次BOA算法、多目标层次BOA算法以及递进BOA算法,对贝叶斯优化算法的算法设计、理论分析和应用研究做了全面的总结.深入地探讨了贝叶斯优化算法计算量大,难以建立精确概率模型及扩展应用领域等问题.     

基于深度学习的目标检测算法综述

目标检测是高级视觉研究领域的重要前提,是计算机视觉研究的核心问题.深度学习拥有强大的自学习能力,将其运用至目标检测领域能够在一定程度上弥补了传统检测方法的不足.首先介绍了传统目标检测方法面临的困境;然后对两阶段深度学习算法和单阶段深度学习算法分别进行介绍;最后对基于深度学习的目标检测算法的发展进行总结,并对未来前景进行...     

防火墙在网络安全中的应用研究

防火墙是一种行之有效的网络安全机制,它是在网络的内部与外部之间实施安全防范的系统。文章阐述了防火墙技术的功能和关键技术,并探讨了如何在实际中实施改进防火墙。在本篇论文中采用了对比论证的方法,目的在于有所比较。论文在理论论述的同时也注重对所述内容加以举例说明,"构建基于Linux的防火墙"一节即为前述理论的实践。     

Underworld的地上世界

许多人认识Underworld,不少是因着当年电影《猜火车（Trainspotting）》中那首大红大紫的《Born Slippy》--上世纪90年代的经典Cult电影,以及汇聚了彼时最当红英国乐队的原声,当然会是最能让人记住的时代icon。     

数字认证服务在校园网上的应用

本文讨论了当前网络安全研究中占主要地位的公钥基础设施PKI。根据校园网安全需要我们设计、测试并部署了PKI组件，在校园网上建立CA、向用户发行数字证书等。     

便携式电气设备故障监测系统的研究

本文对便携式微机监测系统的功能设置、软件中的难点问题进行了探讨．给出了系统实现的样例界面，最后就系统在软件方面的改进提出了自己的见解。     

增加GSM系统网络容量的研究

本文针对日益激化的移动终端用户需求与受限频率资源的GSM系统网络容量间的矛盾,提出了GSM理论网络容量与载干比C/I间的计算方法,对GSM系统网络容量与移动通话质量间的关系进行了定量分析,同时提出了AMR-HR、COMMON BCCH等新技术,在尽可能维护无线通话质量的情况下提升GSM网络容量。     

定位模块在定长控制中的应用

用三菱A系列定位模块来控制三菱交流伺服电机,实现运输带的定长控制,定长精度达到±0.75mm。     

增加GSM系统网络容量的研究

本文针对日益激化的移动终端用户需求与受限频率资源的GSM系统网络容量间的矛盾,提出了GSM理论网络容量与载干比C／I间的计算方法,对GSM系统网络容量与移动通话质量间的关系进行了定量分析,同时提出了AMR-HR、COMMONBCCH等新技术,在尽可能维护无线通话质量的情况下提升GSM网络容量。     

增加GSM系统网络容量的研究

本文针对日益激化的移动终端用户需求与受限频率资源的GSM系统网络容量间的矛盾,提出了GSM理论网络容量与载干比C/I间的计算方法,对GSM系统网络容量与移动通话质量间的关系进行了定量分析,同时提出了AMR-HR、COMMON BCCH等新技术,在尽可能维护无线通话质量的情况下提升GSM网络容量.     

Web服务中跨域安全的认证与授权研究

在跨域访问中,传统的集中式或分布式管理越来越难以适应系统间移植性、扩展性和安全性方面的发展,从而导致孤立的用户体验和复杂的管理.提出一种基于XACML和SAML的Web跨域访问控制模型,利用XACML控制用户对单个安全域资源的访问,SAML用来在多个安全域之间传输验证结果,解决单点登录问题.两者结合有效的解决了多个类似安全域系统之间验证模型的可移植性和扩展性,并通过对XML加密,提供了更加安全的信息传输服务.