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面向用户生成内容(User generated content,UGC)的进化搜索在大数据及个性化服务领域已引起广泛关注,其关键在于基于多源异构用户生成内容构建用户认知偏好模型,进而设计高效的进化搜索机制.针对此,提出融合注意力机制(Attention mechanism,AM)的受限玻尔兹曼机(Restricted Boltzmann machine,RBM)偏好认知代理模型构建机制,并应用于交...
现有视频摘要方法大多仅在固定视角下对视频内容进行压缩,限制了视频内容的浏览空间,导致压缩后的视频内容相互碰撞和遮挡.最近的方法改变视频内容的时空关系,但导致摘要结果与原始视频的相似度降低.本文研究基于新视角合成技术的交互式摘要视频浏览算法,通过为视频内容构建新的观察视角,增加视频浏览空间,从本质上减少视频内容碰撞和遮挡的可能性.为完全避免碰撞现象,提出了特定视角下投影遮挡消除技术,仅需较小地改变视...
研究了基于交互式马尔可夫链(IMC)的模型检验,IMC是集功能描述和性能刻画为一体的并发系统模型,模型检验是一种自动功能验证与性能评价技术。文中提出的模型检验算法结合了传统的功能验证与性能评价的功能,并且与现有的算法相一致。实验分析表明,该算法具有较高的性能,适用于大型复杂系统的验证和评价。
针对传统基于范例推理方法存在的缺陷以及实际决策问题的需求,提出了一种交互式基于群范例学习的问题求解技术,给出了这一技术的问题求解过程、求解算法,针对算法中涉及到的范例检索方法,给出了一种基于2级索引的范例检索算法。弥补了传统CBR方法的缺陷,满足了解决实际决策问题的需要,展望了它的应用
Abstract针对交互式多模型(IMM)算法中模型集的设计问题,提出一种模型集设计方法.在已知真实模式概率分布函数的情况下,根据要求的模型数目,等概率划分模式空间,在每个等概率模式空间上,利用方差的含义获得最大范围地覆盖模式空间的模型集,并给出一个例子说明模型集的设计方法.应用Monte-Carlo仿真,将所设计的模型集用于IMM算法进行目标跟踪.仿真结果显示跟踪精度高,表明了该模型集设计方法的...

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