利用层次分析法冗余性进行群体决策

指出层次分析法的冗余性,提出利用层次分析法的冗余性直接进行群体决策,检查群体意见一致程度的方法。     

基于pLSA模型的人体动作识别

提出一种基于主题模型的人体动作识别方法。该方法首先提取时空兴趣点(STIP,space-time interest point)来描述人体运动,然后提出使用慢特征分析(SFA, slow feature analysis)算法计算兴趣点梯度信息不变量最优解,最后使用概率潜在语义分析 (pLSA, probabilistic Latent Semantic Analysis) 模型识别人体动作。SFA计算的梯度不变量最优解可以表示时空兴趣点固有特征,能够无歧义反映时空兴趣点在空间及时间方向上的信息。同时,针对pLSA隐性主题正确性无法保证的缺点,算法将主题与动作标签“一对一”相关,通过监督方式得到主题,保证了训练中主题的正确性。该算法在KTH人体运动数据库和Weizmann人体动作数据库进行了训练与测试,动作识别结果正确率分别在91.50%和97%以上。     

面向时空交通栅格流量预测的3D通道注意力网络

城市交通流量预测对交通管理和公共安全具有重要意义。然而,交通栅格流量数据中的规律在时刻变化,在城市中存在全局范围的时空间关系,并且不同特征通道在每个城市区域上有不同的重要性。为解决这些挑战并做出更准确的预测,设计了一种新颖的时空神经网络模型——3D通道注意力网络(three-dimensional channel-wise attention networks,3D-CANet)。提出一个3D通道内注意力(three-dimensional inner channel attention,3D-InnerCA)单元来动态捕获各个通道中不同的全局时空相关性,同时设计通道间注意力(inter channel attention,InterCA)单元来自适应地重校准每个区域上不同特征通道的贡献。在3个真实交通栅格流量数据集上的实验结果表明,3D-CANet模型的预测能力优于其他对比方法,证明了模型的有效性。     

一种时空数据流中范围聚集查询共享策略

根据查询谓词的相似性来实现计算共享是数据流查询优化的主要策略之一,主要针对时空数据流中基于滑动窗口的范围聚集问题进行查询优化,采用时间片段和空间片段分别描述滑动窗口之间和空间范围谓词之间的重叠。提出基于时空分片技术将时空数据流元组分成互不重叠的时空片段。范围聚集查询首先基于时空片段生成中间结果,然后根据查询条件与时空片段的映射关系生成查询结果。实验表明,提出的时空分片策略能大大提高时空数据流中范围聚集查询的性能。     

基于时空序贯融合的TBM拦截效果评估

基于时空信息进行了TBM拦截效果评估的研究。首先分析了拦截效果评估信息的特征,建立了TBM拦截效果评估流程;在此基础上提出了基于"空间特征级-时间决策级"思想的序贯融合评估模型;融合评估算法中,空间域选取模糊神经网络进行特征级融合,时间域选取D-S证据理论完成决策级融合,空间特征级融合模糊神经网络的各层映射函数分别由模糊隶属函数和采用贝叶斯网络的方法来获取;最后通过实验仿真了评估流程,验证了融合评估模型及融合算法的有效性。     

基于大数据的时空环境分析模型框架设计与验证

在时空环境分析模型分类研究的基础上,设计基于大数据的时空环境分析模型架构,实现面向辅助决策的时空环境分析系统,并以某溃坝淹没分析模型为例进行试验。试验结果表明所提基于大数据的时空环境分析模型框架的可行性和有效性,对提升时空环境分析量化计算水平和工作效率具有一定的指导意义。     

潜艇自航模系统可靠性优化设计

针对潜艇自航模系统可靠性设计问题,提出了有针对性的可靠性优化设计方法;在构建矩阵式任务剖面的基础上,应用多阶段任务系统可靠性建模理论建立系统可靠性模型并开展预计;根据FMEA分析结果提出技术改进措施,以体积、重量、成本为约束构建可靠性冗余优化模型并利用微粒群算法求解.案例证明了该优化设计的有效性及可行性.     

一种新型NoC互连算法及连线冗余的修正

片上网络(Noc)是一种新兴的以包交换为通信方式的芯片互连结构。NoC的互连问题可以抽象为在有障碍曼哈顿平面生成最小森林的图论问题,本文提出了一种新型的NoC互连算法,该算法通过对连线边长权重进行更改后再调用最小生成树算法,并针对连线冗余进行修正。实验表明,该算法使得片上网络的全局连线长度最小,从而解决传统片上总线结构中连线延时长、信号完整性差等缺点。     

HBase中半结构化时空数据存储与查询处理

针对在HBase中如何进行有效的半结构化时空数据存储和查询问题展开研究,对该问题进行形式化描述,并利用半结构化处理方法 TwigStack提出HBase的半结构化时空数据存储模型,在此基础上开展了半结构化的时空范围查询和kNN查询。在真实数据集中进行实验,与需要硬件配置较高的MongoDB进行了对比,结果表明在普通配置的机器上,所提出的半结构化时空查询算法与MongoDB性能相近,在实际中具有优势。     

一个注意：如何解决刊授教育内容多面授时间少的矛盾

一切教育活动都包含着教育内容的无限增长性与教育时空有限制约性之间的矛盾。在刊授教育中,这种矛盾显得更为突出。如刊授教员经常要在极为有限的面授时间里,讲授相对较多的知识内容,而讲授相对较多的知识内容,在时间方面总有捉襟见肘的困惑;学员们有时也感到许多知识的学习,无法通过感官获得一定直观的经验,因此有必要探讨如何克服刊授教育时间和空间的有限性,并最大限度地满足个人和社会对刊授教育的目标和内容的要求。