青少年机器人足球比赛系统决策生成器的研究

概述了青少年机器人足球比赛的现状,指出了程序编制是制约青少年机器人足球比赛发展的重要问题.描述了青少年机器人足球比赛系统中的决策子系统的程序结构,分析了Mirosot 3Vs3青少年机器人足球比赛的特点.建立了决策模型和产生式推理模型,设定了决策生成器的功能,并基于栅格法实现了决策生成器的开发,给青少年提供了一个编制决策的可视化工具,解决了程序编写这一难题,有力地促进青少年机器人足球比赛的发展.     

故障树分析中底事件排序问题的研究

基于BDD的故障树分析方法是先将故障树转换为BDD,而后进行分析.在转换的过程中,底事件的排序尤其重要,直接影响到后面的分析.研究了底事件的排序问题,将运用于数字电路的化简方法运用底事件的排序中,实例证明,可使转换后的BDD结点数比采用随机的底事件顺序产生的BDD的结点数减少一半以上,甚至可以减少到最少.     

基于回归算法与多层次分布式智能决策支持系统的设计

讨论了多元线性回归模型及其在区域经济中的应用.在研究一元线性回归模型、未知参数的估计及参数的检验的基础上,详细的讨论了多元线性回归模型、未知参数的估计及其参数的检验问题.重点以某地区国民生产总值数据资料为例介绍多元线性回归算法在区域经济中的应用,可以对区域经济进行很好的计算和预测.     

H.264中基于多分辨率高效帧间预测算法

针对H.264视频编码标准,提出一种帧间编码的快速模式选择和运动搜索算法。此算法基于多分辨率运动估计方案和新率失真模型进行预测模式快速选择,并结合带提前退出准则的快速搜索算法来加速搜索过程。新算法能使运动估计的计算复杂度大幅降低。实验结果表明,同全搜索算法相比,在编码效率略微下降条件下,编码速度提高60到120倍。     

决策规则获取算法及规则表示

提出了一种基于粗糙集理论的决策规则获取算法及实用的决策规则表示方法。产品智能设计系统中,在概念设计阶段需要决定产品的类型。一般的产品设计过程,是从分析用户给定的技术参数、设计要求开始。规则获取算法就是从设计参数中挖掘设计知识,从而确定哪种类型的产品最适合用户的要求。该算法不需要任何先验知识。为了将算法应用到实际系统中,必须解决规则表示问题。本文将关系数据库成功地应用于设计规则的表示,使设计出的专家系统推理方便,运行效率高。通过继电器智能设计实例,说明了本方法的应用。     

改进的多目标遗传算法在营养决策中应用

将多目标遗传算法NSGA-Ⅱ应用于营养决策优化。采用多维实数向量的编码方式,使用状态转移表对遗传算子进行描述。对NSGA-Ⅱ算法进行改进,在进化操作中增加了随机变换运算和删除运算,加快了算法的收敛并避免了早熟。仿真结果证明该算法能逼近Pareto域,并在该域中均匀分布,经一次运行便可提供更多科学合理的营养决策优化候选方案。     

集成在ERP采购管理中的数据挖掘技术

设计实现一个可扩展的、开放的集成在ERP采购管理系统中的数据挖掘系统.采用DM与DB/DW紧耦合方式构建,使用基于约束的交互式数据挖掘技术,将计算模型和工具分离,通过人机界面和知识推理接受用户决策需求并输出决策结果.     

正交频分复用系统中的判决反馈干扰消除方法

针对正交频分复用系统中Hadamard载波干扰矩阵估计方法估计效果差,提出了基于判决反馈的载波干扰矩阵估计方法.该方法根据载波干扰矩阵可用傅里叶变换矩阵对角化的特性,通过离散傅里叶变换的输出来估计载波干扰系数,再根据符号判决结果更新载波干扰矩阵,可较快地跟踪信道的快速衰落.实验仿真表明,该方法与Hadamard载波干扰矩阵估计方法相比,结合比特交织编码调制技术可进一步提高系统的载波干扰消除能力.     

基于SVM决策树判别测试点类别的新方法

从测试点的类别判断方式上进行改进,对容易错分的测试点给予多次判别机会,从而降低了SVM决策树的错分累积程度。仿真试验表明,改进的基于SVM决策树判别测试点类别方法与传统的基于SVM决策树判别测试点类别方法相比,具有较高的分类精度。     

软判决译码研究进展

本文综述了软判决译码研究的发展概况，全文分四部分。第一部分简单地回顾了构造Ｓｈａｎｎｏｎ码的发展概况；第二部分在前一部分基础上叙述了线性分组码软判决译码的一般研究的状况；第三部分讨论了基于网络图上的线性分组码软判决译码的发展概况；最后描述了Ｔｒｕｂｏ码与迭代反馈软判决译码的研究状况与今后的发展方向