基于模糊认知图的资源描述框架(RDF)研究

资源描述框架RDF是一种用于描述Web上信息资源的语言,RDF中的属性可以看作是资源的属性,同时又表达了资源之问的关系;但它不能表达资源之间关系的模糊性及其演化.针对这一问题,把模糊认知图进行了扩充,提出了多重模糊认知图的概念,并用广义模糊矩阵进行描述;为RDF中的属性引入了隶属度,提出了模糊资源描述框架(FRDF)的概念,并用多重模糊认知图进行了描述,以提高复杂知识及语义的表示与处理能力.     

基于神经网络的模糊认知图的演化研究

提出一种基于神经网络的模糊认知图的演化模型，利用神经网络的高度非线性映射能力和演化算法的全局寻优能力克服了的模糊认知图部分缺陷，增强了系统的知识表达和推理的能力。     

基于模糊认知图的机器人情感响应模型

针对现有人机交互系统广泛存在机器人情感响应缺乏独特性和主动性、参与人参与度、满意度、体验感不高的问题,该文依据愉悦度-激活度-优势度(PAD)情感空间提出一种基于模糊认知图的机器人情感响应模型.首先,获取参与人交互输入情感值,对其评估得到参与人的情感状态矩阵;其次,考虑到机器人的性格特征和社会角色,利用模糊认知图的时间...     

基于专家系统的机器人高层规划

本文介绍一个基于专家系统的机器人高层规划系统,阐述几个潜在应用子系统,并应用专家系统方法进行多机器人协调避碰运动规划。本系统具有良好的规划性能。     

基于模糊因果图的故障诊断

因果图理论是一种基于概率论的不确定推理模型,能够进行在线动态推理和对复杂系统进行故障诊断,但在因果图模型中,要求事件的发生概率为精确值.针对实际情况事件发生概率具有模糊性和不确定性的特点,文章将模糊数引入因果图中,解决了获取事件发生概率精确值的难度,又使因果图能处理带模糊性和不确定性的问题.实例表明,该方法不但比故障树分析(FTA)更有效,而且能进行故障树分析不能进行的诊断推理和辩解推理.     

单值模糊因果图混合推理研究

对事件概率为多种模糊数、语言值及精确概率值等多种概率进行讨论,采用了将所有概率转换为梯形模糊数的标准化方法。在此基础上提出了基于多种概率的模糊因果图混合推理方法,以处理精确概率值、语言值和模糊概率值等多种概率。最后,以核电站的一个子系统为例进行讨论,实验结果与实际一致,推理方法可行。研究表明单值模糊因果图混合推理方法能有效地用于故障分析,比原来的因果图方法具有更大的灵活性和适应性,具有很强的工程实用价值。     

基于3G网络的P2P系统中基于模糊认知图的小区优先节点选择算法

移动通信环境的复杂性和3G蜂窝网络的结构特性为基于3G网络的P2P系统中的节点选择带来了挑战.针对基于3G网络的P2P系统中的节点选择算法进行了研究,提出了一种基于模糊认知图(fuzzy cognitive map,FCM)的小区优先节点选择算法,简称CF-FCM(cell first,FCM based)算法.仿真结果显示,CF-CFM算法能在取得优异的3G网络小区间负载均衡性的同时,保证良好的节点服务性能.     

模糊认知图在导弹部队作战方案评估中的应用研究

在导弹部队作战方案的传统评估方法中,专家知识与智能计算是相互独立的,无法形成行之有效的评估模型。针对这一问题,在多层次的评估模型中引入模糊认知图理论,采用模糊化函数将专家知识存储在概念节点及节点间的关系中,通过模糊测度关联函数提供动态推理机制,利用概念状态信任测度刻画知识的不确定性、描述系统的真实性,运用简单的数值计算实现作战方案评估中的智能推理和决策。该模型设计简单、易于扩展、适用性好,有效地实现了专家知识与智能计算的充分融合。     

基于模糊认知图的电子政务网站评价系统

如何使用科学的方法加强对电子政务网站的评价,已经成为电子政务网站建设中一个非常重要的焦点问题。论文提出一个基于模糊认知图的电子政务网站评价系统,把众多影响网站效能的相互联系的因素综合起来考虑,以得到更为科学的评价结果,同时系统具有较好的兼容性和扩展性。     

模糊因果图的归一化研究

模糊因果图能有效地用于故障分析,比原来的因果图方法具有更大的灵活性和适应性.文章分析了模糊因果图存在的问题,即模糊概率可能超出[0,1]区间,并提出了归一化的解决办法.通过实例证明,这种归一化方法得出的结果可靠,推理得出的结论与传统因果图推理得出的结果一致,这种归一化方法是可行的.     

