fire9的博客

本文提出了一种基于树结构卷积神经网络（TSC-MRAR）的端到端模型，用于解决多居民环境下的活动识别问题。该模型通过将每个传感器‘ON’事件视为独立样本，并利用树结构CNN自动提取时间依赖特征，避免了传统方法对序列分割的依赖。结合残差块设计和全连接分类层，模型能同时识别居民身份与具体活动。实验结果表明，TSC-MRAR在准确率、F1-score和精度等指标上优于KNN、决策树、CNN和RNN等基线方法，尤其在居民识别方面表现突出。未来工作将探索更多数据集验证、新型深度学习框架融合及实际应用场景拓展。

本文探讨了共享单车系统（BSS）的平衡优化与多居民活动识别技术。在BSS方面，提出基于模型预测控制（MPC）的再平衡算法，通过系统动力学建模与约束优化，显著提升运行效率和收敛速度，实验显示其平衡率高达98.87%，优于传统反馈方法。在多居民活动识别领域，引入TSC-MRAR框架，利用树结构卷积网络自动生成时间特征，避免手动分割数据带来的信息损失，实现更精准的活动识别。两项技术分别在智慧出行与智能家居场景中展现出广泛应用前景，并为未来系统优化与智能服务提供技术支持。

本文探讨了面部去标识技术中的差分隐私应用及其在VGGFace2数据集上的实验验证，展示了PLSM方法在身份隐藏和属性保留方面的优越性能。同时，研究还提出了基于模型预测控制（MPC）的共享单车系统（BSS）平衡策略，通过动态建模与约束优化实现高效再分配。实验表明，MPC方法能有效提升BSS运营效率并达成系统平衡。未来方向包括提升去标识图像质量及在BSS中融合更多现实因素以增强系统鲁棒性。

本文深入解析了文本与图像隐私处理中的两项关键技术：BiCNN-TDDA模型用于方面项提取任务，通过引入局部上下文和TDDA数据增强策略有效提升性能；PSLM模型则提出一种基于GAN的隐私敏感大间隔方法，实现人脸去标识并提供严格的差分隐私保障。文章对比了两种模型的技术特点，探讨了实际应用中的挑战，并展望了多模态融合、强化学习优化、更严格隐私保护和实时处理等未来发展方向，为相关领域的研究与实践提供了重要参考。

本文提出了一种基于双上下文卷积神经网络（BiCNN）和模板驱动的数据增强（TDDA）策略的方面术语提取方法，旨在解决ATE任务中的数据不足和特征提取难题。BiCNN通过左右局部上下文卷积层有效捕捉局部语义特征，提升词元表示；TDDA通过替换和修剪生成高质量增强数据，提高模型泛化能力。实验表明，该方法在多个基准数据集上显著优于现有模型，尤其在结合CRF层和TDDA后达到最先进性能。该方法在产品评论分析、舆情监测和信息检索等领域具有广泛应用前景。

本文研究了多周期分布式延迟敏感任务卸载（MPDTO）和方面术语提取（ATE）两个关键问题。针对MPDTO，证明其为NP-难问题，并提出基于动态规划的迭代分布式算法（IDA DP），通过任务卸载决策与最终节点选择的分布式协调机制，在不同系统负载和网络规模下实现高效调度；实验表明IDA DP在系统服务比率和响应延迟方面优于贪心算法。在ATE方面，提出双上下文卷积神经网络模型以捕捉方面术语的左右局部上下文特征，并设计模板驱动的数据增强策略缓解训练数据不足问题；实验结果显示该模型结合数据增强显著提升了准确率、召回率

本文深入研究了股票价格预测与车联网任务卸载两项关键技术。在股票价格预测方面，提出WAE-BLSTM模型，并通过MAE、RMSE和R²指标验证其在S&P500数据上的优越性能；在车联网领域，构建分布式雾计算架构，提出MPDTO问题并设计IDA DP算法以最大化系统服务比率。文章对比了两个领域的异同，探讨了各自的技术挑战与未来发展趋势，为金融与智能交通领域的智能化发展提供了理论支持与实践路径。

本文提出了一种基于深度学习的混合模型WAE-BLSTM，用于股票市场的次日价格预测。该模型结合最大重叠离散小波变换（MODWT）进行数据去噪，利用堆叠自动编码器提取技术指标中的深层特征，并采用双向长短时记忆网络（BLSTM）捕捉时间序列的长期依赖关系。实验基于标准普尔500指数数据，结果表明该模型在MSE、RMSE、MAE和MAPE等评估指标上优于传统线性模型和其他深度学习模型，展现出更强的预测能力和鲁棒性。研究为复杂金融时间序列预测提供了一种有效的深度学习框架。

