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摘要:采用拍卖方法来进行资源分配是多Agent系统研究中的重要问题.基于广义的多属性拍卖模型,提出了一种递增叫价的多属性拍卖方法——MAE.对MAE中卖方和买方的策略和效用进行了分析,进而证明了MAE的一些重要性质.例如卖方和买方满足独立理性,且都有接近最优的策略,在这一组策略下买方和卖方的总效用接近最大.将MAE与已有的多属性拍卖方法进行了比较,结果表明MAE改进了Esther David的工作,并且说明MAE是一种可以取代MAV的递增叫价多属性拍卖方法.
摘要:作为一种协商手段,拍卖方法是多Agent系统(MAS)的重要问题之一,组合拍卖是其中的研究热点.提出了物品分配方案的k—UNT条件,并给出了一种基于1-UNT检查的求边际效用递减组合拍卖的近似算法,证明了1-UNT算法的解的效用率不低于0.5.实验表明,将1-UNT算法和贪心算法结合可在较短的时间内求得较优解.还给出了基于k—UNT检查的胜者决定算法,证明了即使在2人组合拍卖的简单情况下,基于k—UNT检查的胜者决定算法都不可能保证解的效用率大于0.5.1-UNT算法部分改进了Lehmann等人的工作.
摘要:多Agent系统中的协商问题往往由许多议题组成,导致问题空间十分庞大.传统的协商方法通过对问题空间进行穷尽搜索来找到最优解,并不适合多议题协商.而且,传统的方法不考虑协商偏好变化的情况,使得Agent在不完全及不正确环境下找到的最优解并不合理.提出一种劝说式多Agent多议题协商方法.借助信念修正这一有效的推理工具,协商Agent能够在协商过程中接受协商对手的劝说,考虑对手对协商议题的偏好,并根据一种基于辩论的信念修正方法调整自身的偏好.这样就能够使协商Agent对变化的协商环境具备适应性,从而提高协商的效率及正确率,快速准确地达成协议.
摘要:合同网协议可扩充性好,处理动态环境能力强,在多智能体系统协商中应用广泛.在分析了经典合同网协议的优缺点后,提出了基于熟人联盟及扩充合同网协议的多智能体系统协商模型.根据模型设计了适合扩充合同网协议的系统结构,引入了熟人联盟以及信任度参数,提出熟人联盟生成方法及信任度更新规则并构造了基于经典合同网协议的扩充合同网协议.最后通过对一个导弹防御例子的测试及分析,证实了该模型在保证协商质量的基础上,有效地降低了协商代价.
摘要:研究了小样本数据集的神经网络分类器集成,提出了适合于小样本数据集的神经网络分类器集成方法Novel_NNE,通过生成差异数据提高神经网络集成中个体的差异性,从而提高集成学习的泛化性能;最后应用不同的融合技术针对UCI标准数据集进行了实验研究.结果表明,在集成算法Novel_NNE中,使用相对多数投票与贝叶斯融合方法的性能优于行为知识空间融合方法.
摘要:针对输入输出均为连续时变函数的系统仿真问题,提出了一种基于函数基展开的神经网络建模方法.在连续函数空间中选择一组适当的基函数,将输入/输出函数在给定的拟合精度下,分别表示为该组基函数的有限项展开形式,由神经网络通过训练样本集的学习,建立输入函数基函数展开式系数与输出函数基函数展开式系数之间的变换关系.由于输入/输出函数与展开式系数之间存在着一一对应关系,从而可实现时变系统输入和输出之间的连续映射.给出了基于walsh变换的实现方法,并以油田开发驱替采油过程模拟为例验证了方法的有效性.
摘要:流形学习的主要目标是发现嵌入在高维数据空间的低维光滑流形.近年来基于谱图理论的学习算法受到研究者的广泛关注.介绍了流形与流形学习的关系,着重研究了几种有代表性的基于谱图理论的流形学习算法,并对算法进行了比较分析,最后进行总结和对进一步的研究做了展望.
