群机器人多目标搜索中的合作协同和竞争协同

群机器人进行多目标搜索时,通过任务分工形成多个子群,各子群分别针对一个意向目标协同搜索,故围绕子群协同中存在的合作关系和竞争关系提出控制策略.为进行合作协同,建立子群发言人的动态遴选机制,不同子群的发言人进行通信,交换所属各子群的最优信息,引导本子群的搜索行为;为进行竞争协同,引入承包机制,按子群的优势地位高低决定是承包还是放弃对某些目标的搜索.两类协同控制的仿真结果表明,合作协同扩大了机器人的感知范围,竞争协同降低了空间冲突机率.二者综合作用,明显提高了群机器人的搜索效率.     

基于测地距离的KPCA人脸识别

针对人脸检测数据集中的信息均为高维特征向量且人脸识别易受表情变化影响等问题,本文提出一种基于测地距离的KPCA人脸识别方法,该方法利用非线性方法提取主成分。先采用KPCA方法把人脸数据映射到高维空间,进而在高维空间中提取人脸的主成分,其中核函数为多项式核函数;然后引入测地距离替换原来的欧氏距离进行相似度量,其能更准确地测量出两像素点间的实际距离,使得人脸识别率受表情变化影响小。该方法不但可以实现降维,而且还能达到有效提取特征的目的。在ORL人脸库上的实验结果表明,该方法的识别率明显优于PCA、KPCA等方法的识别率。     

基于特征映射的微博用户标签兴趣聚类方法

针对现有的用户兴趣聚类方法没有考虑用户标签之间存在的语义相关性问题,提出了一种基于特征映射的微博用户标签兴趣聚类方法。首先,获取待分析用户及其所关注用户的用户标签,选取出现频数高于设定阈值的标签构建模糊矩阵的特征维;然后,考虑标签之间的语义相关性,利用特征映射的思想将用户标签根 据其与特征维标签之间的语义相似度映射到每个特征维下,计算每个特征维所对应的特征值;最后,利用模糊聚类得到了不同阈值下的用户兴趣聚类结果。实验结果表明,本文提出的基于特征映射的微博用户标签兴趣聚类方法有效地改善了用户兴趣聚类效果。     

激光打印机重影的解决与预防

近来,办公所用的激光打印机有重影现象（如右图）,十分影响美观和阅读。激光打印机打印时为什么会出现重影？该如何解决与预防呢？以下笔者对此略做介绍     

远程控制很简单

使用“51MyPC”可摆脱一系列复杂的网络设置,让远程控制变得很简单（下载地址：https：／／www．51mypc．com/xiazai．php）.     

商用PC的未来

对于商用PC的未来,过去的很长一段时间有三个典型的问题,是我经常从客户以及媒体那里听到的,第一个问题是商用PC会不会成为同一种形态？另外一个问题是,如果云计算环境出现的话,商用PC会不会成为特别廉价的设备？还有一个就是,商用PC会不会在未来被智能手机和平板电脑所替代？     

免费网游与收费网游，哪个更烧钱？

网络游戏是时下许多人空余时间用来消遣的工具,面对越来越多的免费网游,消费者究竟该如何取舍,免费网络游戏是不是意味着能够享受到免费的娱乐呢？下面我们来算一下这笔账,看看究竟是玩免费网游划算,还是收费网游更实惠。     

光测在模型自由飞试验中的应用

主要讨论了采用光测设备测量模型自由飞的轨迹问题.针对模型自由飞的特点,综合利用两台小型激光电视测量系统(OKA)、GPS、全站仪(TCRA1101)等现有设备,设计了安全、可靠的模型自由飞跟踪、测量方案;利用方向余弦交会算法,对测量的模型自由飞数据进行处理,并采用两种不同的方法进行了测量精度检查,结果表明测试精度满足测试要求.     

基于单调函数的新弱化缓冲算子研究

在灰色系统缓冲算子公理体系下,构造了2类新弱化缓冲算子,并将其与党氏弱化缓冲算子进行比较,论证了党氏弱化缓冲算子为新算子的特例,从而大大地拓广了弱化缓冲算子的应用范围.对序列前一部分增长(衰减)速度过快,而后一部分增长(衰减)速度过慢的冲击扰动系统数据序列,在建模预测过程中常常出现的定量预测结果与定性分析结论不符的问题,提供了多种解决方案,首次将缓冲算子的构造与函数联系起来,从而为缓冲算子的构造开辟了新方向.

     

基于数值分析的装备体系作战能力研究

装备体系的作战能力是部队战斗力的重要组成部分,是分析部队力量编成、评估部队完成任务能力常用的关键性指标。系统采用层次化、可组构、面向实体的数据存储结构对装备体系进行描述,基于“五力”指数指标体系和量化、聚合模型逐层计算装备单元、作战单元和装备体系的作战能力,既保持了数值分析方法使用简单、计算快速的优点,又较好地解决了不同类型武器装备之间的能力聚合和对比分析等问题,可为制定装备发展规划、构建训练模拟系统等提供基础参考数据。