一种基于非均匀分簇的无线传感器网络路由协议

在路由协议中利用分簇技术可以提高无线传感器网络的可扩展性.当簇首以多跳通信的方式将数据传输至数据汇聚点时,靠近汇聚点的簇首由于转发大量数据而负载过重,可能过早耗尽能量而失效,这将导致网络分割.该文提出一种新颖的基于非均匀分簇的无线传感器网络多跳路由协议.它的核心是一个用于组织网络拓扑的能量高效的非均匀分簇算法,其中候选簇首通过使用非均匀的竞争范围来构造大小不等的簇.靠近汇聚点的簇的规模小于远离汇聚点的簇,因此靠近汇聚点的簇首可以为簇间的数据转发预留能量.模拟实验结果表明,该路由协议有效地平衡了簇首的能量消耗,并显著地延长了网络的存活时间.  

强化学习研究综述

摘要强化学习通过试错与环境交互获得策略的改进,其自学习和在线学习的特点使其成为 机器学习研究的一个重要分支.该文首先介绍强化学习的原理和结构;其次构造一个二维分类 图,分别在马尔可夫环境和非马尔可夫环境下讨论最优搜索型和经验强化型两类算法;然后结 合近年来的研究综述了强化学习技术的核心问题,包括部分感知、函数估计、多agent强化学 习,以及偏差技术;最后还简要介绍强化学习的应用情况和未来的发展方向.  

一类带有时滞的广义系统的H∞控: 一种LMI方法

利用线性矩阵不等式方法研究了一类带有时滞的广义系统的H_∞ 控制问题. 在一定条件下, 一个时滞奇异系统可以转化成由一个微分方程和一个代数方程组成的系统, 基于线性矩阵不等式方法给出了使这类系统H_∞干扰抑制性能指标满足要求的无记忆状态反馈控制设计.  

火焰、烟、云等不规则物体的建模方法研究综述

对计算机图形学领域的火焰，烟、云等不规则物体建模及模拟方法的研究动态进行了综述性介绍，在介绍描述云的分形几何模，描述火焰的细胞自动模型，描述气体现象运动特征的扩散过程及粒子系统模型，纹理映射模型和光照模型的基础上，分析和总结了几个主要方法的特点及使用场合。  

基于角色的CSCW系统访问控制模型

针对现有的方法不能很好地满足CSCW系统对访问控制提出的新的需求,该文提出了一个基于角色的CSCW系统访问控制模型RBCSAC(role-based collaborative systems access control).该模型形式化地描述了数据、操作、权限、角色和用户等要素及其相互间的关系,提供访问控制信息的记录方法,通过分配和取消角色来完成对用户权限的授予和取消,并且提供了角色分配规则和操作合法性检查规则.该模型针对CSCW系统的多用户、交互、协作、实时、动态等特性,能较好地满足CSCW系统对访问控制的需求.  

一种移动agent结构化迁移机制的设计和实现

移动agent计算模式将成为未来网络计算的主流模式.移动agent的迁移机制是其技术核心之一.该文分析了现有移动agent系统中采用的几种代表性迁移技术,提出了一种新的结构化迁移机制.该机制的主要特点如下:(1) agent的旅行计划和功能体完全分离;(2) 旅行计划本身也具有严格定义的结构;(3) 提供了3种灵活有力的迁移模式.因此,它能有效地控制移动agent的复杂度,有利于agent的复用.在该机制的基础上,设计并实现了移动agent系统Mogent1.0.  

Fisher线性鉴别分析的理论研究及其应用

Fisher线性鉴别分析已成为特征抽取的最为有效的方法之一.但是在高维、小样本情 况下如何抽取Fisher最优鉴别特征仍是一个困难的、至今没有彻底解决的问题.文中引入压缩 映射和同构映射的思想,从理论上巧妙地解决了高维、奇异情况下最优鉴别矢量集的求解问题, 而且该方法求解最优鉴别矢量集的全过程只需要在一个低维的变换空间内进行,这与传统方法 相比极大地降低了计算量.在此理论基础上,进一步为高维、小样本情况下的最优鉴别分析方法 建立了一个通用的算法框架,即先作K-L变换,再用Fisher鉴别变换作二次特征抽取.基于该 算法框架,提出了组合线性鉴别法,该方法综合利用了F-S鉴别和J-Y鉴别的优点,同时消除了 二者的弱点.在ORL标准人脸库上的试验表明,组合鉴别法所抽取的特征在普通的最小距离分 类器和最近邻分类器下均达到97%的正确识别率,而且识别结果十分稳定.该结果大大优于经 典的特征脸和Fisherfaces方法的识别结果.  

神经网络的泛化理论和泛化方法

泛化能力是多层前向网最重要的性能,泛化问题已成为目前神经网络领域的研究热 点.文中综述了神经网络泛化理论和泛化方法的研究成果.对泛化理论,重点讲述神经网络的结 构复杂性和样本复杂性对泛化能力的影响;对泛化方法,则在介绍每种泛化方法的同时,尽量指 出该方法与相应泛化理论的内在联系.最后对泛化理论和泛化方法的研究前景作了展望.  

一种基于改进差别矩阵的核增量式更新算法

提出一种基于改进差别矩阵的核增量式更新算法，主要考虑对象动态增加情况下核的更新问题．该算法在更新差别矩阵时仅须插入某一行及某一列，或删除某一行并修改相应的列，因而可有效地提高核的更新效率．理论分析和实验结果表明，该算法是有效可行的．  

P2P流媒体关键技术的研究进展

传统的流媒体系统建立在客户-服务器模式的基础上，系统伸缩性差，服务器常常成为系统的瓶颈．而最近兴起的P2P（peer-to-peer）技术在充分利用客户资源、提高系统伸缩性等方面具有巨大的潜力，基于P2P方式的流媒体的研究也逐步引起了人们的注意．讨论了当前P2P流媒体关键技术的研究进展，介绍了P2P流媒体的研究现状，最后指出了P2P流媒体的未来研究方向。