基于故障树最小割集的故障诊断方法研究

利用故障树分析原理，对基于故障树最小割集的诊断方法进行了研究。在给出故障树顶事件和底事件概率描述的基础上，计算了故障树最小割集的重要度，并在量级上进行了分析比较，为系统的故障源搜寻提供了具体有效的测试步骤。并给出了应用实例。  

散乱点云数据配准算法

提出一种以物体表面上不附加任何几何和拓扑信息的散乱点集为处理对象，自动进行点云数据配准的算法．该算法针对待配准的2组点云数据，根据测点及其邻域点估算每个点的曲面法矢，并对法矢方向进行调整，使其指向曲面的同一侧；然后计算各个测点的曲率．根据每个测点的曲率来识别出2组点云数据中可以匹配的点对集合。计算将每一个点对的法矢方向映射为一致的三维空间变换，采用几何哈希方法找出使得最多数量的点对法矢一致的变换，运用该变换将散乱点云作初次配准．以初次配准后的结果作为新的初始位置，将匹配点对集合中的所有点对采用最近点迭代法进行二次配准，从而实现了2组散乱数据的精确配准．应用实例表明，该算法效果良好．  

一种自适应的蚂蚁聚类算法

受蚂蚁分巢居住行为的启发,提出一种人工蚂蚁运动(ant movement,简称AM)模型和在此模型上的一个自适应的蚂蚁聚类算法(adaptive ant clustering,简称AAC).将人工蚂蚁看成一个行为简单的Agent,代表一个数据对象.在AM中,人工蚂蚁有睡眠和活跃两种状态.在AAC算法中,定义了一个适应度函数用来衡量蚂蚁与其邻居的相似程度.人工蚂蚁通过其适应度和激活概率函数来决定处于活跃态或者睡眠态.整个蚂蚁群体在移动中动态地、自适应地、自组织地形成多个独立的子群体,使不同类别的蚂蚁之间相互  

基于模糊数学的企业综合竞争力评价和实证

科学地评价企业综合竞争力,关键在于构建企业综合竞争力的评价指标体系。并采取定性与定量相结合的系统评价,基于对企业综合竞争力内涵、要素的分析。构建了评价的指标体系，研究了模糊系统评价的可行性，建立了模糊系统评价的数学模型，并对一大型国有企业的综合竞争力进行了系统评价与实证分析．  

Robust image segmentation using FCM with spatial constraints based on new kernel-induced distance measure

Fuzzy c-means clustering (FCM) with spatial constraints (FCM_S) is an effective algorithm suitable for image segmentation. Its effectiveness contributes not only to the introduction of fuzziness for belongingness of each pixel but also to exploitation of spatial contextual information. Although the contextual information can raise its insensitivity to noise to some extent, FCM_S still lacks enough robustness to noise and outliers and is not suitable for revealing non-Euclidean structure of the input data due to the use of Euclidean distance (L2 norm). In this paper, to overcome the above problems, we first propose two variants, FCM_S1 and FCM_S2, of FCM_S to aim at simplifying its computation and then extend them, including FCM_S, to corresponding robust kernelized versions KFCM_S, KFCM_S1 and KFCM_S2 by the kernel methods. Our main motives of using the kernel methods consist in: inducing a class of robust non-Euclidean distance measures for the original data space to derive new objective functions and thus clustering the non-Euclidean structures in data; enhancing robustness of the original clustering algorithms to noise and outliers, and still retaining computational simplicity. The experiments on the artificial and real-world datasets show that our proposed algorithms, especially with spatial constraints, are more effective.  

仿壁虎机器人研究综述

首先，详细介绍和分析了国内外仿壁虎机器人的研究现状．然后，讨论比较了仿生壁虎机器人所涉及的关键技术的优缺点．最后，在前面分析比较基础上对未来的发展趋势进行了预测．  

一种基于遗传算法的求代数方程组数值解的新方法

解方程组是工程研究中的基本问题. 当前的各种求解方法都只针对某一特定类型的方程组, 没有通用性. 根据遗传算法与具体问题无关的特点, 提出了一种通用的代数方程组数值解求解方法. 首先, 基于遗传算法建立了代数方程组求解问题的通用模型; 然后阐述了具体的求解过程; 最后分析了该法的特点和性能. 实验表明该法是有效可行的, 进一步提高解精度的关键在于对遗传算法本身的研究.  

眼动仪与视线跟踪技术综述

文章在回顾视线跟踪技术的研究历程基础上,定义了视线跟踪的基本概念和参数。分析了六种主要视线跟踪技术原理,比较了每种技术的优、缺点。介绍了眼动仪硬件设备的研制和发展状况,对比了几种主要的眼动仪性能。最后,探讨了视线跟踪数据的处理软件和方法,并对视线跟踪技术的应用前景进行总结和展望。  

实域粗糙集理论及属性约简

本文引入属性和属性子集广义重要度的概念以及空间中的广义近邻关系，提出广义近邻关系下的实域粗糙集扩展模型. 在实域粗糙集理论中，利用广义近邻关系在全局中划分相容模块，构成集合的下、上近似，避免了Pawlak粗糙集必须量化数据的麻烦. 另外，本文给出了实域粗糙集的属性约简定义和一种贪心算法，分析了约简属性集合的质量. 最后，通过实例验证了本文理论和方法的正确性和有效性.  

加权Hausdorff距离算法在SAR/INS景象匹配中的应用

提出了一种基于特征图像分支点提取的加权Hausdorff距离图像匹配算法，并给出了相应的权值求解公式．为满足景永匹配导航系统实时性的要求，给出了细化处理的预处理方法，减少了特征文件的冗余度，提高了匹配搜索的快速性．同时，基于细化后提取出的分支特征点，应用加权Hausdorff距离算法进行图像匹配，克服了斑点噪声对合成孔径雷达（SAR）图像匹配的影响．仿真分析袭明．该算法能满足SAR／INS景泉匹配辅助导航系统实时性和准确性的要求．