摘要:提出了用模糊熵来度量反向三I模糊推理结果的模糊程度,给出了模糊熵反向三I原则,讨论了FMP和FMT问题的模糊熵反向三I支持算法解存在的条件,分别给出了几个常见蕴涵算子的FMP问题与FMT问题的模糊熵反向三I解的计算公式.
摘要:普通的离散小波变换具有平移敏感性,无法稳定地表示小波域下的虹膜特征.为了减弱虹膜图像的旋转变化对小波分解系数的影响,提出一种基于虹膜的方向能量分布序列的平移不变预处理方法,以校正虹膜纹理图像角度旋转变化.通过对小波变换系数进行阈值化处理,以双位二进制形式编码虹膜特征.在验证模式下,采用加权Hamming距对未知虹膜进行多模板匹配得出识别结果.基于虹膜图像库进行比对实验,结果表明,增强了小波变换编码虹膜特征的可用性,能够有效地进行虹膜识别.
摘要:快速而准确地检测图像中的人体皮肤区域在人脸检测、敏感图像过滤等应用中有重要价值.为了提高肤色检测的精度和速度,提出了一种在JPEG图像压缩域上的基于自适应闽值的人体皮肤区域检测算法.该算法的优点在于:①检测过程中能根据图像内容自适应地调节检测阈值,有效防止误检和漏检;②无需完全解压缩JPEG图像,直接在DCT系数域上计算每个图像块的颜色和纹理特征,利用颜色和纹理特征来检测图像块是否为人体皮肤.与现有肤色检测算法的对比实验表明我们的方法具有很好的准确性和很快的速度.
摘要:特征提取是模式识别研究领域的一个热点.为了更好地解决人脸识别中的特征提取问题,定义了一种新的基于Fisher鉴别极小准则的特征提取方法,并且提出了类间散布矩阵零空间的概念,解决了先前Fisher线性变换方法中的最终特征维数受类别数的限制.在人脸数据库上的实验结果验证了该算法的有效性.
摘要:球场检测在体育视频内容分析中有着重要作用.为了克服由于不同光照、不同相机、不同拍摄角度造成球场颜色的非均一性问题,提出了一种基于自适应高斯混合模型(adaptive Gaussian mixture model,GMM)的球场检测算法.该算法首先从视频中任意抽取一些图像,并自动分析这些图像的主要颜色,从中找到主颜色的近似分布,然后,利用GMM拟合主要颜色分布.为提高模型的适应能力,在球场检测过程中,利用当前GMM球场检测结果和增量期望最大(incremental expectation maximum,IEM)算法不断更新模型参数,从而得到更加准确的参数估计,并用于后续图像中球场和非球场像素进行分类.最后,根据球场区域在图像中的分布,对足球比赛场景进行分类.实验证明,提出的算法具有良好的性能.
摘要:把一个参数化的奇异多边形与双曲多项式B样务按某一个因子调配,可自动生成带形状参数且插值给定平面点列的C^2(或G^1)连续的双曲多项式B样条曲线.把这一曲线的曲率符号函数写为Bernstein多项式形式,并利用Bernstein多项式的非负性条件,得到形状参数的合适取值来保证样条曲线对插值点列的保凸性.此方法简单、方便,无需解方程组或迭代计算,生成的插值曲线具有较均匀的曲率.大量实例验证了算法的正确与有效.
摘要:CICQ交换结构因具有良好的分布式调度特性而成为构建太比特(Tb/s)级以上交换机的一种理想选择.轮转型调度算法因硬件实现的简单性而得到广泛的研究,尽管此类型的调度算法在均匀流量下具有较高的吞吐率,然而在非均匀的流量下其性能则明显下降.指出了已有轮转型算法在非均匀流量下性能下降的原因,提出了一类基于双指针的轮转型调度算法,即每个输入调度器均有两个轮转指针(主指针和辅助指针).主指针对应的队列具有最高的调度优先级,算法可以根据各个队列的状态动态决定何时更新主指针。当主指针对应的队列被流控机制阻塞时,将根据辅助指针依次公平服务其他队列.实验结果表明,基于双指针的调度算法可以显著提高CICQ交换机在非均匀流量下的性能.