基于情感的社会网传播模型及影响最大化算法研究_宋健

针对社会网传播领域的影响最大化问题的研究,将节点本身具备的情感对事件传播的影响力进行了忽略,提出了基于情感的社会网传播模型（Emotion Independent Cascade model,E-IC）,关于E-IC模型重点强调了情感影响的最大化基本问题（Influence Maximization Problem based on Emotion,IMPE）,在传播整个进程中,融合了用户位置的计算值、后置情感的计算值以及交互概率值。论证并确认基于情感的社会网传播模型问题就是NP-hard问题,并给出近似算法EMS-Greedy。在训练集上调整模型参数,使得传播过程更符合传播规律,通过大规模真实数据集上的实验验证了E-IC模型的有效性。与其他模型相比,E-IC模型在传播范围上扩大了7%左右。

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战时前沿补给基地选址模型及其拉格朗日松弛算法研究_张巍

战时前沿补给基地同时负责预储和转运物资,通常于战斗初期设置在战役浅近方向的交通要塞处。针对前沿补给基地选址具有的长时效性和低敏捷性特点,考虑由于战时不确定环境可能造成前沿补给基地中断失效,建立基于备用覆盖模型的前沿补给基地二次交叉覆盖选址模型。设计拉格朗日松弛和贪婪搜索结合的算法,以贪婪搜索算法加强拉格朗日松弛算法的上界解。案例结果表明,模型适合战时前沿补给基地的选址实际,算法具有更好的求解效率,能够为决策者提供科学依据。

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基于专家场先验模型的图像超分辨重建算法_张秀

为了进一步提高图像超分辨率重建的质量,针对非局部集中稀疏表示算法中重建图像的噪声问题,提出了一种基于专家场先验模型的图像超分辨率重建改进算法。首先,利用专家场模型从图像训练集中学习整幅图像的先验知识建立全局先验模型；然后将学习到的先验信息用于非局部集中稀疏表示模型求解最优稀疏表示系数；最后,得到高分辨率图像估计。该算法在超分辨率重建迭代运算的同时,同步更新专家场模型参数,因此在不显著增加运算复杂度的情况下,通过选取合适的先验约束,有效地增强了图像重建的效果。实验结果表明:相比非局部集中稀疏表示算法,文中算法对无噪和有噪降质图像均能取得较好的峰值信噪比结果,并且能够进一步提高有噪图像的去噪效果。

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基于超复数融合模型的多图像同步加密算法_田雯

为了解决当前多图像加密技术存在的的安全性不高、解密图像存在失真的不足,设计了基于超复数融合模型与分数阶混沌动态混淆的多图像同步无损加密算法。构建分阶Logistic混沌映射,考虑每幅明文的像素,设计了动态混淆机制,对每幅明文进行置乱；基于（Discrete Cosine Transform,DCT）机制,输出4个置乱图像的DCT系数矩阵；设计超复数融合模型,将4个DCT系数矩阵进行无损融合,获取复合矩阵；利用逆DCT变换,输出复合置乱图像。再次迭代分阶Logistic混沌映射,获取混沌掩码,并联合（Fractional Fourier Transform,FrFT）变换,设计像素加密机制,实现多图像同步加密。试验数据显示,与当前多图像加密技术相比,所提同步加密算法具有更高的安全性与复原质量。

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CAD模型三角网格优化算法_尤磊

针对工业产品设计过程中的一个实际问题——如何高质量地将连续的CAD模型转换为离散的三角网格模型,提出一种基于Creo二次开发平台与几何特征保持的CAD模型的三角网格优化算法.首先基于Creo的二次开发平台构建CAD模型的特征点集；然后通过逐面网格化构建每个面的网格模型,通过网格模型逼近得到一个初始三角网格模型；最后结合CAD模型的几何特点改进RAR网格优化算法局部算子的适用性条件,使用改进算法对初始三角网格模型进行网格优化.将算法集成于Creo 2.0软件中,以3个工业零件的CAD模型为数据开展实验,结果表明,该算法构建的初始网格模型与原始几何模型逼近程度好,优化的网格模型具有较好的性能参数.

