基于遗传算法的海底沉积物纹理特征优化方法

为了提高水下机器人对海底沉积物的自主分类感知能力,解决特征冗余问题,对利用遗传算法优化海底沉积物纹理特征进行了研究。以基于灰度共生矩阵和分形理论提取多种海底沉积物视觉纹理特征实现海底沉积物分类识别为背景,提出利用遗传算法对纹理特征项进行优化选择以实现对提取特征的降维,并将降维后的特征项作为自组织映射神经网络模型的输入,对海底沉积物进行视觉分类,提高水下机器人作业时的环境感知能力。实验结果表明,相对于未优化的纹理特征,优化后的纹理特征在海底沉积物分类识别中具有更优的分类效果。     

结合互信息和主题模型的微博话题发现方法

为了解决短文本信息流的特征稀疏性对热点话题发现带来的挑战,提出了结合词语互信息和概率主题模型的微博热点话题发现方法。通过建立词共现矩阵并应用对称非负矩阵分解算法获取词项-主题矩阵,再利用概率潜在语义分析模型进行主题发现,最终通过定义微博热度分析和排序,有效地支持微博热点话题发现。实验表明,此方法能有效地进行话题聚类并检测出热点话题。     

Rough集理论中知识与运算的矩阵表示

同一问题在不同知识表示下算法难度不同。Rough集理论把知识定义为对对象的分类能力,并提供了一套基于代数系统的知识表达和处理方法。然而在代数表示下,知识的本质以及运算直观性较差,不易于理解。同济大学苗夺谦教授建立了知识与信息之间的关系,在此基础上给出了Rough集理论中概念和运算的信息表示,并给出了知识约简在代数和信息两种表示下的等价性证明。现进一步将知识及其运算表示成粒矩阵形式,继而给出了知识约简在代数、信息和粒矩阵3种表示下的等价性证明。     

基于汉明码的文本可逆数字水印研究

提出了一种新颖的文本可逆数字水印算法。对载体文本进行预处理,将原始可替换同义词的编码值分组作为信息位进行汉明编码,将获得的监督码元比特流利用矩阵编码的方式通过插入空格嵌入到文本中。水印信息则分组利用同义词修改位置编码的方式选定同义词进行替换来实现嵌入。在提取时利用汉明码的译码原理与可替换同义词分组位置编码规则,提取出水印信息并对原始文本进行无损恢复,即实现了文本可逆数字水印。该算法不仅能有效恢复出原始文本,且具有良好的隐蔽性,增强了水印方案的实际应用能力。     

舰炮发射动力学模块化建模方法

在舰炮元件动力学方程的基础上,使用数值积分方法,并推广振动理论传递矩阵法,形成了舰炮发射动力学模块化建模方法——舰炮发射动力学离散时间传递矩阵法．该方法可模拟得到舰炮多体系统动力响应,仿真结果证明了该方法的有效性．     

基于交叉垂直线的摄像机标定新算法

提出了一种基于交叉垂直直线的摄像机标定算法。利用两条垂直相交的直线作为标定物,令其绕交叉点作任意角度的转动，将摄像机固定拍摄6幅以上的图片,即可运用直线的特点以及交叉垂直的约束条件建立线性方程组，求解摄像机的内参数。实验证明该算法具有较高的精度和较好的鲁棒性。     

多计算机上分布式矩阵转置

转角存储是信号处理中一个很重要的操作。本文研究了分布式矩阵的转置问题，介绍了分布式矩阵转置的实现步骤，分析矩阵转置的时间，并给出了处理时间的表达式，矩阵转置的硬件实现有重要的参考价值。     

三维非负矩阵因子分解代谢组学数据解析

多维数据解析方法越来越引起人们的重视,非负矩阵因子分解算法已较广泛地用于图像分析。基于PARAFAC模型,将非负矩阵因子分解算法拓展为三维非负矩阵因子分解算法(three dimension non-negative matrix factorization,NMF3)。其原理简明,算法易于执行。与基于向量计算的其他三维化学计量学算法不同,NMF3基于矩阵计算单个元素,所以不必将三维数据平铺处理,就可直接解析,为三维数据解析研究提供了一种全新的思路和方法。应用NMF3解析模拟三维数据和代谢组学数据,结果令人满意。     

基于队列的模糊拥塞控制算法

传统的Poisson统计流量模型对于以突发性流量为基本特征的Internet网络不再适应,而采用更加接近Internet网络流量特征的自相似模型,会具有复杂的建模过程和繁杂的计算.为此,从数据缓冲区占用情况的实时状态出发,运用模糊理论对缓冲区占用率状态这一模糊性问题进行描述,建立起模糊拥塞控制模型,并实现了对拥塞的模糊控制.它对所有到达的数据流按照一定的优先级进行分类,并把全局性缓冲区和各队列的局部性缓冲区按照正常、拥塞避免和拥塞的规则划分为3个具有交叉过渡域的几个阶段,然后采用整体和局部相结合的拥塞控制方法,实现了队列调度过程中的模糊性处理.理论分析和NS实验仿真结果表明,该算法在保证各连接服务的公平性方面,特别是在保护和隔离非拥塞状态的连接上,取得了比传统方法更好的效果,从而更好地改进了路由器或者交换机的拥塞控制性能.     

Robust reliable control for a near space vehicle with parametric uncertainties and actuator faults

Based on fuzzy control techniques, this article is concerned with the problem of robust reliable control for a near space vehicle (NSV) with parametric uncertainties and actuator faults. The nonlinear dynamics of a NSV is represented by the Takagi–Sugeno fuzzy models, and then the actuator fault model and fuzzy state-space observer are developed. Next, the fuzzy observer-based robust reliable control strategy is proposed. It is proved that the fuzzy control systems for the NSV is reliable in the sense that the closed-loop system is asymptotically stable and the actuator components can operate well in the presence of some actuator faults. The developed theoretical results are in the form of linear matrix inequalities, which can be readily solved via standard numerical software. Finally, simulation results are given to illustrate the applicability of the proposed approach.