身份保持约束下的面部图像超分辨率重建方法

低分辨率是影响人脸识别精度的重要因素。一种有效方法是使用图像超分辨率技术对低分辨率图像重建,生成超分辨率图像后再对其作人脸识别,从而克服低分辨率面部图像对人脸识别的限制。但是,现有超分辨率方法在重建过程中往往忽略了保持其原始身份信息,这直接影响生成图像的人脸识别结果。针对上述问题,提出了一种身份保持约束下的面部超分辨率重建方法IPNet,在提高低分辨率面部图像质量的同时,能保持重建后的面部图像身份。IPNet方法将语义分割网络和面部生成器相结合,通过语义分割网络提取低维隐码和多分辨率空间特征,进而指导面部生成器输出接近于原图的真实面部图像。在此基础上引入人脸识别网络,将身份信息整合到超分辨率方法中,从而约束重建前后的面部图像身份保持一致。实验结果表明,IPNet方法在超分辨率图像质量和身份保持上均优于其他对比方法。

基于标签聚类和协同过滤算法的就业推荐系统设计

随着毕业生就业压力的增大,国家和社会持续发力,国家出台多项就业支持政策,社会上的企业招聘也日渐增多。在此背景下,设计了一种个性化的就业推荐系统。系统基于Web应用,主要功能包括用户注册和登录、用户选择感兴趣领域、职位推荐、职位收藏及查看职位详细内容。其中注册和登录功能的实现借用了Django内置的Auth模块;数据库用的是Django框架下的Sqlite3;职位推荐是基于用户信息的协同过滤算法实现的,并且用标签聚类的方式解决了冷启动问题。仿真结果表明,用户可以注册之后登录并选择自己感兴趣的领域,然后就可以查看系统推荐的职位,具有较好的效果。

基于Apriori算法的混合型数据频繁项集挖掘算法

由于混合型数据同时涉及离散型和连续型属性,导致计算复杂度较高,为此提出面向混合型数据的频繁项集挖掘算法,以提高计算效率。利用Apriori算法分析事务数据库内各项集之间相互关联关系,通过最小支持度计算结果制定关联度规则,生成无向图。建立邻接矩阵,并分析事务数据库内项集在邻接矩阵中的所处位置。将无向图内事务数据全部存储至邻接矩阵中,快速生成频繁1-项集、频繁2-项集;结合项集之间的连接操作,实现频繁项集的挖掘。引入滤波算法对不同存储链路中频繁项集的滤波处理,提高数据挖精准度。实验结果表明,所提方法在频繁项集的挖掘过程中,内存占用较小,频繁项集挖掘效率较高,对数据挖掘技术的发展具有重大意义。

基于XML的Agent通信语言

Agent之间的交互与合作是Agent系统中核心问题之一,而Agent通信语言(ACL)是实现交互与合作的基础。根据目前Agent的应用环境,分析了目前主流通信语言KQML与FIPAACL以及与之相关的内容语言的缺点,结合WWW的主流技术XML,提出基于XML的ACL。

基于双重注意力机制的异步优势行动者评论家算法

深度强化学习是目前机器学习领域发展最快的技术之一.传统的深度强化学习方法在处理高维度大状态的空间任务时,庞大的计算量导致其训练时间过长.虽然异步深度强化学习利用异步方法极大缩短了训练时间,但会忽略某些更具价值的图像区域和图像特征.针对上述问题,本文提出了一种基于双重注意力机制的异步优势行动者评论家算法.新算法利用特征注意力机制和视觉注意力机制来改进传统的异步深度强化学习模型.其中,特征注意力机制为卷积神经网络卷积后的所有特征图设置不同的权重,使得智能体聚焦于重要的图像特征;同时,视觉注意力机制为图像不同区域设置权重参数,权重高的区域表示该区域信息对智能体后续的策略学习有重要价值,帮助智能体更高效地学习到最优策略.新算法引入双重注意力机制,从表层和深层两个角度对图像进行编码表征,帮助智能体将聚焦点集中在重要的图像区域和图像特征上.最后,通过Atari 2600部分经典实验验证了基于双重注意力机制的异步优势行动者评论家算法的有效性.

