基于注意力机制的红外小目标检测方法

针对红外小目标占用像素较少、背景相似性强、网络容易受到背景杂波信息干扰的问题,提出了一种基于注意力机制的红外小目标检测方法。利用注意力机制模块抑制背景杂波,增强小目标特征,并使用红外小目标检测模块实现检测任务;为了增强网络鲁棒性,通过高斯噪声与原图通道堆叠输入的数据增强方式提升网络抗杂波干扰的能力。实验表明,提出的方法在MDvsFA数据集中的性能超过了目前最新的对比算法。     

一种无先验地图的移动机器人导航方法

为了提高移动机器人在复杂环境下的无先验地图导航算法模型训练速度及导航成功率,提出一种基于深度确定性策略梯度(deep deterministic policy gradient, DDPG)的移动机器人导航方法。利用2D激光雷达的均匀分布测距信息,降低环境噪声的干扰及高维度环境信息的计算量;采用人工势场法构建移动机器人从初始位置到目标点过程的奖励函数;通过Actor-Critic网络结构提高模型训练的稳定性和泛化能力。实验结果表明,提出的方法具有模型训练速度快、导航成功率高及泛化能力强等优点。     

基于深度强化学习的无人机自组网路由算法

针对无人机自组网节点密度大、拓扑变换频繁,导致移动自组网复杂的问题,提出了一种基于深度强化学习(deep-reinforcement learning, DRL)的分布式无人机自组网路由算法。利用DRL感知学习无人机特征,使节点不断与环境交互、探索学习最优行动(路由)策略;通过存储经验知识,维护端到端路由,赋予无人机网络智能化重构和快速修复的能力,从而提高路径的稳定性,降低路由建立和维护开销,增强网络的鲁棒性能。仿真结果表明,提出的算法具有较好的收敛性能;在路由修复时间、端到端时延,以及网络适应性、扩展性方面都优于传统的路由算法。     

多agent协同强化学习算法SE-MACOL及其应用

针对多agent团队中各成员之间是协作关系且自主决策的学习模型,在此对Q学习算法进行了适当扩充,提出了适合于多agent团队的一种共享经验元组的多agent协同强化学习算法。其中采用新的状态行为的知识表示方法,采用相似性变换和经验元组的共享,能够提高多agent团队协同工作的效率。最后将该算法应用于猎人捕物问题域,实验结果表明该算法能够明显加快多个猎人合作抓捕猎物的进程。     

大规模MIMO系统基于多分辨率深度学习网络的CSI反馈研究

快变信道环境下,采用频分双工模式下的大规模MIMO系统,用户通过反馈链路将信道状态信息(Channel State Information,CSI)发送给基站,为适应信道快速变化保证系统性能,要求降低反馈时延及减少反馈开销.提出一种基于深度学习的多分辨率信道状态信息网络(Multi-resolution Channel...     

改进思维进化算法优化BP神经网络的瓦斯涌出量预测研究

为了保证煤矿安全开采,并提高煤矿瓦斯涌出量的预测精度,提出了改进思维进化算法优化BP神经网络的模型预测新方法。在思维进化算法中加入精英反向学习策略增加算法的全局搜索能力,在趋同操作中引入粒子群算法避免重复搜索,以此实现对BP神经网络的初始权值和阈值的全局寻优,并通过矿井监测到的各项历史数据进行验证。结果表明：与BP神经网络模型和MEA-BP神经网络模型相比较,该模型的预测精度更高,泛化能力更强。该模型的平均相对变动值为0.00116,平均相对误差为0.81%,均方根误差为0.0576,有效提高了对瓦斯涌出量的预测精度,提升了煤矿安全生产技术。     

课堂教学一帮一合作学习策略研究及其实践验证

在落实国家减轻学生过重作业负担和校外培训负担的同时,又要完成《义务教育质量评价指标》,这就必须向课堂要效率,“让教育回归学校、回归课堂”。本文认为“课堂教学一帮一合作学习”是提高课堂效率的最佳途径,文章一方面结合学科教学和工作实际,探讨一帮一合作学习的形式和效用;另一方面以合作学习理论为指导,探讨如何搭建学生学习和生长共同体的有效平台,以便提高课堂教学的质效。     

基于学习通课程的学生网络学习行为研究

针对超星学习通课程学习过程中学生出现的被动学习、消极学习现象,提出分析学生学习态度的方法,构建学习态度跟踪模型.首先针对超星学习通平台收集的学生网络学习行为数据,选取与学习态度相关性较高的指标,形成训练数据集;然后,通过调查法对学生学习态度进行调查,以此获得学习态度标签;最后,基于分类算法构建学习态度跟踪模型,采用五折...     

遥感图像配准中的群智汇聚方法

遥感图像配准是遥感图像处理的一个重要的环节,在智能化遥感信息处理领域具有重要的研究意义和应用价值.本文主要对群智能在遥感图像配准中的应用进行了综述,并对进化算法和深度学习在遥感图像中的应用进行了介绍.首先介绍了遥感图像配准中常用的原理和优点.然后,对群智能算法在遥感图像配准中的应用进行了详细的介绍和总结,紧接着对进化算法在遥感图像配准中的应用进行详细介绍,其次对深度学习在遥感图像配准中的应用进行归纳,并且就遥感图像配准目前存在的难点以及深度学习在解决这些难点时所存在的优势进行了详细的讨论.最后,针对遥感图像配准中存在的关键问题进行了讨论与展望.     

基于深度强化学习的机械装备剩余使用寿命预测方法

随着机械装备发展的日益大型化和复杂化,其使用安全性和可靠性也越来越受到重视.剩余使用寿命(remaining useful life, RUL)预测技术,通过分析设备的运行数据,预测设备还能正常运行的时间,利用该技术可有效提升设备运行的安全性和可靠性,同时可为设备的后续维修决策提供关键依据.本文提出一种基于深度强化学习(deep reinforcement learning, DRL)的RUL预测方法,首先通过自编码器(autoencoder, AE)对机械装备的原始信号进行特征提取,利用提取到的特征构成强化学习的状态变量,通过设置合适的动作空间和奖励函数训练强化学习模型,使其能依据样本间的时序相关性对装备的RUL进行准确预测.与其他方法相比,强化学习方法的时序交互决策逻辑可以自然地保留样本间的时序依赖关系,降低了RUL预测的波动性.最后利用涡轮发动机数据集CMPASS对提出的方法进行实验验证,所提出的方法在RMSE和Score两项指标上均优于目前多种RUL预测方法,且所提出方法对于接近退化末期的装备预测效果有明显提升.