基于灰度图像边缘检测的3D游戏路径搜索*

着重研究了3D游戏中路径搜索算法。其路径搜索算法内容包括障碍认知与标志、A*路径规划、高度代价函数与路径最短相结合的,由计算粒度引出的基于静态障碍物体碰撞检测的动态路径规划。该算法在实际的游戏引擎中进行了测试,其效率和实时性都满足要求。     

基于商空间粒度理论的大规模SVM分类算法*

利用商空间粒度理论对已有的SVM分类算法进行改进,给出了一种新的SVM分类算法——SVMG。该算法将SVM分类问题划分成两个或多个子问题,从而降低了SVM分类复杂度。实验表明,改进的算法适用于处理大数据量的样本,能在保持分类精度的情况下有效地提高支持向量机的学习和分类速度。     

基于散度差准则的文本特征降维研究*

研究了一种基于散度差准则的文本特征抽取方法。首先讨论了文本分类中特征降维的主要方法及其特点,然后分析了一种基于散度差的准则用于特征降维的原理和方法,从理论上对该方法的相关步骤进行了数学论证。在中文文本分类实验中,对KNN分类器进行了基于密度的改进,消除了由于文本分布倾斜对分类器产生的影响。实验结果表明,这种方法在文本分类的准确性方面效果较为理想。     

基于小波Contourlet变换和区域能量融合规则的图像融合算法*

利用小波-Contourlet变换的多尺度和多方向性特征以及基于区域能量的融合规则在选取融合系数上的优势,提出了一种基于小波-Contourlet变换和区域能量融合规则的图像融合算法,并引入Cycle Spinning来消除变换缺乏平移不变性而引起的图像失真。实验结果表明,该算法明显降低了融合图像的RMSE值,减少了运算时间,达到了良好的视觉效果。     

基于支持向量回归机的公路货运量预测模型*

为了提高公路货运量预测的能力,应用基于结构风险最小化准则的标准支持向量回归机方法来研究公路货运量预测问题.在选择适当的参数和核函数的基础上,通过对成都公路货运量时间序列进行预测,并与人工神经网络、线性回归分析等方法进行了对比,发现该方法能获得最小的训练相对误差和测试相对误差.     

流星余迹通信自适应变速系统性能分析与仿真*

为提高流星余迹通信的数据通过量,根据流星余迹通信信道的指数性衰落特性,提出了一种基于信噪比估计的自适应变速方法.该方法根据估计流星信道信噪比的变化情况,动态地改变系统的比特速率,实现自适应变速,从而有效提高了流星信道利用率,实现数据的可靠传输.仿真结果表明,在相同信道条件下,该系统的数据通过量比固定速率传输系统提高2～4 倍,是一种有效而可靠的通信方法.     

.求解小批量流水线调度问题的混合微粒群算法*

针对基于交货期的小批量流水线调度问题,提出了一种微粒群优化算法。其中利用最小位置值(smallest position value,SPV)规则,使具有连续本质的微粒群算法能直接应用于调度问题,并通过动态调整参数平衡算法的全局搜索和局部搜索的能力。针对微粒群算法容易陷入局部最优的缺陷,利用模拟退火算法的概率突跳机制改进其优化性能,并设计了三种微粒群模拟退火混合算法。最后,仿真实验表明所得算法具有良好的寻优特性与运算效率。     

一种面向对象模糊Petri网建模方法的研究*

针对一些复杂知识系统的知识不确定性及知识规则数量多的特点,在模糊Petri网（FPN）的基础上给出了面向对象模糊Petri网（object-oriented fuzzy Petri net, OOFPN）的形式化定义及其知识表示和知识推理。通过面向对象技术,可以采用模块化方法设计知识系统,将复杂知识系统划分为许多功能子系统,从而降低构建知识系统的复杂性,方便知识系统的优化和管理。     

异构无线传感器网络中基于选择分集的节点协作策略*

为提高无线传感器网络在大量节点参与协作情形下的能量效率,提出一种带有反馈信道的虚拟协作簇间传输方案。此方案利用选择分集算法,在一定的服务质量要求下,能获得较大的选择分集增益,从而进一步降低了单位比特能耗。仿真结果表明,此方案能在很大程度上节省单位比特能耗,延长网络生命周期摘要内容。     

多粒度信任经验模型研究*

为解决分布式网络中节点经验差异导致的信任评价不准确的问题,提出了一种基于经验的信任模型。通过对最大容忍误差的动态调整,以及根据经验的不同对信任值的动态更新,使得新模型具有较好的适应能力,体现了节点的个性化。仿真实验表明,新模型能较好地抵制恶意欺骗行为,信任评价准确性较高。