Maximum-entropy clustering algorithm and its global convergence analysis

Constructing a batch of differentiate entropy functions to uniformly approximate an objective function by means of the maximum-entropy principle, a new clustering algorithm, called maximum-entropy clustering algorithm, is proposed based on optimization theory. This algorithm is a soft generalization of the hard C-means algorithm and possesses global convergence. Its relations with other clustering algorithms are discussed.     

并行分层二维多速度运动检测模型

提出了一个新的两阶段二维多速度运动检测模型.该模型首先利用基于乘积侧抑制 速度检测子MIVD的一维速度检测特性,构成了一维多速度运动感知层.检测出一维速度信 息,然后利用胞神经网络(CNN)模拟皮层功能柱问的局部动态交互,完成多速度二维运动检 测.实验证明,这种分层并行多频道模型是对初级视觉运动感知的良好建模.应用这种模型可 以实现基于"运动信息驱动"的注意力集中机制,也可用于构成视觉高层反馈的"目的驱动"机 制.     

时变大滞后过程的单神经元内模控制

由于常规smith预估器对被控对象参数和结构的变化十分敏感,这对时变大滞后过程的控制极为不利,为此提出了一种新的单神经元内模控制方案,将改进的智能单神经元PID作为Smith预估的主控制器,并证明了该控制系统的内模结构特性。同时,对单神经元自适应PID的学习规则进行了改进,并采用仿人智能思想对神经元的比例系数进行在线自调整。仿真结果表明,这种控制方法具有超调小、抗干扰能力好和鲁棒性强的优点,对时变大滞后过程是行之有效的。     

一种引入注意机制的视觉计算模型

提出了一种基于注意机制的视觉模型，其特点是：将注意过程分为３个层次，分别模拟生物的瞳孔聚焦、眼动和头动；提出一种新的可变结构的非均匀采样映射来模拟生物视网膜特性；强调了数据驱动的ｂｏｔｏｍ－ｕｐ过程与知识驱动的ｔｏｐ－ｄｏｗｎ过程的融合；提出新颖的类似树形的知识表示方法和基于深度优先搜索树的注意点转移控制机制。     

基于感知度量的分形编码

传统的分形编码利用最小均方差准则（ＭＭＳＥ）来度量图象子块的变换匹配，未能充分利用人眼的视觉特征。本文提出了基于人眼视觉模型的分形编码方案。算法中，按视觉上的差异对图象子块进行分类；由“视觉最相似”的准则确定最佳匹配的域块，为此，相似匹配转换到ＤＣＴ域进行，导出了图象块的相似匹配在ＤＣＴ域的形式；算法进一步通过自适应误差校正来消除解码图象中的方块效应。解码图象的视觉质量有了明显的改善。实验结果证实了算法的有效性。     

改进人口迁移算法用于QoS路由优化

研究了带宽、时延等QoS路由问题,针对原人口迁移算法易收敛于局部最优且计算量大,计算时间长的特点,提出了一种改进的人口迁移算法（modified Population Migration Algorithm）,并将其应用于QoS路由选择优化问题。算法采用网络资源消耗和负载分布为目标函数,目的是在消耗网络资源最小的基础上,使负载均衡分布,合理利用网络资源,降低网络拥塞。仿真结果表明,该算法是有效的、稳定的。     

Variation-based approach to image segmentation Variation-based approach to image segmentation

A new approach to image segmentation is presented using a variation framework. Regarding the edge points as interpolating points and minimizing an energy functional to interpolate a smooth threshold surface it carries out the image segmentation. In order to preserve the edge information of the original image in the threshold surface, without unduly sharping the edge of the image, a non-convex energy functional is adopted. A relaxation algorithm with the property of global convergence, for solving the optimization problem, is proposed by introducing a binary energy. As a result the non-convex optimization problem is transformed into a series of convex optimization problems, and the problem of slow convergence or nonconvergence is solved. The presented method is also tested experimentally. Finally the method of determining the parameters in optimizing is also explored.     

面向不确定性环境的自动驾驶运动规划：机遇与挑战

运动规划算法作为自动驾驶系统中的重要研究内容,愈发受到研究者们关注.然而目前多数算法仅考虑在确定性结构化环境中的应用,忽视动态交通环境中潜在的不确定性因素.文中面向不确定性环境,将运动规划算法总结为两类：部分可观测马尔可夫决策过程(POMDP)和概率占用栅格图(POGM),从理论基础、求解算法、实际应用三方面进行介绍.基于当前置信状态,POMDP计算使未来折扣奖励最大的策略.POGM使用概率表征对应栅格上的占用情况,衡量车流动态变化的可能性,良好表征不确定性情况.最后,总结不确定性环境中当前运动规划问题面临的主要挑战和未来可能的研究方向.     

直觉模糊映射的凸分析

介绍了直觉模糊数和直觉模糊映射的凸性、凹性、拟凸性、拟凹性\上半连续性、下半连续性和正齐次性的定义.通过引入一种新的偏序关系来研究凸直觉模糊映射性质,对凸直觉模糊映射和凹直觉模糊映射分别建立了两个刻画定理.讨论了直觉模糊映射的凸性与拟凸性的关系,证明了一个凸直觉模糊映射必是一个拟凸直觉模糊映射和一个凹直觉模糊映射必是一个拟凹直觉模糊映射.考虑了直觉模糊映射的凸性与半连续性的关系,获得了直觉模糊映射的凸性与上半连续性(下半连续性)等价的条件.在直觉模糊算子方面,给出了正齐次直觉模糊映射是凸直觉模糊映射的充要条件及直觉模糊算子是凸直觉模糊映射的判别定理.拓展了经典集合上的凸函数和凸模糊映射的相关理论,使之成为直觉模糊理论的有益补充.