基于改进蚁群算法的个性化学习路径推荐

目前已有的学习路径推荐领域多为学习资源推荐,而课程知识图谱应用率较低,与蚁群算法的结合普遍缺乏对学习者知识水平的精确建模.因此,提出将知识图谱技术、深度知识追踪模型以及蚁群算法三者相结合,同时分类蚁群改进传统的蚁群算法:首先,抽象出课程知识点图谱作为路径基础,将深度知识追踪应用于不同水平学习者的分类,并与知识点难度权重相结合;然后,采用蚁群算法进行相应的路径规划,将蚁群按照不同的学习者类别进行划分,在保障相对最短学习路径的同时考虑不同学习群体客观知识水平情况,从而得到个性化的高效率学习路径推荐;最后,在ASSISTment数据集上验证了本方法的有效性.     

基于Transformer和位置约束的端到端多目标追踪算法

为了应对计算机视觉中多目标追踪任务的挑战。针对网络中使用的锚点造成重识别训练模糊的问题,通过可生成参考点的可变形Transformer,提出了一个端到端的多目标追踪系统(tracker Transformer,TKTR)。由骨干网络模块提取特征图,将其送入可生成参考点的可变形Transformer架构,以检测目标并生成代表检测框中心的参考点;利用参考点对候选目标进行空间位置约束并计算检测框的交并比来关联目标。实验结果表明,TKTR利用Transformer的查询特征向量对目标进行位置约束,提高了追踪精度,并且降低了ID切换的指标。     

一种OFDM稀疏信道估计系数优化方案

围绕利用贪婪追踪算法的正交频分复用（orthogonal frequency division multiplexing, OFDM）调制系统的稀疏信道估计,研究了由于原子的错误选择所导致的恢复性能下降问题.基于针对贪婪追踪算法中最小二乘重构运算过程的分析,发现错误原子上存在严重的原子系数的过估计现象.在此基础上,提出了利用相邻符号间信道路径时延相关性的系数优化方案（coefficients optimization scheme, COS）,用以提高原子选择错误时稀疏信道估计的准确性.仿真结果表明,将COS与传统的正交匹配追踪（orthogonal matching pursuit, OMP）算法和稀疏度自适应匹配追踪（sparsity adaptive matching pursuit, SAMP）算法融合,都有效地抑制了原子的错误选择对稀疏信道估计的影响,并且在低信噪比下提升了贪婪追踪算法的估计性能,在不同多径信道模型下的仿真测试中均具有较好的鲁棒性.     

追踪控制方法在肌型血管模型中的应用

为解决肌型血管生物学模型的同步问题, 采用追踪控制的方法, 根据李雅普诺夫(Lyapunov)稳定理论构 造了适当的混沌同步控制器, 使驱动鄄响应系统在全局范围内达到同步效果, 并对驱动鄄响应系统的同步误差进 行了仿真实验。 实验结果表明, 系统的同步误差渐进趋近于 0, 说明可通过控制系统使痉挛状态下的血管与正 常状态的血管达到运动同步, 从而证明了该控制方法的有效性, 为血管痉挛等疾病的治疗提供了理论依据。     

基于块分割的新型压缩感知算法

针对现有块分割压缩感知(block compressive sensing,BCS)算法的块效应问题,提出一种低复杂度、可消除块效应的新型块分割重构算法.在稀疏表达时,采用小波变换(DWT)代替离散余弦变换(DCT),改善图像细节分量;在测量时,依据分块图像频率特征对测量矩阵加权,提高图像质量;在重构时,采用正交匹配追踪(orthogonal matching pursuit,OMP)算法代替匹配追踪(matching pursuit,MP)算法,提高重构速度.仿真结果表明,所提出的算法可在保证重构速度的情况下,有效消除块效应,且不增加内存占用.     

一种改进的变步长自适应匹配追踪算法

压缩感知是利用信号的稀疏性和可压缩性进行信号处理的新理论.针对压缩感知中信号稀疏度未知的问题,提出了一种改进的变步长自适应匹配追踪(MVss AMP)算法.该算法通过计算余量与测量矩阵的相关性,自适应地选择候选集原子,并且通过可变步长更新支撑集,实现信号的精确重建.该算法通过设置一个参数来控制步长变化.仿真结果表明:该算法在误差范围内实现了信号精确重建,并且重建性能优于其他同类算法.     

MMSE准则下基于玻尔兹曼机的快速重构算法

全连接的玻尔兹曼机模型可全面描述稀疏系数间统计依赖关系,但时间复杂度较高.为了提高基于玻尔兹曼机的贝叶斯匹配追踪算法(BM-BMP)的重构速度和质量,本文提出一种改进算法.第一,将BM-BMP算法的最大后验概率(MAP)估计评估值分解为上一次迭代的评估值与增量,使得每次迭代仅需计算增量,极大缩短了计算耗时.第二,利用显著最大后验概率估计值平均的方式,有效近似最小均方误差(MMSE)估计,获得了更小的重构误差.实验结果表明,本文算法比BM-BMP算法的运行时间平均缩短了73.66%,峰值信噪比(PSNR)值平均提高了0.57 dB.     

基于层控蚁群层位自动追踪的Wheeler转换方法及其应用

对地震数据进行预处理,增强同相轴的连续性,然后引入支持向量机技术对地震剖面上的点进行分类处理,同时以地震振幅、瞬时相位、层位倾角、信息素浓度等信息作为蚁群层位追踪的评价函数,提出改进蚁群搜索的地震层位对比和自动追踪算法。在此基础上,将时深域沉积旋回韵律体对比追踪结果转换到Wheeler域,实现时间域和Wheeler域的同步解释,从而有效揭示沉积组合的空间关系,突出缺失和叠加模式,使在年代地层域中提取时间切片成为可能,对沉积、侵蚀和沉积时间有更深刻的理解。实际地震资料的应用结果验证了方法的有效性。     

基于Monte Carlo方法的NIRS生理检测研究

在NIRS生理检测技术的基础上,提出以扫描方式进行NIRS检测的新构想.以Monte Carlo方法展现其成像过程,并首次尝试以Monte Carlo方法对扫描式NIRS检测进行分析,以Visual C++编制程序,建立由组织结构到检测影像的检测模型.对一百万条光线进行追踪,对比分析了不同长度通道的扫描影像,并进行实测,得出该方式下检测影像的分辨率好于传统方式,证实了该方法的独特性.     

大陆漂移的地质依据探讨

由于古地磁学、海底地貌学、海洋地质学、地球物理学和深海测深技术等的迅猛发展,为大陆漂移说提供了强有力的依据。本文从大陆拼合、古生物和古气候,平移断层,古地磁等方面进行论证。