摘要：研究建立了一种等态等价关系与强/弱态偏序关系模型,用于分析进化算法在收敛性上的等价性与可比性.基于吸收态Markov(马尔可夫)性,满足等态关系的进化算法具有等价的收敛性,从而在收敛性意义上实现了进化算法的等价类划分.在等态关系基础上,建立了弱态和强态的偏序关系,提出了一种对比进化算法收敛性的数学工具,在此基础上设计了更为强态的进化算法.文章运用所得理论分析了采用不同变异算子的(1+1)EA算法之间的关系,并用数值实验予以验证.文章提出的关系模型可以作为研究进化算法在收敛性上等价、对比和改进的一种理论基础.

摘要：目的针对人眼观看立体图像内容可能存在的视觉不舒适性,基于视差对立体图像视觉舒适度的影响,提出了一种结合全局线性和局部非线性视差重映射的立体图像视觉舒适度提升方法。方法首先,考虑双目融合限制和视觉注意机制,分别结合空间频率和立体显著性因素提取立体图像的全局和局部视差统计特征,并利用支持向量回归构建客观的视觉舒适度预测模型作为控制视差重映射程度的约束;然后,通过构建的预测模型对输入的立体图像的视觉舒适性进行分析,就欠舒适的立体图像设计了一个两阶段的视差重映射策略,分别是视差范围的全局线性重映射和针对提取的潜在欠舒适区域内视差的局部非线性重映射;最后,根据重映射后的视差图绘制得到舒适度提升后的立体图像。结果在IVY Lab立体图像舒适度测试库上的实验结果表明,相较于相关有代表性的视觉舒适度提升方法对于欠舒适立体图像的处理结果,所提出方法在保持整体场景立体感的同时,能更有效地提升立体图像的视觉舒适度。结论所提出方法能够根据由不同的立体图像特征构建的视觉舒适度预测模型来自动实施全局线性和局部非线性视差重映射过程,达到既改善立体图像视觉舒适度、又尽量减少视差改变所导致的立体感削弱的目的,从而提升立体图像的整体3维体验。

摘要：为解决大量数字化艺术图像常规组织和管理复杂低效问题,提出一种基于图像相似性计算的自组织方法,对艺术图像提取了颜色、纹理、空间布局和SIFT等用于相似性计算的视觉特征表示,并根据艺术图像空间布局特点设计计算模型,试验了特征的聚类效果。采用多层版本近邻传播聚类(MLAP)算法为基础,对实验图像库进行层次化聚类,构建图像的层次化浏览结构。实验结果表明,该方法在艺术图像的管理和使用上都有着良好的性能。

摘要：出土青铜器大多存在缺失碎块现象,包括片状缺块、跨区域缺块和结构性缺块.随着三维重建和激光扫描技术的发展,以高精度数字化模型为基础的文物修复技术得到了广泛的重视.针对青铜器缺块的多样性和复杂性,从青铜器自身具有的形态特征出发,提出了青铜器缺块的多元数字化补配框架.对于片状缺块,分析了具有缺失数据的模型内蕴对称性,研究了青铜器表面纹饰的提取方法,根据模型对称变换建立覆盖缺块的初始模型,再根据纹饰拼接方法,从局部精细调整缺块初步模型,使缺块模型上的纹饰与周围模型的纹饰美观拼接,从而形成了青铜器三维模型从全局到局部的补配方案;对于跨区域缺块,设计了缺块边缘欧拉螺线的走向和研究了缺块内外数据的相似性匹配技术,使用了由粗到精、特征敏感的补配方法;对于结构性缺块,设计了具有高效、良好交互性能的缺块几何形态编辑技术,进而为破损青铜器的缺块补配提供了一个专业、便捷的,且具有多元互补方案的计算机辅助几何处理平台.

