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运行状态评价是指在过程正常生产的前提下,进一步判断生产过程运行状态的优劣.针对复杂工业过程定量信息与定性信息共存的情况,本文提出了一种基于随机森林的工业过程运行状态评价方法.针对随机森林中决策树信息存在冗余的问题,基于互信息将传统随机森林中的决策树进行分组,并选出每组中最优的决策树组成新的随机森林.同时为了强化评价精度高的决策树和弱化评价精度低的决策树对最终评价结果的影响,使用加权投票机制取代传统...
针对多智能体一致性算法中的通信问题,提出了一种近邻原则,即利用部分二阶和部分三阶邻居信息,在固定无向连通拓扑图的基础上,应用于三阶多智能体系统.通过MATLAB仿真,将所提出的算法与经典的三阶一致性算法进行比较,仿真结果表明该算法能够使系统达到一致,并且提高了系统的收敛速度,减少了系统通讯量。
电子医疗病历共享能够提高医疗诊断的准确性,促进公共医疗领域的发展.针对目前普遍存在的不同医院之间病历共享困难、病人无法掌握其病历的使用情况等问题,本文提出了病人可控、云链协同的病历共享模型.各级医院组成联盟区块链,病历数据实行链上、链下混合存储.病历共享模型利用聚类算法,改进实用拜占庭共识算法,使得各节点可以更高效地达成共识.将基于属性的加密方案与多关键词加密方案结合进行病历加密,实现了数据可控共...
针对已有的笔迹鉴别方法对笔迹版式的要求比较严格、训练过程耗时、对内容不受限制的小样本数据情况下鉴别性能较低等问题,提出了基于混合码本与因子分析的文本独立笔迹鉴别算法.该算法提取写作时常用的子图像,并用描述符标注“代码”建立“码本”.在特征提取层,分别采用加权的方向指数直方图法和距离变换法,对于具有相同描述符的“代码”计算特征距离.把影响特征距离的因素分为书写因子和字符因子,对码本中的每个书写模式进...
针对模型未知的线性离散系统在扰动存在条件下的调节控制问题,提出了一种基于Off-policy的输入输出数据反馈的H∞控制方法.本文从状态反馈在线学习算法出发,针对系统运行过程中状态数据难以测得的问题,通过引入增广数据向量将状态反馈策略迭代在线学习算法转化为输入输出数据反馈在线学习算法.更进一步,通过引入辅助项的方法将输入输出数据反馈策略迭代在线学习算法转化为无模型输入输出数据反馈Off-polic...
本文提出一种基于联邦智能的分布式控制方法—联邦控制.作为联邦生态的核心环节,联邦控制从联邦智能的需求响应出发,以联邦数据的信息安全和权益保护为目标,以区块链、平行系统为技术支撑,为大型复杂系统提供高效、安全、可靠的控制与管理。
目标检测技术是光学遥感图像理解的基础问题,具有重要的应用价值.本文对遥感图像目标检测算法发展进行了梳理和分析.首先阐述了遥感图像目标检测的特点和挑战;之后系统总结了典型的检测方法,包括早期的基于手工设计特征的算法和现阶段基于深度学习的方法,对于深度学习方法首先介绍了典型的目标检测模型,进而针对遥感图像本身的难点详细梳理了优化改进方案;接着介绍了常用的检测数据集,并对现有方法的性能进行比较;最后对现...
针对Hyperledger Fabric使用固定背书节点处理交易所带来的安全风险和性能瓶颈问题,提出了一种非交互、可验证的随机化背书节点优化方案.基于“背书−排序−验证”的Hyperledger fabric共识模型,引入背书节点候选集,使用可验证随机函数随机抽取背书节点进行交易背书,实现了背书节点的非交互式可验证随机选取和背书过程的并行处理.分析和实验表明,优化后的共识机...
首先,阐述电动汽车(Electric vehicle,EV)驱动系统的布置结构以及差速控制的原理和优缺点,并介绍用于电子差速控制(Electronic differential control,EDC)的Acekermann转向模型和3自由度整车动力学模型,进而剖析非线性扰动和整车模型的设计理念;其次,重点综述电动汽车分布式驱动结构的电子差速控制策略、多机抗扰控制及优化算法的相关研究成果,并从成果...
针对二阶多智能体系统中的分布式资源分配问题,本文设计两种连续时间算法.基于KKT(Karush−Kuhn−Tucker,卡罗需−库恩−塔克)优化条件,第一种控制算法利用节点局部不等式及其梯度信息来约束节点状态.与上述梯度方法不同,第二种控制算法包括一致性梯度下降法和固定时间收敛映射算子,其中固定时间收敛映射算子确保算法的节点状态在固定时间收敛到局部约...
在无先验信息的情况下,贝叶斯网络(Bayesian network,BN)结构搜索空间的规模随节点数目增加呈指数级增长,造成BN结构学习难度急剧增加.针对该问题,提出基于双尺度约束模型的BN结构自适应学习算法.该算法利用最大互信息和条件独立性测试构建大尺度约束模型,完成BN结构搜索空间的初始化.在此基础上设计改进遗传算法,在结构迭代优化过程中引入小尺度约束模型,实现结构搜索空间小尺度动态缩放.同时...
事件相机是一种新兴的视觉传感器,通过检测单个像素点光照强度的变化来产生“事件”.基于其工作原理,事件相机拥有传统相机所不具备的低延迟、高动态范围等优良特性.而如何应用事件相机来完成机器人的定位与建图则是目前视觉定位与建图领域新的研究方向.本文从事件相机本身出发,介绍事件相机的工作原理、现有的定位与建图算法以及事件相机相关的开源数据集.其中,本文着重对现有的、基于事件相机的定位与建图算法进行详细的介...
针对回声状态网络无法根据不同的时间序列有效地选择储备池参数的问题,本文提出一种新型预测模型,利用改进的差分进化算法来优化回声状态网络.其中差分进化算法的缩放因子F、交叉概率CR和变异策略自适应调整,以提高算法的寻优性能.为验证本文方法的有效性,对Lorenz时间序列、大连月平均气温−降雨量数据集进行仿真实验.由实验结果可知,本文提出的模型可以提高时间序列的预测精度,且具有良好的泛化能力...
多机协同是空中作战的关键环节,如何处理多实体间复杂的协作关系、实现多机协同空战的智能决策是亟待解决的问题.为此,提出基于深度强化学习的多机协同空战决策流程框架(Deep-reinforcement-learning-based multi-aircraft cooperative air combat decision framework,DRL-MACACDF),并针对近端策略优化(Proxim...
主流的目标跟踪算法以矩形模板的形式建立被跟踪物体的视觉表征,无法有效区分目标与背景像素,在背景复杂、目标非刚体形变、复杂运动等挑战性因素影响下容易出现模型偏移的问题,导致跟踪失败.与此同时,像素级的显著性信息与运动先验信息作为人类视觉系统有效区分目标与背景、识别运动物体的重要信号,并没有在主流目标跟踪算法中得到有效的集成利用.针对上述问题,提出目标的像素级概率性表征模型,并且建立与之对应的像素级目...

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