层级潜变量空间中的三维人手跟踪方法

针对人手状态空间维数过高的问题,提出一种基于层级流形学习的三维人手跟踪方法.将人手状态空间划分成多个人手部分状态空间,采用层级高斯过程潜变量模型得到更能反映人手运动本质的树状低维流形空间,降低了粒子滤波器有效跟踪人手所需的粒子数量;使用径向基函数插值方法构建低维流形空间到图像空间的非线性映射,将低维粒子直接映射到图像空间中观测.实验结果表明,该方法可以鲁棒地跟踪关节人手.     

三坐标测量机无碰撞检测路径的生成

针对三坐标测量机检测路径的优化与安全问题,提出一种无碰撞检测路径的生成方法.先对测量点按其参数加权和大小规划检测顺序形成初始路径,再通过对测头扫描体表面与零件表面求截面交线进行碰撞检测,结合轴向包围盒过滤提高碰撞检测的效率;对于碰撞的路径段,先对可能存在的外圆特征进行碰撞规避,再对其他碰撞采用启发式规则进行避障移动规划,结合设计的一个扩展包围盒进行避障点设定.最后通过实验验证了文中方法的可行性.实验结果表明,该方法可以在较短时间内生成有效的较优路径,同时能很好地避免碰撞.     

高斯曲率约束的MRG骨架提取优化算法

三维模型的骨架保持了模型的拓扑特性,并被广泛应用于模型相似性比较、计算机动画及压缩等领域.根据多分辨率Reeb图的原理,提出了一种基于离散高斯曲率约束的骨架提取优化算法.通过计算网格顶点的离散高斯曲牢判断曲面局部凸凹特性,以获取模型表面的双曲极值点作为约束点;并依据约束点及其邻域的μ函数值产生的分裂线进行区域细分,获得子连通区域、确定关节点、形成优化的骨架结构.实验结果表明,该算法有效地突出了模型的拓扑分支特征以及模型表面的细节,提高了骨架提取的精度和效率.     

基于SRM准则的恒模盲均衡器

针对在有限样本条件下恒模算法无法保证代价函数的经验风险与期望风险收敛到一致的问题,提出了一种基于结构风险最小化(SRM)准则的恒模盲均衡器(Structural risk minumum-contant model blind equalier,SRM-CMBE).该方法利用信号的恒模特性,在高维特征空间中以SRM为准则构造代价函数,采用核方法实现计算,并结合Kumar快速算法和静态迭代学习算法在线跟踪信道,能够在小样本条件下有效保证代价函数的经验风险收敛到期望风险.通过仿真实验,并与标准恒模盲均衡器(Constant model blind equalizer,CMBE)和修正的恒模盲均衡器(Modified-constant model blind equalizer,M-CMBE)进行比较,结果证明该方法的非线性均衡性能最佳.     

基于自主计算的政务数据中心体系架构的研究

＂政府信息化＂的发展使得政府机关中信息数据呈现出＂信息孤岛＂现象;同时,随着政务系统规模的不断扩大,复杂性的不断增加,人对系统的管理能力也将变得越来越弱。因此,构建具备自我管理能力的政务数据中心将是解决这些问题的有效途径。首先简要地介绍自主计算相关概念;其后结合现有理论和技术,提出一种基于自主计算的政务数据中心体系架构,并根据数据中心的特点,具体说明其中自主服务元素的组成结构及其内部逻辑。     

基于Diameter的移动IPv6 AAA系统研究

针对移动IPv6 AAA的特点、要求和存在的问题,提出一个基于Diameter协议的移动IPv6 AAA系统的解决方案.该方案除了支持多种EAP认证方式、支持域间漫游及计费功能外,还支持各种接入技术,具有小的移动节点的切换延迟和高的认证安全性.     

蚁群算法及其在路由优化中的应用综述

蚁群算法(ACO)是一类新型的机器学习技术,根据蚁群算法的正反馈原理和启发式原理的特点,针对目前国内国际的研究情况,对蚁群算法在最优路径的搜寻上从收敛性,收敛算法的改进以及收敛速度等方面的研究分别进行了分析综述,并对蚁群算法的一些应用,如:LEO卫星网络和无线传感等方面进行了阐述.对蚁群算法在路由优化和负载平衡上的研究进行了对比分析,发现了它们存在的不足,指出了在该领域需要进一步研究的热点问题.     

一种移动机器人在三维动态环境下的路径规划方法

提出一种基于遗传算法的三维动态环境下的路径规划方法,通过对机器人的运动行为进行编码,将各种约束条件融入到遗传算法当中,规划出可实际应用的避障路径,仿真研究表明该方法是简单有效的.     

煤矿瓦斯监测网络系统的设计与实现

针对目前使用的煤矿瓦斯监测系统存在的种种问题,分析了煤矿监测监控系统的现状,提出了一种新型的煤矿瓦斯监测网络系统,并对其系统结构、联网接入方式、数据传输格式、软件系统结构等进行了分析.该监测网络系统适合于环境恶劣、人员设备分散、有特殊安全要求等特点的煤矿,所有与安全和生产有关的煤矿监测监控数据、图形、语音、视频等各种信息都在系统上传输,包括自动化系统中的控制信息,从而建立起一个数字化的煤矿安全信息网.     

生存模糊自适应的蚁群算法及收敛性

首次将多元生存分析引入进化算法,设计了一种生存自适应的蚁群算法．对蚁群算法收敛过程建立生存模型,用ＫａｐｌａｎＭｅｉｅｒ法计算生存时间估计值和生存函数曲线,以算法各参数作为生存时间的协变量,用ＣＯＸ 比例危险率回归模型来定量分析其相互依赖关系,分析了种群大小对早熟收敛的影响．根据个体适应度和种群多样性对剩余生存时间进行模糊控制,实现种群规模的自适应调控．数值实例验证了算法的有效性、稳定性及准确性．