一种基于并行搜索策略的苍狼算法

作为一种新型群体智能方法,苍狼算法模拟了苍狼在群体捕食过程中的搜索跟踪、包围、攻击等行为。分析了该算法的优化机理,并对算法优化过程进行了数学定义及描述。提出了一种基于并行搜索策略的改进型苍狼算法,将狼群分组,在整个搜索过程中同时进行局部开发和全局探索活动,以更好地满足目标搜寻的要求。通过典型的基准测试函数对算法进行了性能仿真测试。实验结果表明,与其他群体智能优化方法相比,改进型苍狼算法在收敛速度、收敛精度及鲁棒性等方面均具有一定优势。     

面向软件缺陷报告的提取方法

软件工程中的软件缺陷报告数量在快速增长,开发者们越来越困惑于大量的缺陷报告。因此,为了达到缺陷修复和软件复用等目的,有必要研究软件缺陷报告的提取方法。提出一种提取方法,该方法首先合并缺陷报告中的同义词,然后建立空间向量模型,使用词频反文档频率以及信息增益等文本挖掘的方法来收集软件缺陷报告中单词的特征,同时设计算法来确定句子复杂度以选择长句,最后将贝叶斯分类器引入该领域。该方法可以提高缺陷报告提取的命中率,降低虚警率。实验证明,基于文本挖掘和贝叶斯分类器的软件缺陷报告提取方法在接受者工作特征曲线面积(0.71)、F-score(0.80)和Kappa值(0.75)方面有良好效果。     

深度随机森林在离网预测中的应用

在电信运营商领域,离网预测模型是企业决策者用来发现潜在离网用户(即停用运营商服务)的主要手段。目前离网预测模型都是基于逻辑回归、决策树、神经网络及随机森林等浅层机器学习算法,但是在大数据的背景下,这些浅层算法在预测问题上很难取得更高的精度。因此,提出了一种新型的深层结构模型——深度随机森林,通过将传统浅层随机森林堆积成深层结构模型,获得更高的预测精度。在运营商真实数据上进行了大量实验,结果证明深层随机森林模型比传统浅层机器学习算法在离网预测问题上可以得到更好的效果。同时,增大训练数据量可以进一步提升深层随机森林的预测能力,从而证明了在大数据环境下深层模型的潜力。     

基于能效优化的仿人机器人跑步步态优化与控制

针对高能耗导致的仿人机器人难以大规模实用化的问题,提出了一种新的仿人机器人参数化跑步步态优化方法。分析了不同跑步步态参数对仿人机器人水平、垂直方向的稳定性及能耗的影响,将机器人步态优化问题转化为对步态参数的多目标寻优问题,根据连杆模型得到机器人跑步过程中水平、垂直方向的稳定裕度及能耗表达式,并构造目标函数,采用基于对位学习的遗传算法对机器人参数化跑步步态进行多目标寻优,在保证机器人俯仰、翻滚和偏摆各方向力矩平衡的前提下降低整体能量消耗;针对传统遗传算法早熟及收敛速度慢的问题,提出基于领域知识的精细化初始成员策略,采取生成种群成员对位点的方式更新种群,以加快收敛速度;为提高轨迹跟踪性能,设计了自适应控制器,并给出了稳定性证明。仿真实验表明:该方法能有效降低能耗并保证其稳定性。     

基于Zynq的人脸检测设计

针对目前大多嵌入式人脸检测系统因资源限制而导致的软件方式实现速度较慢的问题,提出利用软硬件协同的方法来加速人脸检测。在Zynq-7000平台的基础上,使用C语言实现了基于AdaBoost级联分类器的人脸检测算法,并测试了各个模块的运行时间。结合算法实现的具体过程及其繁复程度给出了硬件加速方案。将检测算法计算量大而多的部分转移到硬件部分进行优化加速,在Zynq-7000平台上实现了软硬件协同的人脸检测,最后给出了相应模块的加速结果。     

基于多元线性回归的雾霾预测方法研究

提出了一种在线样本更新的多元线性回归分析的雾霾预测方法。首先搜集了北京市天气状况,包括平均气温、湿度、风级等气象数据以及PM2.5、CO、NO₂、SO₂等大气成分浓度数据,然后通过散点图对这些因素进行主要影响因素分析,筛选出对雾霾影响比较明显的因素作为雾霾预测的依据。通过在线样本更新的多元线性回归建立了PM2.5含量预测模型,并将气象要素作为雾霾的判断标准。最后给出实际例子,利用多元线性回归对北京未来一天、三天及一周的PM2.5含量进行较为精确的预测。     

人群异常识别技术研究进展

人群行为分析是计算机视觉领域最活跃的研究方向之一. 有许多针对人群异常行为及检测的算法如人群密度估计、人群中运动检测、人群跟踪和群体行为识别. 在对目前人群异常行为进行总结分析,并概括出人群异常的三大关键特征. 并在次基础上,分别针对人群特征提取、异常识别技术、异常分类技术以及人群异常识别数据库方面,对人群异常识别技术现状进行总结概括,并并对存在的问题,以及未来发展方向提出了研究的建议和意见. 文章对相关领域的研究具有一定的参考价值.     

小型高分辨率中阶梯光栅光谱仪光学设计

为了克服传统光栅光谱仪小体积与高分辨率无法共存的缺点,提出一种以中阶梯光栅为核心色散元件、反射棱镜为辅助色散元件的光谱仪光学设计方法.具体分析了中阶梯光栅的基本原理,从光路设计和元件参数设计两方面进行仪器光学设计,最后设计了一个焦距为150 mm、光谱范围为200 nm～600 nm、理论光谱分辨能力为0.1 nm的中阶梯光栅光谱仪,仿真和实验表明,设计的光谱仪在Hg灯253.652 nm处光谱分辨能力为0.023 9 nm,在Hg灯546.074 nm处光谱分辨能力为0.061 nm,满足设计指标要求.     

基于异常数据驱动的WSN簇内数据融合方法

引入数据驱动的思想,提出了一种基于异常数据驱动的簇内数据融合方法.在节点数据采集过程中,仅当异常数据发生时才发送给簇头,减少了监测网络的数据传输量.在簇头数据融合过程中,建立了各传感器之间的相互支持度矩阵,支持度值较低的监测数据将被剔除,支持度值较高的监测数据进行最优加权融合,从而保证了融合结果的准确性和有效性.仿真实验结果表明,与算术平均值法及自适应加权融合法相比,本文方法能有效去除冗余信息,在融合精度、能量消耗方面具有明显的优势.     

基于物联网的在线打印出版云平台设计

设计了一个基于物联网的在线打印出版云平台,技术上融合了物联网、大数据、云计算等相关技术,采用经典的LTMJ (Linux+Tomcat+MySQL+JDK)架构,建立数据持久层、业务逻辑层、接口控制层,为读者开发移动终端阅读APP,为作者、出版社和平台运营商开发办公OA,为打印终端开发接口.平台最大的特点是把碎片化的知识系统化,满足系统性阅读与学习的需要.