一种基于工作流网的游戏作弊检测系统

游戏作弊对网络游戏危害很大,目前反作弊技术的瓶颈是效率低并且过多依赖于签名匹配。提出一种高效且不依赖于签名匹配的游戏作弊检测系统,用工作流网对作弊行为建模,通过流程树对作弊行为模型进行融合,在不影响检测结果的前提下节省存储空间。用热门网游的作弊软件对系统进行实验,存储空间降低率达到约60%,证明了该系统框架是可行、有效的。     

基于神经网络的图像描述方法研究

自动识别和描述图像的内容是人工智能中一个重要的研究方向,它涉及计算机视觉和自然语言处理技术。针对这一难题,提出了一种由深层神经网络模型生成自然语言句子来描述图像内容的方法。该方法提出的模型由卷积神经网络(Convolution Neural Network,CNN)和循环神经网络(Recurrent Neural Network,RNN)组成,其中,CNN用来提取输入图像的特征生成固定长度的特征向量,该特征向量初始化RNN来生成句子。在MSCOCO图像描述数据集上的实验结果表明了该模型所生成句子的语法准确性和语义准确性,且优于先前的基线模型。     

基于模型预测控制的轮式移动机器人轨迹规划

针对轮式移动机器人(Wheeled Mobile Robot-WMR)自身欠驱动的特点,并考虑到实际工作时的各种约束和限制,提出了一种基于模型预测控制(Model Predictive Control -MPC)的多约束轨迹规划方法。可以对车体自身的运动学约束、物理约束以及避障等约束进行集中有效的处理,可以生成符合车体自身模型特点并满足各种约束的可行轨迹,充分保证了轮式移动机器人自主行驶的可行性,安全性,高效性。仿真结果充分验证了该方法的有效性。     

作战仿真模型组合流程动态可编辑方法研究

针对作战仿真系统灵活性差、交互性低、可操作性难等问题,结合国内外仿真系统设计模式现状,在深入研究作战模型动态组合技术、作战模型动态编辑技术和可视化编程技术的基础上,提出了一种基于脚本语言的支持可视化编程、模型组合可动态修改的作战模型仿真技术,在模型设计上采用面向接口与切面设计方式,从而实现灵活高效作战行为建模与仿真。通过舰艇平台仿真系统开展攻防对抗作战仿真,对方法的可行性与有效性进行了验证。试验结果表明,该方法提高了作战仿真开发效率与灵活性,具有较好的应用前景。     

基于模型的多目标优化问题方法研究

基于模型的多目标优化方法目的是创新一种通过黑箱评估的多目标函数优化算法,该算法从解空间上的混合分布中迭代生成候选解,并根据采样解的控制数来更新混合分布,求解过程的搜索偏向于Pareto最优解的集合。算法在解空间上寻找混合分布,使得混合分布的每个分量都是以帕累托最优解为中心的简并分布,并且每个预计的Pareto最优解都通过一个阈值距离均匀地分布在Pareto最优解集上,实验通过几个基准函数和方法证明了该算法的性能。     

基于树型空间的三维树木模型匹配

为解决三维树木模型的检索具有正确率低、检索效率低、描述不匹配等问题,提出一种基于树型空间的三维树木模型匹配方法。该方法通过构建三维树木模型数据集的树型空间,辅以主轴匹配,轮廓匹配,枝干匹配等方式,经过树型空间中欧氏距离和测地线度量差异值,逐步匹配到相应的三维树木模型,该方法分别在通用模型数据集和自我设计的模型数据集进行了匹配性实现,结果表明可以较大幅度提升树木模型匹配的准确率,利于三维树木模型的大规模检索和重用。     

面向无人自主平台的战场地理环境模型研究

战场环境模型是复杂战场环境面向特定需求的抽象和描述,用以支撑战场环境特性和演变规律的研究和应用。现有的战场环境模型主要面向人类战争活动来描述战场环境,缺乏以无人自主平台为认知主体的设计。提出了一种耦合人机各自优势的多层次战场地理环境模型结构,充分发挥机器在特征层面的快速计算能力,以及人在要素和关系层面的认知经验。提出了一种集环境观测、模型构建和空间决策为一体的建模方法,支撑无人自主平台根据任务和环境实现自主空间决策。     

基于共识粒子群的全局优化求解方法

针对粒子群优化(PSO, particle swarm optimization)和高效全局优化(EGO, efficient global optimization)两种算法的特点,提出一种共识粒子群和局部代理模型协同的全局黑箱优化算法(CPSO-LSM, consensus particle swarm optimization and local surrogate model)。该算法固定PSO算法周期对粒子进行分群并在粒子达成共识后停止,将每群粒子周围的优质子区域输出作为代理模型的建模区域,通过比较各区域最优值获得高质量最优解甚至全局最优解。不仅避免了PSO冗长的计算过程、提高了建立代理模型的速度和精度还可以避免陷入局部最优。通过对比其他算法在标准测试函数的仿真结果,CPSO-LSM具有较好的收敛速度和求解精度。     

复杂仿真系统重用模型可信度评估方法

在资源高度共享的今天,模型重用可增强仿真应用的灵活性和可扩展性,是复杂仿真系统构建的必然选择。然而,评估多模型组合仿真下的可信性是模型能否实现有效重用的基本问题。针对面向实物和面向数值解算两个不同应用环境的仿真模型重用,提出基于偏差传播的仿真重用模型可信度评估方法,详细介绍了各自建模方式及评估方法。以无人机复杂仿真系统为例,通过与经典可信度评估方法对比,说明了该方法可降低在重用模型可信度方面的评估难度,验证了方法的可行性。     

不同公平偏好下最优订购周期和延迟支付期决策

在实际商业活动中，公平偏好会影响供应链成员的决策行为，针对现有延期支付的文献中，尚未考虑FS公平偏好模型、BO公平偏好模型分别对延迟支付期和订货周期的影响，分别构建了公平中性、FS公平偏好模型和BO公平偏好模型下零售商主导的Stackelberg博弈模型，提供寻找各种情况下模型的最优解的办法，利用数值算例，对关键参数进行灵敏度分析。研究表明：①BO公平偏好模型下，供应商最优延迟支付期大于公平中性下供应商最优延迟支付期；公平中性下，供应商最优延迟支付期大于FS公平偏好模型下供应商最优延迟支付期。②FS公平偏好模型下，零售商最优订货周期大于公平中性下零售商最优订货周期；公平中性下，零售商最优订货周期大于BO公平偏好模型下零售商最优订货周期。③FS公平偏好模型下，供应链各成员的利润低于或等于公平中性模型下的利润。④BO公平偏好模型下，供应链各成员的利润高于或等于公平中性模型下的利润。