【摘 要】
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脱机手写数字识别技术是在光学字符识别技术的基础上，采用计算机等处理器自动对手写阿拉伯数字进行识别的一种技术。文中对国内外研究工作进行全面分析，首先介绍了基于人工智能技术的脱机手写数字识别历经的3个重要阶段：第一阶段是利用以支持向量机（SVM）为代表的传统分类器进行识别；第二阶段建立了卷积神经网络（CNN）为代表的神经网络模型；第三阶段设立了卷积神经网络和支持向量机相结合（CNN+SVM）为代表的混
【机 构】
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南京邮电大学电子与光学工程学院、微电子学院,江苏南京 210023
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脱机手写数字识别技术是在光学字符识别技术的基础上，采用计算机等处理器自动对手写阿拉伯数字进行识别的一种技术。文中对国内外研究工作进行全面分析，首先介绍了基于人工智能技术的脱机手写数字识别历经的3个重要阶段：第一阶段是利用以支持向量机（SVM）为代表的传统分类器进行识别；第二阶段建立了卷积神经网络（CNN）为代表的神经网络模型；第三阶段设立了卷积神经网络和支持向量机相结合（CNN+SVM）为代表的混合分类模型。然后总结了人工智能技术在这3个阶段的优缺点，最后阐述了人工智能技术应用于脱机手写数字识别的问
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抗干扰作为无线通信领域的重要研究方向,近年来受到了越来越多的关注.聚焦对抗环境下的多跳无线通信场景,文中针对跟踪干扰条件下的中继通信抗干扰问题,考虑到通信方与干扰方之间的对抗特性,构建了基于主动诱导机制的斯坦伯格博弈模型,其中用户作为领导者,利用先发制人的优势,选择诱导中继主动吸引干扰攻击,而干扰机作为跟随者.在此基础上,提出了基于Q学习和随机自动学习机的双阶段分层学习中继选择算法.仿真表明,相较于无诱导中继条件的多用户随机自动学习机算法,文中算法能够使用户的平均满意度提高20％以上.
针对迷宫在求最优路径时存在冗余点多、内存开销大的问题,文中以自动机为基础,提出了一种针对复杂大规模迷宫中的Dijkstra优化算法.首先建立能够描述迷宫行走逻辑的自动机模型,结合其结构性质删除可行路径中的冗余点,在删除后的路径中筛选关键节点进行保存,最后在简化后的模型上用Dijkstra算法计算最短路径.仿真结果表明,与传统Dijkstra算法相比,在最终所得路径一致的情况下,此算法执行命令的次数更少、遍历节点个数更少,寻找随机大规模迷宫的最优路径用时更少.
滤波器剪枝是模型压缩的有效方法之一。受学习全局重要性（LEGR）剪枝算法思想的启发，提出了一种新的结构化剪枝策略。首先，基于滤波器权值-信息熵计算出模型卷积层中每一个滤波器的局部重要性得分；随后，利用双深度确定性策略梯度（DDPG）算法学习出每一层的全局规模系数和全局偏差系数，把滤波器的局部重要性得分转换成全局重要性得分，并进行全局剪枝得到最优子网络；最后，基于权值自适应加权的多个相同网络联合并行
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