面向空铁联运的枢纽航线网络优化模型

为减缓枢纽机场的客流量拥堵问题,减少机场运营成本,设计面向空铁联运的枢纽航线网络优化模型.在枢纽航线网络基础上,引入高铁线路建立优化模型;设计高维多角标变量表示方法和禁忌搜索算法的求解方法,减少算法的计算负担,科学规划线路客流量和运输方式.实验结果表明,与严格和非严格的枢纽航线网络相比,该优化模型可以较好减缓枢纽机场的拥堵,降低枢纽机场的负荷率,减少网络成本.该模型求解算法具有收敛速度快且解分布稳定的特点.     

基于基分类器系数和多样性的改进AdaBoost算法

针对传统AdaBoost算法的基分类器线性组合效率低以及过适应的问题,提出了一种基于基分类器系数与多样性的改进算法——WD AdaBoost。首先,根据基分类器的错误率与样本权重的分布状态,给出新的基分类器系数求解方法,以提高基分类器的组合效率;其次,在基分类器的选择策略上,WD AdaBoost算法引入双误度量以增加基分类器间的多样性。在五个来自不同实际应用领域的数据集上,与传统AdaBoost算法相比,CeffAda算法使用新的基分类器系数求解方法使测试误差平均降低了1.2个百分点;同时,WD AdaBoost算法与WLDF_Ada、AD_Ada、sk_AdaBoost等算法相对比,具有更低的错误率。实验结果表明,WD AdaBoost算法能够更高效地集成基分类器,抵抗过拟合,并可以提高分类性能。     

基于行波函数的仿蠕虫移动机器人驱动信号统一表征方法

提出了基于行波函数的仿蠕虫移动机器人驱动信号统一表征方法.首先,针对连续型仿蠕虫移动机器人,推导了基于行波函数的驱动信号表达式,并提出了驱动信号波形生成函数的构造方法.然后,针对多单元仿蠕虫移动机器人,修正了基于行波函数的驱动信号表达式,并证明了多单元机器人的驱动信号表达式可以转化为连续型机器人的驱动信号表达式.最后,简单介绍了当存在以不同波速传播的驱动信号时和当不同部分上的驱动信号波形生成函数不相同时的驱动信号表达式.将本文提出的方法应用于一个连续型仿蠕虫移动机器人和两个多单元仿蠕虫移动机器人,新驱动信号表征方法和原驱动信号表征方法得到了相同的结果,表明本文方法具有很强的适用性.     

基于人体骨骼关键点的吸烟行为检测算法

针对公共场所的监控视频中烟头目标较小并且吸烟产生的烟雾易发散,仅依靠目标检测算法检测烟头或者烟雾来判定吸烟行为存在较大难度的问题,考虑到利用骨骼关键点来进行姿态估计的算法越来越成熟,提出一种利用人体骨骼关键点和吸烟行为之间的关系来进行吸烟行为检测的算法。该算法首先利用AlphaPose和RetinaFace分别检测出人体骨骼关键点和脸部关键点信息,根据手腕到两嘴角中点和手腕到同侧眼睛的距离之比,提出一种计算人体的吸烟动作比例（SAR）是否属于吸烟动作黄金比例（GRSA）的方法以区分吸烟与非吸烟行为;再利用YOLOv4检测视频中是否存在烟头;最后结合GRSA判定和YOLOv4的结果来确定视频中存在吸烟行为的可能性高低,作出是否有吸烟行为的判定。经过笔者录制的数据集测试,结果表明所提算法可以准确检测到吸烟行为,准确率达到92%。     

基于注意力机制面向短文本多分类的关键词权重优化

关键词语义敏感影响短文本选择关键词赋予合适权重.针对仅关注关键词是否完备没有考虑到混淆关键词会对分类造成消极影响的问题,提出一种降低混淆关键词权重实现关键词权重优化的模型.首先,基于词频?逆文件频率(TF-IDF)和混淆矩阵的原理选择文本中被定义的混淆关键词.然后,基于注意力机制构建文本表征,通过全连接层降维重构表征;训练重构的表征尽可能相似于原表征,从而选出能保留句子信息的关键词;将混淆关键词从提取的关键词里排除出去,将筛选后的关键词称为强关键词.最后,使用双向长短记忆网络?注意力机制(BiLSTM-Attention)经典模型作短文本多分类的基础模型.在此基础模型之上把强关键词整体做嵌入表示加入到BiLSTM-Attention模型中的注意力部分激活函数计算当中.与BiLSTM-Attention基础模型进行的实验结果表明,所提模型在Snippets公开数据集上,分类准确率提高0.41个百分点.     

