物联网分布式调度算法研究

根据无线网络的传输特点,对分布式调度背景进行了简要介绍,考虑无线网络传输的衰减和干扰等因素,规划出了物联网中的无线物理干扰模型,在无线干扰模型作用下,复杂网络关系抽象成一个简单的有向图或者无向图,通过对无线网络中每一个节点状态的研究,以及对Schneider状态的分析,设计了分布式极大独立集算法,实现了物联网分布式调度。     

以可靠性为中心的水轮机组检修模式研究

以可靠性为中心(RCM)的维修模式是在一般视情维修的基础上,吸收以可靠性为中心的维修分析法的优点,充分考虑到经济性、可靠性原则,并与先进的设备诊断技术相结合的一种维修模式。介绍了水轮机组RCM维修模式,重点分析了根据经济性和可靠性原则分别确定隐患检测间隔期,以及用威布尔分布拟合机组零部件故障间隔时间分布的表示及参数的获得。     

Study on Robot Path Planning Based on an Improved Artificial Potential Field Method

The method of artificial potential field has obvious advantages among the robot path planning methods including simple structure, small amount of calculation and relatively mature in theory. This paper puts forward the ＂Integral method＂ focusing on solving the problem of local minimization. The method analyses the distribution of obstructions in a given environment and regards adjacent obstacles as a whole, By changing the parameters of the repulsive force field, robots can quickly get out of the minimum point and move to the target point. This paper uses the Simurosot platform to carry on the simulation experiment on the improved artificial potential field method, which projects a feasible path successfully and verifies this method.     

Rough membership function based illumination classifier for illumination invariant face recognition

This paper proposes a face recognition system to overcome the problem due to illumination variation. The propose system first classifies the image's illumination into dark, normal or shadow and then based on the illumination type; an appropriate technique is applied for illumination normalization. Propose system ensures that there is no loss of features from the image due to a proper selection of illumination normalization technique for illumination compensation. Moreover, it also saves the processing time for illumination normalization process when an image is classified as normal. This makes the approach computationally efficient. Rough Set Theory is used to build rmf illumination classifier for illumination classification. The results obtained as high as 96% in terms of accuracy of correct classification of images as dark, normal or shadow.     

基于特征集中度和差别对象对集的特征选择方法

本文首先简单分析了几种经典的特征选择方法,总结了它们的不足,然后提出了特征集中度的概念, 紧接着把差别对象对集引入粗糙集并提出了一个基于差别对象对集的属性约简算法,最后把该属性约简算法同特征 集中度结合起来,提出了一个综合性特征选择方法．该综合性方法首先利用特征集中度进行特征初选以过滤掉一些 词条来降低特征空间的稀疏性,然后再使用所提属性约简算法消除冗余,从而获得较具代表性的特征子集．实验结 果表明该综合性方法效果良好．     

基于粗糙集的软件项目风险管理研究

软件项目的复杂性导致软件风险涉及的数据具有很大的不确定性和模糊性。由此基于粗糙集理论,分析了软件项目风险管理的历史数据:利用等价类和分辨矩阵等概念提出软件项目风险分析系统,在此基础上给出了两个风险因子的相关性系数以及不可分辨矩阵的计算方法。此项工作能为风险控制提供策略,有助于发现风险管理活动中的薄弱环节,达到改进过程的目的。     

基于相容关系的基因选择方法

有效的基因选择是对基因表达数据进行分析的重要内容。粗糙集作为一种软计算方法能够保持在数据集分类能力不变的基础上,对属性进行约简。由于基因表达数据的连续性,为了避免运用粗糙集方法所必需的离散化过程带来的信息丢失,将相容粗糙集应用于基因的特征选取,提出了基于相容关系的基因选择方法。首先,通过i检验对基因表达数据进行排列,选择评分靠前的若干基因;然后,通过相容粗糙集对这些基因进一步约简。在两个标准的基因表达数据上进行了实验,结果表明该方法是可行性和有效性的。     

基于Value双向近似推理的系统决策方法

先提出Vague值间的一种新的相似度,并基于有序加权聚类(OWA)算子给出Vague集间的新的加权相似测度,其中的权重是由决策者根据实际决策需求来确定的,具有一定的弹性;另外通过Vague输入事实与Vague决策规则的前件(或后件)之间的相似匹配度,得到一个简单可行的双向近似推理方法,这可为复杂环境下的系统决策(如工业检测和医疗诊断等领域问题)提供有效的支持工具。     

基于自适应水平集方法的运动目标跟踪

在对复杂背景条件下的非刚体目标进行跟踪时,水平集方法是一种非常有效的方法。针对水平集的初始化问题,提出了一种自适应初始化的水平集方法。首先采用粒子滤波对目标进行跟踪,得到运动目标的粗外接矩形轮廓;然后以外接矩形轮廓的质心为基础进行水平集曲线演化,求取目标的精确轮廓信息,并将轮廓的提取结果反馈到跟踪框架中;最后,动态更新参考模板,以改进似然函数。实验结果表明,本方法能够适应非刚体目标在运动中的自由变化,使得跟踪更加精确。