计算智能在多源信息融合中的应用研究

通过对计算智能（CI）在多元信息融合（MSIF）中的应用方法的研究，从指挥控制的SHOR模型出发，介绍了计算智能和软计算的概念，以及在多元信息融合中应用计算智能方法的必要性，提出了计算智能在信息融合及决策支持的系统开发的应用框架模型，并给出了计算智能在预警中的应用实例。     

浅谈智能计算及其研究方法

智能计算是最近兴起的一类仿生计算方法,已在许多实际领域中得到成功应用.系统地介绍几种有代表性的智能计算方法,其中包括人工神经网络、进化算法、蚁群算法以及粒子群算法.在此基础上,从仿生、实验算法学、群体智能、融合以及系统理论等角度对智能计算中的研究方法作适当探讨     

计算智能的新框架:生物网络结构

由神经、内分泌和免疫这3个生物系统可分别引发人工神经网络（ANN）、人工内分泌系（AES）和人工免疫系统（AIS），它们三者所组成的“神经内分泌免疫网络”在生物系统中扮演着维持动态平衡的重要角色．为此，提出一种将ANN、AES和AIS进行集成的计算智能的新框架，称之为“生物网络结构”，并讨论了其中应着重关注的研究方向和思路，从而使人们在此框架的基础上研究其理论和应用技术，更好地满足复杂系统对计算智能的应用需求．     

基于SVM和D-S理论的三维人脸识别

针对三维人脸识别算法中的高精度分类器设计问题,采用人脸全局特征和局部特征共四个相互独立的多特征信息分类后进行D-S数据融合技术来实现。通过SVM分类器对三维人脸图像中相互独立的全局特征（面廓）和局部特征（眼睛、鼻子和嘴）共四个特征进行一对一的单特征识别,并将其结果进行数据归一化处理后,作为D-S证据理论的BPA,按照D-S理论融合全局特征和局部特征数据,计算出更加准确的识别结果。经过融合数据结果分析,发现该算法可靠有效,大大提高了三维人脸的识别效率。     

免疫算法理论及应用研究

免疫算法是一种新兴的仿生算法,已成为计算智能研究的热点。首先介绍了免疫算法产生、发展和基本原理,并详细讨论了免疫算法的分类,然后讨论了免疫算法理论在许多领域中的发展应用,最后指出了免疫算法理论的研究方向和发展前景。     

机构智能让“变形金刚”从屏幕走进现实

新一代智能机器人具备算法智能与机构智能,本文重点介绍了当前智能机器人在机构智能方面的发展现状。从机构智能的理论出发,以变胞灵巧手与变胞足式机器人为例展现基于机构智能理论的重要研究,通过软关节机器人（建筑机器人、下肢康复机器人、按摩机器人等）、大寰伺服电动夹爪等诸多案例呈现出机构智能在生活与生产中的应用。最后,笔者基于目前智能机器人发展大环境及未来发展领域,提出智能机器人发展的三大趋势：软硬融合、虚实融合、人机融合。     

平行视觉:基于ACP的智能视觉计算方法

在视觉计算研究中,对复杂环境的适应能力通常决定了算法能否实际应用,已经成为该领域的研究焦点之一.由人工社会（Artificial societies）、计算实验（Computational experiments）、平行执行（Parallel execution）构成的ACP理论在复杂系统建模与调控中发挥着重要作用.本文将ACP理论引入智能视觉计算领域,提出平行视觉的基本框架与关键技术.平行视觉利用人工场景来模拟和表示复杂挑战的实际场景,通过计算实验进行各种视觉模型的训练与评估,最后借助平行执行来在线优化视觉系统,实现对复杂环境的智能感知与理解.这一虚实互动的视觉计算方法结合了计算机图形学、虚拟现实、机器学习、知识自动化等技术,是视觉系统走向应用的有效途径和自然选择.     

