基于专家知识的ANFIS软件质量评价建模与仿真

通过研究目前广泛用于软件质量评判的模糊综合评判法,分析了该方法存在的不足,并提出了基于专家知识的自适应神经推理(adaptive neural-fuzzy inference system,ANFIS)软件质量评价模型。在建模过程中,利用专家知识获取输入指标的不同重要度,对指标进行修正作为软件质量评判模型的输入,结合ANFIS的自适应、自学习特性,实现了软件质量评价过程中推理规则适应度、隶属度函数形状及参数的自适应调节,提高了质量评判模型的可信度、准确度。最后运用该模型对嵌入式软件质量进行评价,仿真和试验结果说明了该方法的可行性和有效性。     

人脸属性编辑的全局组织网络算法

提出一种新的基于生成对抗网络的人脸属性编辑全局组织网络算法.人脸属性编辑是指通过结合编码解码器结构与生成对抗网络,生成具有期望属性的人脸图像.传统的编码解码器结构对人脸的重构和编辑能力有限.直接将编码特征与属性标签结合会因为融入编码特征造成属性编辑性能低下,同时,也会由于缺失编码特征造成人脸还原度的损失,两者无法平衡.因此,提出U型传递方式与全局组织单元. U型传递改变了传统的属性流动方式,并生成反向状态.全局组织单元结合反向状态生成全局属性信息,在编码解码器中搭建桥梁,帮助解码器更好地融入编码器特征与属性信息.与此同时,为了更好地配合全局组织模块,重新设计了编码器下采样.实验结果表明,本文所提方法可以同时提高模型的人脸重塑与属性编辑能力.      

基于神经网络的告警关联

告警关联技术的研究是网络故障管理的中心问题.介绍网络告警关联的基本理论,分析几种用于告警关联的人工智能方法的局限性,提出一种基于神经网络的告警关联方案.该方案中网络权值调整采用反向传播的学习算法,并在Matlab仿真环境下以实际网络的连接中断故障为例,对该关联算法进行了仿真实验.结果表明,基于BP网络的关联算法能够在有限噪声范围内达到正确的告警关联.该方法在处理不确定性信息和抑制噪声方面较码书算法有所改善,具有一定的实用价值.     

基于遗传算法的网络故障诊断专家系统的设计与实现

采用遗传算法理论实现了故障规则的自动获取,并利用专家系统实现诊断,提高了系统抑制噪声的能力,同时使系统具备了自学习功能,并对该系统的结构和各模块功能进行了阐述.采用面向对象方法和Visual C 6.0程序设计语言开发了一个智能故障诊断专家系统,在校园网环境中进行了实验.调试结果表明,该系统能够在校园网环境下实现告警数据的收集与处理、网络状态的监测以及简单故障的诊断等功能.     

基于HLA/RTI的音频联邦成员的开发方法

新一代的分布式交互仿真标准高级体系结构/运行时间结构(HLA/RTI),为联邦成员的互操作制定了框架.针对分布式虚拟战场环境中音频流多点传输这一仿真应用,将音频流传输作为一个联邦成员,定义了音频联邦成员的仿真对象模型,并通过RTI的API函数实现联邦成员交互的过程.因此,RTI可以作为应用层协议,实现并控制音频流在分布式交互仿真环境下的多点传输.     

基于HLA的分布式交互仿真系统的开发实例

在研究基于HLA(highlevelarchtecfure)的仿真应用系统的开发过程的基础上,以模拟一个交战双方地面装甲车辆的战斗场景为例,说明基于HLA的武器对抗仿真系统的开发过程和实现方法,并提出了一种系统安全实现策略.