自适应图融合的缺失多视图聚类算法

多视图聚类能充分利用不同视图间数据的一致性和差异性,引起越来越多的关注。传统多视图聚类方法假设每个视图的数据都是完整的,然而在实际应用中,收集到的多视图数据常存在部分视图缺失的样本。为了对缺失多视图数据进行聚类分析,提出自适应图融合的缺失多视图聚类算法（IMC＿AGF）。算法以两两视图间共有样本为瞄点构建样本-样本的相似度矩阵,学习其一致性知识,再利用两两视图间的互补性,用自适应图融合算法整合所有的相似度图,获取缺失多视图数据完整的相似度矩阵,然后进行谱聚类得到分类结果。实验结果表明,提出的算法优于与之比较的经典缺失多视图聚类方法。     

多模态混合注意力机制的虚假新闻检测研究

探索高效的模态表示和多模态信息交互方法一直是多模态虚假新闻检测领域的热门话题,提出了一项新的虚假新闻检测技术（MAM）。MAM方法使用结合位置编码的自注意力机制和预训练的卷积神经网络分别提取文本和图像特征;引入混合注意力机制模块进行文本与图像特征交互,该模块使用了层级特征处理方法来减少多模态交互时产生的冗余信息,又使用了双向的特征融合手段保证训练信息的完整性;加权融合多模态特征并将其输入全连接网络中进行真假新闻分类。对比实验结果表明：相比现有的多模态基准模型,该方法几乎在各个分类指标上都提高3个百分点左右,此外,可视化实验发现混合注意力机制获得的多模态特征具有更强的泛化能力。     

Riemann-Liouville型分数阶导数的非线性估计（英文）

本文主要研究任意有界连续信号的Riemann-Liouville分数阶导数估计问题.当分数阶α属于0到1时,首先利用滑模技术提出一种有界连续信号分数阶导数的非线性估计方法;然后将其结果推广至分数阶α∈R⁺的情况,并给出相应的非线性估计方案.借助Riemann-Liouville分数阶微积分频率分布模型,本文详细分析讨论了所给分数阶导数非线性估计的收敛性问题,并得到相应闭环系统是渐近稳定的结论.文中所提方法的主要优点是在事先未知给定信号分数阶导数上界的情况下,不仅能自适应地估计其Riemann-Liouville分数阶导数,而且当信号中含有随机噪声和不确定扰动时依然能正常工作.数值仿真实例验证了本文所给估计方法的可行性和有效性.     

分数阶时滞非线性多智能体系统的自适应控制

针对分数阶多智能体系统中存在时滞和非线性特性, 时滞往往会引起控制系统的性能下降甚至出现系统 不稳定等问题, 提出了一种含时滞非线性的分数阶多智能体系统自适应控制方法. 对于多智能体系统的控制协议, 设计了基于领导者和相邻智能体状态信息的自适应控制协议, 减小了过大常数控制增益带来的能源浪费. 对于一 致性, 利用图论基础、分数阶Halanay不等式稳定性定理、Kronecker积和Schur补引理, 获得了分数阶时滞非线性多 智能体系统的LMI一致性条件. 仿真结果验证了本文算法的正确性和有效性. 由于整数阶系统是分数阶系统的特殊 形式, 本文结论可以直接推广到整数阶多智能体系统中.     

运用多模态学习改进张量分解的知识补全方法

基于单一模态实体之间建立关联所形成的语义关系网难以准确理解现实世界中的多模态语义。为增强多源知识图谱的补全能力以及解决知识图谱语义缺失问题,提出一种基于多模态嵌入张量分解的方法 ME-TD (multimodal embedding tensor decomposition)。利用由图像、描述文本和知识构成的三元组作为张量分解模型的输入,分别对图像和文本进行特征提取,研究3种融合方法：相加融合、相乘融合以及连接映射方法,通过高维映射形成一个多模态的三阶张量;经过三模式分解,产生一个核心张量与每一个维度因子矩阵的乘积,通过链接预测计算三元组正确的概率。实验结果表明,ME-TD方法在知识补全中对多模态矩阵预测效果相较于其它方法有较为明显提升。     

基于多模型融合的分布式光电仪器突变状态智能检测方法模型

为光电设备正常运行提供有效保障,设计基于多模型融合的分布式光电仪器突变状态智能检测方法模型。采用分布式光电仪器实时运行参数数据作为输入,分别构建KPCA、偏最小二乘算法和Elman神经网络的光电仪器突变状态检测模型,它们分别检测分布式光电仪器突变状态,将它们的输出结果作为输入,利用PSO-RBF神经网络模型对多模型分布式光电仪器检测结果进行融合处理,得到最终分布式光电仪器突变状态智能检测结果。实验结果表明：该模型采集分布式光电仪器电压运行数据较为准确,可有效检测分布式光电仪器突变状态,且其检测结果的决定系数数值较高,具备较为显著的应用效果。     

基于数据融合的井下连续采煤机自动定位方法的研究

本文针对采煤机定位不准,调姿不可靠的问题,分析采煤机的定位技术,提出了一种基于惯性/编码器的数据融合定位方法。分析惯性导航定位的主要误差来源,利用联合分布式卡尔曼滤波器修正数据,由惯性导航初步估算采煤机的位置信息,利用编码器的高精度一维信息,修正三维信息,得到采煤机的精确位置信息。选型确定了定位系统的硬件设备,设计定位方法的软件实现流程。基于数据融合与零速修正理论实现了采煤机位置信息的精准定位,保证了采煤机调姿的可靠性,提高了综采工作面的采煤效率。     

海战场态势生成技术发展综述

未来的战争必将是多兵种、多域联合作战,战场态势作为未来联合作战的重要支撑,旨在为联合作战提供精准、高效的统一态势图,而如何将多平台、同/异构传感器信息及其他情报信息与战场环境融合生成准确可靠的战场态势是亟需解决的技术难题。鉴于现代海战场对高精度、强实时、全要素战场态势图的迫切需求,对海战场态势生成技术进行了综述。首先梳理了海上态势生成项目的发展历程及能力水平;然后详细介绍了通用作战图/通用战术图等典型项目,在态势生成部分中通过态势图的要素组成、态势生成流程及关键技术对态势生成技术进行了阐述;最后对未来海战场态势生成技术的发展趋势进行了预测,希望可以为态势生成相关研究提供参考。     

面向典型战场应用的目标智能融合技术

针对战场多源信息融合的典型应用需求,提出了基于人工智能的目标信息融合技术思路,并对其中的两项关键技术,即新型融合知识库构建技术和基于本体核的目标知识融合技术进行了分析,最后对多源信息融合系统在应用过程中存在的技术问题及其解决思路进行了探讨。