基于协商的Multi-Agent生产计划与调度系统

目前企业使用的ERP系统中由于计划与能力计算的分离以及调度信息不能及时反馈 ,已很难适应敏捷制造的需要。Agent技术是进行分布式制造系统建模的一种主要方法之一。工作中心是各种生产能力单元的通称 ,也是发生加工成本的实体 ,各工作中心Agent之间通过协商与协作 ,形成一个基于能力与成本的Multi Agent集成生产计划与调度系统 ,使企业具有实时应变性。

基于着色网的Agent会话协议规范与会话建模

会话以及与之相关的会话协议的概念,作为用来刻画Agent之间交互的抽象机制已经研究多年。然而对这些抽象的形式化规范还没有达成共识。文中基于着色网的形式化表示,对多Agent系统中Agent之间复杂并行的会话进行建模。着色网不但可以用来描述简单的会话协议,也可以描述由简单会话协议合成的复杂会话,刻画会话的并行特征以及复杂会话运行时的状态。

结合逻辑和决策论方法的Agent模型研究

分析了目前Agent模型与实现相分离的原因,将逻辑与决策论方法相结合,以自主为前提,面对个体自主性和群体交互的社会性要求,研究如何建立理性Agent以及理性Agent构成的多Agent社会。对Agent的信念、愿望、效用、约定和意图等心智状态之间的关系进行了直观的描述,阐明了理性行为的决策过程,并采用量化多模态逻辑对该模型进行了形式化描述。完善了Cohen和Levesque的BDI模型理论,使其能更准确地反映理性A-gent的行为,为多Agent系统设计与实现提供了理论基础。

面向agent的统一知识表示与推理逻辑框架

agent设计的坚实理论基础必须建立在知识表示和推理的理论之上.针对目前逻辑理论模型及行为理论模型的不足,提出以描述逻辑及其扩展来描述agent的静态、动态及不确定性知识等信念知识,结合描述逻辑与行为理论进行动作描述;并与认知逻辑相结合构成一个信念知识混合系统认知描述逻辑(EDL),以弥补描述逻辑在过程规则表示方面的不足.给出了EDL的语法及语义以及公理系统,构建了一个面向agent的统一的知识表示和推理逻辑框架.

一种基于集合符号的自动推理扩展方法

在多值逻辑Tableau推理的基础上,提出了一种基于集合符号的自动推理扩展方法.将符号集合作为真值,减少了Tableau的推理分枝,并可以将适合经典逻辑的推理方法和策略应用于其中,使得非经典逻辑推理经典化.使用SWI-PROLOG语言设计实现了基于集合符号的自动推理系统,在系统中使用集合符号方法,只需要在规则库中增加推理规则,即可生成规则程序,系统本身不需要任何的修改,因此一些适合于经典逻辑的推理方法和技巧就可以很容易地应用到多值逻辑、模态逻辑、直觉逻辑等非经典逻辑,也可以进一步推广到无穷值逻辑和含模糊量词(如T-算子和S-算子)的逻辑中,对于无穷值逻辑和模糊逻辑的Tableau方法研究具有一定的借鉴作用.对TPTP中的900个逻辑问题进行了证明,实验结果表明,系统在时间和空间上效率都是较高的.

基于遗传算法的神经网络振动钻削参数优化

应用人工神经网络进行振动钻削仿真与参数优化时常用逆映射BP网 ,而BP网的逆映射极易陷入局部极小点。本文提出利用遗传算法与BP网的混合系统进行参数优化。实验结果表明 ,遗传算法是一种全局优化方法 ,可有效地应用于机械加工领域 ,为振动钻削的参数优化提供了一个新的研究方法。

新工科背景下的计算机网络类课程实践教学模式探索

阐述通过搭建虚拟仿真环境将实验带入课堂,对学生实践过程进行动态管理,学生从被动学习到主动学习的教学模式改变以及教师工作效率提高;分析计算机网络类课程实践教学项目,依据项目特点选择合适的虚拟仿真环境,通过虚拟仿真技术搭建计算机网络类课程虚拟仿真实践平台。

面向供应链的生产计划控制研究

计划控制是传统企业资源计划的核心所在。本文首先分析了传统的生产计划和控制方法并指出局限性。针对以核心企业为主的供应链,提出了三层生产计划控制模型并给出了其节点企业内部生产计划的具体算法与运行实例。

