时序行为提名的上下文信息融合方法

在针对视频的人体活动定位和识别领域中,现有的时序行为提名方法无法很好地解决行为特征长期依赖性而导致提名召回率较低.针对此问题,提出了一种上下文信息融合的时序行为提名方法.该方法首先采用三维卷积网络提取视频单元的时空特征,然后采用双向门控循环网络构建上下文关系预测出时序行为区间.针对门控循环单元(GRU)存在参数较多和梯...     

融合改进A*蚁群和滚动窗口法的平滑路径规划

针对蚁群算法应用于移动机器人路径规划时,出现的死锁、收敛慢、易陷入局部最优以及路径不平滑的问题,提出了一种融合改进A*蚁群算法与滚动窗口法的平滑路径规划方法.首先,用改进的A*算法初始化蚁群信息素,解决前期蚁群效率低的问题.然后,改进状态转移概率函数,在函数中考虑可行路径"活跃度"以及终点位置,避免死锁现象.同时,基于...     

一种新的动态视觉传感器网络目标覆盖率算法*

动态视觉传感器网络目标覆盖研究中把目标点看成一个质心,而实际中存在物体直径可能大于视频节点半径、质心模型不适用的情况,针对此提出了一种新的动态视觉传感器目标物体覆盖率问题。基于此问题同时结合有向感知模型,提出有向线性感知模型,并基于该模型使用改进的粒子群优化算法对物体覆盖率进行仿真优化。仿真结果表明了该模型的有效性。     

考虑量化的多智能体系统数据驱动双向一致性控制

针对未知动力学模型非线性离散时间多智能体系统,在信息传递过程中的数据量化问题,以及智能体之间的合作与竞争关系,提出了一种数据驱动控制算法,实现了多智能体系统的双向一致性跟踪控制.首先,利用紧凑形动态线性化(CFDL)方法,将未知动力学模型的非线性智能体转化为含有时变参数的数据模型,并通过设计性能指标函数获得时变参数的估...     

TCP友好速率控制协议的分析及应用

传统的TCP由于采用速率减半的拥塞退避机制而使其在数据传输时易产生过大的速率波动，而UDP不具备拥塞退避机制，在拥塞的网络环境中，UDP流将大量抢占TCP流的网络带宽，同时自身的丢包电迅速增加，并可能带来系统拥塞崩溃的潜在危险，因此TCP和UDP都不能很好地满足实时流媒体业务的需要。文中研究了一个具有拥塞退避机制、网络吞吐量波动小，且能够与TCP协议公平分享带宽的传输协议——TCP友好速率控制协议（TFRC），并将其应用于实时多媒体流传输应用程序。研究测试结果表明采用TFRC后多媒体的实时播放较TCP平滑了许多。     

基于改进自编码网络的轴承振动异常检测

近年来,自编码器和神经网络技术已被广泛研究并应用于轴承振动等工业数据的异常检测问题上,但仍存在着训练数据量大、网络参数初始化、训练效率较低、异常检测效果较差等问题。为解决上述问题,提出了一种结合马氏距离和自编码网络的异常检测方法。利用轴承振动数据特征之间具有一定相关性的特点,通过数据的马氏距离快速检测出部分异常数据,减少了自编码网络的训练数据量;用自编码器结合分类器构建自编码网络,解决了网络参数初始化问题并且显著提高了训练效率;将数据的马氏距离作为特征加入训练中提升了自编码网络的异常检测效果;在自编码器中加入稀疏性限制并构造先升维再编码的结构,增强了自编码器的特征学习能力和收敛性。实验结果表明,针对低维轴承振动数据,提出的方法较其他异常检测方法具有较好的检测效果且具有一定的稳定性和泛化能力。     

基于量子神经网络的手写体数字识别方法研究

手写体数字识别问题是模式识别领域的一个重要研究课题.提出了一种基于多层激励函数的量子神经网络和多级分类器组合的手写体数字识别方法,采用MNIST数据库进行训练和测试.实验结果表明,该识别方法在识别率和可靠性方面均有很好的效果,同时也体现出量子神经网络用于模式识别的优越性和潜力.     

基于改进粒子群优化的一致贴近度信息融合算法

贴近度表达了传感器的模糊测量,对信息融合的精确度有着至关重要的影响.用一致可靠测度来描述传感器的模糊测量,提出基于粒子群优化的一致贴近度融合算法,该算法建立了多目标可靠测度的数据模型,并定义多只传感器问的贴近度,利用改进的粒子群算法客观地确定模型中各种权值,根据一致可靠测度给出最终的融合算法,实例验证了算法的有效性.     

结合边缘特征先验引导的深度卷积显著性检测

针对当前基于深度学习的显著性检测算法缺少利用先验特征和边缘信息，且在复杂场景中难以检测出鲁棒性强的显著性区域的问题，提出了一种结合边缘特征，利用先验信息引导的全卷积神经网络显著性检测算法。该算法利用三种被经常用到的先验知识结合边缘信息形成先验图，通过注意力机制将提取的先验特征与深度特征有效融合，最终通过提出的循环卷积反馈优化策略迭代地学习改进显著性区域，从而产生更可靠的最终显著图预测。经过实验定性定量分析，对比证明了算法的可靠性。     

基于N步不变集的时滞切换系统的饱和控制

构造离散时滞切换系统的不变集,提出基于N步不变集的切换控制器设计方法,估计执行器饱和非线性的吸引域范围。首先,考虑时滞的影响,选取依赖于时滞的Lyapunov函数,构造时滞切换系统的不变集,并将其表达为若干个椭球集的凸组合,椭球集的个数与时滞常数相关。其次,在系统的前N个采样时刻,分别施加不同的饱和约束,求解得到一组椭球集,椭球集的个数与常数N相关,而每一步计算得到的椭球集均为时滞切换系统的不变集。再将N个不变集用一组凸包系数拟合,即可获取较大的吸引域估计。最后,在满足平均驻留时间约束的条件下设计切换律,并设计状态反馈控制器,保证闭环系统渐近稳定。控制器的求解转化为线性矩阵不等式的可行性问题。仿真结果验证了所提方法的可行性和有效性。