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分布式约束优化问题（DCOP）是多智能体协调优化问题的基本模型，在该模型中，各个智能体合作以优化一个共同的目标。DCOP可以对信息与控制......
随着语义网中数据的不断丰富和语义服务的不断发展,语义网中开始出现大量的不确定数据,给语义网的应用带来很大挑战,不确定性数据......
作为一种以谬论拼贴事实、以情感掩饰真相、以信念煽动舆论为特征的传播现象,"后真相"现象是网络空间杂冗化的信息生产、社交媒体......
“十八大”以来,随着反腐力度的加大,一批又一批高级干部落马,在党内外、国内外造成了极其恶劣的影响。究其原因,主要还是理想信念......
从最大独立集问题的0-1整数规划数学描述入手,首先针对树图情形提出了一种基本的分布式树（Tree）算法,并证明该算法在树图情形下是最......
针对传统的故障树分析方法在复杂系统故障诊断中存在的局限性，论文在定义了故障贝叶斯网及其概率计算的基础上，建立了故障树事件与贝......
提出一种单帧车牌图像的超分辨率算法。算法首先对输入的低分辨率图像进行马尔科夫随机场建模,然后根据输入图像和训练集中的图像......
研究了利用贝叶斯网络不确定推理技术实现端到端服务故障诊断的方法,详细描述了贝叶斯网络故障诊断模型的建立方法,设计了基于Pear......
为减少混凝土CT图像分割过程中信念信息传递的计算复杂度,提出一种基于多尺度信念传播的图像快速分割算法。根据标准信念传播算法......
粘连字符串模式复杂,难以通过基于传统图像处理的方法进行准确分割,针对该问题,提出一种基于机器学习的粘连字符串切分方法。包括......
为在分布式目标跟踪中交换局部似然函数的信息,研究常见的分布式目标跟踪方法,提出一种基于信念传播的分布式粒子滤波方法（DPF-BP）。......
聚类是数据挖掘研究领域的一种重要数据预处理方法,其目的是从无标签数据集中获得有价值数据集的内在分布结构,进而简化数据集的描......
社团发现是非常重要的网络数据分析任务.统计模型类社团发现方法由于具有坚实的理论基础和优越的性能,因此越来越被人们关注.然而,......
近年来，研究者们提出了许多算法来处理前景提取和图像抽取问题．然而，这些算法存在许多共同缺点：需要三元图作为输入、计算时间过长、大......
