基于改进的G-P算法的相空间嵌入维数选择

对混沌时间序列相空间重构中嵌入维数的选择进行了研究,针对饱和关联维数算法（G-P算法）存在的四点不足,提出了一种计算最佳嵌入维数的改进算法。通过对邻域半径区间的自适应选择,采用均匀变化步长的方式;对无标度区间利用基于BDS统计限定范围的快速自动判定法进行识别,实现了系统维数的自动计算;针对原算法存在的重复运算、繁杂计算问题,从算法原理和程序结构上进行了改良,大大加快求解速率。在理论分析的基础上,用新算法进行试验,仿真结果表明设计的算法对嵌入维数的选择更准确更高效。     

测井时间序列的混沌现象研究

测井时间序列的计算机沉积微相识别，在特征提取上有一定的难度。证明测井时间序列是混沌的，是提取其混沌特征的前提条件。混沌时间序列的判定目前已有不少方法，本文结合测井曲线的特点，利用相空间重构技术和G—P算法，用关联维数方法证明了测井时间序列确实存在混沌。实验数据来自某油田的实际测井数据。实验结果表明，油层组的关联维数与油层的构造特点有关，并发现了该区域油井的油层组关联维数一般大于全井这一有趣的现象。     

睡眠脑电的关联维数和样本熵分析

睡眠分期特征的正确提取是睡眠分析的基础.本研究首先将关联维数方法应用于睡眠脑电信号,发现随着睡眠的加深,脑电信号的关联维数减小:然后介绍了一种新的非线性方法--样本熵,并将该算法应用于脑电信号,统计发现:样本熵与关联维数的变化趋势相同,可以用来提取睡眠分期特征.进而改变数据段长度,分析其对两种算法的影响,发现关联维数方法对数据段长度变化的影响较样本熵明显.     

感知器算法在运动想象脑电模式识别中的应用

基于脑电(EEG)的脑机接口(BCI)是在人脑和计算机或其它电子设备之间建立不依赖于常规大脑信息输出通路(外周神经和肌肉组织)的全新对外信息交流和控制技术。及时有效地提取和识别与运动想象相关的脑电模式可以帮助严重瘫痪病人控制光标或辅助运动设备以替代其受损的运动功能,建立一种与外界交流沟通的新途径。论文将以EEG(C3,C4)两个通道的mu节律能量作为特征向量,用感知器算法对左右手运动想象脑电模式进行识别,实验结果表明,正确识别率可达87.86%。由于感知器算法计算简单,故可以认为,感知器算法在脑机接口的应用中有较高的实用价值。     

脑电熵算法在麻醉监测中的应用

麻醉深度监测在外科手术中的作用极其重要,合理的麻醉可以使患者在无痛觉的情况下进行手术治疗,判断并控制合适的麻醉深度已成为临床迫切需要解决的问题。本文基于脑电信号分析的麻醉深度检测方法的研究,采用一种新型的脑电熵分析方法一通过应用排序熵的快速算法对脑电信号进行了计算机仿真分析与处理,实验结果表明排序熵运算时间较短、效率较高、抗干扰性强、计算精度更准确。     

混沌粒子群算法及其在优化设计中的应用

针对粒子群算法易早熟收敛的局限性,提出了一种基于Hénon 映射的混沌粒子群优化(CPSO)算法。该算法采用Hénon 映射,利用种群适应度方差进行早熟收敛判断,根据群体早熟收敛程度和个体适应值来调整惯性权重。仿真实验表明,改进后的混沌粒子群优化算法使收敛速度加快,且不易陷入局部极值点。     

混沌分形在内燃机振动信号分析中的应用

从理论上分析了柴油发动机燃烧过程的分形特性，运用混沌和分形理论对实际测得的发动机缸盖振动信号进行了分析，计算了信号的关联维数。结果表明：缸盖的燃爆冲击振动是一种混沌运动。而且，随着喷油器工作状态的不同，信号的关联维数也发生变化。系统振动不确定性成分增多，关联维数变大，系统振动确定性成分增多．关联维数变小。通过选择合适的嵌入维数，计算的关联维数能够反映系统的真实特性，关联维数可以作为发动机状态监测和故障诊断的一个特征参量。     

关联维数的并行求解算法

关联维数的求解是分形理论中的一个重要问题,标准算法由于其巨大的计算量,不能满足实时任务的需要,过去的改造算法集中在串行地减少求解多个关联维数时的重复计算量,并未从根本上降低O(N^2)次的向量距离计算、距离比较和求和次数,其应用范围和性能改善程度是有限的。本文给出了两个并行算法：基于PRAM模型的花费O(N^2／p logp)时间p个处理机的算法,和基于LARPBS模型的花费O(N^2p)时间p个处理机的算法。相对纯理论的PRAM算法,LARPBS算法是实际可行的,它是目前时间复杂度最低的算法,并且是最优可扩展和成长最优的。     

网络数据流传输中的混沌现象及其定量分析

文章基于LINUX环境,利用NS2仿真工具,对链路数据流的混沌特性进行了实验验证,并对关联维数、Lya-punov指数等重要的混沌参数进行了定量分析。     

混沌粒子群优化算法在柴油排产中的应用

针对柴油生产过程中的加氢精制与调合优化问题,建立加工和库存成本优化模型,采用改进粒子群算法进行计算。通过对某炼油厂一个月的柴油生产数据进行测试,结果表明该算法有较好的应用效果,对柴油排产有一定的指导作用。     

