在信息融合系统中引入多智能体技术

论文简要介绍了多智能体技术和信息融合系统,将多智能体技术运用到信息融合系统中,对信息融合系统中的模型和方法进行改进,提出了多智能体信息融合模型,并研究了信息融合中的分布式强化学习。通过借鉴多智能体技术的研究成果,开辟信息融合理论和应用发展的另一条途径。     

基于非文本模态强化和门控融合方法的多模态情感分析

针对各模态之间信息密度存在差距和融合过程中可能会丢失部分情感信息等问题,提出一种基于非文本模态强化和门控融合方法的多模态情感分析模型。该模型通过设计一个音频-视觉强化模块来实现音频和视觉模态的信息增强,从而减小与文本模态的信息差距。之后,通过跨模态注意力和门控融合方法,使得模型充分学习到多模态情感信息和原始情感信息,从而增强模型的表达能力。在对齐和非对齐的CMU-MOSEI数据集上的实验结果表明,所提模型是有效的,相比现有的一些模型取得了更好的性能。     

Q-learning算法优化的SVDPP推荐算法

为进一步改善个性化推荐系统的推荐效果,通过使用强化学习方法对SVDPP算法进行优化,提出一种新的协同过滤推荐算法。考虑用户评分的时间效应,将推荐问题转化为马尔科夫决策过程。在此基础上,利用Q-learning算法构建融合时间戳信息的用户评分优化模型,同时通过预测评分取整填充和优化边界补全方法预测缺失值,以解决数据稀疏性问题。实验结果显示,该算法的均方根误差较SVDPP算法降低了0.005 6,表明融合时间戳并采用强化学习方法进行推荐性能优化是可行的。     

信息时代数字图书馆检索系统研究

信息检索系统是信息时代一项重要技术，可以在海量数据中快速定位信息。数字图书馆作为信息融合平台，需要能针对用户的需求检索信息，以强化数字图书馆的服务反馈，竭力发挥信息资源的支持作用。为此，文章结合信息时代数字图书馆特点，阐释与研究信息检索系统，通过分析检索系统明确信息检索模型、系统需求、系统功能、系统框架、系统设计以及数据库设计，构建具有特色的数字图书馆检索系统，以供参考。     

校园信息化背景下OA系统在高校办公中的应用与思考

为适应信息技术的快速发展和更新换代，高校建设智慧校园和数字校园的势头越来越强劲。OA系统作为高校数字化校园的重要组成部分，通过实现信息传输网格化、工作流程定格化、决策部署科学化、查询信息快捷化、数字办公及时化等功能，为师生办事提高了效率、提升了质量，提供了更好的服务。与此同时，高校应用OA也面临缺乏战略规划、缺乏专业的信息技术人员、缺乏有效的管理体制和运行机制等多个方面的挑战。因此，在未来的发展中，OA系统要通过应用大数据、云计算等先进技术在构建治理体系、提升信息化人才队伍建设水平，强化管理体制和运行机制解决目前存在的兼容、融合、安全和功能方面的问题，在更新、创新和改变中更好地为高校办公服务。     

基于多传感器的综合集成研讨厅信息融合系统

介绍了多传感器信息融合方法及处理模型、美国圣菲研究所在复杂适应系统领域以及园内在综合集成研讨厅领域的研究与实践，在此基础上，通过对多传感器信息融合系统和综合集成研讨厅的本质分析及对比研究，提出了一种通用的基于多传感器的综合集成研讨厅信息融合系统体系结构。同时，结合作者对装备保障复杂适应系统的研究与理解，分析了基于多传感器的装备保障综合集成研讨厅信息融合系统的功能需求、体系结构层次和技术结构层次，初步构建了装备保障综合集成研讨厅信息融合系统的体系结构框架，寻求到了一种多传感器信息融合研究的新途径。     

多传感器信息融合性能的测试与评估

讨论了信息融合系统性能评估的一般性理论和方法，以军事上的应用为背景建立了信息融合性能指标体系。通过软件测试的方法，对融合算法进行测试与评估。提出了一种用于多传感器信息融合性能测试与评估的系统结构，并以一个舰艇信息融合系统为例，讨论了评估其航迹相关性能时的测试步骤，给出了部分性能指标的计算方法。     

基于支持向量机的多传感器信息融合算法

支持向量机（Support Vector Machine，S、M）是一种基于结构风险最小化原理，具有很高泛化性能的学习算法。针对工业多传感器测控系统中，被测系数与相关参数之间存在有较大的非线性和模糊关系，提出了一种基于支持SVM的多传感器信息融合模型及算法。为小样本、非线性、高维数一类多传感器信息融合问题的建模提供了一种有效的途径。通过对“纸张水份在线测量系统”应用表明，基于SVM的多传感器信息融合模型及算法在测量精度和推广性能上都具有一定的优越性。     

基于强化学习的推荐研究综述

推荐系统致力于从海量数据中为用户寻找并自动推荐有价值的信息和服务,可有效解决信息过载问题,成为大数据时代一种重要的信息技术.但推荐系统的数据稀疏性、冷启动和可解释性等问题,仍是制约推荐系统广泛应用的关键技术难点.强化学习是一种交互学习技术,该方法通过与用户交互并获得反馈来实时捕捉其兴趣漂移,从而动态地建模用户偏好,可以较好地解决传统推荐系统面临的经典关键问题.强化学习已成为近年来推荐系统领域的研究热点.文中从综述的角度,首先在简要回顾推荐系统和强化学习的基础上,分析了强化学习对推荐系统的提升思路,对近年来基于强化学习的推荐研究进行了梳理与总结,并分别对传统强化学习推荐和深度强化学习推荐的研究情况进行总结;在此基础上,重点总结了近年来强化学习推荐研究的若干前沿,以及其应用研究情况.最后,对强化学习在推荐系统中应用的未来发展趋势进行分析与展望.     

