采用小波框架的纺织品缺陷分类方法

针对纺织品缺陷分类,提出了一种基于判别小波框架的分类方法.该方法采用小波框架来描述纺织品图像的多尺度纹理特性,并设计与纺织品缺陷纹理相对应的小波框架函数来替代标准小波函数,来更有效地描述各类缺陷纹理的内在结构差异.在判别特征提取训练方法框架下,通过将小波框架函数和分类器两者的设计相联合,来实现缺陷分类错误概率的最小化.对8类纺织品缺陷的466个样本,以及434个无缺陷样本进行了分类实验,获得了95.8%的分类准确率.     

媒资数据的安全存储方案设计

广播电视节目的制作资源数据庞大，节目后期制作人员需要安全稳定地调取已经存储在服务器和磁盘阵列上的制作源数据，数据管理软件为服务器和磁盘阵列安全存储制作源数据提供了解决方案。介绍武汉广播电视台基于数据管理软件为节目制作源数据设计的安全存储方案。     

配电系统自动化的应用

在油田生产中应用配电系统自动化的目的是提高管理水平,实现配电系统的优化运行方式,达到节能降耗、提高系统供电可靠性及供电质量。     

生态纺织品的监控及对策

主要介绍了生态纺织品的主要监控内容及我国纺织工业面对绿色壁垒应采取的对策。     

AUV心智逻辑*

为了表示和处理AUV（Autonomous Underwater Vehicle,自治水下机器人）的心智状态及心智活动,对Rao和Georgeff的BDI逻辑进行了拓展,定义了一种含模态词（信念、目标、能力、意图、上一次、下一次、曾经、将会、总有、总会）的一阶模态时态混合逻辑系统——AML（AUV心智逻辑）;基于Kripke可能世界语义模型给出了AML语义,构造了AML公理系统及演绎规则,并证明了AML的可靠性与完备性。AML为建造AUV心智模型提供了有力的表示和处理工具,弥补了Agent理论在机器人应用     

用科学发展观指导研究生培养方案的修订

本文以科学发展观为出发点和指导,提出了在修订研究生培养方案中坚持科学发展的注意事项,并介绍了我院的一些具体做法。     

自动协议逆向工程研究综述

全面梳理了该领域国内外相关文献,归纳分析了自动协议逆向工程的研究现状和发展趋势。为了更清晰地刻画不同方法的特点和比较异同,提出一种基于协议逆向工程输出结果的分类方法,将协议逆向方法分为侧重于协议格式提取、侧重于协议状态机推断、侧重于完整协议规范描述、侧重于其他输出结果四类,并据此进行分析和比较。基于目前的进展情况和进一步的问题剖析发现,复杂交互场景分析、链路层协议逆向、加密协议分析以及协议状态机优化等应作为自动协议逆向工程领域下一步的重点研究方向。     

保持粒子多样性的非退化粒子滤波方法研究

针对现有粒子滤波算法中的粒子退化问题以及重采样所引起的粒子多样性减弱问题,将自适应遗传算法与粒子滤波结合设计一种新的非退化粒子滤波算法。该算法通过对粒子使用遗传算子操作以保证粒子的多样性和有效性,根据粒子在前一时刻计算出来的先验信息自适应地实时调节当前时刻的遗传操作概率,有效增加了粒子对系统状态变化的适应性。实验结果表明,该算法可有效提高非线性系统状态的估计精度,尤其在系统状态发生突变的时候,可以得到较好的估计精度。     

智能机器人神经心理模型

为了从结构、功能和行为3个层面对智能机器人体系结构进行一体化描述,本文提出了智能机器人神经心理模型.借鉴脑的3个基本机能联合区理论建立了智能机器人的神经生理结构模型,将机器人思维系统划分为感知区、反射区和慎思区,每个区均由三级皮层构成,采用拓展的BD I逻辑(机器人心智逻辑RML)描述机器人的认知心理机制,给出了神经心理框架下的机器人智能行为过程,从理论上证明了RML的可靠性与完备性,采用水下机器人编队穿越未知雷区的对比仿真实验验证了神经心理模型的可行性和有效性.     

一种新的分层强化学习方法

提出一种集成Option和MAXQ的分层强化学习新方法——OMQ，该方法以MAXQ为基本框架利用先验知识对任务进行人工分层和在线学习，集成Option方法对难以预先细分的子任务进行自动分层。以出租车问题为背景对OMQ学习算法进行了仿真与对比分析，实验结果表明，在任务环境不完全可知条件下，OMQ比Option和MAXQ更适用。