离散Hartley变换(DHT)及其快速算法

一、引言 离散Hartley变换(DHT)在图象处理、模识识别等领域都有一定的应用。1984年,R.N.Bracewell提出了一种快速Hartley变换(FHT)算法。最近,R.Ku-meresan提出了二维离散Hartley变换的概念,并研究了其特殊情形(N×N点)的     

带n-元存在量词的描述逻辑MSC推理

分析了描述逻辑非标准推理的重要性,特别分析了描述逻辑MSC(Most Specific Concept)推理的研究现状和存在的问题.针对目前描述逻辑MSC推理不能处理n-元存在量词的不足,研究了带n-元存在量词的描述逻辑εL(n)的MSC推理问题.提出了一种新的εL(n)一描述图,利用描述树和描述图给出了描述逻辑εL(n)的MSC近似推理算法,并利用εL(n)-描述树嵌套和εL(n)-描述树描述图同态证明了MSC近似推理算法的正确性.作为一个附带的结果,利用εL(n)-描述树描述图同态给出了εL(n)-的实例推理算法,也证明了实例推理算法的正确性.     

基于网络带宽约束的网格任务调度算法研究

在对网格计算任务调度算法的研究中,分析一般适应性调度启发算法即最小一最小(Min-min)算法的不足,在最小一最小(Min-min)算法的基础上,加入考虑QoS方面主要是网络带宽因素的任务调度算法.对以上算法做了实验并指出下一步的研究方向.     

控制动物机器人运动行为的脑机制和控制方法

本文给出了一种普遍适用的控制动物运动行为(motor behavioral)的脑机制和控制方法的研究结果.主要工作有以下3个方面:(1)给出了一种控制动物运动行为的思想.即不是像此前那样基于动物的特有生理特点(例如:大鼠的胡须(vibrissae)、昆虫的翅膀)而是基于动物自由活动状态下的共性神经机制,探索和研究与所需运动行为控制相关的脑机制及其脑内代表区(brain representations)和这些代表区内的适宜神经位点(neural sites);通过选取适宜的仿真神经信息编码电信号,刺激所选的相关位点,能够导致所需的运动行为必定发生和运动过程必定可控.(2)提出了明确的研究路线图.即"重点研究感觉(sensory)、动机(motivation)和情绪(emotion)的神经系统与运动行为控制之间关系"的观点,并论述了该观点的神经科学依据.(3)给出了普遍适用的控制动物运动行为的设计原理和方法,并以机器人鸽为例做了实验验证.     

星环形计算机局域网的性能研究

本文结合星形(Star)和环形(Ring)拓扑结构,提出了一种全新的LAN(Local Area Network)结构——星环形LAN.它以较低廉的代价在网络的几个主要性能指标上获得较大的提高.本文论述了星环形LAN(StarRing LAN)的设计思想和各性能指标的研究结果.     

基于赋时事件图的故障诊断

赋时事件图(TEG)是一类用于描述同步特性的重要的Petri网.本文提出并研究了基于赋时事件图的故障诊断问题.文中定义了两类系统故障类型:变迁失效(Invalidation)故障和变迁时间延迟(Time_lag)故障.基于事件图关联矩阵,通过研究变迁失效故障的可观测传播特性,引入了故障特征向量的概念.基于此,给出了失效故障的可诊断性的充分必要条件.对于时延故障,提出了一种基于变迁触发时间估计进行故障诊断的简单算法.并基于此算法,研究了时延故障的可诊断条件.     

基于MAS的群体决策支持系统结构研究

具有分布式和并行性的群体决策支持系统(GDSS)是决策支持系统(DSS)的发展趋势.由于Multi-Agent 系统(MAS)与GDSS之间的相似性,基于Multi-Agent系统的GDSS研究成为热点研究领域.针对目前基于MultiAgent系统的GDSS研究中多Agent采用集中式结构、决策任务的结构化要求等局限性,本文提出了一种基于Multi-Agent系统的群体决策支持系统通用结构框架,系统中的各Agent是相互独立自主的,通过相互合作实现决策任务.文中详细描述了系统各组成部分的功能及相互关系,同时采用BNF范式进行了形式化定义.本文设计的系统为GDSS的进一步深入研究提供了一条新的有效途径.     