多小波变换在声纳图像降噪中的应用研究

与普通光学图像相比,声纳图像受到噪声污染更加严重,为了更好的去除侧扫声纳图像噪声,提高图像质量,保持图像原始信息,该文通过将图像变换到多小波域,结合热传导方程的差分格式与图像的分形维数,提出了一种声纳图像软阈值去噪算法,并将该算法与单小波去噪算法做了比较．该算法只需要含噪图像本身,不需要任何其它先验知识,是一种自适应的去噪算法．仿真试验表明,与单小波去噪算法相比,该算法具有更好的去噪效果,同时较好的保持了声纳图像的原始信息．     

有限域的算术软件及其编码密码应用

利用有限域的多项式基表示法研制了有限域的算术软件.给出了有限域上[n,k]-循环码存在的充要条件以及新的编码算法与编码软件.讨论了有限域的算术软件在非线性扩频码设计和现代密码设计中的应用.     

分形维数在灰度图像二值化中的应用

本文研究采用分层吉布斯随机场模型实现图像二值化时吉布斯模型参数的选取方法,根据分形维数反映图像复杂程度的特性,定义了吉布斯模型参数与分形维数的关系,从而实现了吉布斯模型参数的自适应选取,实验结果表明,该方法能使二值图有效地保留原始图像的细节,另外,通过设置图像水平,垂直、对角不同取向上吉布斯模型参数的权重因子,还可以有选择地保留方向细节,这对纹理图像的二值化具有重要意义。     

仿生学在人工肌肉研究中的应用

本文从仿生学的角度出发，提出一种仿生物肌肉驱动性能的磁性橡胶人工肌肉，并对其结构和特点进行了分析。     

Matlab在计算基于Chay神经元模型中的应用

本文介绍了Matlab在神经元膜Ca^2 敏感K^ 通道三变量非线性模型计算中的应用，给出了用Matlab5．3的常微分方程solver编程的流程及其混沌振荡的计算结果和有关参量，并分析了Matlab在该模型进一步研究中的应用前景。     

HSCG模式在复杂MIS中的应用研究

本文根据大型复杂信息系统的开发与实践，针对系统开发中描述困难问题，尝试性地提出了适用于大型信息系统开发的HSCG模式，并成功地应用在无纸化考试MIS系统和水资源MIS系统，本文着重对HSCG模式的构造思想，实现技术要点和应用范围进行了讨论，力图使对系统的描述更准确，简洁，提高信息系统开发效率和质量，系统的开发实践证明，HSCG 开发大型复杂信息系统提供了一种新的途径与方法。     

模糊kNN在文本分类中的应用研究

自动文本分类是根据已经分配好类标签的训练文档集,来对新文档分配类标签.针对模糊kNN算法用于文本分类的性能进行了一系列的实验研究与分析.在中英文两个不同的语料集上,采用四种著名的文本特征选择方法进行特征选择,对改进的模糊kNN方法与经典kNN及目前广泛使用的基于相似度加权的kNN方法进行实验比较.结果表明,在不同的特征选择方法下,该算法均能削弱训练样本分布的不均匀性对分类性能的影响,提高分类精度,并且在一定程度上降低对k值的敏感性.     

网络传感器在机器人感知系统中的应用研究

本文针对网络环境下机器人感知系统信息获取技术，结合IEEE1451.2网络传感器设计 思想，提出一种即插即用机器人感知系统节点的设计方法，并针对具体感知节点提出一种在 线编程的方法，即可在线修改感知系统节点中具体的传感器／执行器的有关参数，如：生产 厂家、日期、校准参数等；并给出了网络环境下机器人感知系统的网络拓扑结构以及数字接 口．     

暂态混沌神经网络在人眼运动机制模拟中的应用

１引言人眼运动机制主要包括定位和识别两项子任务［１］．定位任务是利用感兴趣模式的先验知识,在一个宽视野中定位模式的位置,而识别任务则是在假定该模式的位置已固定的条件下确定该模式的类别．因此,这两项子任务是协作性任务．为了克服Ｈｏｐｆｉｅｌｄ型动态神经...     

A STUDY FOR THE APPLICATION OF AUTOMATED PLANNING TO MOBILE ASSISTIVE ROBOTS

In recent years, Automated Planning (AP) has experienced important advances. In this study we apply such advances to the field of Mobile Assistive Robots (MAR). In particular, we propose the use of AP to implement the deliberative step between observation and action execution in MAR. First, we analyze the requirements that allow a MAR to plan navigation and manipulation actions in near real time. The intention is to build the foundation for a planning module within the Simultaneous User Learning and TAsk executioN (SULTAN) architecture, allowing a MAR to perform Daily Life Activities (DLA) in humanlike environments. Second, we apply AP techniques in fully observable, deterministic and static simulated environments with a single MAR. In addition, we analyze and compare the best available satisficing automated planners. The selected planners participate in several experiments to obtain plans for a Planning Domain Definition Language (PDDL) based on the Tidybot domain. Finally, in order to know how competitive the selected planners are, we compare the experimental results in detail.