嵌套式移动Agent的形式化研究

应用任务Agent和巡航Agent构造了移动Agent分布式网络管理模型,采用进程代数方法p演算对该模型中Agent间的嵌套过程、交互行为和验证过程等部分行为进行了形式化的描述,从理论上验证了在大型网络中使用嵌套式移动Agent进行分布式管理的可能性.     

B邻接片错误定位码的译码

针对两类Ｂ邻接片错误定位码进行了分析，并给出了其译码方案．     

自然场景下基于数据增强的人脸表情识别研究进展与趋势

由于自然场景下的人脸表情存在光照、姿态、种族、性别等因素的影响,人脸表情图像数据集的多样性才是能够保障自然场景下的人脸表情识别的性能高效提升的关键.基于自然场景下的人脸图像数据增强的方法,通过增加人脸表情数据集的多样性,提升在自然场景下人脸表情识别的精确度.对最近人脸表情识别的数据增强方法进行了总结和分析,并对在自然场景下人脸表情识别数据增强的发展趋势进行了展望.     

基于BERT与多通道卷积神经网络的细粒度情感分类

为了分析突发事件期间网络舆论的情感倾向,以更有效地调节人们的情绪,维护社会稳定。本文提出了一种融合BERT模型和多通道卷积神经网络的深度学习方法用于细粒度情感分类,以获取更加丰富的文本语义特征信息。通过BERT 对输入的文本进行编码,以增强文本的语义特征表示,再通过具有多个不同大小的卷积核的并行卷积层来学习文本特征,捕获文本的深层次特征,提升模型在文本分类的性能。对比实验表明,该模型在准确性、召回率和F1值方面均优于传统的情感分类模型,并能显著改善细粒度情感分类的性能。除此之外,本文还探究了表情符号对细粒度情感分类模型的影响,实验结果表明表情符号转换成文字后可以增强文本的情感特征提取能力,提升模型分类性能。     

容量有限批量服务轮询多址系统建模与分析

采用马尔科夫链理论,对一类批量服务、队列容量有限的轮询多址系统进行分析,建立了系统状态转移图,推导了基于信息分组数的队列状态转移概率公式.使用Matlab基于有限状态机理论的Stateflow工具箱,对该类模型进行了具体的建模与仿真,并考虑了站点具有不同优先级的情况.实验结果表明,基于Stateflow的模型与仿真方法能够有效地反映该类模型服务器的平均循环时间和站点信息帧丢弃率等统计特性.     

LEACH算法在WMSN中的性能与仿真研究

低功耗自适应分簇(LEACH)算法是最早提出的分簇算法,将LEACH算法应用在无线网状传感器网络(Wireless Mesh Sensor Networks,WMSN)中,令簇首直接和Mesh路由器或基站进行通信.与应用在WSN中相比,可以减少簇首的通信距离,降低能量消耗.实验结果表明,LEACH算法应用在WMSN中能够有效地延长网络的生命周期.     

基于密度的全局K-means算法的改进

针对全局K-means聚类算法和快速全局K-means聚类算法在选择下一簇的聚类中心点时,需要逐一计算数据集中每个点作为备选聚类中心点时的簇内平方误差函数,而数据集中存在很多不可能作为备选点的噪声点.为剔除噪声点,提出了一种基于高密度数的DGK-means算法,并通过UCI数据库中的4组数据集进行实验测试.验证了在聚类效果稳定的前提下,改进的DGK-means算法比全局K-means算法和快速全局K-means算法,聚类用时更短,聚类效率更高.     

Web网络数据库技术探析

对基于Web的网络数据库进行系统开发时涉及到的模型体系构建方式、数据库访问方式、安全地共享数据三个方面进行了解析。期间还给出了一些解决样例。     

面向智能电网中的主动配电网关键技术发展综述

主动配电网是在分布式电源发展的环境下使配电网更安全、可靠、经济运行的一个重要方案,是智能电网中的重要一环,国内外学者都提出了很多关键技术.从主动配电网规划接入、主动配电网的控制、故障恢复和负荷管控四方面展开阐述了主动配电网关键技术的研究现状,然后比较了其优缺点,最后介绍了应用展望.     

基于模糊神经网络及Agent控制器的网络路由数值调整研究

基于典型多输入、单输出模糊控制系统,建立了基于模糊控制系统的神经网络(FNN)模型,并根据Agent网络控制系统的特点设计了基于模糊神经网(FNN)的Agent控制器,对Agent网络管理系统的网络权值进行了动态调整研究.研究结果表明,采用基于FNN的Agent控制器可对Agent网管系统的网络权值进行动态调整,进而可实现大型复杂网络系统中A-gent的最优动态路由序列的计算.