基于事件触发和欺骗攻击的多智能体一致性控制

本文研究了基于事件触发和欺骗攻击的多智能体一致性问题.为了降低智能体间无线通信网络负载,本文引入事件触发机制来减少智能体之间通信的冗余数据传输量.由于智能体间无线通信网络易遭受网络攻击,因此考虑无线通信网络环境下欺骗攻击的影响,建立了一类基于事件触发和欺骗攻击的多智能体系统数学模型.基于此模型,通过利用Lyapunov稳定性理论、多智能体一致性理论和线性矩阵不等式技术分别给出多智能体一致性控制的稳定性条件和控制器设计算法.最后,通过仿真算例验证了所提出设计方法的有效性.     

推荐系统中物品召回技术的研究进展

信息技术的快速发展导致信息过载.推荐系统是解决信息过载最有效的方式之一.近年来,深度学习的快速发展也带动了推荐系统的进步,各种深度推荐算法层出不穷.然而由于候选物品数量巨大且用户兴趣动态变化,深度推荐算法的推荐复杂度巨大,难以在实际系统中单独使用.在深度推荐技术发展的同时,物品召回技术（也称近似搜索技术）也有了较大的发展与进步.本文先介绍基于距离最小化的物品召回的研究进展,再从向量索引、局部敏感哈希、哈希学习、向量量化四个方面来深入探讨基于内积最大化的物品召回技术的研究进展.     

多重对级贝叶斯个性化排序算法

为解决隐式反馈推荐问题,贝叶斯个性化排序（BPR）模型已经成为最具有代表性的对级（Pairwise）排序算法之一.在BPR模型中,存在一个严格的偏序假设：相较于未标记的物品而言,用户更喜欢已经有过标记行为的物品.本文提出了一种多重对级贝叶斯个性化排序（MBPR）推荐算法来进一步提升用户对物品的偏好预测能力.首先,基于BPR模型的排序关系设计了一种改进的多重对级偏序假设.具体地,对于每一用户,本文提出将未标记的反馈集细分为潜在的负反馈集和不确定性反馈集,并基于改进的对级偏序假设,提出了一种新的多重对级排序的优化目标来学习用户与物品之间的相关性.为实现MBPR模型的采样任务,本文设计了一种自适应采样策略来为模型更新动态地选取训练样本.最后,在公开数据集上开展了仿真推荐实验,并与基线算法对比.实验结果表明,MBPR算法能够取得更好的推荐效果.     

Adaptation financing for projects focused on food systems through the UNFCCC

Investments in adaptation are required to reduce vulnerability and strengthen the resilience of food systems to the impacts of climate change. For low-income nations, international financing plays a central role in supporting adaptation. In this article, we document and examine adaptation projects targeting food systems financed through funding bodies of the United Nations Framework Convention on Climate Change (UNFCCC). We find that between 2004 and 2015, 3% (n?=?96) of adaptation projects supported through the UNFCCC explicitly focused on the production, processing, distribution, preparation and/or consumption of food, with US$546 m mobilized through funding bodies directly and US$1.44bn through co-financing. Agriculture is the most common sector supported, with extreme weather events the primary climate change-related impact motivating nations to apply for adaptation financing. The majority of actions are documented to adapt the food production component of food systems, with limited focus within projects on the full range of food system vulnerability and the implications on food security.

Key policy insights

• Enhanced international adaptation financing targeting food systems is needed, and in particular financing to address limited adaptation readiness

• Supported food system projects should include holistic assessments of the entire food system in order to prioritize sector and food system component issue areas for short- and long-term efficiency

• To better analyse food system linkages and aid in the prioritization of adaptation activities, adaptation-directed funds should consider placing a higher emphasis on a cross-sectoral approach within projects

• Linkages between official development assistance and adaptation-directed funds could help optimize financing for food systems and mainstream food system adaptation efforts

     