本文提出了一种可扩展的多智能体强化学习架构，采用集中训练、分散执行的范式，结合演员-评论家框架与共享状态价值函数，有效支持异质智能体和动态规模场景。通过引入半马尔可夫决策过程建模延迟奖励，设计团队共享的零和博弈奖励函数，并在MicroRTS环境中验证方法的有效性。实验表明，该方法在多种对战设置下均能学会协同作战，并在6v6任务中超越基于搜索的基线AI，展现出强大的微观管理能力与应用潜力。

本文研究了Mr-ResNeXt网络架构及其在呼吸事件检测中的应用，展示了其在特征提取能力、分类准确率和训练效率方面的优势。同时提出了一种可扩展的多智能体强化学习架构，用于解决实时策略游戏中的复杂决策问题，该架构通过共享全局评论家与可切换行动者实现对可变数量智能体的有效支持，并结合SMDP算法处理延迟奖励。实验表明，该架构在MicroRTS环境中显著优于传统方法。最后总结了两项技术的优势并展望了未来优化方向。

本文探讨了正弦余弦算法（SCA）在板翅式热交换器（PFHE）设计优化中的应用，结果显示SCA在收敛速度和最优解质量方面表现优异；同时提出一种改进的Mr-ResNeXt网络用于阻塞性睡眠呼吸暂停（OSA）检测，通过多级组卷积增强特征提取能力，在准确率上相比现有方法有显著提升。两种方法分别在工程优化与医疗诊断领域展现出强大潜力，并讨论了其未来拓展方向与跨领域融合的可能性。

本文提出了一种雾辅助的新型避撞TDMA MAC协议，通过公交车作为雾节点提前检测并消除车辆通信中的时隙碰撞，显著降低了碰撞总数并提升了数据包传输率的稳定性，优于传统A-VeMAC协议。同时，研究将正弦余弦算法（SCA）应用于板翅式换热器（PFHE）的设计优化，以最小化熵产生单元为目标，有效避免局部最优，提高了能源利用效率。SCA通过动态调整搜索路径，在满足多重约束条件下实现高效优化。两项技术分别在智能交通通信与能源工程领域展现出重要应用价值和发展潜力。

本文提出了一种面向雾辅助车联网的新型避碰撞时分多址（TDMA）媒体接入控制（MAC）协议，通过结合雾计算与集中式时隙管理，实现对数据包碰撞的提前预测与规避。该协议利用雾节点收集车辆实时信息，基于车辆位置、速度和方向预测潜在碰撞，并采用模拟退火算法优化时隙分配，有效减少通信冲突。仿真结果表明，相比A-VeMAC协议，该方案在不同交通负载下显著降低碰撞次数并提升数据包传输率。协议具备良好的应用前景，可广泛应用于智能交通系统、自动驾驶与车路协同等领域，未来将进一步探索复杂场景优化、多技术融合及安全机制增强。

本文探讨了磁浮列车悬浮控制与车联网通信中的碰撞避免技术创新。在磁浮列车方面，提出基于RBF神经网络的自适应控制策略，有效应对车身质量时变问题，确保悬浮气隙稳定；在车联网通信方面，设计雾辅助的TDMA-MAC协议，利用公交车作为雾节点进行时隙管理，预测并避免接入与相遇碰撞，提升通信效率与稳定性。两项技术分别推动高速交通与智能交通系统的安全性、效率与智能化发展。

本文探讨了高级演员-评论家算法（AAC）在《星际争霸II》游戏AI训练中的应用，涵盖环境特征处理、动作表示、与CNN LSTM结合及多项优化策略，并对比实验结果显示AAC优于A3C。同时，研究提出基于神经网络的自适应控制策略用于电磁悬浮列车气隙控制，通过非线性控制器与RBF神经网络结合，有效应对车身质量变化，确保系统稳定性。仿真结果验证了该方法的可行性与优越性。未来可拓展至更复杂场景与其他技术融合。

本文探讨了回声状态网络（ESN）与高级演员评论家（AAC）算法在人工智能领域的应用。针对ESN存在的病态解问题，提出基于l1正则化与坐标下降法的CD-ESN模型，实现了更紧凑的网络结构和更高的预测精度，并通过Lorenz与Mackey-Glass混沌序列验证性能。在视频游戏AI方面，针对传统AC算法收敛慢等问题，提出AAC算法，引入分布优势估计、正态约束函数和基于置信度的探索机制，结合CNN-LSTM与Rainbow框架，在《星际争霸II》迷你游戏中显著提升训练效率与策略质量。文章进一步对比两种算法特性，分