摘要：边缘计算将计算、存储和带宽等资源分布到了靠近用户的一侧.通过将边缘计算引入车联网,服务提供商能为车载用户提供低延时的服务,从而提高用户出行的服务体验.然而,由于边缘服务器所配备的资源一般是有限的,不能同时支持所有车联网用户的服务需求,因此,如何在边缘服务器资源限制的约束下,确定服务卸载地点,为用户提供低时延的服务,仍然是一个巨大的挑战.针对上述问题,本文提出了一种“端-边-云”协同的5G车联网边缘计算系统模型,并针对该系统模型设计了深度学习和深度强化学习协同的分布式服务卸载方法D-SOAC.首先,通过深度时空残差网络,D-SOAC在中心云预测出潜在的用户服务需求量,协同各边缘服务器获取本地车联网边缘计算环境的系统状态,输入边缘服务器上的本地行动者网络,得到该状态下的服务卸载策略.然后,本地评论家网络基于时序差分误差评价该服务卸载策略的优劣,并指导本地行动者网络进行网络参数的优化.优化一定步数后,边缘服务器将优化过的本地网络参数上传到位于中心云的全局网络,协同中心云进行网络参数的更新.最后,中心云将最新的参数推送回本地网络,从而不断对行动者评论家网络进行调优,获得服务卸载的最优解.基于来自现实世界的车载用户服务需求数据集的实验结果表明,在各种车联网边缘计算环境中,相比于四种现有的服务卸载算法,D-SOAC能够降低0.4%~20.4%的用户平均服务时延.

摘要：提出了一种基于主机邻域密度的QoS保证的应用层多播模型MCT,模型设计为典型的树结构。主要阐述了多播节点的加入与退出过程,首先定义了主机邻域密度的概念,并以此为标准对所有节点进行初次择优,随后运用服务质量路由算法RDSS进行二次择优,得到多个网络参数限制条件下最满足QoS需求的接入路径,最终达到应用层多播(ALM)拓扑结构的整体优化。仿真结果证明,模型的建立方法可以平等且有效地控制多个网络参数,满足了ALM应用的QoS需求。

摘要：基于设计模型的分析技术是现代复杂嵌入式软件系统高可靠性的重要保障手段。基于即时验证(On-the-flyverification)方法对一个构件化嵌入式软件设计模型原型验证工具T-CBESD进行了改进设计与实现。集成Topcased和JFLAP扩展了T-CBESD图形化建模接口;设计并实现了相关输入处理与转换;重新设计并实现了状态空间数据结构,包括功能、非功能行为(实时、资源、能耗等)验证问题在内的多个基于路径的一致性即时验证算法。给出了改进工具在火灾预警系统中的应用实例与分析。

摘要：形式化方法是基于严格数学基础,对计算机硬件和软件系统进行描述、开发和验证的技术.其数学基础建立在形式语言、语义和推理证明三位一体的形式逻辑系统之上.形式化方法已经以不同程度和不同方式愈来愈多地应用在计算系统生命周期的各个阶段.介绍了形式化方法的发展历程和基本方法体系;以形式规约和形式验证为主线,综述了形式化方法的理论、方法、工具和应用的现状,展示了形式化方法与软件学科其他领域的交叉和融合;分析了形式化方法的启示,并展望了其面临的发展机遇和未来趋势.形式化方法的发展和研究现状表明:其应用已经取得了长足的进步,在提高计算系统的可靠性和安全性方面发挥了重要作用.在当今软件日益成为社会基础设施的时代,形式化方法将与人工智能、网络空间安全、量子计算、生物计算等领域和方向交叉融合,得到更加广阔的应用.研究和建立这种交叉融合的理论和方法不仅重要,而且具有挑战性.

摘要：针对线性广播和线性散播网络编码在保证节点或节点集解码空间维数方面的不足,提出了一类新的线性网络编码——严格线性散播网络编码.给出了严格线性散播的定义,并设计了相应的构造算法.此种网络编码增强了对网络中任意非源节点集的输入链路上的全局编码核的限制,但其构造所需的有限域的阶并不大于普通的线性散播.此外,还提出了多种转换矩阵的概念,并证明了普通线性散播到严格线性散播的转换矩阵的存在性.结合特殊的数据打包策略,论证了严格线性散播在异构网络中的应用优势:一方面,它能够利用单一网络编码会话实现异构网络中的多速率信息传输;另一方面,它能够为异构网络拓扑结构的扩展提供便利.

摘要：陆空通话标准用语(英语)的训练是空管模拟训练中的重要内容。对空管模拟训练中的语音指令自动识别问题进行了分析研究,包括:陆空通话标准用语基本特征的分析、语言模型的文法描述、指令特殊发音的识别处理、识别后处理方法以及声学模型训练方法等,并基于Sphinx-4语音识别引擎,设计实现了一个语音指令识别系统AIRS(ATC Instruction Recognizer System)。系统实验数据分析表明,声学模型训练后的语音识别正确率可以达到空管模拟训练的需求。