基于SVM的甲壳动物线粒体基因分析方法

甲壳动物线粒体基因组蕴涵了物种进化历程中重要的遗传信息,如何有效地利用这些保留在基因组中的基因序列和基因顺序信息,是甲壳动物线粒体基因组研究的一个重点方向。为了进一步探讨甲壳动物稳定、可靠的系统发育关系,本文利用支持向量机的分类功能实现了甲壳动物线粒体基因组基因区与基因间区、编码区与非编码区的准确分类和预测,同时为了提高分类学习机的泛化能力,使用了交叉验证方法和粒子群算法优化选取支持向量机相关训练参数。通过MATLAB仿真分析的方法,对10种甲壳动物线粒体基因组序列的基因区和基因间区进行分类,以及对5种甲壳动物进行线粒体基因组序列中编码区和非编码区的分类,获得了较好的分类准确率。仿真结果表明本文方法是可行的和有效的,能够出色地应用于甲壳动物线粒体基因组序列的研究分析。     

中亚低涡研究若干进展及问题

总结了50多年来中亚低涡研究及其对新疆天气影响的主要成果,从低涡定义、时空分布特征、生命史、活动规律及其对新疆极端天气的影响,以及低涡环流配置、相应水汽输送、三维动热力结构、长维持的物理成因进行了总结。由于新疆地区天气受到的关注和研究相对较少,近些年中亚干旱气候背景下的中亚天气学发展和预报预警技术研究与东部季风区差距日益加大,致使目前“丝绸之路”核心区建设气象防灾减灾的能力严重不足。提出了中亚低涡研究待解决的问题：中亚低涡背景下中尺度结构特征和演变规律、强对流天气物理模型和中尺度分析诊断量,中亚低涡造成强对流天气的关键影响因子和预报预警指标,这些问题的研究对推进中亚天气学、短期短时天气预报技术的发展,增强防灾减灾能力具有重要意义。     

基于支持向量机的水资源预测模型

水资源信息的预测可以为水资源的合理调配、管理和规划提供依据,为提高拟合和预测精度,建立基于支持向量机的水资源信息预测模型,采用捕鱼算法对其参数优化,并应用于地下水水位预测的实例分析,且拟合及预测精度均较高,与神经网络模型方法所取得的结果进行比较,能取得更好效果,表明将回归支持向量机用于水资源信息的拟合、预测是可行的。     

最小二乘支持向量机回归的卫星钟差非线性组合预报

针对应用单一方法预报卫星钟差的局限性,文章提出了基于最小二乘支持向量机回归的卫星钟差非线性组合预报方法:首先根据历史钟差数据建立二次多项式模型和灰色模型,然后利用这些模型进行钟差预报,最后采用最小二乘支持向量机回归算法对两种模型的预报结果进行非线性组合,以获得最终预报值;对比了RBF核函数、线性核函数和多项式核函数对组合预报性能的影响,并将本文组合预报方法与经典权组合方法进行比较。结果表明,本文方法优于经典权法,且线性核函数更适合组合预报。     

一种基于复杂环境信息的导航路径动态规划算法

针对现有路径规划算法受复杂环境信息影响较大的原因,该文通过分析环境信息,综合考虑行车的时效性、安全性要求,提出一种动态路径规划辅助决策方法。该方法通过对实时环境信息进行建模和量化处理,得到不同环境特征下的道路实际权重,为路径动态规划提供先决条件;然后利用基于一阶马尔可夫链的动态路径规划算法对路径进行规划,计算出若干可选路径可供驾驶员根据实际情况进行抉择;并通过与静态权值的路径分析算法相比较得到,它能够更好地满足复杂环境信息下最优路径的规划需求,算法效率受环境因素影响较小。     

无人机载红外载荷在应急测绘中的应用

针对无人机搭载光学载荷在恶劣天气、夜间以及特殊任务中的应用受到限制的问题,该文在介绍红外遥感原理的基础上,结合实例归纳了近红外、中红外、远红外波段载荷应用的技术路线;通过描述无人机载红外载荷在地质灾害、森林火灾、气象水文灾害、环境事故等领域的案例,总结了其在应急测绘保障中的应用情况;讨论了应用中存在的技术问题、难点及相应的解决途径;最后从灾情信息识别和应急决策服务模型构建方面,给出了发展无人机载红外载荷在应急测绘保障中应用的建议。