基于最大决策熵的快速属性约简算法

在大数据时代背景下,各领域数据爆炸式增长,数据类型复杂多样。针对决策系统中基于最大决策熵的属性约简算法在大规模数据集下运行效率低的问题,提出了一种基于启发式的快速属性约简算法。本文提出的算法首先研究了属性和对象在属性约简过程中的变化对其产生影响,其次提出了属性重要度保序性的相关定理。最后通过UCI数据集对提出算法的有效性进行验证,结果表明提出的快速属性约简算法的运行效率更高。

基于模拟退火算法的智能测试优化

把智能化技术应用于软件测试领域,解决测试优化等技术难题,已成为近来的研究热点之一。针对基于用户需求的测试用例优先排序问题,提出了一种基于模拟退火算法的智能化求解方法,能够有效提高软件测试效率。首先,介绍了基于需求的测试优先排序问题的一般性表述,给出了测试用例评价指标及测试用例距离的定义;其次,提出了基于模拟退火算法的问题解决思路,设计了包括状态表达方法、领域定义及搜索方法、降温函数及热平衡、退火结束方式等在内的算法要素,给出了算法基本流程、求解步骤和实现方式;最后利用实验验证了算法的有效性。实验结果表明,该方法具有很好的全局寻优能力,整体效果上优于随机测试。

针对复杂噪声场景的FCM聚类算法非局部改进

作为一种常用的图像分割算法,模糊C均值聚类(FCM)对噪声过于敏感。针对此缺陷,研究者们提出了诸多改进算法。然而,现有算法在面对较为复杂的噪声场景时,所得图像分割效果往往不令人满意。通过对经典FCM算法的目标函数施加非局部正则化,该文给出一个FCM非局部改进算法(FCM_UNL)。在复杂噪声场景下进行图像分割时,FCM_UNL能保持较高的分类精度。初步的图像分割实验表明了所提算法的有效性。

基于多伯努利密度聚类的多平台多目标融合检测跟踪

由于各平台雷达、电子战探测距离的限制,在大规模编队的融合检测跟踪场景下,各个平台节点的视域范围通常并不相同,每个节点观测到的目标也可能并不完全重叠,这会导致多平台多目标一致性融合检测与跟踪变得困难。在此场景下,本项目提出基于多目标密度聚类的多平台视域划分与一致性融合检测跟踪方法,基于多个平台的无标签强度函数聚类得到对全局视域的划分,进一步在扩展多目标标签下给出基于标签多伯努利滤波器的一致性多目标滤波算法。通过仿真实验验证了本文所提出算法的有效性。

人工智能数据标注格式转换方法

数据标注在从劳动密集型向技术密集型转换的同时,也在利用AI提升效率。不过在许多全新的领域,机器始终无法代替人类。清晰且标准化的数据适合AI标注,但模糊且繁琐的社会性数据只能由人来进行。数据标注的准确性决定了人工智能算法的有效性,因此,数据标注不仅需要有系统的方法、技术和工具,还需要真正认识目前现有数据标注存在的问题,并针对目前的混乱性,给出自己的解决方案。本文概述了数据标注的类型、数据标注工具、数据标注格式,指明了数据标注目前存在的标注格式不一致和缺乏标准化的问题,此外本文还详细介绍了各种标注格式以及转换过程。

基于智能垃圾箱回收阈值的回收车辆路径问题

本文针对智能回收车辆路径问题,考虑了智能垃圾箱回收阈值对回收公司运营成本的影响,构建了回收公司运营成本最小化的优化模型,并运用PSO粒子群算法进行车辆路径优化,并结合实例对模型和算法的有效性进行了验证。结果表明,回收公司通过确定合理的垃圾箱回收阈值进行车辆优化调度,可以有效降低回收运营成本,进而为智慧城市回收物流网络建设提供了理论借鉴。

捷联惯导系统罗经对准仿真研究

分析了传统的平台式惯导的理论基础、给出了控制框图,在此基础上,将平台罗经对准的思想应用到捷联惯导系统的罗经对准,研究了捷联式惯导系统罗经自对准技术,给出了根据捷联罗经对准的指标求罗经控制参数的公式和罗经对准的理论对准误差,建立捷联罗经对准的连续控制系统模型,并将该连续控制系统的模型离散化,得到捷联惯导系统罗经对准的离散控制系统模型,由于实际应用中,罗经对准只能通过程序的形式串行实现,将捷联惯导系统罗经对准的离散控制系统模型转化为等效的程序实现。通过对连续控制系统、离散系统和等价的串行程序3种实现方式进行仿真,仿真结果表明了捷联惯导罗经对准的有效性,罗经对准实际误差和理论误差的一致性,以及3种对准方式的等价性。

打印机电磁泄漏发射信息复现研究

信息设备电磁泄漏发射给信息安全保密带来严重隐患。为应对电磁泄漏信息可识别复现,研究了打印机设备电磁泄漏信息重构技术,提出了打印机电磁泄漏发射通信系统模型,探讨了电磁泄漏信息捕获的必要条件,据此,构造了电磁泄漏信息捕获及复现系统平台,根据实际监管工作需要,提出了捕获信息重构算法,针对某款打印机设备电磁泄漏发射进行了信息复现测试,实际结果表明所提捕获信息复现算法的有效性和可靠性。希望本文研究结果能对信息设备电磁泄漏发射信息复现工作具有重要指导意义。

Science China Technological Sciences2022年65卷第8期中文摘要

多智能体系统分布式混杂优化谭学刚,袁洋,和望利,曹进德,黄廷文本文构建了基于混杂机制的分布式寻有协议来解决分布式优化问题.其目的在以分布式方式使得智能体状态达到一致的同时,实现对分配给每个智能体的目标函数之和最优解的求解。本文设计了一种基于分布式混杂脉冲机制的寻优协议,该协议分为两部分:在连续时间区间包含邻居状态信息的平均一致项以及在脉冲时刻的包含梯度信息的寻优项。在此基础上,建立了基于固定脉冲增益的最优性判据,并通过数值仿真验证了算法的有效性.