多专家集成式决策支持系统探讨

本文在文献[1]给出集成式决策支持系统(I—DSS)的基本概念及提出I—DSS的两种主要形式的基础上,对I—DSS的形式之一——多专家集成式决策支持系统(MEI—DSSS)作了较深入的探讨。本文阐述了MEI—DSS提出的原因,给出了MEI—DSS的基本概念,概述了MEI—DSS同相关学科和技术的关系,提出了MEI—DSS的基本结构框架,并从知识表示、推理机制以及多专家系统动态组合进行问题求解的算法实现等方面探讨了该系统在大型决策中的应用。本文最后提出了MEI—DSS今后有待深入研究的课题。     

幂群的置换表示

利用群作用分别给出了有限群上幂群的置换表示和矩阵表示,进而给出了非空幂子集成幂群的条件.     

混合层高度变化趋势及其代表值的探讨

利用长江下游某地的气象资料探讨了混合层高度的时刻、月份和季节变化规律，并得出结论：用2：00、8：00、14：00、20：00时刻的气象资料对年日平均有很好的代表性，用4、7、10、12月份对春、夏、秋、冬也有较好的代表性。     

非线性演化方程族的零曲率表示

利用泛函梯度,从一般的谱问题ψx=U(u,λ)ψ出发,通过直接计算,得到了两族非线性演化方程的零曲率表示。这种方法方便有效且对于其它非线性演化方程同样适用。     

n次积分C-半群的表示定理

利用指数有界的n次积分C-半群的基本性质，用两种不同的方法证明了它的指数公式。     

基于NSCT与压缩感知的红外影像融合

针对红外和可见光图像在融合过程中存在质量低下、信息缺失、边缘细节不突出等问题,提出一种基于非下采样轮廓波变换(non-subsampled contourlet transform,NSCT)与稀疏表示的压缩感知图像融合重构算法.首先利用NSCT进行源图像分解,得到相应的高频子带和低频子带图像;然后针对高频子带部分,利...     

基于非负稀疏协作模型的目标跟踪算法

目标跟踪是计算机视觉研究领域中一个最基本的问题.为解决在复杂场景下目标跟踪效果不佳的问题,作者搭建了一个基于非负稀疏的协作模型,该模型将非负稀疏表示的产生式模型与全局模板判别式模型相结合,并提出了基于非负稀疏协作模型的目标跟踪算法.首先对每一帧图像使用粒子滤波得到若干个候选框,然后再利用非负稀疏协作模型对每一个候选跟踪框进行评分,根据得分最高判为是跟踪目标的候选框.在多个视频序列上的实验结果表明,所提出的方法可以有效地提高目标跟踪的性能.     

多机协同自主任务规划系统研究综述

针对多机协同自主任务规划显著提升无人机任务感知效能、提高任务执行能力的现状,对其关键技术进行阐述,主要包括知识表示、通感一体化、任务调度及航迹规划等技术。针对知识表示技术,阐述基于任务环境上下文感知的知识库构建方法,进而对多域融合知识图谱构建、动态知识图谱更新与共享方法进行分析总结;针对通感一体化技术,分析了环境适变、灵活可扩的多机协同通感一体化架构,进而揭示多机协同通感一体化理论能限,阐述面向任务差异性需求的资源共享方法;针对任务调度及航迹规划技术,阐述资源适配的多机协同自主任务调度方案,并对基于动力学模型的航迹控制策略及不完美环境下的鲁棒控制机制进行分析总结。     

基于自监督信息增强的图表示学习

针对图表示学习模型依赖具体任务进行特征保留以及节点表示的泛化性有限等问题,本文提出一种基于自监督信息增强的图表示学习模型(Self-Variational Graph Auto Encoder,Self-VGAE)。Self-VGAE首先使用图卷积编码器和节点表示内积解码器构建变分图自编码器(Variational Graph Auto Encoder,VGAE),并对原始图进行特征提取和编码;然后,使用拓扑结构和节点属性生成自监督信息,在模型训练过程中约束节点表示的生成。在多个图分析任务中,Self-VGAE的实验表现均优于当前较为先进的基线模型,表明引入自监督信息能够增强对节点特征相似性和差异性的保留能力以及对拓扑结构的保持、推断能力,并且Self-VGAE具有较强的泛化能力。