摘要：传统村落的布局优化是室外场景辅助设计建模的重要环节,由此提出了一种预测网络辅助下徽派村落街坊布局生成方法。首先根据CAD测绘图提出徽派村落街坊的结构化数据构建方法;其次对局部布局中房屋的各类别、位置和朝向分别设计预测网络;最后使用预测结果在已有的房屋数据集合中先根据面积和形状分类进行房屋类别预测,再在相应类别中搜索最优生成结果,并满足区域内和房屋不重叠约束条件。通过一系列的定量和定性实验结果表明,该方法能生成符合徽派村落街坊布局特征和规律的房屋布局,从而为设计者提供一个徽派聚落场景的创作手段。

摘要：多星任务调度是具有NP-hard特性的优化问题,随着卫星资源规模和任务需求规模的双重增长,传统调度方法求解效率不高.在轨卫星在常年运行过程中积累了丰富的调度数据.针对大规模多星任务调度场景,建立多星多波束任务调度模型,并提出数据驱动的多星任务网络预测调度算法对其求解.以分割的思想,实现多星场景下任务可调度性预测.从历史调度数据中,提取设定的3个静态特征和5个动态特征,构建并训练预测网络,预测任务被不同卫星完成的概率,并以冲突避免、负载均衡等为原则,得到初始任务和资源卫星的分配方案.进一步设计双链结构的进化算法,以双链编码形式表征上述关系,配合设计的交叉、修复等进化算子,优化初始方案中的任务序列与资源分配关系,输出最终任务调度方案.仿真结果表明,与改进蚁群算法、混合遗传算法和数据驱动并行调度算法相比,所提出算法在运行时间、方案收益和卫星负载均衡3方面均有较好的表现.

摘要：预测能力相对薄弱,已经成为制约PHM(Prognostics and Health Management)技术发展和应用的瓶颈.随着传感器和BIT(Built-in Test)设计技术的日益进步,采用序列分析的方法对复杂系统装备进行故障预测已经成为可能.在基于序列分析的预测方法研究中,径向基函数预测网络具有结构简单、学习速度快、具备非线性建模能力等诸多优点.为了改进其预测性能,在深入分析网络拓扑对模型性能及建模时间影响的基础上,综合考察了序列最佳线性自相关长度、建模精度和模型复杂度等多种因素,提出了基于偏自相关函数统计检测的输入层节点数目确定算法和基于BIC(Bayesian Information Criteria)准则的隐层节点数目确定算法,用以构建径向基函数预测网络;并对算法的有效性进行了分析.仿真结果表明,同传统建模算法相比较,由新算法构建的径向基函数预测网络具有最佳的预测性能,且建模时间不足传统算法的3%.

摘要：从传统中波天调网络避雷效果分析，提出了为适应全固态发射机抗雷击能力弱的特点而调整天线底部网络元件的传统接法，提高天调网络的避雷能力，以及调整后网络元件的计算及确定；并举例说明。

摘要：生成对抗网络是近年来解决视频异常检测的一类新方法。传统对抗网络对异常样本预测的泛化能力过强,进而导致预测性能不稳定。针对这一问题,提出一种基于记忆对抗网络的监控视频异常检测方法。首先,将记忆模块引入基于U-Net的预测网络与判别网络的对抗学习框架中,构建记忆对抗网络,以提升模型对正常视频帧的预测能力;其次,为记忆对抗网络设计了基于特征紧致度与分离度的新损失函数,提升了训练过程收敛的可靠性;此外,提出了基于记忆损失的异常性评估方案,以提升异常检测的准确性。通过对未来帧与预测帧的PSNR值和视频帧特征与记忆特征间距离的融合,进一步提升了模型的异常检测效果。消融实验验证了各改进部分的有效性;同其他算法相比,所提方法表现出良好的竞争力。