【摘 要】
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针对以往的分数阶非线性模型图像特征提取能力不足导致分割精确度较低的问题，提出了一种基于分数阶网络和强化学习的图像实例分割模型，该模型能够分割出图像中目标实例的高质量轮廓曲线。模型共包含两层模块：(1)第一层为二维分数阶非线性网络，主要采用混沌同步方法来获取图像中像素点的基础特征，并通过根据像素点间的相似性进行耦合连接的方式获取初步的图像分割结果；(2)第二层通过强化学习（RL）思想将图像实例分割建
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针对以往的分数阶非线性模型图像特征提取能力不足导致分割精确度较低的问题，提出了一种基于分数阶网络和强化学习的图像实例分割模型，该模型能够分割出图像中目标实例的高质量轮廓曲线。模型共包含两层模块：(1)第一层为二维分数阶非线性网络，主要采用混沌同步方法来获取图像中像素点的基础特征，并通过根据像素点间的相似性进行耦合连接的方式获取初步的图像分割结果；(2)第二层通过强化学习（RL）思想将图像实例分割建立为一个马尔可夫决策过程（MDP），利用建模过程中动作-状态对，奖励函数和策略的设计，获取到图像区域结构
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针对传统文本特征表示方法无法充分解决一词多义问题，构建一种融合字注释的文本分类模型。首先，借助现有中文字典，获取文本由字上下文选取的字典注释，对其基于Transformer的双向编码器(BERT)编码生成注释句向量；然后，将注释句向量与字嵌入向量融合作为输入层，丰富输入文本的特征信息；最后，通过双向门控循环单元(BiGRU)学习文本的特征信息，引入注意力机制突出关键特征向量。在公开数据集THUCN
在软件定义网络（SDN）中，各类网络应用的独立开发以及多用户的网络管理可能导致下发至交换设备的流规则发生冲突。而控制平面与转发平面的分离使得交换设备缺乏策略分析能力，无法独立检测内部的流规则冲突。针对这一问题，提出了一种流规则冲突检测系统和检测算法。首先，通过监听、捕获控制平面与转发平面之间的OpenFlow报文，获取即将下发流规则的信息。然后，使用冲突检测算法判定流规则的冲突类型。算法根据流规则
为解决因历史数据或滤波历史值误差过大造成预测值不准导致的滤波效果下降问题，本文提出了一种基于AF/UKF组合滤波的配电物联网数据平差方法，向无迹卡尔曼滤波(UKF)的预测环节引入自适应滤波(AF)，并加入基于统计规律的判断，使得滤波系统对暂态或故障态时间具有一定的判断能力。以某实际电网85节点系统为例，通过稳态SCADA数据采集系统模拟、暂态μPMU系统模拟，进行仿真验证。仿真结果表明，该方法相比
现代战争逐渐向无人化、信息化、智能化方向发展，无人坦克作为未来陆战中的主要装备，在机动性、安全性和经济性方面具有很大的优势。但是，单无人坦克在大规模的陆战中能力有限，很多复杂的任务需要无人坦克集群合作完成。本文围绕无人坦克集群协同作战应用，首先建立了动力学控制、单机决策、武器装甲等单无人坦克系统模型。在此基础上，结合无人坦克自身状态和融合态势信息，设计了无人坦克集群的协同感知模型，基于现有的目标分
为探讨双氰胺（DCD）减少铵态氮肥施用后氧化亚氮（N_(2)O）排放机制。通过开展好氧培养试验，研究DCD配施NH_(4)~(+)-N或NO_(2)~(-)-N对潮土土壤N_(2)O排放的影响并添加不同浓度NO_(2)~(-)-N来模拟NO_(2)~(-)-N累积对N_(2)O和CO_(2)排放的影响。结果表明：DCD仅对铵态氮（NH_(4)~(+)-N）氧化过程中N_(2)O排放有抑制作用，对N
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针对已有融合知识图谱和隐私保护的推荐方法不能有效均衡差分隐私(DP)拉普拉斯噪声与推荐系统效率的问题，提出一种融合知识图谱和差分隐私的新闻推荐方法(KGPNRec)。首先，采用多通道知识感知的卷积神经网络模型(KCNN)融合新闻标题、知识图谱中实体和实体上下文等多维度的特征向量，以提高推荐的准确度;其次，利用注意力机制为不同敏感程度的特征向量添加不同程度的噪声，降低噪声对数据分析的影响;然后，对加
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基于视觉的监测系统在野外进行长期工作时，安装监测系统的平台自身会发生6-DOF(Degree-of-Freedom)的微小晃动，从而给测量结果带来较大的误差，为此，提出一种线性求解像机微小位姿变化的方法，通过构造垂直双像机模型，引入垂直固连约束关系，可线性解算出像机6-DOF的微小变化。仿真验证表明，当像机发生三个欧拉角不超过30角分，三个平移向量不超过10毫米的微小位姿变化时，与典型的基于单目P