移动智能终端“一张图”设计与关键技术研究

采用MVC架构模式构建了数据集成、辅助决策的离线版移动智能终端"一张图"系统,在概述系统主要功能的基础上,重点阐述了本系统开发过程中所应用的空间数据索引、数据离线查询和数据更新等关键技术.     

精细化工课程体系改革与教学内容的实时更新

阐述了精细化工课程体系改革与教学内容更新的必要性。提出了一种精细化工课程体系,着重于对精细化工课程教学内容进行了完善与更新,以及精细化工课程体系与教学内容更新后的初步教学效果。     

Model update mechanism for mean-shift tracking

1.INTRODUCTION Theefficientandrobusttrackingofobjectintheim agesequencesisalwaysachallengingtaskforcomput ervision.Mostoftheapplicationssuchassurveillance andmonitoringrequirethetrackershouldberobustto occlusion,changesinobjectappearanceandcamera positionincomplexenvironments.Recently,the mean shiftalgorithmiswidelyinthetrackingappli cation[1～4].Itisaneficientwaytolocateobject withoutdoingexhaustivesearch.Therefore,wepay moreattentiontothemodelupdateissuethatplaysan importantroleinrob…     

基于动态延迟策略更新的TD3 算法

在深度强化学习领域中，为进一步减少双延迟深度确定性策略梯度TD3( Twin Delayed Deep Deterministic Policy Gradients) 中价值过估计对策略估计的影响，加快模型学习的效率，提出一种基于动态延迟策略更新的双 延迟深度确定性策略梯度( DD-TD3: Twin Delayed Deep Deterministic Policy Gradients with Dynamic Delayed Policy Update) 。在DD-TD3 方法中，通过Critic 网络的最新Loss 值与其指数加权移动平均值的动态差异指导Actor 网 络的延迟更新步长。实验结果表明，与原始TD3 算法在2 000 步获得较高的奖励值相比，DD-TD3 方法可在约 1 000步内学习到最优控制策略，并且获得更高的奖励值，从而提高寻找最优策略的效率。     

多态蚁群算法的认知无线电频谱分配

针对传统蚁群算法在认知无线电频谱分配中搜索时间长、信息素更新效率低等问题,提出了一种新的多态蚁群算法的认知无线电频谱分配方案。改变了传统蚁群算法单一信息素的调控机制,引入侦察蚁并给效益值较高的路径标记信息;以效益值为标准设置多态蚁群的各项指标;利用多态规则进行路径选点并更新信息素;最后与传统蚁群算法就最大平均网络效益和最大比例公平网络效益进行仿真对比。实验结果表明了多态蚁群算法的高效性和优越性。     

具有引力机制的细菌觅食算法

针对细菌觅食算法中群体感应能力较弱和算法的收敛速度较慢的问题,提出一种具有引力机制的细菌觅食算法。该算法通过引入引力搜索算法中的引力机制来为每个细菌提供寻优的方向;采用细菌觅食算法原有的游动操作来实现局部寻优策略,并在游动之后增加局部维度更新,使得细菌在趋化操作中搜索范围更广;在细菌觅食算法的迁徙操作中引入双高斯函数来重新初始化细菌的位置,从而更好得避免算法陷入局部极值,提高算法的寻优能力。通过实验证明改进后的细菌觅食算法比基本细菌觅食算法拥有更好的寻优能力。     

基于时序与集合的SDN流表更新策略

流表更新是软件定义网络中不可忽视的问题.针对SDN(软件定义网络)流表更新一致性问题提出一种基于时序与集合的流表更新方案,将交换机根据新旧路径分类,分类集合按次序分别进行更新,首先将新流表更新完毕以保证传输,最后删除旧流表.仿真实验表明,在相同网络速率下,方案保证了流表更新的一致性,更新时间较短,控制负载较低,并减小了交换机流表空间的占用.     

基于增量复制的Apache日志管理分析系统设计与实现

本文在分析Apache日志文件结构基础上，设计了基于增量复制技术的日志更新算法，解决了在不影响Apache正常运行前提下目志实时更新问题．实验表明，所实现的系统不但解决了Apache日志管理的界面化问题，而且具备良好的实时更新性能，操作简便，具有较高的应用价值．     

与时机判定相结合的关联规则增量更新算法

现有的关联规则更新算法大多致力于解决增量更新本身,但很少同时考虑更新时机,不适于对实时应用中频繁更新的数据进行有效处理.针对此问题,提出了一种与时机判定相结合的关联规则增量更新算法,在改进增量更新方法的同时,兼顾对更新时机的判定.在关联规则增量更新阶段,计算含有非空子集个数之和最多的频繁项集,找出在更新数据集中仍然频繁的项集,根据Apriori性质,避免对其子集的处理,从而实现对候选项集的有效剪枝.实验结果表明,该算法通过对更新时机的及时判定和候选项集的有效剪枝,提高了关联规则的更新效率.     

城市旧的居民聚集地景观更新的可行性研究

通过对当前我国旧的居民聚集地现状的分析,结合案例,提出了有关旧的居民聚集地景观更新的若干方法,设想在这类聚集地形成居住区公园,使园林景观能够真正融入旧的居民聚集地,最大限度地改善此类居住地的环境质量。