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1.
基于步态的身份识别   总被引:86,自引:0,他引:86  
提出了一种简单有效的自动步态识别算法,对于每个序列而言,一种改进的背景减除方法用于检测行人的运动轮廓,然后,这些时变的2D轮廓形状被转换为对应的1D距离信号,同时通过特征空间变换来提取低维步态特征,基于时空相关或归一化欧氏距离度量,标准的模式分类技术用于最终的识别,实验结果表明该算法不仅获得了令人鼓舞的识别性能,而且拥有相对较低的计算代价。  相似文献
2.
在数据库中发现具有时态约束的关联规则   总被引:49,自引:0,他引:49  
目前,国际上的关联规则研究尚未考虑时间因素.然而,时间是现实世界的固有属性,许多现实 世界数据库都存在时态语义问题.该文考察称为有效时间的时态约束问题,提出了时间区间延 展与归并技术以及新的时态关联规则发现算法,从而进一步推广了关联规则的应用.  相似文献
3.
软件体系结构建模研究   总被引:41,自引:3,他引:38       下载免费PDF全文
周莹新  艾 波 《软件学报》1998,9(11):866-872
提出了软件体系结构工程的概念,建立了软件体系结构的生命周期模型并对软件体系结构进行了分类和建模,介绍了几种典型的软件体系结构语言,提出了一个基于时序逻辑的形式化体系结构语言-XYZ/SAE.该语言可作为系列化时序逻辑语言族XYZ/E的子语言,支持对软件体系结构可的构件,连接件和配置的描述,并可在统一的框架下描述软件体系的结构静态行为和动态行为。  相似文献
4.
一种面向业务用户的大粒度服务组合方法   总被引:40,自引:1,他引:39  
对如何在业务层面即时组合服务,按需创建个性化应用进行了研究,提出了一种适合业务用户使用的大粒度服务组合方法——TROLL方法.该方法利用服务组合模板并结合多约束下的参数进行求解,以一种大粒度、可重用的方式组合业务服务,从而提高服务组合的自动化程度和抽象层次.该文重点介绍了时序约束下如何利用组合模板进行业务级的服务组合.实验结果表明TROLL方法降低了用户参与服务组合的难度,在业务级面向服务应用的构造上效率更高.  相似文献
5.
强化学习理论、算法及应用   总被引:40,自引:3,他引:37  
强化学习(reinforcement learning)一词来自于行为心理学,这一理论把行为学习看成是反复试验的过程,从而把环境状态映射成相应的动作。首先全面地介绍了强化学习理论的主要算法,即瞬时差分法、Q-学习算法及自适应启发评价算法;然后介绍了强化学习的应用情况;最后讨论了强化学习目前所要研究的问题。  相似文献
6.
可视化体系结构描述语言XYZ/ADL   总被引:31,自引:3,他引:28       下载免费PDF全文
骆华俊  唐稚松  郑建丹 《软件学报》2000,11(8):1024-1029
7.
基于特征的时空数据模型:研究进展与问题探讨   总被引:30,自引:0,他引:30  
首先分析了时空数据模型的不同层次,指出了当前时空数据模型存在的主要问题,认为目前的时空数据模型缺少对地理现象的显式定义和基础关系描述,不能在语义层次上实现数据共享,传统的基于专题地理分层的空间数据表达思想,和单一图层内以矢量或栅格数据结构基本单元作为地理实体或现象基本建模单元的表达方式,对于复杂地理实体或现象的描述及地理过程分布存在严重不足,提出发展基于特征的时空数据模型是新一代地理信息系统的核心所在;讨论了基于特征的概念模型要素以相互关系,提出了基于特征的时空数据模型所面临的关键技术。  相似文献
8.
基于时序逻辑的软件体系结构描述语言XYZ/ADL   总被引:27,自引:1,他引:26       下载免费PDF全文
朱雪阳  唐稚松 《软件学报》2003,14(4):713-720
9.
基于遥感与GIS的北京市土地利用动态演化模式研究   总被引:25,自引:3,他引:22  
将土地利用动态变化模型与景观生态学景观格局模型相结合,在1988-2000年北京市遥感数据的基础上,分析了北京市土地利用动态变化模式。研究表明,地形条件对北京市土地利用类型的形成及土寺利用动态变化具有重要影响。在平原地区,农田、城乡居民点及独立工矿用地居于主导地位,土地利用动态变化主要表现为城乡居民点扩展占用耕地及生态退耕。在台地、丘陵和山地地区,林地、草地等自然景观居于主导地位,土地利用动态变化主要表现为生态退耕。北京市土寺利用格局的动态变化表现了城市化、工业化高速发展与退耕还林等生态建设政策实施对土地利用空间格局产生的影响。自然景观增加,景观多样性半加。在自然景观中,林地面积增加,破碎度减小,斑块边界趋于平滑;草地面积减少,趋于破碎。在人文景观中,城镇、农村居民点斑块增大,趋于紧凑,有利于用地节约。农田受到城镇农村居民点扩展及退耕还林政策的双重影响,面积大量减少,破碎度增加。  相似文献
10.
Reinforcement Learning with Replacing Eligibility Traces   总被引:24,自引:0,他引:24  
The eligibility trace is one of the basic mechanisms used in reinforcement learning to handle delayed reward. In this paper we introduce a new kind of eligibility trace, the replacing trace, analyze it theoretically, and show that it results in faster, more reliable learning than the conventional trace. Both kinds of trace assign credit to prior events according to how recently they occurred, but only the conventional trace gives greater credit to repeated events. Our analysis is for conventional and replace-trace versions of the offline TD(1) algorithm applied to undiscounted absorbing Markov chains. First, we show that these methods converge under repeated presentations of the training set to the same predictions as two well known Monte Carlo methods. We then analyze the relative efficiency of the two Monte Carlo methods. We show that the method corresponding to conventional TD is biased, whereas the method corresponding to replace-trace TD is unbiased. In addition, we show that the method corresponding to replacing traces is closely related to the maximum likelihood solution for these tasks, and that its mean squared error is always lower in the long run. Computational results confirm these analyses and show that they are applicable more generally. In particular, we show that replacing traces significantly improve performance and reduce parameter sensitivity on the "Mountain-Car" task, a full reinforcement-learning problem with a continuous state space, when using a feature-based function approximator.  相似文献
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