一种改进的非结构P2P资源搜索方法的研究

为了改进非结构P2P网络中搜索机制效率低下的问题,提出了一种新的非结构P2P网络资源搜索方法.在Gnutella泛洪搜索的基础上,利用蚁群算法的信息素的思想,指导资源搜索的方向,从而减少了消息信息量,提高了搜索速度.模拟实验表明该模型对搜索请求具有较高的效率和准确性.     

一种适用于Ad Hoc网络路由的启发搜索技术

提出了一种基于地理位置信息的启发式Ad Hoc网络路由方法,该方法将传统的A^＊算法改造后用于Ad Hoc网络的路由搜索,解决了由贪婪方式转发而失败的本地最小问题,避免了繁杂的路由平面构造与维护,计算机仿真显示,它需要的开销较小并能提供较高的分组传输成功率。     

三维建模软件3ds Max数据文件3ds的解析

为了实现三维建模数据的快速读取和解析,提出了一种解析保存3ds数据的方法并应用到实际三维漫游软件中。作为专业的三维建模软件,3ds Max提供了强大的快速建模功能。但由于需要占用大量CPU和内存资源,因此其实时交互性较差,很难直接应用到实际工程项目中。充分利用3ds Max的快速建模能力,分析3ds Max的建模文件3ds数据格式,以其内部树状数据结构为基础,按照其存储特点及数据之间的关系有效读取,并采用C++高效编码实现,以自定义的列表类、对象类、材质库类合理的组织和保存,为三维场景重建奠定基础。实际应用表明该解析算法实用有效。     

高分辨雷达目标的RELAX与MRELAX参数特征

用RELAX算法和改进的MRELAX算法对实测雷达数据分别进行处理,从高分辨雷达回波距离像中提取目标特征参数并进行比较分析.仿真实验证明,用MRELAX算法对高分辨雷达目标数据进行处理与用RELAX算法处理的结果比较,MRELAX算法得到了更加清晰的目标特征.     

一种基于融合递归机制的长文本机器阅读理解算法

目前对于机器阅读理解的研究大多都使用预先训练的语言模型如BERT来编码文档和问题的联合上下文信息,相较于传统的RNN结构,BERT模型在机器阅读理解领域取得了显著的性能改进.但是当前基于BERT的机器阅读理解模型由于输入长度有限(最大长度为512),在进行特征提取时,存在一定程度的语义丢失,且不具备建立长距离依赖能力.为了解决这个问题,提出了一种基于BERT-Base的长本文机器阅读理解模型BERT-FRM.通过添加重叠窗口层以更灵活的方式切割输入文本,使用两个BERT模型独立编码问题和文档,并且在模型中添加递归层来传递不同片段之间的信息,赋予模型建立更长期依赖的能力.实验结果表明,BERT-FRM模型与BERT-Base基线模型相比,在TriviaQA和CoQA两个机器阅读理解数据集上的F1值分别提升了3.1%和0.8%.     

基于平方根UKF的多传感器融合跟踪

为了提高融合算法的精度,将UKF(Unscented Kalman Filter)算法与多传感器顺序滤波融合跟踪算法相结合,提出了基于UKF的多传感器序贯融合算法.UKF算法利用非线性方程自身的传播,估计系统状态,避免了对非线性方程线性化的过程.顺序滤波融合算法用同一时刻的量测依次更新状态,计算复杂性低.仿真结果表明,UKF顺序滤波融合跟踪算法比传统的扩展卡尔曼滤波(EKF)算法有更高的跟踪性能,是一种有效的非线性融合算法.     

三维医学图像分割的改进量子进化搜索算法

传统量子进化算法用于搜索某些函数极值时精确度较低且稳定性较差.针对该问题,借鉴模拟退火算法,根据进化代数及个体的适应度值,修正了传统量子进化算法旋转门函数的旋转角度值,并应用于三维医学图像分割,从而形成了一种用于三维医学图像分割的改进量子进化算法.100次阈值计算实验结果表明,提出的分割算法与传统量子进化算法相比,在保持了传统量子进化算法收敛速度快特点的同时,可大大提高算法在三维分割中的精确性和稳定性.     

基于解析振速的ESPRIT算法

基于声矢量传感器在二维平面波入射时的输出信息,提出了其"解析振速"的输出模型,将目标的方位信息蕴含在输出信号的相位之中,并由此得到了矢量阵的输出模型.当ESPRIT算法应用于矢量阵时,由于矢量阵的内禀属性,旋转矩阵不再与阵型和信号的频率有关,只与目标方位信息有关,从而能够实现任意阵型全空间的无模糊测向.理论分析和仿真表明:本算法无需先验已知阵型;单声矢量传感器也可以应用ESPRIT算法,且此时其性能逼近克拉美-罗界.湖试表明本算法是有效的.     

集装箱倒箱问题的启发式算法研究

为降低集装箱堆场的倒箱率,对翻倒箱落箱位置的确定问题进行了研究,提出了一种启发式算法H及其改进算法IH。利用仿真实验将所提出的两种启发式算法与最优解及已有启发式算法OH进行了比较,结果表明,提出的两种启发式算法在解的效果和稳定性上均明显优于算法OH,其中改进算法IH相对算法H又有进一步的提高。     

基于MCMC模拟的相关系数平稳序列模型及其应用

提出了基于MCMC方法来估计相关系数平稳序列模型的参数;给出基于贝叶斯分布的相关系数平稳序列模型参数的算法;在无信息先验分布下,模拟证明了用此方法估计相关系数平稳序列模型参数的优良效果。最后对实际的广西电网-月负荷数据,分别用基于相关系数平稳序列模型的MCMC方法和极大似然估计法以及基于经典的ARMA模型建模,结果表明采用MCMC方法得到的模型给出的预测是最好的。