本文探讨了两种深度学习模型在不同应用场景中的设计与优化。首先，提出基于胶囊网络（CapsNet）的电力系统信号识别方法，通过小波变换与图像融合技术提取电器信号特征，在有限数据下实现高精度分类，最高预测准确率达100%。其次，设计了一种基于坐标下降法和l1正则化的回声状态网络（CD-ESN），用于时间序列预测，通过稀疏化输出权重提升模型泛化能力与预测精度，实验表明其测试准确率优于传统ESN。两种方法分别在信号分解与时间序列建模中展现出优越性能，为相关领域提供了新思路。

本文研究了非线性时滞系统的最优控制与电力系统信号识别问题。在控制方面，提出一种基于单个神经网络的强化学习最优控制策略，利用在线自适应动态规划（ADP）实现近似最优控制，显著降低计算复杂度，并在仿真中优于传统逆最优方法。在信号识别方面，针对非侵入式负载监测（NILM），采用胶囊网络（CapsNet）替代传统卷积网络，结合格拉姆角场（GAF）、马尔可夫转移场（MTF）和离散小波变换（DWT）进行信号到图像的转换与融合，在仅使用少量训练数据的情况下实现了93.75%的高识别准确率。研究表明，所提方法在控制精度与识

本文研究了图像配准中的MR-TPS算法和非线性时滞系统的输入约束最优控制策略。MR-TPS算法结合流形正则化与TPS模型，在多种图像变化下表现出高精度和强鲁棒性。针对非线性时滞系统，提出基于强化学习的最优控制方法，通过构建新性能指标、模型变换和单神经网络结构，有效处理输入饱和与时间延迟问题，并利用Lyapunov理论证明系统渐近稳定性。数值实验验证了该控制策略的有效性，最后总结成果并展望未来在工程领域的应用与优化方向。

本文提出了一种基于流形正则化与薄板样条模型（MR-TPS）的图像配准新方法，旨在解决传统方法因仅使用部分特征点而导致的信息丢失问题。通过引入由所有特征点构成的流形正则化项，充分利用图像内在结构信息，提升变换函数估计的鲁棒性；结合非刚性TPS模型，实现全局仿射与局部弯曲的精确拟合。该方法在SYM和牛津数据集上验证，相较于RANSAC、VFC和GS等现有方法，在精度与召回率方面均表现出更优性能，尤其在视角变化、光照变化及不同成像过程等复杂场景下效果显著。

本文提出了一种基于预训练RoBERTa和CNN的混合神经网络RBERT-C，用于中文用户意图分类。该模型结合中文预训练模型RoBERTa-WWM-ext获取上下文相关的句子表示，并利用CNN提取多尺度关键特征，有效提升了分类性能。实验在ECDT数据集上进行，结果表明RBERT-C的F1分数达到0.960，准确率达0.960，优于多种传统方法和基线模型。文章还分析了模型在智能客服、语音助手和信息检索等场景的应用前景，并探讨了类别不平衡、多模态融合与模型可解释性等未来研究方向。

本文研究了特征选择与用户意图分类中的两种创新算法。在特征选择方面，提出了二进制优势跟踪人工蜂群算法（BST-ABC），通过改进搜索机制提升了收敛速度与特征子集质量，在多个UCI数据集上验证了其在分类准确率、稳定性及冗余特征去除方面的优越性。在用户意图分类方面，提出了基于预训练RoBERTa和卷积神经网络的混合模型RBERT-C，利用中文RoBERTa生成上下文相关嵌入，并结合CNN提取关键词级特征，有效解决了中文短文本语义信息不足的问题。实验结果表明，该模型在公开数据集上显著提升了F1分数和分类准确率。两种

本文全面解析了头脑风暴优化（BSO）算法的基本原理及其发展现状，涵盖初始化、聚类、生成和选择四大核心操作。文章深入探讨了BSO在机制分析、聚类与生成策略改进以及混合算法方面的研究进展，并系统介绍了其在单目标、多目标、多峰及动态优化问题中的应用。通过对比不同聚类方法与BSO变体，展示了该算法在解决复杂现实问题中的潜力与优势，同时指出了未来研究方向，如自适应机制设计与知识驱动的自学习BSO算法等。

本文介绍了深度K-Means（DKM）算法与头脑风暴优化算法（BSO）在数据聚类与复杂优化问题中的新探索。DKM通过深度结构学习多层次特征，结合ADMM框架提升聚类性能，在多个数据集上优于传统方法；BSO受人类头脑风暴启发，平衡探索与开发能力，适用于多目标、多模态和动态优化问题。文章还探讨了两种算法在图像识别、生物信息学、市场细分、工程设计等领域的应用拓展，并提出将BSO用于优化DKM参数的结合思路，展望了二者在未来大规模数据处理与复杂系统优化中的发展潜力。