基于EVE-NG模拟器搭建网络互联技术实验仿真平台

《网络互联技术》是一门实践性较强的课程,学生既要掌握理论知识,又要通过实验验证理论,理论与实验相辅相成达到较好的教学效果。真实网络互联技术实验环境搭建存在投入大,专人维护,多用户共用一组设备,秩序管理麻烦,使用时间限制等问题,不易被高校采纳。搭建基于B/S结构EVE-NG仿真平台既培养学生的实验能力又解决了真实环境搭建存在的问题。该网络互联技术实验仿真平台特点为:搭建灵活、高效、使用便捷、便于管理维护、使用时间不受限制,比较适合高校学生学习特点。探讨了仿真平台的优点及整个平台搭建过程,实践证明该平台无论在教师教学,学生练习还是系统维护方面均有利。为高校搭建网络互联技术仿真实验平台提供借鉴意义。

第三方物流信息系统的数据集成研究

针对第三方物流信息系统中异构数据源的特点,对如何实现数据集成进行研究,给出了物流数据集成的解决方案。该方案以数据仓库和联邦技术为核心,并结合其它相关技术共同实现,对推动物流信息化的建设和发展有一定的研究价值。

基于Agent的供应链合作伙伴评价体系的研究

提出的是一个基于Agent的供应链合作伙伴评价体系的模型,应用Mobil Agent和Multi Agent实现各个模块的功能。本系统旨在使现有供应链中的合作伙伴评价体系具有智能化,并解决了以前系统中存在的被动式搜索和评价结果难以最优化的问题。

基于强度-梯度映射与多方向中值滤波的红外弱小目标检测算法

为了能够在复杂环境下准确定位出弱小目标,依据目标的高斯形状特性,设计了强度-梯度映射耦合多方向中值滤波的红外弱小目标检测算法。首先,根据红外图像在4个不同方向的强度均值,对经典的中值滤波进行改进,以有效抑制复杂背景中的噪声。再基于弱小目标的中心像素,获取整个红外图像的强度信息。将红外图像沿着半径方向分割为4个子块,并建立每个子块的极坐标系统,以计算其对应的梯度值。依据最大与最小梯度值的比率,得到整个红外图像的梯度信息。再将强度与梯度信息实施融合,得到背景抑制图像,以增强红外弱小目标。最后,利用强度-梯度映射中的非零像素均值来计算阈值,对背景抑制图像实施分割,准确定位弱小目标。测试数据显示,与已有的红外弱小目标检测方案相比,所提算法具备更高的检测准确性,可完整地识别出目标,呈现出更为理想的ROC(receiver operating characteristic)曲线。

EVE-NG与eNSP整合搭建跨平台仿真实验环境

针对EVE-NG仿真平台主要仿真思科设备、eNSP仿真平台只能仿真华为设备,而实际工程项目往往涵盖华为、思科多厂商设备的问题,探讨整合这两个仿真平台,搭建集成多厂商设备、符合实际工程项目的跨平台仿真实验环境。依据该平台仿真整个工程项目实践过程,为培养新工科背景下应用型网络工程专业人才提供了仿真环境。

IP语音电话仿真实验设计与实现

随着因特网的普及,IP语音电话以其众多优点被广泛采用。学生在掌握IP语音电话工作原理基础上需要熟练掌握IP语音电话网络组建及配置过程。在实验条件有限、学生不能完成该实验情况下,采用模拟仿真技术能够使学生体验IP语音电话搭建配置过程。采用Packet Tracer仿真软件模拟设置工作场景,搭建网络拓扑结构,并对网络进行详细配置,最终对实验效果进行验证。实践证明,模拟仿真技术提高学生动手能力,达到较好教学效果。为高校教师开展类似实验提供借鉴意义。

EVE-NG仿真环境下PPPoE和PAT综合实验设计与实现

将局域网接入互联网的方式有多种,掌握这些接入方式是计算机网络专业学生的基本技能,学生既要掌握理论知识,又要通过实验真正实现这些接入方式。路由器自动拨号上网是常见的接入互联网的方式,该方式主要涉及PPPoE、PAT技术。由于实验条件限制加上传统仿真软件不能仿真该实验的不足,传统教学方式中仅仅是理论知识的讲解,不能达到很好的教学效果。新的EVE-NG仿真软件避免了传统仿真软件不足能够仿真该实验。学生通过该仿真软件能够独立完成从网络结构搭建到设备配置,直至系统测试全过程。实验过程加强了学生对路由器拨号上网进一步理解,同时为高校教师仿真类似实验提供借鉴。