基于多目标动态规划的多跑道进港排序

随着航空运输的高速增长,航班延误日益严重,而对飞机进行进港排序和跑道调度能有效提高机场吞吐量、减少飞机燃油花费,从而减轻航班延误,提升经济效益.由于大量飞机的多跑道进港优化调度问题是一个非确定型多项式完全(NP-C)问题,该问题一直没有得到有效解决.本文针对已有的基于位置交换束缚的单跑道动态规划算法运算量大、运算效率低的不足,采用优化解空间的措施并运用贪心策略,同时将其推广到双跑道调度,从而解决大量飞机的双跑道、多目标进港排序优化问题.大量仿真实验表明,该算法复杂度与飞机数量呈近似线性关系,能在较短时间内对吞吐量和降落花费同时实现优化.     

Relief算法在笔迹识别中的应用

Relief及其扩展算法是基于最大化假设间隔的特征选择算法,能够快速进行高维度的特征选择。该文围绕汉字笔迹识别,探讨了多类别、样本数量偏差情况对算法过程的影响。文中提出了一种有效应对数量偏差的算法过程,并成功运用于约简高维的笔迹特征。实验表明,改进后的算法不仅节约了处理时间,也进一步改进了特征选择的有效性。     

基于模糊逻辑的弹性飞机机动载荷主动控制

为减小多操纵面无尾飞翼飞机的机动载荷,建立了机动载荷控制问题的多变量优化问题数学模型,并采用分布估计算法进行求解,得到不同马赫数条件下各操纵面的控制分配系数.在此基础上,运用T-S模糊理论对控制分配系数进行模糊合成,得到了模糊控制分配系数,从而无需重新设计即可实现全包线范围内的鲁棒机动载荷控制.仿真实验结果表明,采用基于模糊逻辑的机动载荷控制方案可使机动飞行时翼根弯矩增量的峰值减小率高达80％以上.     

多尺度核方法的自适应序列学习及应用

多尺度核方法是当前核机器学习领域的一个热点。通常多尺度核的学习在多核处理时存在诸如多核平均组合、迭代学习时间长、经验选择合成系数等弊端。文中基于核目标度量规则,提出一种多尺度核方法的自适应序列学习算法,实现多核加权系数的自动快速求取。实验表明,该方法在回归精度、分类正确率方面比单核支持向量机方法结果更优,函数拟合与分类稳定性更强,证明该算法具有普遍适用性。     

移动机器人的改进无迹粒子滤波蒙特卡罗定位算法

粒子滤波是移动机器人蒙特卡罗定位(Monte Carlo localization, MCL)的核心环节. 首先, 针对粒子滤波过程的粒子退化问题, 利用迭代Sigma点卡尔曼滤波来精确设计粒子滤波器的提议分布, 以迭代更新方式将当前观测信息融入顺序重要性采样过程, 提出IUPF (Improved unscented particle filter)算法. 然后, 将IUPF与移动机器人MCL相结合, 给出IUPF-MCL定位算法的实现细节. 仿真结果表明, IUPF-MCL是一种精确鲁棒的移动机器人定位算法.     

采样非线性系统的动态神经网络稳定自适应控制

研究了一类采样数据非线性系统的动态神经网络稳定自适应控制方法.不同于静态神经网络自适应控制,动态神经网络自适应控制中神经网络用于逼近整个采样数据非线性系统,而不是动态系统中的非线性分量.系统的控制律由神经网络系统的动态逆、自适应补偿项和神经变结构鲁棒控制项组成.神经变结构控制用于保证系统的全局稳定性,并加速动态神经网络系统的适近速度.证明了动态神经网络自适应控制系统的稳定性,并得到了动态神经网络系统的学习算法.仿真研究表明,基于动态神经网络的非线性系统稳定自适应控制方法较基于静态神经网络的自适应方法具有更好的性能.     

基于P2P的协作系统研究

传统的协作存在固有的缺陷。系统可靠性和扩展性差,不能充分利用客户端资源。P2P系统不但架构灵活,有高可扩展性,而且能充分利用计算和网络资源。分析了协作系统采用P2P架构所具有的优点,并提出一个基于微软P2PSDK的协作系统设计与实现方案。     

基于宽度学习方法的多模态信息融合

多模态机器学习通过有效学习各个模态的丰富特征来解决不同模态数据的融合问题。考虑到模态间的差异性，基于宽度学习方法提出了一个能够学习和融合两种模态特征的框架，首先利用宽度学习方法分别提取不同模态的抽象特征，然后将高维特征表示在同一个特征空间进行相关性学习，并通过非线性融合得到最后的特征表达，输入分类器进行目标识别。相关实验建立在康奈尔大学抓取数据集和华盛顿大学RGB-D数据集上，实验结果验证了相比于传统的融合方法，所提出的方法具有更好的稳定性和快速性。     

咽拭子采集机器人表情识别与交互

咽拭子采集机器人对采集人的表情识别、情绪表达等感知交互,对于咽拭子采集机器人成功执行任务具有重要的意义。咽拭子机器人采集到的数据样本在训练过程中要解决遮挡去除及微表情识别的拓展、自采集数据集的定义、关键帧识别及处理、表情分类及划定、交互集成等关键问题。针对以上问题,设计了一种高效自修复网络（efficient self-cured network,ESCN）,构建了具有类识别人脸能力的特征提取加权模型,通过多尺度注意力机制捕捉受试者的面部表情区,通过重标签校正的线性聚合模型识别咽拭子采集者的面部表情。实验在真实数据集RAF-DB、FER2013和自采集数据集上进行验证。实验结果表明,ESCN比经典模型的准确率提升4.643~11.058个百分点,同时参数量相对较小,便于轻量化和集成。     

采用Kinect的多臂协调操作系统

为完成基于Kinect的多臂协调精细操作的任务,搭建了一套双机械臂操作系统,利用Kinect作为视觉传感器对场景进行实时检测,并利用基于工作空间的RRT算法对其中一台七自由度机械臂末端进行路径规划完成目标的自主抓取。根据手眼协调控制技术,利用另外一台六自由度机械臂末端的摄像机采集的图像误差控制机械臂的运动,并利用粒子滤波算法对目标进行实时跟踪。通过设计一套双臂协作完成物体交接的实验系统,完成了多臂协同操作的任务,并验证了实验方法的可靠性。