教育移动机器人路径规划技术研究

机器人课程已逐渐进入高中教育,移动机器人的路径规划作为一项关键技术,学生实际学习操作比较困难。结合高中教育实际,本文设计了一种基于模糊控制的机器人局部路径规划方法,该方法简单有效,便于理解,可以使学生对机器人控制及路径规划有初步的认识和理解,以激发其学习机器人技术的兴趣。     

未知环境下机器人路径规划算法

提出一种基于最短切线的二次路径规划方法,该方法能根据机器人的位置和朝向更新环境信息,对路径进行重新规划,从而找到未知环境下机器人的规划路径。该方法拓宽了原方法的适用范围,提高了机器人的智能水平和路径规划能力。     

FCM方法在空间态势分析中的应用

空间已经成为现代战争战略的重点,对于空间态势的认识和理解将直接影响战争的进程。模糊认知图（FCM）设计简单,易于扩展,适用性好,有效地实现了专家知识与数值计算的充分融合,定性分析与定量计算结合切合了态势评估需要。     

The robotic interception of moving objects in industrial settings:strategy development and experiment

A novel active prediction, planning, and execution (APPE) system is presented for the robotic interception of moving objects. An APPE system's objective is simply to move the robot to the earliest pregrasping location. A fine-motion tracking algorithm can take over the motion control at that point, utilizing proximity sensors mounted on the robot's end-effector. This approach eliminates the necessity of tracking the motion of the object, as required by conventional tracking-based techniques, where the distance between the robot's end-effector and the object is reduced continuously. In this paper, the proposed APPE system is first briefly introduced, and its individual modules are then discussed in detail. Simulation and experimental results are presented in support of the developed optimal-interception strategy     

基于强化学习的机器人认知情感交互模型

为增强机器人的认知情感计算能力，依据PAD情感空间建立结合即时反馈和长期趋势的机器人认知情感生成方法，该文提出一种基于强化学习的机器人认知情感交互模型。首先，依据人际交往心理学理论，模拟人类情感生成过程进行类人情感生成，并从中提取相似性、积极性、共情性3个影响因素；其次，利用强化学习的全局统筹特性，建立响应情感状态与上下文长期情感状态之间的关联关系，从而对机器人情感生成过程进行建模；然后，将3个因素纳入模型奖励机制用于交互情感状态评估，实现模型更新并得到最优情感策略；最后，利用所得最优情感策略对应的最优情感状态对机器人情感状态转移概率进行更新，并依据6种基本情感状态在空间中的情感值，将其映射到连续情感空间中得到机器人的最优响应情感值。主客观对比实验表明，该文模型能有效增加机器人情感表达的细腻性、连续性、积极性以及共情性，还能有效降低机器人对外界情感刺激的依赖性，进一步提升和谐友好的人机交互关系。     

移动云服务的自适应业务质量管理

The rapid growth of cloud computing and mobile Internet services has triggered the emergence of mobile cloud services. Among many challenges, QoS management is one of the crucial issues for mobile cloud services. However, existing works on QoS management for cloud computing can hardly fit well to the mobile environment. This paper presents a QoS management architecture and an adaptive management process that can predict, assess and ensure QoS of mobile cloud services. Furthermore, we propose an adaptive QoS management model based on Fuzzy Cognitive Maps (FCM), which suitably represents the causal relationships among QoS related properties and cloud service modes. We evaluate the proposed solution and demonstrate its effectiveness and benefits based on simulation work.     

应用于网络态势感知的安全数据聚合分析

为了处理异构网络安全设备产生的海量报警数据,提出一种基于加权DS证据理论和FCM的安全数据聚合算法.首先利用网络安全设备的权重以及对不同攻击的置信度信息,运用DS证据理论对报警数据进行初步融合,然后借助FCM的模糊推理能力对数据进行全局融合,克服了漏报率高的缺陷,曾强了系统处理复杂攻击的能力.     

Safe Navigation of a Mobile Robot Considering Visibility of Environment

We present one approach to achieve safe navigation in an indoor dynamic environment. So far, there have been various useful collision avoidance algorithms and path planning schemes. However, those algorithms possess fundamental limitations in that the robot can avoid only ldquovisiblerdquo ones among surrounded obstacles. In a real environment, it is not possible to detect all the dynamic obstacles around the robot. There are many occluded regions due to the limited field of view. In order to avoid collisions, it is desirable to exploit visibility information. This paper proposes a safe navigation scheme to reduce collision risk considering occluded dynamic obstacles. The robot's motion is controlled by the hybrid control scheme. The possibility of collision is dually reflected to path planning and speed control. The proposed scheme clearly indicates the structural procedure on how to model and to exploit the risk of navigation. The proposed scheme is experimentally tested in a real office building. The experimental results show that the robot moves along the safe path to obtain sufficient field of view. In addition, safe speed constraints are applied in motion control. It is experimentally verified that a robot safely navigates in dynamic indoor environment by adopting the proposed scheme.     

Managing the Dynamics of a Harmonic Potential Field-Guided Robot in a Cluttered Environment

This paper demonstrates the ability of the harmonic potential field (HPF) planning method to generate a well-behaved constrained path for a robot with second order dynamics in a cluttered environment. It is shown that HPF-based controllers may be developed for holonomic, as well as nonholonomic, robots to effectively suppress the effect of inertial forces on the robot's trajectory while maintaining all the attractive features of a purely kinematic HPF planner. The capabilities of the suggested navigation controller are demonstrated using simulation results for the holonomic and nonholonomic cases.