一种基于统计的多智能体Q学习算法

针对非确定马尔可夫环境下的多智能体系统,提出了一种新的基于统计的多智能体Q学习算法,该算法将统计学习与增强学习有机结合,有效地解决了智能体环境部分感知、信息不确定以及其他智能体行为策略学习的问题,经RoboCup仿真实验证明该算法具有较强的自适应能力和学习效率。     

一个地形可视化系统的建立与阴影分析计算

地形可视化对土地的规划利用和综合决策都具有重要的应用价值。它能够给人们提供一个直观的地理形象，便于实施操作和想定作战方案，从而取代传统的沙盘模型且易于进行地形定量计算。本文根据某工程的实际需要建立了一个地形可视化系统，并对太阳时角地形造影(阴影)进行了分析计算。实用结果证明：该系统效果良好。     

一种新的RBAC角色协同关系及其Petri网模型

角色授权约束是RBAC研究的重要内容.有效表达多角色授权和激活的序约束是一个难点问题.提出了新的角色授权协同及其序关系,扩展了现有的角色关系概念,使RBAC能够表达复杂的角色授权和激活序约束.其次,提出了角色授权协同及其序关系一致性分析和模拟的时间Petri网方法.     

一种扩展角色存取控制模型

基于角色的存取控制(RBAC,Role-BasedAccessControl)已经在越来越多的MIS,DBMS,DSS,OS,OA,CAI等软件系统中使用,已成为信息系统领域研究的热点问题之一。传统的RBAC模型对角色(Role)授权管理是静态的。但是现代软件系统要求对角色的管理具有动态性。该文引入角色环境函数和角色约束规则的概念,提出了一种扩展角色存取控制模型(ERBAC,ExpandedRole-BasedAccessControl),扩展了RBAC的动态性,讨论了新的角色关系、授权规则和形式化描述,给出了实现ERBAC的基本框架。     

Petri网模型与程序流程图的比较及应用研究

petri网是一种描述具有分布、并发、异步特点的信息流的系统模型,已得到了广泛的应用;程序流程图是依据算法描述问题求解过程的图解表示,是使用数字计算机求解问题的必要步骤。如何进行相互转换是应用中所关心的一个突出问题。文中对二者先做形式上的比较研究,分析它们的特点和异同,从中找出一些规律,用以归纳相互转换的方法要点。最后,通过实例分析来阐述转换的算法。     

Petri网模型与程序流程图的比较及应用研究

petri网是一种描述具有分布、并发、异步特点的信息流的系统模型，巳得到了广泛的应用；程序流程图是依据算法描述问题求解过程的图解表示，是使用数字计算机求解问题的必要步骤。如何进行相互转换是应用中所关心的一个突出问题。文中对二者先做形式上的比较研究，分析它们的特点和异同，从中找出一些规律，用以归纳相互转换的方法要点。     

一种高分辨率遥感图像分割算法

文章研究总结了一种适合于高分辨率可见光遥感图像分割的算法。该算法是一种结合数学形态学区域分割算法和Canny边缘检测算法的综合图像分割算法,可以有效地将图像中的多个小目标分割出来。     

运动目标识别中基于边缘点寻找特征点的算法

文章介绍了基于目标物体边缘点提取特征点的算法,避免了在整个目标图象范围内寻找特征点,算法简单,速度快。仿真结果表明,该算法是有效的。     

多尺度核方法的自适应序列学习及应用

多尺度核方法是当前核机器学习领域的一个热点.通常多尺度核的学习在多核处理时存在诸如多核平均组合、迭代学习时间长、经验选择合成系数等弊端.文中基于核目标度量规则,提出一种多尺度核方法的自适应序列学习算法,实现多核加权系数的自动快速求取.实验表明,该方法在回归精度、分类正确率方面比单核支持向量机方法结果更优,函数拟合与分类...     

改进的特征点提取算法及其适应性评估

改进了一种特征点提取算法[1].提取图像的边缘轮廓线并以边缘线的几何重心为极点,对边缘极坐标化,形成幅角-极径曲线.再在该曲线上寻找局部最大与最小值点以得到特征点.改进后的算法既能获取曲线的凸点,也能获取其凹点,与原算法比较有了明显的改进.又分别在尺度,旋转及仿射变换情况下,对算法的适应性进行评估,实验结果表明,改进后的算法适应性较好,能达到79.1%.在实际应用中,二维边缘曲线实现基于特征点的自动输入及三维重建具有重要价值.