基于SAC算法的多源信息融合机械臂控制方法

融合多源传感器信息可实现机械臂的精准控制。提出了一种基于深度强化学习的多源信息融合控制方法,设计并搭建了可实现多源信息融合的机械臂控制实验平台,融合视觉、触觉、编码器3种模态信息,并选取学习效率较高的SAC算法实现机械臂自主精准控制。在实验平台上,开展了3个由易到难的机械臂运动控制任务,以验证所提多源信息融合机械臂控制方案的有效性。     

Reinforcement Learning Based Data Fusion Method for Multi-Sensors

In order to improve detection system robustness and reliability, multi-sensors fusion is used in modern air combat. In this paper, a data fusion method based on reinforcement learning is developed for multi-sensors. Initially, the cubic B-spline interpolation is used to solve time alignment problems of multi-source data. Then, the reinforcement learning based data fusion (RLBDF) method is proposed to obtain the fusion results. With the case that the priori knowledge of target is obtained, the fusion accuracy reinforcement is realized by the error between fused value and actual value. Furthermore, the Fisher information is instead used as the reward if the priori knowledge is unable to be obtained. Simulations results verify that the developed method is feasible and effective for the multi-sensors data fusion in air combat.      

基于JNI机制与云平台的细粒度Android应用加固方法

Android应用加固是信息安全领域研究的热点之一.针对现有加壳技术以及so文件整体加固方案的不足,融合JNI机制、动态加载技术及云平台理念,提出一种面向Android应用的加固模型,给出了基于JNI机制的函数代码加固方案和基于云平台的加壳解壳方案,形成了一种基于JNI机制与云平台的细粒度Android应用加固方法,从而实现了so文件的细粒度加固,解决了源apk文件易被获取以及解壳程序易被篡改的问题.开发了加固系统原型,验证了基于JNI机制与云平台的细粒度Android应用加固方法的有效性,且加固应用的Dalvik虚拟机工作负担、内存占用量及启动时间并未显著增加.     

基于资源管理的信息融合系统工程的研究

基于资源管理的信息融合系统开发是信息融合系统工程相关技术发展的新方向.资源管理问题贯穿信息融合整个过程,在对信息融合中的资源管理问题分析的基础上,提出并分析了基于资源管理的功能模型,并在此基础上进一步分析了将资源管理用于信息融合的DNN结构,该结构形式简单易于操作,为后续操作提供了便利.在此基础上,对基于资源管理的信息融合系统工程方法进行了研究,给出了基于资源管理的信息融合系统工程过程,有助于提高信息融合工程的经济性,并对自适应信息融合的实现、多级数据融合的协调具有重要意义.     

基于不确定性的数据融合系统性能评估

提出了一种基于不确定性的数据融合系统性能评估方法。数据融合的目的是为了提高融合后的信息量,信息不确定度的降低就相当于信息量的增加,本文从广义信息论出发度量信息不确定度,通过比较融合前后系统信息的不确定度来度量融合系统的性能。给出多目标系统中计算信息不确定度归一化变化的方法,实现了融合系统性能的定量评估。     

基于信息融合的安全审计系统

网络安全审计是确保网络安全的重要防护方法,而信息融合是一种有效的信息处理和分析技术。文中介绍了信息融合的概念和功能模型,以及安全审计系统的组成和功能。由于网络安全审计系统需要处理大量的日志信息,笔者针对现有审计系统的不足,提出在安全审计系统中采用信息融合技术。采用信息融合技术的安全审计系统能够提高对日志信息的综合处理能力,准确地分析出系统的安全状况和发展趋势。     

基于多传感器的信息数据融合技术在电力系统中的应用

论述了多传感器信息数据融合技术的概念、原理、方法及当前数据融合研究中存在的主要问题;以信息融合技术为研究对象,结合电力系统的实际特点,提出多传感器信息数据融合技术在电力系统各领域应用中亟待解决的问题、解决方案及发展方向。     

3DGIS与多视频融合系统的设计与实现

针对目前基于视频融合的增强现实系统不能为用户提供感兴趣点及其周围综合地理信息的问题,开发一种3 DGIS与多视频融合的系统.介绍3DGIS与多视频融合的系统的框架,研究基于投影纹理映射的虚实融合技术、三维重建技术,实现多路视频信息与三维场景模型、地理信息、地物的各种属性信息的融合.     

多模态信息融合的一般功能模型设计——基于融合功能与信息层次

根据信息融合的功能要素,在分析了现有几种信息融合的一般功能模型的特点后,提出了基于融合功能与信息层次的多模态信息融合的一般功能模型(FH模型)。该模型综合了JDL模型、Omnibus模型和层次模型的优点,采取了JDL模型对信息融合功能的逻辑划分,指明了信息在系统中的流向,从而避免了开发基于JDL模型的信息融合系统时难以准确控制信息流向。此外,FH模型利用层次模型对Omnibus模型中的融合过程进行了更为细致的划分,同时加入了知识库和数据库管理体系,使信息融合的一般功能模型向更实用的方向迈进了一步,研究者可以将注意力更多地转向信息融合的结构模型和信息融合方法的设计,从而更有利于信息融合技术的研究。