低成本类人足球机器人控制系统设计

通过分析当前类人足球机器人控制系统中CPU的优缺点，提出了一种新的低成本的类人足球机器人控制系统。该系统采用数字信号处理器（DSP）和嵌入式处理器（ARM），由DSP进行场上目标的识别和自身定位，ARM上运行Linux操作系统，完成路径规划，步态控制以及通讯等功能，充分结合了DSP的实时信号处理能力和ARM在系统控削方面的特性，合理分配任务，满足系统实时性要求。详细介绍了系统的硬件设计和软件设计。研究表明，该控制系统具有好的控制效果，有着广阔的应用前景。     

基于应用层记录的Web挖掘数据源模型研究

Web挖掘数据源质量的好坏直接影响到电子商务系统中商品销售推荐算法的结果.目前大量的电子商务分析使用Web日志作为数据源,限制了分析决策功能且易出现错误.提出了一种基于应用层记录的事件统一模型EUP,它能够进行更准确和方便的用户和会话识别,解决了Web日志的一系列预处理问题,集成了购买、浏览及其它各种类型事件,兼容其它Web挖掘算法,并且可以支持多维多层次的Web挖掘分析.实验结果表明,该模型可以为智能电子商务站点提供高质量的数据源,进而提高智能服务的质量.     

优化的协作过滤推荐算法

基于用户的协作过滤推荐技术中存在的稀疏问题和冷开始问题,影响推荐系统的性能,使协作过滤的效果得不到充分的发挥,提出了一种优化的协作过滤推荐算法,对用户-项目评价矩阵进行降维预处理,对原始评价矩阵降低了噪音,有效地解决了稀疏问题,验证了使用相关相似度的度量标准所得到的算法要比余弦相似度算法的推荐质量要高,验证了采用中心加权求和的方法能很好地弥补协作过滤算法在冷开始中的新项目问题上的不足,可以提高推荐系统的推荐质量与推荐精度。     

有趣Web日志关联规则挖掘算法

对Web日志关联规则挖掘算法进行了研究,普通的关联规则挖掘算法发现的规则数量太多,里面含有大量用户不感兴趣的规则,规则知识很难为用户所使用.根据网站拓扑结构和矩阵迭代技术实现了一种有趣关联规则(IMIA)算法,能够快速迭代求解任意两个页面间的关联概率,对关联规则进行有趣度评价,得出有趣度高的规则.实验结果表明,该算法是有效的,可以进一步改善网站性能,提高智能服务质量和性能,从而很好地应用到电子商务领域.     

基于改进势场法的足球机器人路径规划系统

人工势场法是机器人路径规划中应用较多的一种方法,但方法在障碍物较多时由于势场合力不容易控制而常常出现避障失败现象.足球机器人比赛系统场上障碍物情况复杂,尤其是在边界附近和禁区附近,传统势场法较难胜任.根据足球机器人比赛平台特点和赛场上较常出现的情况,重点对边界附近和禁区附近的机器人路径规划进行分析研究,根据比赛平台的特点将周围环境的物理特点转化成特定的数学表达式,糅合到传统势场函数公式中进行改进处理,从而构造出能够适应足球场地环境的人工势场路径规划系统.仿真实验结果证明该方法是有效的.     

一种有效的关联规则增量更新算法

提出了一种有效的多维多层关联规则增量更新算法(EARIU),对商品信息进行概念分层,把用户属性作为维信息,放入FP树中进行挖掘,使挖掘得到的关联规则有更多有趣信息,根据购买数量对支持度闻值进行调整,利用新增记录对原有项/维集的影响的本质特性,更新原有和挖掘新增数据库的频繁项/维集.     

动态环境中的实时MAS体系结构及建模方法研究

以集实时性、动态性、连续性、非确定性等特点为一身的Robocup足球机器人仿真系统为研究背景,在介绍智能体的基本定义、理论模型的基础上,重点研究了动态不确定环境中的智能体的体系结构。同时,为保证多智能体系统质量和提升系统的稳定性,以UML建模的方法为核心,在Robocup仿真系统实例的基础上给出了可应用于实时多智能体系统分析和设计的建模分析方法。