基于灰色关联分析的故障模式危害性决策方法

 通过考虑产品设计者的设计意图及偏好,计算了各危害性故障模式对危害性理想故障模式的灰关联度,依此对各故障模式危害性进行了排序,克服了传统风险优先数法当RPN值相等或相近时各故障模式危害程度难以比较以及各个风险优先数因子无相对权重的问题.最后以某产品的工艺FMECA分析为例,进行了验证.     

面向LEO卫星网络的高效路由算法

由于卫星星上处理以及存储能力有限,随着卫星网络的规模越来越庞大,迫切需要一种简单高效的路由算法.为此,提出了一种基于网络拥塞程度感知的路由策略(Network Congestion-Aware Routing Algorithm,NCARA).NCARA路由策略在网络处于非拥塞状态时采用Dijkstra算法寻路,网络拥...     

基于综合优先度和主机信息的暴雨灾害主题退火爬虫算法

如今,互联网集成的与暴雨灾害相关的信息多种多样,然而人工搜索网页信息的效率不高,因此网络主题爬虫显得十分重要。在通用网络爬虫的基础上,为提高主题相关度的计算精度并预防主题漂移,通过对链接锚文本主题相关度、链接所在网页的主题相关度、链接指向网页PR值和该网页主题相关度的综合计算,提出了基于网页内容和链接结构相结合的超链接综合优先度评估方法。同时,针对搜索过程易陷入局部最优的不足,首次设计了结合爬虫记忆历史主机信息和模拟退火的网络主题爬虫算法。以暴雨灾害为主题进行爬虫实验的结果表明,在爬取相同网页数的情况下,相比于广度优先搜索策略(Breadth First Search,BFS)和最佳优先搜索策略(Optimal Priority Search,OPS),所提出的算法能抓取到更多与主题相关的网页,爬虫算法的准确率得到明显提升。     

基于节点排序的贝叶斯网络结构学习算法

针对K2算法学习贝叶斯网络结构时需要确定节点顺序的问题,提出一种混合贝叶斯网络结构学习算法。在给定数据集的情况下,利用MMPC算法获得网络的初始结构图,应用广度优先搜索的方式对此初始结构图进行搜索,从该图中入度为0的节点出发,按层次依次访问图中的邻接点,获得优化的节点顺序。将该节点顺序作为K2算法的初始节点顺序,再利用K2算法对空间进行搜索,找到全局最优解。实验结果表明,与K2算法和限制性粒子群算法相比,该算法在相同的样本数据集下产生多边、少边和反边情况的概率更低,并且可学习到更准确的贝叶斯网络结构,收敛速度快、求解精度高。     

基于压缩的大规模图的割点求解算法

割点求解是图应用中的一个重要操作.深度优先搜索树算法可以解决割点求解问题.但是该算法存在缺点,导致它不能在实际问题中得到很好的应用.这是因为当今数据的两大特点,一是数据规模庞大,对于很多图操作提出了挑战性的要求;二是数据多变,每天数据的大量更新使得传统算法必须依据更新重复计算,浪费了时间和空间.深度优先搜索树算法的时间复杂度为O(|V|+|E|),其中,|V|和|E|分别为图的顶点的数目和边的数目.它能够很好地适应第1个特点,但是对于第2个特点该算法则无能为力.提出一种基于压缩的割点求解算法来解决这个问题.该算法通过点的朴素相似来压缩图,时间复杂度为O(|E|).在得到的无损压缩图上进行割点求解,同时在压缩图上动态地维护点和边的更新,在不解压图的情况下完成图的更新,在更新后的图上进行割点求解,极大地降低了时间和空间消耗.该压缩算法得到的压缩图对其他图操作同样适用.     

改进TD3算法在四旋翼无人机避障中的应用

为了提高无人机（Unmanned Aerial Vehicle,UAV）系统的智能避障性能,提出了一种基于双延迟深度确定性策略梯度（Twin Delayed Deep Deterministic Policy Gradient,TD3）的改进算法（Improved Twin Delayed Deep Deterministic Policy Gradient,I-TD3）。该算法通过设置两个经验缓存池分离成功飞行经验和失败飞行经验,并根据两个经验缓存池的不同使用目的分别结合优先经验回放（Prioritized Experience Replay）方法和经验回放（Experience Replay）方法,提高有效经验的采样效率,缓解因无效经验过高导致的训练效率低问题。改进奖励函数,解决因奖励设置不合理导致的训练效果差问题。在AirSim平台上实现仿真实验,结果表明在四旋翼无人机的避障问题上,I-TD3算法的避障效果优于TD3算法和深度确定性策略梯度（Deep Deterministic Policy Gradient,DDPG）算法。     

一种移动容迟网络体系结构及其应用

移动容迟网络利用节点移动带来的通信机会,在非全连通的网络中提供低成本高可用性的传输服务.移动公交车组成的网络是典型的移动容迟网络,城市中公交车网络具有覆盖范围广、移动路线固定等优点,适合城市环境信息收集和分发等多种应用.结合移动容迟网络的特性,提出了层次化的移动容迟网络体系结构和3层网络架构,结合城市中公交车辆,研究并设计了若干关键技术,包括Internet快速接入机制、公平的数据收集机制、基于地理位置的数据分发机制和缓存管理与调度机制.通过真实场景下的实验和基于trace的仿真实验,验证了提出的算法和机制具有较好的性能和鲁棒性.     

青光眼医疗智能诊断系统的设计与实施

论述产生式知识表示、语义树知识表示在基于三大类青光眼诊断专家系统中的应用,并将关系数据库技术引入专家系统,对检查问诊数据进行存储.针对青光眼诊断过程层次性和复杂性的特点,综合采用深度优先语义遍历,正向启发式推理策略,实现了行之有效的推理机制,获得了较好的推理效果.     

人体动作的超兴趣点特征表述及识别

提出一种基于超兴趣点的动作特征描述方法,用于人体动作的识别。兴趣点特征描述了人体动作时变化显著的局部点信息,但其最大的缺陷在于离散的兴趣点间缺乏时间和空间上的结构关联。提出根据兴趣点间的时空距离,使用广度优先搜索邻居算法,将时空距离相近的兴趣点聚合成超兴趣点,该结构作为一个整体,反映人肢体在一定时空范围内的动作变化特征。与现有的基于局部兴趣点的动作识别算法相比,本文算法增加了兴趣点间的整体时空结构关系,提高了特征的区分度。实验采用两层分类方法对超兴趣点特征分类,实验结果表明该算法具有较好的识别率。     

一种启发式与/或优先约束任务调度算法

系统描述了与或网模型及与或优先约束任务调度的可行性判定算法.以顶点覆盖问题为基础,证明与或优先约束任务调度最小完成时间问题是NP完全的.提出一种启发式调度算法,解决与或优先约束任务调度最小完成时间问题.仿真结果表明,该算法在降低算法复杂度的同时较其它相关算法具有更好的调度性能,从而证明在实时优先约束任务调度中引入图优化的理论是解决优先约束任务调度问题的一个有效途径.