搜索结果: 16-30 共查到“知识库 计算机科学技术基础学科”相关记录8063条 . 查询时间(1.484 秒)
动态多目标优化问题(Dynamic multi-objective optimization problems,DMOPs)的目标函数发生变化时,需要采取变化响应策略对种群进行重新初始化,以快速追踪新环境中的最优解集.现有动态多目标优化算法对不同个体、不同维度的决策变量缺乏针对性的变化响应,导致重新初始化效果尚存在较大改进空间.为此,提出一种对不同个体、不同维度的决策变量分别进行自适应变化响应的动...
针对当前过程监测和运行状态评价方法等对工况信息感知不全面、漏报和误报现象严重等问题,在深入研究工业现场数据静−动态特性协同感知方法的基础上,提出关键性能指标(Key performance indicators,KPI)驱动的慢特征分析(Slow feature analysis,SFA)算法.将关键性能指标信息融入到慢特征分析中,协同感知复杂工业过程的静−动态特性变化,并...
面向无人艇的T-DQN智能避障算法研究
无人艇 强化学习 智能避障 深度Q网络
2024/1/16
无人艇(Unmanned surface vehicle,USV)作为一种具有广泛应用前景的无人系统,其自主决策能力尤为关键.由于水面运动环境较为开阔,传统避障决策算法难以在量化规则下自主规划最优路线,而一般强化学习方法在大范围复杂环境下难以快速收敛.针对这些问题,提出一种基于阈值的深度Q网络避障算法(Threshold deep Q network,T-DQN),在深度Q网络(Deep Q ne...
共识算法作为区块链底层关键技术,可解决决策权分散的分布式系统中的一致性难题.良好的共识算法可提升系统健壮性,但大多数方案在网络故障或主动攻击下存在鲁棒性不可控、活性表现差、可扩展性不足等问题.针对上述问题,提出一种抗自适应攻击的健壮拜占庭容错共识算法(Robust Byzantine fault tolerance,RBFT).该算法利用环签名的无条件强匿名性构造排序选主算法,隐匿选举每一轮共识中...
基于多伯努利滤波的厚尾噪声条件下多扩展目标跟踪
多扩展目标跟踪 厚尾噪声 随机超曲面 多伯努利
2024/1/16
针对厚尾噪声条件下不规则星凸形多扩展目标跟踪(Multiple extended target tracking,METT)问题,提出一种基于多伯努利滤波的厚尾噪声条件下多扩展目标跟踪方法.首先,采用学生t分布对厚尾过程噪声和量测噪声进行建模,并基于有限集统计(Finite set statistics,FISST)理论利用随机超曲面模型(Random hypersurface model,RHM...
优化算法中多种群采样方式可转化为蒙特卡洛对当前函数积分的评估,针对不同子种群对整体评估的差异性,提出子种群规模(个体数)自适应的改进策略,并用于多尺度量子谐振子优化算法(Multi-scale quantum harmonic oscillator algorithm,MQHOA)的改进,同时阐述多种群策略所具有的量子特性以及量子隧道效应与寻优性能的相关性.已有的优化算法忽视了动态调节子种群规模对...
双目深度估计的在线适应是一个有挑战性的问题,其要求模型能够在不断变化的目标场景中在线连续地自我调整并适应于当前环境.为处理该问题,提出一种新的在线元学习适应算法(Online meta-learning model with adaptation,OMLA),其贡献主要体现在两方面:首先引入在线特征对齐方法处理目标域和源域特征的分布偏差,以减少数据域转移的影响;然后利用在线元学习方法调整特征对齐过...
基于剪枝堆栈泛化的离线数据驱动进化优化
堆栈泛化 代理模型 离线数据驱动优化 进化计算
2024/1/16
现实世界中存在很多目标函数的计算非常昂贵,甚至目标函数难以建模的复杂优化问题.常规优化方法在解决此类问题时要么无从入手,要么效率低下.离线数据驱动的进化优化方法不需对真实目标函数进行评估,跳出了传统优化方法的固铚,极大推动了昂贵优化问题和不可建模优化问题的求解.但离线数据驱动进化优化的效果严重依赖于所采用代理模型的质量.为提升离线数据驱动进化优化的性能,提出了一个基于剪枝堆栈泛化(Stacked ...
智能电网虚假数据注入攻击弹性防御策略的拓扑优化
智能电网 虚假数据注入攻击 攻击防御 拓扑图论
2024/1/17
基于虚拟隐含网络的虚假数据注入攻击(False data injection attack,FDIA)防御控制策略,本文提出了一种基于图论的拓扑优化算法来提高其防御性能.首先,提出了一种图的等效变换方法—权值分配法,实现二分图连接拓扑与二分图拉普拉斯矩阵的一一对应;进而基于网络拓扑的连通度以及连通图的可去边理论,给出了虚拟隐含网络和二分图连接网络的拓扑选择依据;在考虑拓扑权值的基础上,给出了权值拓...
作为聚类的重要组成部分,边界点在引导聚类收敛和提升模式识别能力方面起着重要作用,以BP(Border-peeling clustering)为最新代表的边界剥离聚类借助潜在边界信息来确保簇核心区域的空间隔离,提高了簇骨架代表性并解决了边界隶属问题.然而,现有边界剥离聚类仍存在判别特征不完备、判别模式单一、嵌套迭代等约束。
基于粒度聚类的铁矿石烧结过程运行性能评价
粒度聚类 烧结过程 时间序列 运行性能
2024/1/16
烧结过程的运行性能是生产效率和能源利用的综合表现.运行性能评价是保持烧结过程的运行性能处于最优等级的前提.考虑到时间序列数据的冗余,提出一种基于粒度聚类的铁矿石烧结过程运行性能评价方法.首先,利用单因素方差分析方法选取影响运行性能等级的检测参数;然后,采用多粒度区间信息粒化实现检测参数时间序列数据的降维,并进行粒度聚类,得到聚类标签;最后,以聚类得到的聚类标签为输入,利用随机森林算法进行运行性能等...
针对大数据应用中用户共享数据的访问控制由半可信云服务商实施所带来的隐私泄露、策略和访问日志易被篡改等问题,提出一种基于区块链的策略隐藏大数据访问控制方法(A policy-hidden big data access control method based on blockchain,PHAC).该方法采用区块链技术实施访问控制以减少对服务商的信任依赖,引入属性基加密(Attribute-bas...
一种基于区块链的DNSSEC公钥验证机制
域名安全扩展 公钥基础设施 区块链 密码学累加器
2024/1/17
针对中心化域名安全扩展(Domain name system security extensions,DNSSEC)架构所导致的信任链复杂性和单边控制模式,提出了一种去中心化的DNSSEC公钥验证机制.该机制结合区块链结构、密码学累加器和共识算法设计,创新性地实现使用区块链技术的密钥绑定、轮转和验证操作,无需中心化权威节点即可使用可信公钥验证域名记录.进一步分析和实验表明,所提出的机制在保证密钥管...
基于灵活平衡约束的图聚类方法
图聚类 图分割 平衡约束 紧松弛
2024/1/17
现有的图聚类方法主要存在两方面的问题,一是对各个类规模一致的假设,在许多实际应用中并不成立;二是在处理多类聚类问题时,其所常借助的递归技术或启发式算法会影响聚类的性能.为此,本文提出一种基于灵活平衡约束的多类图聚类方法.其能够覆盖从绝对平衡约束到无平衡约束的范围,可同时处理类别规模一致和不一致的问题.为有效求解新方法中的参数,进一步提出一个紧松弛方法来使所提出的图聚类方法不仅易于求解,且在处理多类...