命题编码中公理的组合与设计

近年来,基于可满足性的规划方法研究逐渐成为智能规划研究领域中的热点。提出3种基于Graphplan的编码方式中公理的改进:动作互斥的部分放松、动作互斥的完全放松方法、添加框架公理。基于SATPLAN2006规划系统分别实现上述3种改进的编码方式,并对国际规划竞赛中选用的标准后勤域与积木世界域的问题样例予以测试,分析不同编码方式的编码规模与求解效率,验证了基于Graphplan编码方式的改进在绝大多数情况下是有效的。最后,实现基于状态的编码方式,并对上述两个域进行测试,比较约简动作与约简状态这两种极端方式的求解效率和编码规模。实验结果表明,在后勤域的某些问题上基于状态的编码方式比基于动作的编码方式有效得多。上述的改进策略表明,可根据问题域的特性等来考虑该问题最适宜哪些公理组合的编码方式,而不固定使用某种特定的编码方式。     

遗传神经网混合编码方式的研究

对遗传神经网中符号编码方式造成的初始种群分布不均的缺点以及二进制编码方式包含的节点信息不完全的不足进行了分析，并综合二者利弊提出了一种改进的以二进制编码方式为基础的混合编码方式，同时针对这种混合编码方式设计了一套专门的遗传操作算子，克服了两种单一编码方式的缺点，有效地提高了遗传神经网的收敛速度。利用所提出的方法对传统的5-bit Parity基准问题以及沙尘暴天气预测的实际问题进行了仿真计算，比较了编码方式改变前后的收敛速度及分类准确性，仿真结果验证了这种改进的有效性。     

改进遗传算法在移动机器人全局路径规划中的应用

针对应用遗传算法进行移动机器人全局路径规划时遇到的早熟收敛和收敛速度慢等问题,提出一种基于定长二进制路径编码方式的改进遗传算法。研究此编码方式下的改进遗传操作,采用比例阈值自适应((N+K,N)+N)双种群进化策略,有效提高了算法收敛速度和全局寻优能力。仿真实验表明了该算法的有效性。     

利用改进的自适应遗传算法确定有机化合物分子式

针对简单遗传算法存在早熟和收敛速度慢的缺点,提出了一种改进的自适应遗传算法用来确定有机化合物分子式.在现有自适应遗传算法的基础上,对编码方式和遗传算子操作等几方面进行了改进.改进后的自适应遗传算法在防止早熟和加快收敛方面优于简单遗传算法.该算法应用到确定有机化合物分子式时,取得很好的效果.     

MIME解码算法优化问题研究

对MIME中的两种编码方式BASE64编码和QP编码的实现算法进行了计算效率的研究.使用多种测试文本对条件语句算法、改进的条件语句算法以及自动机算法等不同的算法和实现方式进行了测试,给出了测试结果.     

为HD做准备 新一代环绕声技术

自从CD时代以来，各种音频编码方式就在不断地改进，以期为我们带来更好的声音体验。在进DVD时代之后，Dolby Digital编码和DTS编码方式开始广为人知。[编者按]     

结合遗传算法优化BP神经网络的结构和参数

本文提出了一种改进的遗传算法，并用其实现BP神经网络的拓扑结构和参数的优化。改进的遗传算法采用了一种新的编码方式，并对遗传操作进行了改进。仿真试验的结果表明，这种算法能够有效地提高BP神经网络结构和参数的优化效率。     

XML数据B树存储索引研究

XML正逐渐成为WWW数据表示和交换的标准,如何有效实现对于XML数据的存储、查询及更新等操作是XML相关技术研究中的一个重要领域。论文首先提及了几种对XML文档的编码机制;然后给出了改进的扩展编码方式,使用改进的B+树构造算法存储XML文档并对其进行查询、更新等操作,分析了执行效率;最后对系统的可扩展性进行了分析。     