免疫算法研究

由生物免疫理论启发的人工免疫系统,是继神经网路和遗传进化计算之后,计算智能领域中的又一个研究热点.概述了免疫算法产生、发展的过程及作用机理,比较了现有典型免疫算法的设计方法及其在不同应用领域中的优劣,并讨论了免疫算法的分类.结合笔者的研究,给出了一些应用实例,探讨了发展免疫算法应注意的薄弱环节、难点和创新点,并从发展重点和未来的应用等诸方面展望了免疫算法的发展趋向.为免疫优化算法的进一步研究提供了参考.     

人工免疫系统整体架构及其在数据分类中的应用

受智能进化理论的启发，集成现有的免疫算法，加入更高的智能层次上新的免疫机制，建立了一个人工免疫系统的整体多层次架构．首先，从智能进化的角度说明基于整体免疫系统信息处理机制的算法具有更高的“计算”能力．然后，就一种新的基于人工免疫系统整体架构的数据分析算法，介绍了试验结果，并对结果进行了讨论．最后，笔者指出，人工免疫系统整体架构不仅可以提高现有算法的效率，而且可以扩展人工免疫系统的应用领域．     

入侵检测中的免疫算法研究

免疫算法是一种新兴的智能计算技术,已成为网络、智能控制、计算等领域研究的重点和热点之一。开展免疫算法的理论研究,对于发展新的入侵检测技术,建立新一代的入侵检测系统着重要的意义。该文讨论了几种典型免疫算法的原理,包括基于T细胞否定选择原理的否定选择算法,基于生物免疫系统克隆选择理论的克隆选择算法,遗传算法与免疫理论结合的免疫遗传算法,并讨论分析了不同免疫算法使用在入侵检测技术中的优劣。     

移动自组网QoS路由的DNA计算模型

QoS路由问题是移动自组网应用面临的一个重要问题,其中如何根据移动自组网动态拓扑结构和单向链路的特点来设计路由算法是关键。DNA计算是一种基于生化反应的新型计算方法,高度的并行性和海量存储能力是其最大的特点。文章首先给出了QoS路由问题模型,然后介绍了DNA的分子结构和DNA计算的基本原理,最后依据Adleman进行DNA计算的编码方法,给出了移动自组网QoS路由问题的DNA计算模型,为解决多约束QoS路由问题提供了一种新的思路。     

网络并行计算软件环境的分析与比较

网络并行计算软件环境是现代并行计算的关键技术之一。该文对当前最具发展潜力的三个软件环境———PVM、MPI与HPF作一全面介绍,并分析和比较了各自的特色以及未来发展方向。     

基于虚拟现实的互动普适计算研究

普适计算与虚拟现实技术的融合是今天普适计算的一个新领域,是对虚拟空间计算力的提升,更是普适计算中"普适"的体现。本文讨论并给出了基于虚拟现实技术的互动普适计算的概念、特性和关键技术,为其实现提供理论探索和论证。     

基于ESCA系统的层次化显式访存机制研究

针对高性能混合计算系统中的存储墙问题,在分析其计算模式特点及传统访存机制局限性的基础上,提出适用于混合计算系统的层次化显式存储访问机制,并基于ESCA多核处理器系统进行实现和评测。实验结果显示,针对核心应用程序DGEMM,延迟隐藏能够占据整体运行时间的56%,并获得1.5倍的加速比,能弥补计算与存储访问间的速度差异,提高系统计算效率。     

运用网格技术实现地震减灾科学计算系统

通过创建网格计算服务,将原有地震减灾应用系统中的计算系统改造为网格计算服务,运用集中任务调度系统统一管理调度应用系统中的计算请求,进而将传统的单一的集中式的计算模式转变为分布式的网格计算模式。经试验显示改造为计算网格的应用系统计算效率有了很大的提高,这进一步证明作者提出的设计思路的可行性,从而为在地震减灾应用领域中急需解决的技术难题提出了解决方案。     

