多任务多联盟并行生成：模型与求解

联盟生成是MAS的一个关键问题,现有的工作主要研究如何针对一个任务生成最优联盟,很少考虑多任务多联盟生成问题(MMG).对MMG问题建立了模型,并进行了分析.在系统能力受限的条件下给出一种并行算法,首先找出最优可达任务集,再针对每个任务生成相应的联盟,从而实现了问题的分布并行求解.最后通过仿真试验说明了此算法的有效性.     

两类决策系统中规则获取的联合决策矩阵算法

提出了联合决策矩阵的概念以及基于联合决策矩阵的两类决策系统规则获取算法.将条件属性等价矩阵和决策属性等价矩阵合并到一个矩阵中,大大减少了矩阵生成过程的比较次数,能有效提高算法的效率.用一个实例说明了算法的执行过程,并通过算法复杂度分析与实验结果对比,进一步说明了该方法的有效性.     

多变量离散灰色模型及其性质

构建了多变量离散灰色模型,并将该模型与传统GM(n,h)模型对比研究,通过系数变换,该模型可以和GM(n,h)模型相互等价,从而架构了离散灰色模型与传统灰色模型的研究桥梁.在此基础上研究了数乘变换对其参数取值的影响,结果表明模型的模拟和预测值只与因变量的数乘变换有关,而与自变量的变换无关,模型的相对误差与所有变量的数乘变换都无关,这些结果对灰色模型系列性研究有重要意义.     

资源受限多项目选择计划模型及其免疫优化决策方案

针对资源受限多项目选择计划问题探讨其数学模型,利用改进的克隆选择算法对其进行求解.算法设计中,利用启发式规则生成初始抗体群;利用变异算子改善进化群体的质量和增强进化群体的多样性;在群体更新中,基于启发式规则,插入新的成员微调进化群体的多样性.数值实验结果说明了模型设计的合理性,以及改进的克隆选择算法的有效性,获得了所建模型的较好决策方案.     

繁简字理论问题探析

繁简字是一种较为常见的汉字字际关系,也是当下汉字学研究的重点内容之一。中华人民共和国成立至今,有关繁简字理论的研究已经相当丰富,在学界现有观点的基础之上,以繁简字的理论问题为核心,分别从生成途径、消长机制以及判定方式三方面入手展开论述,可以在一定程度上弥补现有研究成果的不足,完善理论框架,丰富繁简字的研究内容。这对繁简字及汉字字际关系的相关研究都有着十分重要的意义和价值。     

基于最小生成树和图像矩的陶瓷过滤器表面缺陷检测

针对人工检测陶瓷过滤器堵孔、裂缝缺陷效率低、误检率高的问题,提出一种基于最小生成树和图像矩的缺陷检测算法;对输入缺陷图像进行灰度化和去除噪声处理,利用阈值分割方法对图像进行二值化,根据陶瓷过滤器表面孔洞空间分布及面积变化,利用滑动窗口遍历图像,结合最小生成树与图像占空比检测堵孔缺陷;根据过滤器裂缝的灰度和形状特征,采用基于图像矩的等价椭圆的方法检测裂缝缺陷。结果表明,所提出的算法能够有效地检测出陶瓷过滤器堵孔、裂缝缺陷,自建数据集的检测准确率达到95%以上。     

基于平行注意力机制的对抗样本防御方法

为降低对抗样本的影响,提高分类模型在遭受攻击威胁下的精度,利用哺乳动物视觉系统工作原理,结合注意力机制,提出一种新型防御对抗样本模型PSCAM-GAN(Parallel Spatial and Channel Attention Mechanism Adversarial Generative Network)。该防御模型在通过编码器获得对抗样本的特征图后,使用平行注意力机制提取特征图中的个体和位置信息,然后在保证这些特征不变的情况下,重新调整特征图的权重,通过解码器产生净化结果。该方法能在清除恶意扰动的同时保持净化结果与输入的一致性,有效降低对抗样本对模型精度的影响。在CIFAR-10和MNIST数据集上,PSCAM-GAN面对多种对抗样本攻击时的防御效果超越了其他基于预处理的防御方法,能有效提高模型的健壮性。     

一类简单图的生成树数

利用Cayley公式求解递推关系方程,给出了一类简单图S(p,n)的生成树数的计算公式.     

融合视觉特征和语义关系特征的视觉故事生成方法

现有视觉故事生成方法没有考虑不同图像之间高层视觉特征和语义关系特征的深层关联、忽视对图像序列主题的挖掘。提出一种既考虑了整个图像序列的主题又考虑不同图像之间视觉特征和语义关系特征相关性的融合视觉特征和语义关系特征的视觉故事生成方法。该方法利用自编码器挖掘图像序列的主题特征,通过主题特征总结由图像中实体推理出的语义关系特征,然后利用相互注意力融合高层视觉特征和语义关系特征。实验表明,该方法可以生成更具一致性和表现力的故事,并在机器评价指标上取得了比现有方法更好的结果。