HLA面向对象的分析法在燃气轮机仿真的应用

高层体系结构HLA以其突出的互操作性和可重用性,成为当今分布式交互仿真系统结构标准,研究基于HLA的仿真程序设计方法对于分布式交互仿真系统的开发具有重要意义。简要介绍了高层体系结构的组成。着重就HLA的对象模型与传统的面向对象方法建立的对象模型的异同进行了探讨。最后,以三轴燃气轮机为例,从应用的角度分析了基于HLA的动力仿真系统开发过程和方法,说明采用传统的面向对象分析方法设计的对象模型是可以比较容易地移植到HLA上的。HLA对象模型使仿真应用成为一种构槊的恿想与方法,为复杂系统的建模与仿真提供了一条有效的途径。     

粗糙集连续属性离散化的MDV方法

分析粗糙集连续属性离散化问题的本质特点,提出满足粗糙集约简指标和优化算法相结合的离散化思想。引入启发式搜索策略,解决属性离散的NP-Hard问题,建立连续属性SOM自组织网络聚类的MDV（Maximum Discernibility Value）搜索方法,并给出属性约简的冗余度定义和计算方法。根据实际计算要求,对冗余度的定义进行改进。最后,通过UCI数据库实例验证了MDV方法的有效性。     

基于SOM和HMM结合的刀具磨损状态监测研究

针对端面铣刀磨损状态的识别问题,提出了基于自组织特征映射神经网络和隐马尔可夫模型结合的方法。该方法对铣削力信号进行预处理和相关特征提取,用自组织特征映射对信号特征矢量进行量化编码,所得码本作为隐马尔可夫模型的输入向量,分别训练三个不同磨损阶段的隐马尔可夫模型来对未知的刀具磨损状态进行监测与识别。实验结果表明,该方法能够对刀具磨损状态进行准确的识别,对自动化生产具有现实意义。     

基于PCA降维结合机器学习算法的人机交互手势识别研究

更加自然和灵活的手势识别技术正逐渐成为智能移动机器人控制的重要人机接口。为了进一步提高基于计算机视觉的机器人导航控制的实时性和精度,提出了一种基于主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)降维结合机器学习算法的手势识别方法。首先,对视觉摄像头捕获的手势图像进行预处理,具体包括图像二值化、中值滤波和形态学变换。然后通过PCA提取主要特征并对数据进行降维。最后结合机器学习中自组织神经网络(Self-Organizing Feature Maps,SOM)作为分类器应用于手势识别,具体采用的是学习向量量化(Learning Vector Quantization,LVQ)神经网络。静态手势实验测试结果表明:相比网络和K-means算法,提出方法缩短了手势识别时间,且识别准确率得到有效提高,验证了方法的有效性。     

多样化和一致性--简述当前SOM事务所的设计原则及风格特点

随着时代的发展,SOM事务所的设计风格也发生了巨大的变化,由秉承现代主义风格到多样化设计风格,其核心设计思想是“一致性原则”,其关注的领域包括高新技术、环境生态、历史文脉乃至细部设计等方面。通过对当前SOM设计风格的分析,可以清楚地了解建筑界发展的最新动态并从中得到有益的启示。     

高剂量离子注入激光退火SOM上硅膜的Raman光谱

用Raman光谱测量了高剂量B~+注入后,经不同激光功率退火的SOM上的硅膜.硅膜的晶化和杂质的激活,在光谱上得到充分的反映.满足临界条件的激光退火工艺,可使SOM达到制作压敏器件的要求.设计了两种不同的样品区域,来分辨晶化与重掺各目对Raman散射的贡献.对光谱特征随退火功率的变化以及Fano线形问题,作了初步的分析讨论.     

Visualized cognitive knowledge map integration for P2P networks

This study proposes a visualized cognitive knowledge map integration system, called VisCog, to facilitate knowledge management on P2P networks. By using the SOM (self-organized map)-like model, Egocentric SOM (ESOM), VisCog can merge the other peers' knowledge artifacts (e.g., documents) under a focal peer's knowledge structure and visually present the cognitive knowledge map of the P2P network. The experimental results from evaluating VisCog performance show that VisCog can retain an individual peer's knowledge structure while articulating with those of other peers to build its cognitive knowledge map.     

Handling of incomplete data sets using ICA and SOM in data mining

Based on independent component analysis (ICA) and self-organizing maps (SOM), this paper proposes an ISOM-DH model for the incomplete data’s handling in data mining. Under these circumstances the data remain dependent and non-Gaussian, this model can make full use of the information of the given data to estimate the missing data and can visualize the handled high-dimensional data. Compared with mixture of principal component analyzers (MPCA), mean method and standard SOM-based fuzzy map model, ISOM-DH model can be applied to more cases, thus performing its superiority. Meanwhile, the correctness and reasonableness of ISOM-DH model is also validated by the experiment carried out in this paper.     

基于HLA的导弹攻防仿真系统的设计与实现

基于HIA建立仿真应用系统是提高作战仿真活动效率的有效途径.分析了导弹攻防仿真系统的功能,并依据HLA的基本概念、方法和原理对分布式导弹攻防仿真系统进行系统设计,建立了系统体系结构,介绍了联邦成员的分类及具体的联邦成员,并给出了FOM/SOM的设计和仿真系统的程序实现.