概率模型检测技术在机器人路径规划中的应用

在机器人路径规划的实际应用中,针对机器人移动行为可能会受到外界环境影响的难题,提出了一种采用概率模型检测技术进行路径规划的新方法。首先,分析环境中的主要影响因素,将机器人的移动行为看作一个不确定事件,构建马尔可夫决策过程(MDP)模型。然后,采用概率计算树逻辑(PCTL)公式描述模型属性,表达机器人复杂多样的目标任务。最后,运用PRISM平台对模型进行分析和验证,得到满足属性的全局优化路径和定量数据。仿真结果表明,上述方法不仅能够保障机器人在障碍物环境中无碰撞移动,而且可以避开环境相对复杂的区域,保证机器人以最大概率完成任务。对比试验证明上述方法的正确性和有效性。     

我国自主知识产权智能操作系统COS发布

近日,中国科学院软件研究院和上海联彤网络通讯技术有限公司(以下简称上海联彤)联合发布了被称为具有自主知识产权的国产操作系统COS(China Operating System)。据悉,COS可以应用于个人电脑、智能掌上终端、机顶盒以及智能家电等多个领域。据中科院软件所李明树所长介绍,COS采用成熟且安全增强过的Linux内核,提供用户态硬件抽象,提供数据与媒体层,支持多种运行时环境。"谈及COS的长远战略,李明树表示,未来将与上下游友     

面向频繁位置更新的不确定移动对象索引策略

位置不确定性是移动对象的重要特点之一。已有的不确定移动对象索引技术旨在提高查询效率,但是当移动对象位置频繁更新时,存在更新代价较大的问题。针对移动对象频繁位置更新引起的开销增加问题,在TPU-tree索引结构上支持移动对象群组划分策略,给出了一种适用于频繁位置更新的索引结构GTPUtree。在此基础上提出了基于空间轨迹相似度的群组划分算法STSG(spatial trajectory of similarity group)和不确定移动对象群组更新算法。GTPU-tree通过减少同一分组中移动对象的更新次数,降低磁盘I/O次数,从而降低更新代价。通过实验对基于GTPU-tree和TPU2M-tree等索引结构的算法效率进行了对比分析,结果表明GTPU-tree相比于TPU2M-tree在移动对象数量较大时,GTPU-tree的更新代价将低于TPU2M-tree;与TPUtree相比插入性能提高约30%,更新代价降低约35%。     

蚁群生成树算法研究

应用蚁群生成树算法搜索了有34个节点的连接图的生成树,并采用正交设计法和均匀设计法进行了参数优化配置方法研究。结果表明:对于参数较多的蚁群算法,应用正交设计法和均匀设计法进行参数优化配置是一种可行且有效的途径,可有效提高蚁群算法的收敛速度,在求解精度上也有一定优势;充分发挥人类智能与仿生物智能的各自优势是克服单纯靠智能优化方法随机搜索缺点的关键;当蚂蚁数目为100、信息素相对重要性因素为0.3、信息素衰减系数为3.6、信息素挥发系数为0.4、信息素增加强度系数为14时,蚁群生成树算法效果最佳。     

基于语法结构的源代码搜索的研究

现有的源代码搜索引擎大都是基于文本的搜索,没有利用代码在语法上的特性,因此在搜索准确性方面受到极大的限制.本文从语法结构角度,提出一种源代码的过滤方法,构造基于语法结构的代码过滤器,从而抽取对搜索有用的信息.通过该方法实现了一个基于语法结构的源代码搜索引擎.实验表明本文所建立的源代码搜索在搜索准确度、搜索结果展示的友好性方面都有改进.     

AVL树研究与实现

计算机最广为人知的优点之一是其能储存大量的数据,如今随着时代的发展,储存容量更是犹如日进千里一般极速扩展,大容量的硬盘、U盘早已随处可见。然而,要在巨大的数据中搜索出需要的内容却不是一件容易的事,由此,为了能减少在搜索储存数据上的开销,各种适应于不同访问搜索背景的数据结构应运而生。树,便是计算机学科中最基本的数据结构之一,提供了快速的储存和访问性能。该文探究了带有平衡条件的二叉查找树——AVL树的原理,并对其使用C语言进行了实现。     

基于生成树欺骗的数据监听和拒绝服务攻击研究

生成树攻击是指攻击者通过发布伪造的BPDU数据报来调整网络的拓扑结构,进而达到拒绝服务攻击、数据监听等攻击目的。文章采用实例法研究了冗余链路带来的重复帧、循环问题和MAC地址表不稳定问题、生成树协议的工作机制、利用生成树欺骗实施的拒绝服务攻击和数据监听。得到的结论是利用生成树欺骗可以使网络中的交换机忙于计算生成树,影响正常的数据帧转发工作,达到拒绝服务攻击效果,同时利用生成树欺骗可以对网络实施数据监听。     

描述逻辑系统uεVN中概念的包含关系

描述逻辑中的非标准推理是目前研究者们所关注的焦点问题,它主要包括:最具体概念、最小公共包含、匹配问题及概念的重写等.过去人们主要研究那些不舍数量限制的描述逻辑系统,该文研究的是描述逻辑系统μεVN中的一种重要的非标准推理,它同时含有了并、存在约束量词、全称约束量词和数字限制.利用定义μεVN中概念的描述树及描述树之间的同态关系,给出了概念之间包含关系的充要条件.     

基于物体级BSP树的大规模室外场景渲染

BSP树是图形学领域中用来加速大规模场景计算的重要手段之一.经典BSP树的构造策略是以形体表面的三角形本身作为分割平面,使得树的复杂度非常高,预处理时间长,所以一般适合于室内场景的渲染或碰撞检测.这里针对由许多小模型组成的大规模室外场景的渲染,给出一种构造物体级BSP树并利用其进行渲染的方法.这种方法在视点改变时无需更改BSP树,在视野范围不大的情况下,可以极大地提高渲染速度.实验结果证明了这种方法的有效性.     

基于分辨矩阵和约简树的增量式属性约简算法

为了对动态变化的决策表进行高效属性约简处理,在改进的分辨矩阵的基础上提出一种基于约简树的增量式属性约简算法IRART,该算法首先根据序贯属性约简算法对原决策表构造约简树,然后求出新增对象的分辨向量,并利用此向量对约简树进行修整,从而快速得到新决策表的所有约简,最后通过示例证明了这种算法的有效性。与传统增量式属性约简算法相比,该算法避免了复杂的逻辑演算,提高了属性约简的更新效率,理论分析表明该算法是有效可行的。