深度学习在水果品质检测与分级分类中的应用

水果自动无损品质检测与分级分类是保障人们健康的重要措施,也间接影响着水果的经济价值。随着计算机技术的飞速发展,以深度学习为代表的人工智能方法在水果品质检测与分级分类领域的研究中取得了一系列重要成果。本文概述了深度学习的背景及常用的深度学习主流算法,然后从水果外部品质检测、内部品质检测、安全品质检测和分级分类等方面综述了近年来深度学习在水果品质检测与分级分类领域的最新研究成果。最后总结了未来深度学习和水果品质检测、分级分类交叉融合研究与应用中的优势,并展望了水果品质检测与分级分类研究融合深度学习的未来发展方向。     

效用驱动的多agent合作机制

提出了一种多agent合作机制,以效用为基础,利用效用函数计算agent在不同任务下与其他agent合作而产生的效用值,以此为依据得到agent对不同合作方式的偏好序列,并选择最大偏好参与合作。通过这种方法, agent 可以主动选择最适合自己的合作方式来完成任务,与此同时,以效用为驱动可以使群体的任务收益达到最优,提高了agent群体的合作效率。最后给出了用于方法验证的多agent原型系统,同时在该系统下证明了合作机制的有效性。     

大型应用系统软件生产线实践

利用传统方法开发大型应用系统,在资产配置和资源管理方面存在不足,因此,提出利用软件生产线开发方法,将生产环境的人、工具、制品等组成要素有序组织在一起,以生产线集成框架为基础,将生产线模型与核心资产开发、产品开发相结合,为大型应用系统的开发提供资产配置管理和工具支持。通过对区域卫生系统的分析,验证了该方法在大型应用系统开发中资产配置和资源管理方面的优势,从系统开发周期、缺陷率和开发效率等方面证明了该方法可以提升大型应用系统的开发效果。     

一种基于概念格的软件产品线演化分析方法

针对软件产品线演化成因分析、资产演化跟踪以及演化范围界定等问题,提出了一种基于概念格的软件产品线演化分析方法.该方法把引起软件产品线演化的因素分为内、外两部分,同时利用形式概念理论中的概念格,建立基于概念格的软件产品线演化分析框架,利用该框架可以实现对内、外演化因素的关联关系分析,软件产品线的资产演化跟踪以及软件产品线演化影响范围的确定.最后以整个产品线演化过程为基础,利用概念格结构的层次序,证明了该方法在形式化表示软件产品线演化过程方面中具有较好的精确性.