本文探讨了知识图谱链接预测与数据聚类领域的前沿方法。在链接预测方面，BDRAN模型通过图注意力机制有效捕获多跳邻域语义信息，在多个标准数据集上表现出优于或接近最优的性能，尤其在语义丰富的数据集中优势明显。在数据聚类方面，提出的深度K-均值模型（DKM）采用分层结构逐层学习数据的层次语义，结合l2,1-范数提升鲁棒性，并通过交替方向乘子法（ADMM）优化求解，能够更好地处理复杂结构数据。两种模型分别为各自领域提供了创新思路，具有广泛的应用前景和进一步优化空间。

本文提出了一种基于关系方向性感知的双向关系感知网络（BDRAN），用于知识图谱中的表示学习与链接预测。BDRAN采用编码器-解码器架构，通过在实体表示层和语义表示层分别捕捉入关系与出关系的方向特征，并结合图注意力机制和多头注意力聚合邻居信息，有效挖掘了知识图谱中关系的方向性语义。实验在WN18RR、FB15k-237、NELL-995和Kinship四个标准数据集上进行，结果表明BDRAN在MRR、Hits@1和Hits@3等指标上均优于现有模型，验证了其在知识图谱表示学习中的有效性。该模型在信息提取、问答

本文提出了一种用于广义零样本学习（GZSL）的跨模态N对网络（CMNPN），通过将视觉和语义特征嵌入到高维公共空间，结合视觉模态N对网络（VMNPN）和语义模态N对网络（SMNPN）进行联合优化，并引入硬样本挖掘策略，有效提升了模型在未见类别上的泛化能力。在AwA1、CUB和aPY三个基准数据集上的实验表明，CMNPN在调和均值（H）等指标上优于多种先进方法，验证了其有效性与优越性。文章还进行了消融实验，分析了各模块贡献，并探讨了未来在多模态融合、网络结构改进及实际应用中的研究方向。

本文探讨了二维区间中性语言数在群体决策中的应用与广义零样本学习的跨模态N对网络（CMNPN）的创新方法。在群体决策方面，结合PROMETHEE II模型和Choquet积分，提出了一种能有效融合专家意见与属性关联性的决策流程，并通过数值示例验证其有效性。在机器学习领域，提出了CMNPN模型，通过高维嵌入空间和跨模态N对损失函数缓解中心聚集问题，提升GZSL任务的分类性能。实验表明，该方法在多个基准数据集上优于传统模型。两种方法分别在智能决策与深度学习方向展现出重要理论价值与应用前景。

本文研究了集装箱班轮的可持续竞争力评估方法，基于二维区间中智语言数（2DINLN）构建了综合评价模型，并结合直觉语言变量比较规则对五家样本班轮进行了排名。CL1在经济、生产、员工与环境表现上领先，整体竞争力排名第一。文章提出了2DINLN的定义、运算规则、特征函数及距离度量，并引入Choquet积分算子以捕捉属性间的交互作用。进一步地，构建了基于2DINLN的群体PROMETHEE II决策方法，适用于处理具有不确定性与多专家偏好的复杂决策问题。该方法在信息表征、交互性建模和可靠性评估方面优于传统方法，为航

本文提出了一种基于直觉模糊语言变量的新型混合方法，用于评估集装箱班轮公司的可持续竞争力。通过构建社会、环境和经济三维度的影响因素体系，结合主观与客观权重的最优组合，并利用直觉模糊集处理专家评估中的不确定性和犹豫性，对五家主要班轮公司进行实证分析。研究结果显示该方法能有效反映企业在可持续发展方面的综合表现，为航运企业制定战略提供决策支持，并为相关行业的可持续竞争力评估提供了可推广的模型框架。

本文介绍了一种创新的无监督视频摘要方法——ScSUM框架，该方法通过结合关键帧选择器和语义一致描述符，在无需人工标注的情况下生成高质量的视频摘要。ScSUM利用深度CNN和LSTM网络提取视频特征并预测帧的重要性得分，同时引入注意力机制的描述符生成语义表示，确保摘要与原始视频在语义上的高度一致性。实验结果表明，ScSUM在SumMe和TVSum两个基准数据集上均优于现有的无监督和有监督方法，展现出卓越的性能和广泛的应用前景。

