移动机器人运动规划研究综述

机器人运动规划是移动机器人导航的核心技术之一。40多年来，运动规划技术发展迅速，涌现出了许多规划算法，但因为环境描述方式差异巨大，技术差别大，实验比较难度较大。在总结机器人发展史上具有典型意义的规划算法的基础上，提出了路径规划算法的评价标准和形式化描述方式，介绍了每种算法的原理或技术，从搜索策略和环境建模的角度将它们分为四大类，分别是基于自由空间几何构造的规划算法、前向图搜索算法、基于随机采样的运动规划算法以及智能化规划算法，并按照提出的标准比较它们的性能。     

不完备区间值信息系统中的粗集理论

针对不完备区间值信息系统,提出了一种用于分类的偏序关系,并给出了计算这种偏序关系约简的实际操作方法．在不完备区间值决策系统中,根据基于偏序关系的粗糙集模型,引入了上、下近似约简的概念．上、下近似约简是保持所有决策类的下、上近似都不发生变化的最小属性子集,借此获取简化的决策规则．     

基于循环神经网络的声学模型研究

近年来,传统的GMM＿HMM模型在连续语音识别系统中的作用逐渐被基于深度学习的语音识别方法所超越。语音信号是一种时变信号,循环神经网络中的双向长短时记忆网络（BLSTM）能够考虑数据的上下文关系,选择性的记录有效信息。因此论文分别使用GMM-HMM和BLSTM进行声学模型的构建,并对两种模型在相同数据集中进行训练测试,结果表明基于BLSTM的识别率较传统模型有显著提高。     

基于多级拟合的道路病害自动检测与识别

传统的基于人工视觉检测裂缝的方法愈来愈不能适应高速公路发展的要求:其耗人力、耗时、不精确、影响交通、危险、花费高的缺点要求路面状况调查的自动完成。而现有的检测识别方法仅适合某些情况并仅在小样本集上测试过。论文介绍了一种基于多级拟合机制的道路裂缝自动检测与识别方法。大量实验结果表明该方法具有很强的通用性和准确性。     

彩色图像非参数变换立体匹配研究

将非参数Rank变换引用到彩色图像的立体配算法中,采用绝对值指数方法来计算像素的颜色相似性,对彩色图像进行一种分等级的改进Rank变换,将彩色图像转变了一个整数矩阵,然后建立一种新的匹配测度,同时加入色差梯度约束进行匹配。通过对比实验,表明这种新的匹配基元进行匹配,与直接采用灰度特征作为匹配基元的算法相比,有更好的抗噪性和匹配准确性。     

EMD-Tnorm得分规整策略在说话人确认中的应用

从两个方面对确认系统进行了改进,在模型方面,扩展了MixMax模型,对复杂的背景噪声等干扰因素在训练说话人模型的同时也进行了建模,最大程度上消除噪声的影响,对说话人的特征分布进行了更真实的表征;在得分方面,提出了一种改进的得分规整策略,基于EMD距离从所有背景说话人集合中自适应选择最接近的一定数量的模型构成说话人特定的背景集合,从而进行得分归一化。实验结果表明,该方法能够同时针对说话人和测试环境的不同进行补偿,进一步降低了误识率和漏警率,获得了很好的确认性能。     

XML文档的Dewey编码生成算法

Dewey编码是一种重要的XML文档编码方式,是对XML文档进行关键字检索等操作的重要预处理步骤。提出2种XML文档Dewey编码的生成算法：基于DOM的递归算法和基于SAX的事件生成算法,并比较2种算法的执行时间和内存使用率。实验结果证明,对于超大XML文档,采用基于SAX的事件生成算法具有较快的生成速度和较低的内存使用率。     

自适应粒度的道路移动对象聚类算法

以往的聚类算法能够减少道路交通网络中移动对象与中心数据库的通信开销,但聚类粒度的大小是根据经验设定的.分析了影响距离聚类粒度大小的因素,提出用BP网络来训练历史数据,动态地获取距离聚类粒度值和时间粒度值,并把这些粒度值作为新的历史数据来训练网络,使得粒度值能够根据道路交通网络中因素的改变而动态改变,从而产生有效的道路网络聚类,减少通信开销,并预报道路交通的拥堵情况,为最优路径规划提供依据.     

一种基于图的流形排序的显著性目标检测改进方法

该文针对现有的基于图的流形排序的显著性目标检测方法中仅使用k-正则图刻画各个节点的空间连接性的不足以及先验背景假设过于理想化的缺陷,提出一种改进的方法,旨在保持高查全率的同时,提高准确率。在构造图模型时,先采用仿射传播聚类将各超像素(节点)自适应地划分为不同的颜色类,在传统的k-正则图的基础上,将属于同一颜色类且空间上位于同一连通区域的各个节点也连接在一起;而在选取背景种子点时,根据边界连接性赋予位于图像边界的超像素不同的背景权重,采用图割方法筛选出真正的背景种子点;最后,采用经典的流形排序算法计算显著性。在常用的MSRA-1000和复杂的SOD数据库上同7种流行算法的4种量化评价指标的实验对比证明了所提改进算法的有效性和优越性。