应急通信网络中基于粒子群优化的信道分配算法

当前应急通信亟需解决的问题,在于如何快速有效地满足突发性增长的网络需求,以保证网络传输质量。无线mesh网络以其部署快速、结构灵活、鲁棒性等优点,成为了新一代灾后应急通信网络架构的优秀解决方案。文中提出了一种基于粒子群算法的信道分配优化算法PWCA,在降低全局网络干扰的前提下,考虑了不同链路对整体网络表现的影响,通过其邻接链路的数量来决定信道分配的优先级。在迭代优化的过程中,该算法利用信道分离度细分了不同信道之间的干扰程度以作为优化的评判标准。实验结果表明,该算法可以显著降低网络干扰,保障网络性能,相比传统的粒子群信道分配算法,其在优化速度以及多节点网络环境下的表现均有明显提升。     

基于特征变换的图像检索对抗防御

对抗攻击在图像分类中较早被研究,目的是产生可以误导神经网络预测的不可察觉的扰动.最近,图像检索中的对抗攻击也被广泛探索,研究结果表明最先进的基于深度神经网络的图像检索模型同样容易受到干扰,从而将不相关的图像返回.文中首次尝试研究无需训练的图像检索模型的对抗防御方法,根据图像基本特征因素对输入图像进行变换,以在预测阶段消除对抗攻击的影响.所提方法探索了4种图像特征变换方案,即调整大小、填充、总方差最小化和图像拼接,这些都是在查询图像被送入检索模型之前对其执行的.文中提出的防御方法具有以下优点:1)不需要微调和增量训练过程;2)仅需极少的额外计算;3)多个方案可以灵活集成.大量实验的结果表明,提出的变换策略在防御现有的针对主流图像检索模型的对抗攻击方面是非常有效的.     

云存储多异构文件联合延迟尾概率凸优化分析

随着擦除码技术的流行,分布式存储中高数据可靠性和高空间效率存储性能逐渐实现,但是降低尾部延迟仍然是一个有待解决的问题。为此,提出一种量化和优化擦除编码存储系统尾延迟的算法框架。对于任意服务时间分布和异构文件,推导给出尾部延迟上界。提出了一个优化模型,使得所有文件在服务器上放置的加权延迟尾概率和访问请求文件的服务器选择共同最小化,并证明了其非凸问题特性,以便采用一种高效的交替优化算法求解。此外,通过描述延迟分布尾部的渐近行为,以闭合形式对任意擦除编码存储的服务延迟的尾部指数进行数学量化,证明了基于概率调度的算法是（渐近）最优的。实验结果表明,在实际工作负载下擦除编码存储系统的尾部延迟显著降低。     

自动驾驶汽车虚拟测试中的树木点云生成方法

自动驾驶汽车虚拟测试已成为自动驾驶或车路协同测试评价的一个重要手段,三维激光雷达数据模拟生成是自动驾驶汽车虚拟测试中的重要任务之一,目前多采用基于飞行时间原理的几何模型方法生成激光雷达三维点云数据,该方法生成点云实时性较差。布告牌是虚拟场景中常采用的树木建模方法,由于布告牌仅由两个矩形面片即八个三角形面片组成,直接采用布告牌方法生成的三维点云数据难以反映树木的真实空间信息。针对上述问题,提出了一种基于布告牌空间变换的快速树木三维点云生成方法。以布告牌的纹理图像为依据,根据纹理透明度获取树木二维平面点云分布,经二维树木点云的轮廓提取,结合树木结构的先验知识进行旋转、随机偏移和尺度变换,以更少的三角形面片数和更小的计算代价获得树木的三维点云数据。提出了一种空间直方图三维点云相似度评价方法,将三维点云空间量化为若干个子空间,获得三维点云的投影空间直方图,采用巴氏系数计算投影空间直方图相似度,以投影空间直方图加权相似度作为点云相似度评价值。实验结果表明,基于布告牌空间变换方法和几何模型方法生成的云杉等三种树木的三维点云数据的平均相似度在90%以上,且该方法生成树木点云的时间仅是几何模型法的1%,因此布告牌空间变换树木三维点云生成方法快速且准确,可以满足自动驾驶汽车虚拟测试的性能要求。     

有遮挡环境下的人脸识别方法综述

随着人脸识别应用领域的逐渐扩大,有遮挡环境下的人脸识别面临着一定的技术挑战。深度学习方法由于其具有强大的学习能力,成为解决有遮挡环境下的人脸识别问题的一种较好的解决方案,但仍面临诸多待解决的问题。减少遮挡对人脸识别算法带来的性能影响是该领域的重点和难点问题之一。从模型、算法和数据集的角度分析了近年来相关研究进展;对比了不同算法的性能结构、优缺点以及存在的问题;探讨了未来可能的研究方向。