本文探讨了布局图像生成与视频摘要技术的研究进展。在布局图像生成方面，提出基于成对相对论平均生成对抗网络（P-RaGAN）的方法，通过引入成对相对论判别器和一致性损失，在IS、FID和SSIM指标上均优于现有方法，显著提升了生成图像的质量。在视频摘要方面，提出了语义一致无监督框架ScSUM，利用帧选择器和语义一致描述器，在无手动标注的情况下实现语义保留的摘要生成。实验表明该框架在多个数据集上性能优越。文章还分析了两种技术的应用前景与未来挑战，展望了高分辨率生成、语义理解增强及跨领域融合的发展方向。

本文介绍了两种创新的深度学习方法：Dual-SDAE在手势识别任务中结合强度与深度图像，显著提升了识别准确率至96.51%，同时训练效率优于DBN和CNN；P-RaGAN则提出成对相对平均判别器和一致性损失，有效改善了从布局生成图像的质量，解决了对象失真和颜色不平衡问题。实验表明，两种方法在各自领域均优于现有技术，具有广泛的应用前景，涵盖人机交互、虚拟现实、艺术创作和游戏开发等方向。

本文提出了一种基于双堆叠去噪自编码器（Dual-SDAE）的手势识别方法，通过分别处理强度图像和深度图像的特征，利用堆叠去噪自编码器提取高级抽象特征，并融合两者输出进行分类。实验在ASL数据集上进行，结果表明该方法有效提升了识别准确率，达到96.51%。文章详细分析了网络结构、噪声强度和正则化对性能的影响，验证了多模态信息融合在手势识别中的优势，同时探讨了方法的优势、局限性及未来优化方向。

本文提出一种基于低秩约束的跨视图判别子空间学习方法，通过双低秩表示挖掘类结构与视图结构，结合局部和全局判别对齐，有效提升跨视图数据的分类性能。方法在CMU-PIE、Wikipedia、COIL-20/100等多个数据集上显著优于PCA、LDA、LatLRR等传统方法，具备良好的参数稳定性与快速收敛性，适用于人脸识别、图像-文本关联、物体识别等领域，具有广泛的应用前景。

本文介绍了一种稀疏多任务最小二乘支持向量机（SMTLS-SVM）与一种用于跨视图分类的判别子空间学习模型。SMTLS-SVM通过交替最小化算法和基于得分的特征融合机制，实现多任务学习中的特征稀疏性与高性能分类；而判别子空间学习模型则利用双低秩结构、局部图约束和全局均值对齐，有效解决跨视图数据的分布差异问题。两种方法分别在多任务学习和跨视图分类任务中展现出优越性能，为复杂数据场景下的机器学习提供了新思路。

本文研究了两种面向图像分类与多任务学习的算法：Latent Sparse Discriminative Learning（LSDL）和Sparse Multi-task Least-Squares Support Vector Machine（SMTLS-SVM）。LSDL在多个公开人脸数据集（如Honda/UCSD、CMU Mobo和YouTube Celebrities）上表现出卓越的分类准确率，尤其在挑战性高的YTC数据集上达到最高性能，同时具备快速收敛和低运行时间的优势。SMTLS-SVM通过引入特

本文提出了一种名为潜在稀疏判别学习（LSDL）的高效人脸图像集分类方法，通过同时优化图库集与探测集以及各子图库集之间的最近点距离，增强了分类的判别能力。LSDL引入带有上限单纯形约束的潜在稀疏归一化策略，替代传统稀疏约束，显著降低了计算复杂度和参数数量，同时保留了稀疏表示的鲁棒性。在Honda/UCSD、CMU Mobo和YouTube Celebrities三个基准数据集上的实验结果表明，LSDL在处理姿态、光照、表情和遮挡等高类内变化时表现出优越的分类准确率，优于多种现有方法。该方法公式简洁、易于优化，

本文提出了一种新颖的并行空间协调超启发式算法（PSHHA），用于解决移动蜂窝网络中的资源调度问题。该算法通过在启发式空间和解空间中协同搜索，结合进化策略与多种局部搜索算子，有效提升了搜索效率和收敛能力。实验结果表明，PSHHA在多个真实世界基准问题上优于经典方法，尤其在复杂场景下能显著节省频谱资源，具有良好的应用前景和发展潜力。

本文提出了一种基于回滚学习的定制化网络剪枝方法（RLP），通过引入滤波器稀疏性指标和回溯机制，仅剪枝达到性能极限的滤波器，同时保留并更新具有潜力的密集滤波器。该方法结合生成对抗学习（GAL）框架，利用软掩码与对抗训练实现结构化剪枝的优化拟合。实验表明，RLP在CIFAR10和ImageNet数据集上显著优于现有剪枝方法，在减少FLOPs的同时保持甚至提升模型准确率，具备良好的通用性和理论基础。