基于多核系统的混合神经网络及应用

借助混沌免疫遗传优化算法对于BP神经网络进行训练,建立基于混沌免疫遗传算法的混合神经网络模型。针对混沌免疫遗传神经网络计算工作量大,训练速度慢的缺点,利用Matlab的Parallel Computing Toolbox对于所建立的混沌免疫遗传神经网络模型进行并行化算法设计实现,并对渤海海区年极值冰厚数据进行预测,对比分析了串行和并行算法的计算效率和加速比,表明基于多核系统的并行化设计算法可以提高加速比和计算效率。     

基于并行计算中的动态负载平衡

在很多应用中都出现负载平衡的问题,尤其是负载平衡在并行分布式计算系统中起到不同寻常的作用.以工作站机群为代表的网络计算环境是当前并行计算和分布式系统的研究重点之一,解决异构性问题和动态负载平衡是使用机群进行网络并行计算的关键.本文对并行计算中的动态负载平衡问题进行了分析并提出了一些解决办法.     

移动集群计算关键技术研究

随着集群和移动计算技术的快速发展及广泛应用,一种结合了这两种技术的新的计算方式——移动集群计算应运而生。分析讨论了移动集群计算的体系结构和实现移动集群计算的一些关键问题及解决方案。     

Hierarchies of parallel rewriting P systems — A survey

The paper is about some families of rewriting P systems, where the application of evolution rules is extended from the classical sequential rewriting to the parallel one (as, for instance, in Lindenmayer systems). As a result, consistency problems for the communication of strings may arise. Three variants of parallel rewriting P systems (already present in the literature) are considered here, together with the strategies they use to face the communication problem, and some parallelism methods for string rewriting are defined. We give a survey of all known results about each variant and we state some relations among the three variants, thus establishing hierarchies of parallel rewriting P systems. Various open problems related to the subject are also presented. Danicla Besozzi: She is assistant professor at the University of Milano. She received her M.S. in Mathematics (2000) from the University of Como and Ph.D. in Computer Science (2004) from the University of Milano. Her research interests cover topics in Formal Language Theory, Molecular Computing, Systems Biology. She is member of EATCS (European Association for Theoretical Computer Science) and EMCC (European Molecular Computing Consortium). Giancarlo Mauri: He is full professor of Computer Science at the University of Milano-Bicocca. His research interests are mainly in the area of theoretical computer science, and include: formal languages and automata, computational complexity, computational learning theory, soft computing techniques, cellular automata, bioinformatics and molecular computing. On these subjects, he published more than 150 scientific papers in international journals, contributed volumes and conference proceedings. Claudio Zandron: He received Ph.D. in Computer Science at the University of Milan, Italy, in 2001. Since 2002 he is assistant professor at the University of Milano-Bicocca, Italy. He is member of the EATCS (European Association for Theoretical Computer Science) and of EMCC (European Molecular Computing Consortium). His research interests are Molecular Computing (DNA and Membrane Computing) and Formal Languages.     

分布式计算环境的比较研究

分布式计算环境是近２０年来影响计算技术发展的最活跃因素之一。由于Ｉｎｔｅｒｎｅｔ应用的高速增长,而Ｉｎｔｅｒｎｅｔ的分布式计算模式的研究才刚刚起步,怎样在Ｉｎｔｅｒｎｅｔ浩如烟海的信息资源中有效地检索信息、获取服务便成为一项急待解决的问题。一个有效的、灵活的、适用于全城互联网络环境的分布式计算模型的建立是构造高效协同全域网络的基础。该文综述了当前两种主要计算模式（客户机／服务器模式和对等计算模式）的各自应用特性和适用环境并结合Ｉｎｔｅｒ－ｎｅｔ应用,比较了它们相异的优点和缺点。虽然对等计算模式当前的应用还存在较大的局限性,但从未来网络服务功能的要求来看,对等网络的自主、灵活、松散的结构特点更加适合下一代网络应用的发展。