具有通信时延和有向网络的多智能体分布式优化

本文对非平衡有向拓扑下一阶多智能体系统的分布式优化问题进行研究. 研究的智能体在与邻居的通信过程 中都有一个变化的时延. 本文的目标是找到使得目标函数f(x) =NΣi=1fi(xi)最小的智能体的状态. 提出了一种基于有向 图的拉普拉斯矩阵的零特征值对应的左特征向量和智能体的局部信息的控制器. 在这项研究中, 去掉了fi(xi)的梯度有 界要求, 并且不要求网络平衡. 在某些假设下, 所有智能体都达到相同的状态, 同时最小化目标函数NΣi=1fi(xi). 最后, 通 过数值模拟验证了本文的研究结果.     

基于碳纳米管的电化学传感器研究进展

碳纳米管(CNT)可以看成石墨网面以某一方向为轴,卷曲360°形成的无缝中空管.将CNT作为电极材料用于电(分析)化学研究始于1996年,Britto等将多壁碳纳米管与溴仿(或矿物油等)混合填充于玻璃毛细管中形成电极,用以研究了多巴胺、马心细胞色素c和O2等的电催化伏安行为,证实了CNT可加速在界面上的电子转移过程.这一特性引起了其作为电极材料在电化学传感和生物电化学研究中的关注,用不同方法制备的各种类型CNT电化学传感器的研究已取得了快速进展.     

养猪文献题录(国内部分)

1.几种瘦肉猪胭体组成生长的研究/薛永丰二(湖北省农科院畜牧兽医研究所)刀中国畜牧杂志,一1987,(3),6一11 2.长白猪近交程度对生产性能的影响/朱正义…(江西农业大学)刀中国畜牧杂志,一1987,(3),31一32 3.都昌小型猪的调查研究/张华…(江西省畜收兽医研究所)刀江西畜收兽医杂志,一1986,(4),13一15 4.甘肃黑猪瘦肉率估测方法的探讨/那森…(甘肃农业大学)//甘肃畜牧兽医,1987,(3),1一4 5.商品瘦肉型杂交猪组合试验/孙明经(中国农业科学院兰州畜牧所)刀甘肃畜牧兽医,一1987, (5),1一3 6.不同杂交组合瘦肉猪对云腿质量影响的研究/杨洪生…(云南…     

改进的时间序列模型在上证综指预测中的应用与研究

上证综指反映了上海证券交易市场的总体走势,对上证综指的分析与研究可以帮助我们了解上证的经济市场.就2012年以来的上证综指进行分析研究,提出一种自回归移动平均模型(ARIMA)与广义自回归条件异方差模型(GARCH)和最小二乘支持向量机(LSSVM)的组合模型来对上证综指进行预测,取得了良好的预测效果.在设计的过程中,我们利用R语言进行处理,R语言是一款免费的优秀的数据处理软件.     

基于USB KEY的CSP实现

微软CryptoAPI/CryptoSPI是一种广泛应用的PKI(Public Key Infrastructure)应用架构,应用程序通过CryptoAPI(Cryptographic Application Programming Interface)公共接口使用CSP(Cryptographic Service Provider)提供的密码服务.USB KEY是一种直接在个人计算机的USB接口上使用的智能卡设备,使用方便、安全性高、运算能力强.研究和设计了一套基于USB KEY的CSP中间件模块,为PKI体系应用提供了高强度的安全保障.     

可随手生成的触摸界面

据物理学家组织网近日报道,最近,美国卡内基.梅隆大学(CMU)人机互动研究所(HCII)研究人员开发出一种深度摄像/投影系统,让人们能通过手势在日常生活所接触的任何表面上生成计算机界面。研究人员在CHI 2013(计算机系统中的人类因素)大会上汇报了这一成果。     

配电保护系统中故障检测定位的传感器配置

本文提出了一种配电系统中以故障检测和定位为目的的传感器配置布局的方法,主要研究了传感器配置的三个功能:短路故障定位,高阻故障(HIF)检测及其定位.它们表现为一种状态估计问题,首先用加权最小平方(WLS)估计法来检测故障,再用加权最小绝对值(WLAV)估计法来定位故障.仿真结果说明了这种方法的可行性和有效性.     