Conformant规划的编码方式研究

以智能规划领域中的Conformant规划为研究对象,对几种Conformant规划中的编码方式予以综述;分别介绍了基于K（P）的编码方式、基于KT,M（P）的编码方式、基于Ki（P）的编码方式、基于d-DNNF的编码方式和CF2SAT编码方式。通过对几种编码方式的分析,说明基于转换思想的编码方式在Conformant规划中的作用,探讨其相关的研究热点和趋势。     

一种约简动作变元的命题规划编码方式

基于动作的编码方式是2006年国际规划竞赛中著名的最优规划系统SATPLAN2006采用的一种基于约简状态变元的命题规划编码方式.依据基于动作的编码方式,提出一种基于约简动作变元的自动命题规划编码方式:基于命题的编码方式.首先分析构造新编码方式的理论依据,提出基于命题的编码方式的编码组成,证明其有效性,并描述某些公理的具体实现细节,最后分析其与已有几种编码方式的不同之处.在SATPLAN2006中实现了基于命题的编码方式,利用国际规划竞赛选用的标准测试问题予以测试,并分析其与基于动作的编码方式等两种极端编码方式的求解特性.实验结果表明:对于顺序规划问题域,基于命题的编码方式更有效,而对于并发规划问题域,基于动作的编码方式更有效.     

基于布尔型粒子群优化算法的网络编码优化

针对布尔型粒子群优化算法存在容易陷入局部极值和收敛速度慢的缺点,提出一种带扰动因子的自适应调整惯性权重和学习因子取1概率的布尔型粒子群优化算法,并把这种改进的布尔型粒子群优化算法用于网络编码的优化以得到具有最小编码边的编码方案.对两个人工拓扑进行优化得到的结果表明,基于布尔型粒子群优化算法最小化编码边方案的收敛速度和精度都优于基于遗传算法最小化编码边的方案的速度和精度,能有效用于网络编码的优化.     

面向CPU-GPU平台的HEVC编码器优化

针对CPU-GPU平台提供了一种能显著降低高效视频编码(high efficiency video coding,简称HEVC)复杂度的优化方案.根据编码器的复杂度分布及不同模块的特点,针对帧内预测、帧间预测以及环路滤波分别进行了优化.在帧内预测中,基于相邻编码单元(coding unit,简称CU)之间的相关性,提出了一种CU的深度决策方法以及一种减少率失真优化(RDO)的模式数量的方法,降低了帧内编码的复杂度.在帧间预测中,提出将耗时最大的运动估计模块完善在图形处理单元(GPU)上,通过中央处理单元(CPU)和GPU的流水线工作获得了明显的加速,并基于预测残差的能量提出了一种编码单元提前终止划分的方法,有效降低了帧间编码复杂度.在环路滤波中,提出了一种GPU端的自适应样本点补偿(sample adaptive offset,简称SAO)参数决策方法及去块滤波方法,有效分担了CPU端的复杂度.上述优化实现在HM16.2上,实验结果表明,提出的优化方案可以获得高达68%的编码复杂度节省,而平均性能损失仅为0.5%.     

高顽存性存储网格模型

结合网格技术和存储技术,提出了基于域的存储网格模型。在域模型架构下,深入分析了域划分原则、元数据目录服务和数据容错等问题,重点探讨了数据高顽存性存储策略的设计。在比较复制、分片冗余等不同数据冗余策略特点的基础上,提出了一种混合式的数据冗余策略。模拟实验表明它兼具复制策略和分片冗余策略的优点,既保持了存储数据的整体可靠性水平,又弥补了低冗余度下编码复制可靠性偏低的不足,使冗余存储数据具有更好的可靠性效果。     

