ku111net议时间：10月29日（周三）14:30
参ku111net人员：信息科学与工程学院（人工智能学院）科研团队教师，欢迎广大师生参加。
ku111net议地点：墨子楼中兴ku111net议室
报告1：基于模糊逻辑优先级的机ku111net阵雷达时间资源自适应分配
报告人：韩清华
内容简介：在线实时获取目标优先级可有效提升雷达资源的分配效率。本报告提出了一种基于自适应模糊逻辑优先级的时间资源管理算法。该算法采用模糊逻辑推理系统智能地实时计算目标优先级，将目标RCS视为随机变量，建立基于随机机ku111net约束规划的驻留时间资源管理模型并求解。该算法大大提升不确定条件下雷达资源分配的稳健性和资源分配效率，从而提高雷达的探测性能。
报告2：基于深度学习的视觉图像超分辨率自适应重建
报告人：杨维国
内容简介：视觉图像超分辨率重建在于从低分辨率图像中恢复高频细节信息 ，这一过程常受到噪声干扰等问题影响，仅依赖超分辨率特征或边缘信息进行图像重建，难以全面捕捉图像中的夏杂非局部相关性特征，导致重建图像的细节还原不足。本文提出一种基于深度学习的视觉图像超分辨率自造应重建。采用引导滤波方法对输入图像进行预处理，以削弱噪声于扰并保留图像的边缘和细节信息。通过尺度受换技术计算细节差异度，为后续重建提供精确的输入。
科技处
信息科学与工程学院（人工智能学院）
2025年10月27日
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