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背景抑制直方图模型的连续自适应均值漂移跟踪算法_王旭东

针对传统连续自适应均值漂移（CAMshift）跟踪算法在建立目标颜色模型阶段容易包含大量背景颜色信息从而使跟踪效果变差的问题,该文提出一种改进算法。利用混合高斯模型背景法（GMM）将原始图像分割成前景和背景的叠加,在原始图像和背景图像上运动物体所在区域分别建立色调分量直方图,利用背景图像的色调分量直方图计算原始图像中对应色调分量的权值,抑制原始图像中与背景颜色相同的色调,扩大前景与背景颜色的差异性。该方法通过对原始颜色模型中属于背景的色调进行抑制,扩大了目标颜色模型的显著性,提高了跟踪的准确性和稳定性,目标定位的最大中心误差小于20%,能够准确跟踪不发生丢失。

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计及短路电流限额的网架优化模型及启发式算法_田士君

随着非侵入式负荷监测技术的广泛研究,负荷辨识算法种类繁多,然而负荷辨识算法的性能通常以准确率等单一因素进行评价,导致算法性能评价不合理等问题。为此文章提出一种基于多参量决策的算法综合评价方法。该方法依据现有的算法评价的各项指标为基础,采用递阶层次结构模型构建非侵入式负荷辨识算法评价体系,然后采用各层次之间不同影响因素的权重比例方法,确定判别矩阵并进行一致性检验,最后根据归一化计算得到算法性能评价值,实现算法性能的有效评价。实验结果表明文中所提评价指标体系和综合算法评价模型能够有效评价算法性能,为后续推广应用奠定基础。

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基于蚁群算法的荔枝冷链物流配送成本模型优化_曾志雄

目的为了确保荔枝的采摘、预冷、贮藏、配送和销售等环节能在短时间内完成,以提高品质安全和新鲜度,降低物流成本。方法以配送车运输、冷链能耗、荔枝损耗、时间窗惩罚等4个主要因素为研究对象,构建各因素成本模型,并确定荔枝冷链物流配送过程中成本最优的目标优化函数。利用蚁群算法对荔枝冷链物流配送过程中成本最优目标函数算例进行求解,得到荔枝冷链物流配送路径网络优化路线图。结果当算法启发因子α=1,期望启发式因子β=4,信息素的挥发程度系数ρ=0.75,蚁群数量m=600,信息素强度系数Q=0.9,最大迭代次数Nmax=600,迭代次数超过300时,迭代趋于稳定。结论当算法运算的迭代次数越多,其优化结果越趋于稳定。该优化模型能够实现对荔枝冷链物流配送成本的优化设计,提高荔枝配送效率,并降低物流成本,为荔枝的冷链物流配送提供参考。

2021-05-06
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基于大语言模型的教育思想实验，其核心学术价值在于构建了一个“计算性社会实验室”:它能够尝试将杜威式的民主教育设想，置于当代复杂的数字社会结构与信息茧房的约束下进行模拟;它也可以探索弗莱雷的解放教育理论，将其转化为可计算的社会动力学模型，观察“对话”与“压迫”在不同权力结构下的演化轨迹与临界点。这种方法系统性地连接宏大理论与经验现实，通过生成可观测、可证伪的理论假设，使得教育研究得以在实施成本高昂、伦理风险巨大的真实世界干预之前，进行高效、低风险的场景分析与风险模拟。

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2025中国人工智能学会系列白皮书？棋盘上的人工智能（219页）

计算机博弈是人工智能领域的重要应用，它以高对抗性的棋牌类游戏项目为研究对象，具有怡神益智、评判客观、挑战无穷的特点。近年来，随着人工智能、大模型等技术的飞速发展，计算机博弈模型能够自主学习复杂的策略和技能、处理更加复杂的博弈任务，成为衡量AI智能水平的重要领域之一。从棋类博弈到电子游戏，机器博弈不仅是技术进步的展示窗口，更是人类智慧与机器智能交互融合的舞台。未来，计算机博弈领域将继续快速发展，技术的融合和创新将推动该领域达到新的高度。