利用客户端脚本实现复合查询的新思路

本文主要针对目前网站上常用的查询系统所存在的某些常见问题而提出了一种新的查询设计思路,这种新的设计思路主要是在客户端利用JavaScript脚本语言对用户设置的查询条件进行预处理,让用户设置的条件以两种形式出现在系统中,一种形式方便方便用户阅读和理解,另一种形式用于真正的数据查询;此外,通过脚本语言将用户设置的查询条件保存于页面上列表中,用户可以随意组合现有的条件形成更为复杂的查询条件;同时用户也可以在列表中随意选择某个条件执行数据查询。     

基于相关分析的交通流参数修正方法研究

为了更准确地研究交通流模型,最优化利用交通资源,必须进一步提高交通参数数据的质量。以上海市高架道路某路段的交通流数据为样本,分析交通流特征参数的相关特性,提出一种基于统计相关性分析的参数修正数学方法;通过精确的数值计算,确定最为合适的相关性最大的数据关系,以此进行数据的修正。对所研究路段的交通流数据随机采样后进行修正,并与实际数据比较,修正结果在允许误差范围之内,说明该方法可以有效提高数据质量,且该方法对其他数据处理系统也具有借鉴意义。     

Identification schemes for unmanned excavator arm parameters

Parameter identification is a key requirement in the field of automated control of unmanned excavators （UEs）. Furthermore, the UE operates in unstructured, often hazardous environments, and requires a robust parameter identification scheme for field applications. This paper presents the results of a research study on parameter identification for UE. Three identification methods, the Newton-Raphson method, the generalized Newton method, and the least squares method are used and compared for prediction accuracy, robustness to noise and computational speed. The techniques are used to identify the link parameters （mass, inertia, and length） and friction coefficients of the full-scale UE. Using experimental data from a full-scale field UE, the values of link parameters and the friction coefficient are identified. Some of the identified parameters are compared with measured physical values. Furthermore, the joint torques and positions computed by the proposed model using the identified parameters are validated against measured data. The comparison shows that both the Newton-Raphson method and the generalized Newton method are better in terms of prediction accuracy. The Newton-Raphson method is computationally efficient and has potential for real time application, but the generalized Newton method is slightly more robust to measurement noise. The experimental data were obtained in collaboration with QinetiQ Ltd.     

基于神经网络集成的Windows病毒检测方法研究

该文针对Win32PE病毒种类多,破坏力强的特点,提出一种基于神经网络集成的病毒检测方法。神经网络集成采用负相关学习方法进行训练,采用n-gram特征字统计方法得到病毒特征字,计算特征字信息条件熵,来选择作为训练样本的特征字。实验结果表明,神经网络集成改善了传统的特征字比对法不能识别新的病毒,容易被病毒制造者克服的缺点,在保证对Win32PE病毒较高的检测率的同时保持了较低的误检率。     

基于区域相关的核函数背景建模算法

传统的背景建模方法都是单独为每个像素建立背景模型,这样就没有考虑像素之间实际存在的相关性,使得在进行前景和背景分割时出现不该出现的空洞和噪声点。为了解决这一问题,提出了一种基于像素邻域信息的核密度估计背景建模算法;给出了相邻像素亮度值分布模型间的相关性描述,并将该相关性引入到背景建模中,得到包含时一空信息的背景模型,并提出背景模型的更新策略;实验结果表明,算法能有效去除前景区域内的空洞和背景区域内的噪声点,能快速准确地更新背景模型,能进行复杂场景的背景建模。     

模糊+经典复合控制在光电稳瞄平台中的应用

依托于光电稳瞄平台的理论模型来进行实测频率特性的系统辨识,由此建立与理论和实测模型均较吻合的系统仿真模型.并针对光电稳瞄平台的系统要求和应用特性设计了模糊＋经典复合型控制方法.经典方式的零极点配置控制器低频增益高、系统稳态误差小.实际应用表明：光电稳瞄平台的隔离度达到了1%以内,实测的系统稳像精度达到较高的指标要求.二维模糊控制器可减小系统超调、缩短系统响应时间、并适当提高系统响应带宽,采用智能协调器切换经典控制器和模糊控制器,使系统的隔离度小于1%的同时,将超调从50%减少到4%,达到较好的控制效果.     

基于RS、GIS集成的水深探测研究

利用陆地卫星TM影像反射率和实测水深值之间的相关性,建立了遥感信息与水深之间的非线性回归模型.给出了遥感图像去噪算法.在此基础上设计了一个基于GIS组件MapX,采用C/S架构,使用VB和Microsoft SQLServer 数据库相结合的集成系统,实现了水深探测的可视化以及水深信息的查询和管理功能.实验结果表明,改进模型预测精度高,系统具有可视化、集成化和可扩展性强等特点,能够满足水深探测研究的需要.     

Reinforcement Learning Rules in a Repeated Game

This paper examines the performance of simple reinforcement learningalgorithms in a stationary environment and in a repeated game where theenvironment evolves endogenously based on the actions of other agents. Sometypes of reinforcement learning rules can be extremely sensitive to smallchanges in the initial conditions, consequently, events early in a simulationcan affect the performance of the rule over a relatively long time horizon.However, when multiple adaptive agents interact, algorithms that performedpoorly in a stationary environment often converge rapidly to a stableaggregate behaviors despite the slow and erratic behavior of individuallearners. Algorithms that are robust in stationary environments can exhibitslow convergence in an evolving environment.     

对象依赖集合性质的研究

在复杂对象模式的规范化设计中,对象间的语义关系起了重要作用。然而,目前还没有关系的研究报告,讨论了对象依赖集合的一些性质,首先概括了基本概念和性质;然后给出并证明获取一个OD集合所有关键字的JINGSI算法;最后证明要作为复杂对象模式规范化设计的MIMI算法输入的OD集合的特性,并基于此改进复杂对象模式规范化设计。     

神经元网络奇怪吸引子的计算机模拟

为模拟神经元网络的混沌现象,阐述了相空间重构技术,介绍了由一维可观察量计算系统的最大Lyapunov指数和关联维数的方法。利用Lyapunov指数作判据,构造了3层反馈神经元网络的奇怪吸引子,分析了奇怪吸引子的运动特征并计算了奇怪吸引子的关联维数。研究表明混沌神经元网络具有复杂的动力学特征,同时存在各种吸引子,不仅有不动点、极限环、环面,而且有奇怪吸引子。