基于规则提升的 Agent 系统异常处理方法

基于进化计算理论中的重组思想, 提出一种基于规则提升的Agent系统异常处理方法, 处理Agent系统中违背执行规则的异常. 该方法根据规则间的相互触发和执行情况分析得到规则处于异常状态的原因, 重组处于异常状态的规则, 提升规则向适应环境的方向进化. 实验结果表明, 该方法能处理规则的异常状态, 增强了规则的触发条件, 保证了规则达到预期的后置条件, 提高了Agent系统在开放环境下的异常处理能力.     

基于规则提升的Agent系统异常处理方法

基于进化计算理论中的重组思想, 提出一种基于规则提升的Agent系统异常处理方法, 处理Agent系统中违背执行规则的异常. 该方法根据规则间的相互触发和执行情况分析得到规则处于异常状态的原因, 重组处于异常状态的规则, 提升规则向适应环境的方向进化. 实验结果表明, 该方法能处理规则的异常状态, 增强了规则的触发条件, 保证了规则达到预期的后置条件, 提高了Agent系统在开放环境下的异常处理能力.     

基于跨层复制连接卷积神经网络的遥感图像融合

首先, 基于卷积神经网络提出一种采用跨层复制连接操作融合不同尺度特征图的遥感图像融合模型, 解决了传统遥感图像融合方法对不同类型遥感图像需人为选择不同的分解融合规则, 导致融合图像质量受选择规则影响较大的问题. 其次, 使用Deimos卫星和QuickBird 卫星数据验证该方法的有效性, 并用主观和客观相结合的方法评价融合图像质量. 实验结果表明, 该遥感图像融合模型与传统方法相比, 能有效将全色图像的空间信息与多光谱图像的光谱信息融合, 并抑制光谱扭曲.     

基于跨层复制连接卷积神经网络的遥感图像融合

首先, 基于卷积神经网络提出一种采用跨层复制连接操作融合不同尺度特征图的遥感图像融合模型, 解决了传统遥感图像融合方法对不同类型遥感图像需人为选择不同的分解融合规则, 导致融合图像质量受选择规则影响较大的问题. 其次, 使用Deimos卫星和QuickBird 卫星数据验证该方法的有效性, 并用主观和客观相结合的方法评价融合图像质量. 实验结果表明, 该遥感图像融合模型与传统方法相比, 能有效将全色图像的空间信息与多光谱图像的光谱信息融合, 并抑制光谱扭曲.