【摘 要】
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目前的正交变化模型存在对变化点和变体的定义不准确、无法描述复杂的层次结构关系以及无法自动地辨识领域中的共性和可变性的缺点。针对这些不足进行研究,通过从时间和空间的角度去重新明确地定义变化点和变体之间的关系,提出一种具有层次结构的正交变化模型。该模型具有良好的层次结构扩展能力,能够应对复杂的变化性描述,并且通过该模型可以明确地辨识出领域中具有共性和可变性的部分,使自动计算成为可能。具有层次结构的正交
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目前的正交变化模型存在对变化点和变体的定义不准确、无法描述复杂的层次结构关系以及无法自动地辨识领域中的共性和可变性的缺点。针对这些不足进行研究,通过从时间和空间的角度去重新明确地定义变化点和变体之间的关系,提出一种具有层次结构的正交变化模型。该模型具有良好的层次结构扩展能力,能够应对复杂的变化性描述,并且通过该模型可以明确地辨识出领域中具有共性和可变性的部分,使自动计算成为可能。具有层次结构的正交变化模型为领域中相关计算提供了基础,与以往的正交变化模型比较,更接近变化性描述具有复杂性这一实际情况,因
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针对现有多标签数据集转换方法无法有效利用标签间的语义相关性和共现性知识,以及转换得到的数据集相对于问题规模偏小等问题,提出了一种新的多标签数据集转换方法 RAPC-W(ranking by all pairwise com-parision based WordNet)。该方法将标签对从原来的两对扩展到四对,增加了划分后数据集的规模。另外,引入了外部数据源WordNet,较好地考虑了标签语义相关性
AES密码是目前主流应用的加密算法,研究了在面积优化的同时兼顾加密速度的解决方法。根据字节代换的要求和特点,S盒变换采用16×16位的空间预存储置换表,通过O(1)查表效率即可实现Sub Bytes变换。将伽罗华域上所有元素的两倍先存储在一张表格中,相应运算只需要通过查表和相加就可以完成,避免了有限域的乘法运算,有效减少了运算次数。密钥扩展是独立于加密算法本身的一个特殊模块,采用上升沿有效的时钟控
基于kNN-Sarsa(λ)强化学习的机器人路径规划方法虽然收敛速度快,但该算法容易陷入局部最优值,且未考虑环境信息的不完全可观测性。为此,设计了一种随机扰动(random perturbation)kNN-Sarsa(λ)强化学习算法,利用Bayesian规则对传感器探测信息的不确定性进行了处理,建立了基于栅格地图的仿真环境模型。仿真实验结果表明,该方法不仅收敛性好,能有效缓解kNN-Sarsa
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