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1. 基于值函数迭代的持续监测无人机路径规划

刘晨, 陈洋, 符浩

《计算机应用》唯一官方网站 2023, 43 (10): 3290-3296. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2022091464

摘要（199）

HTML （3）

PDF （2422KB）（103）

使用无人机（UAV）持续监测指定区域可以起到威慑入侵破坏、及时发现异常等作用，然而固定的监测规律容易被入侵者发现，因此需要设计UAV飞行路径的随机算法。针对以上问题，提出一种基于值函数迭代（VFI）的UAV持续监测路径规划算法。首先，合理选择监测目标点的状态，并分析各监测节点的剩余时间；其次，结合奖励/惩罚收益和路径安全性约束构建该监测目标点对应状态的值函数，在VFI算法过程中基于ε原则和轮盘选择随机选择下一节点；最后，以所有状态的值函数增长趋于饱和为目标，求解UAV持续监测路径。仿真实验结果表明，所提算法获得的信息熵为0.905 0，VFI运行时间为0.363 7 s，相较于传统蚁群算法（ACO），所提算法的信息熵提升了216%，运行时间降低了59%，随机性与快速性均有所提升，验证了具有随机性的UAV飞行路径对提高持续监测效率具有重要意义。

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2. 基于历史车牌识别数据的套牌车并行检测方法

李悦, 刘晨

计算机应用 2016, 36 (3): 864-870. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2016.03.864

摘要（612）

PDF （1135KB）（571）

针对现有套牌车检测方法中所具有的成本高及检测效率低等缺点,提出一种基于历史车牌识别数据(ANPR)集的套牌车并行检测方法TP-Finder,实现了基于整数划分的数据分块策略,能有效求解大规模数据并行处理时的数据倾斜问题,显著提升套牌车辆的发现性能。此外,实现了基于TP-Finder方法的套牌车辆查询系统,可准确呈现所有疑似套牌车辆的历史行车轨迹。最后,在某市真实交通数据集上对TP-Finder方法的性能进行了实验验证。实验结果表明,与缺省的MapReduce 分块策略相比较,TP-Finder的分块策略能够带来最大20%的性能提升。

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3. 基于DMA的时间序列模式下顾客行为的个性化推荐

刘晨晨蒋国银

计算机应用

摘要（1796）

动态挖掘算法考虑顾客随时间变化的动态行为轨迹的特性，采取动态追踪，以顾客的动态行为轨迹为依据实现对顾客的个性化推荐。由于行为轨迹中时间段划分跨度对推荐源数据实用价值存在影响，故提出了时间约束定义，同时完成了该算法中自动学习功能的实现。实验结果表明，基于该算法的推荐系统有较高的推荐准确度。