基于遗传算法的网络编码优化

在前人优化研究方法的基础上,结合网络编码优化问题自身的特点提出了新的解决方案.首先是算法的预处理部分:1) 给出了统一的方法由不同的资源描述函数生成遗传算法所必须的适应值函数,使得各种不同的网络编码资源优化问题都能利用同样的遗传算法模型;2) 通过检验有多条输入链路的输出链路进一步缩小优化算法的搜索范围.其次,针对网络编码资源优化问题随机解几乎不能让所有接收者都达到组播速率的特点,在一般的遗传算法中加入以下新的处理:1) 在初始化阶段使用更为精细的算法产生更高质量的初始成员.2) 在遗传算法每次循环开始时额外调用初始成员生成算法,加入一定数量的新成员,从而避免了局部性问题.3) 对于不能达到最大组播速率的网络编码方案,基于各个接收者各自的接收速率确定更为合适的适应值而不是统一设为?1,从而使这些方案也能参与算法的进一步处理而不是完全被淘汰.模拟实验结果显示,新的优化算法不仅运行得更快,而且输出的网络编码方案所消耗的资源也更少.     

多源多宿组播网络编码的可达信息率区域

为了解决多源多宿组播网络编码问题,提出了计算可达信息率区域的算法和构造线性网络编码的方法。在已有研究的基础上,把多源多宿组播网络编码问题转化为一个含有约束的单源组播网络编码问题,通过理论分析与推导,找出了各源点组播率之间的相互约束关系,进而构造了一个多目标优化模型来表征可达信息率区域的边界,提出了两种求解该多目标优化问题的方法:枚举法和基于遗传算法的多目标优化算法。从求出的Pareto边界可以导出可达信息率区域。选定了各源点的组播率后,通过求解含有约束的单源组播网络编码问题便可以构造出线性网络编码方案。仿真测试结果表明提出的方法可以求出可达信息率区域的整数点边界,并能构造线性网络编码方案。     

面向无线网络的可伸缩视频编码传输策略*

针对现有面向无线网络的可伸缩视频编码(Scalable Video Coding, SVC)传输策略未能充分考虑失真和能耗的问题,提出了一种基于失真和节点能耗最小化的SVC传输策略。该策略在分析SVC的编码失真、传输过程中的丢包失真的基础上,计算了接收端的视频失真总和;通过计算SVC传输系统的功率,对无线网络中的节点能耗进行了分析。然后综合考虑了能耗、传输时间及质量要求,将SVC的传输策略转化为一个优化问题,进而得到最优的SVC编码参数,在获得较优视频质量的前提下实现了SVC的可靠传输。仿真实验结果表明,与目前典型的SVC传输策略相比,该策略不但有效降低了SVC传输过程中的平均失真,而且在相同的能量消耗水平下,获得了更好的视频质量。     

基于小波变换的多视角视频可伸缩编码系统

构建基于离散小波的多视角编码系统。对多视角视频进行四维小波分解,包括一维时间分解、一维视角分解和二维空间分解。利用小波的多分辨特性和嵌入式编码器时间、空间、视角及质量可伸缩的特点,在一定带宽限制下,采用率失真优化的方法对各个子带的码率进行优化截断。实验结果表明,该编解码系统具有较好的视频重建图像质量。     

图像压缩中EBCOT编码的并行优化

EBCOT编码是一种十分高效的小波系数编码方法,其作为JPEG2000压缩标准的核心思想,与SPIHT、EZW等编码方法相比既有相同之处,又有独到之面,它汲取了多年来图像编码算法发展中的精华部分,因此拥有非常显著的性能。论文论述了EBCOT编码的基本原理,对编码算法的不足之处进行了深入分析,在此基础上通过对小波系数的研究,提出了基于编码块的并行优化方案,并以实验结果证明其在图像压缩中的卓越表现。     

JPEG2000中EBCOT算法的优化

JPEG2000是国际标准化组织(ISO)指定的新一代静止图像压缩标准,具有优良的压缩性能和很高的灵活性.在JPEG2000编码系统中优化截断的嵌入式分块编码(EBCOT)的第一层编码花费了大部分时间.为了提高编码的效率,在分析EBCOT算法的基础上提出了一种优化方案.实验结果表明,该方案提高了编码速度,增强了编码的实时性.