【摘 要】
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针对生物地理学优化算法(biogeography-based optimization,BBO)易早熟收敛、陷入局部最优的问题，引入物种演化理论提出了改进生物地理学优化算法。该算法将所有栖息地按照物种数量划分为三种地区，并建立协同进化关系，合理地采用区间入侵，区内合作/竞争策略，满足多样性的同时避免早熟收敛。定义了“物种更迭”和“物种进化”两种变异策略，提出的双策略协同变异算子旨在解决变异算子对较
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针对生物地理学优化算法(biogeography-based optimization,BBO)易早熟收敛、陷入局部最优的问题，引入物种演化理论提出了改进生物地理学优化算法。该算法将所有栖息地按照物种数量划分为三种地区，并建立协同进化关系，合理地采用区间入侵，区内合作/竞争策略，满足多样性的同时避免早熟收敛。定义了“物种更迭”和“物种进化”两种变异策略，提出的双策略协同变异算子旨在解决变异算子对较优解的破坏。通过CEC2017中的8个基准测试函数与标准BBO及相关改进算法相比，该算法在算法性能、稳定
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针对互联网上日渐丰富的多语言文本和匮乏大规模标注平行语料库的问题，为了从多语言的信息源挖掘语言间的关联性与扩展知识图谱，提出了基于注意力迁移的跨语言关系提取方法。首先针对语言间的实际平行语料情况，分类进行跨语言平行语料映射，并针对缺乏种子词典的低资源语言对，提出神经网络翻译模型获取目标语言数据集并保存多语言间的对应注意力权重关系，然后利用BERT端对端的联合抽取模型抽取训练数据实体关系特征，反向迁
针对现有的人体骨架动作识别方法对肢体信息挖掘不足以及时间特征提取不足的问题，提出了一种基于姿态校正模块与姿态融合模块的模型PTF-SGN，实现了对骨架图关键时空信息的充分利用。首先，对骨架图数据进行预处理，挖掘肢体和关节点的位移信息并提取特征。然后，姿态校正模块通过无监督学习的方式获取姿态调整因子，并对人体姿态进行自适应调整，增强了模型在不同环境下的鲁棒性。其次，提出一种基于时间注意力机制的姿态融
针对多变环境条件下的交通堵塞问题，将强化学习、神经网络、多智能体和交通仿真技术结合起来，提出了用于优化多路口条件下交通状况的Trajectory Reward Light(TR-Light)模型。该方法具有几个显著特点：1。基于红绿灯拟定交通组织方案；2。将多智能体强化学习用于红绿灯控制；3。通过红绿灯的协同达到区域级的交通组织优化；4。在智能体每次行为执行结束后实施轨迹重构，在OD对不改变的情况
针对传统分割算法难以对遥感图像进行有效分割的问题，提出了一种自适应特征减少的图像分割算法。首先对源图像进行超像素分割，将获得的超像素作为算法的基本操作对象。其次，提取图像的颜色、纹理、边缘以及空间等多维特征，并使用加权像素值来表示超像素的特征。再者，将模糊分离度量加入到FRFCM(feature-reduction fuzzy c-means)模型中，构造特征减少分割算法。该算法可以自动选择有用特
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