对面向方面编程在.NET平台实现的研究

面向方面编程(AOP)是一种基于关注点(concern)分离的新技术,它弥补了面向对象编程(OOP)在处理横切关注点时的不足。AOP在Java平台下已经形成了成熟的技术,在.Net平台下的功能就相对要弱。本文主要研究面向方面编程(AOP)在.NET平台的实现方法。     

进化强化学习及其在机器人路径跟踪中的应用

研究了一种基于自适应启发评价(AHC)强化学习的移动机器人路径跟踪控制方法.AHC的评价单元(ACE)采用多层前向神经网络来实现.将TD(λ)算法和梯度下降法相结合来更新神经网络的权值.AHC的动作选择单元(ASE)由遗传算法优化的模糊推理系统(FIS)构成.ACE网络的输出构成二次强化信号,用于指导ASE的学习.最后将所提出的算法应用于移动机器人的行为学习,较好地解决了机器人的复杂路径跟踪问题.     

一种改进的TLD跟踪算法研究

在TLD(Tracking-Learning-Detection)跟踪算法的研究上,提出了一种基于SVM(Support Vector Machine)的TLD目标跟踪算法.改进的TLD跟踪算法采用支持向量机(SVM)分类器进行图像目标正负样本的分类学习,有效提高了算法的鲁棒性以及实时性.另外对算法的Haar-Like...     

具有一般貭量指标的控制系統綜合方法

文中研究了具有公式(3)表示的一般正积分泛函的最优控制系统的综合问题.在第一部分中研究了具有控制参数的一阶微分方程组.控制系统的终点状态为n维相空间内的某一逐段光滑边界的闭性区域Ω.文中指出了根据极大值原理和轨道终点的横截条件寻找引到Ω的所有最优轨迹的方法.这里详细地研究了具有二次泛函和被积函数中不明显含有控制参数的质量指标泛函的线性方程情况.在文中第二部分研究了等损耗区的主要特性.指出了等损耗区与最优控制函数之间的关系.导出了求算最优损耗函数 J(x)的偏微分方程,以及这一函数与最优控制函数 u(x)的关系.上述方法是我们曾在文献[5,6,7]中用过的最优快速系统的综合方法的推广.文章最后举有例证.     

图像超分辨率重建技术综述

超分辨率(SR)重建技术是利用一幅或多幅低分辨率(LR)图像的信息重建出一幅高分辨率(HR)图像,同时能够消除由成像器件引入的模糊、噪声.该技术应用领域广泛,已经成为国内外图像处理领域的研究热点之一.介绍了超分辨率重建技术的基本原理,并分别以单帧和多帧、频域和空域为分类依据,分别阐述了超分辨率重建技术的经典方法,系统地总结了各种方法的优缺点,提出了超分辨率重建技术可能的研究方向,从而为超分辨率重建相关技术的进一步研究提供一定的理论基础.     

基于BGRU-FUS-NN神经网络的姿态情感计算方法研究

情感计算研究是近些年人机交互领域的热门研究方向,其相关研究目前主要集中在面部表情和语音模态,基于姿态模态的情感计算研究相对较少.文中提出了一种基于姿态的新型情感计算算法,利用虚拟现实(VR)设备来唤醒用户的情感,使用摄像机采集用户的非表演动作数据,重新定义了19个人体运动关键点,将用户动作数据转换为相应骨骼点的3D坐标.在已有的基本特征的基础上,加入了高级动态特征,构造了一个能够更加完善地描述肢体运动的80D特征列表.在融合神经网络模型(FUS-NN)的基础上,使用循环门控单元(GRU)替代长短期记忆神经网络(LSTM),并添加正规层(Layer-Normalization),丢弃层(Layer-Dropout)和减少堆叠层数等策略,提出了双向循环门控单元融合神经网络(BGRU-FUS-NN)模型.使用了基于唤醒(arousal)和效价(valence)的情感模型进行情感分类,针对4分类任务和8分类任务,准确率比FUS-NN模型分别提升了7.22%和5.15%.