基于改进的Q学习的RoboCup传球策略研究

模拟机器人足球比赛(Robot World Cup,RoboCup)作为多Agent系统的一个理想的实验平台,已经成为人工智能的研究热点。传统的Q学习已被有效地应用于处理RoboCup中传球策略问题,但是它仅能简单地离散化连续的状态、动作空间。提出将神经网络应用于Q学习,系统只需学习部分状态-动作的Q值即可获得近似连续的Q值,就可以有效地提高泛化能力。然后将改进的Q学习应用于优化传球策略,最后在RobCup中实现测试了该算法,实验结果表明改进的Q学习在RoboCup传球策略中的应用,可以有效提高传球的成功率。     

基于改进小波变换的EEG分析

利用小波变换来进行EEG自动识别的研究,试图将EEG自动识别由当前的癫痫领域扩大到更多的病症中来。提出了一种改进小波基的方法。该方法是利用连续小波变换来对EEG信号进行分析,选定一个最合适的小波基。在自动识别的过程中,用自适应小波基的方法来进行多分辨分析,然后用6个参数进行特征提取。实验证明此方法有良好的可行性和有效性。     

基于JND门限的小波域彩色图像数字水印算法

提出了一种基于小波域的彩色图像数字水印算法,先将图像从RGB色彩空间转化到YIQ色彩空间,在YIQ模型中取其亮度分量Y,依据块能量的大小选取合适的嵌入点,结合JND自适应地嵌入水印,然后再反变回RGB色彩空间。理论分析与仿真结果表明应用该算法实现的水印具有很好的不可见性和鲁棒性。     

大学生综合素质评价中BP神经网络的建模与仿真

介绍了神经网络的基本理论,指出传统BP算法存在的问题及改进方法。在建立大学生综合素质评价指标体系的基础上,提出并建立了一个BP神经网络模型。采用基于动量法和自适应学习率的BP算法对网络进行训练,避免网络陷入局部极小点,提高训练效率。应用该模型对大学生综合素质评价进行仿真,结果表明,利用神经网络进行大学生综合素质评价具有良好的前景。     

基于EZW的水下作战环境应用产品压缩研究

如何有效利用海军数据链系统传输战术水声环境产品是海军作战环境保障的关键问题之一.然而,战术水声环境数据具有较强的时空变化性,其数据量相对来说较为庞大,且在实际作战环境中,传输信道存在着各种干扰,特别是在海洋战场环境中,通信传输条件较差,传输时间紧迫,致使图像信息的传输容易受到外部因素的非正常干扰甚至中断,从而影响用户端对图像信息的接收.因此.寻求一种不依赖于通信时间和其它外部情况限制町随时结束编码实现数据压缩与渐进传输的编码方法是作战环境信息处理的一项必不可少的工作.运用目前较为先进的嵌入式小波零树编码算法对战术水声环境数据进行压缩,取得了较好的压缩效果,并在此基础上实现了图像的渐进传输,能够较好的适应复杂海洋战场的需求.     

基于控制器与辨识器的转台系统设计

为改善三轴转台系统性能.结合传统控制方法与神经网络控制,提出一种基于RBF辨识转台系统的CMAC神经网络与PID并行的复合控制算法.算法采用RBF辨识对象模型,CMAC实现前馈控制,并实现PID控制参数的在线整定和优化.也给出了CMAC控制器算法和系统辨识的RBF网络算法.以某转台模型为对象,仿真结果表明算法具有了传统控制的优点,进一步也证明了算法的可行性和优越性,且具有了更强的适应性和鲁棒性,能更为有效地应用于转台系统中.     

一种改进的宽带双曲调频信号检测方法

动物回声定位所用超声波具有双曲调频的形式,充分利用此信号的特性可以提高水下信号处理系统的目标检测性能.利用宽带舣曲调频信号自小波变换域的特性,针对直线形式的回波小波峰脊,将宽带目标回波检测问题转化为小波变换二维平面上的直线检测问题.提出了一种改进的基于小波-Radon变换的宽带仿生信号检测方法及其简化算法,并进行了仿真验证,结果表明检测器性能优于完成匹配滤波的宽带小波检测器,充分利用了宽带仿生信号的特性,同时印证了选择宽带双曲调频信号作为发射信号的合理性.     

基于二进小波变换的主动轮廓模型

针对传统的主动轮廓模型对噪声敏感的缺陷,在推广梯度矢量流的基础上,提出了基于二进小波变换的改进外力场的计算方法.通过综合利用图像小波分解的高频信息,迭代计算获得其外力场,使蛇在图像的多尺度空间中搜索目标轮廓.针对蛇模型对初始轮廓的依赖性问题,给出了在一维最大熵阈值分割后的图像上获取初始轮廓点的方法,减少了人工的干预,加快了蛇的收敛速度和效果.实验结果表明该模型能有效地排除噪声的干扰,搜索凹陷轮廓,而且对脆弱轮廓有很好的逼近能力.     

老旧建筑安全鉴定辅助决策系统的初步开发

以老旧建筑的表观检测数据或震害调查结果为依据,利用区间分析方法、模糊综合评判模型、专家系统的构造思想等最新信息处理技术建立起整套的老旧建筑安全鉴定辅助决策系统(专家系统).系统按照检测管理步骤(现场监测→数据处理→专家评价),分为数据录入及管理、等级评定、专家评价三大模块.该系统不但可以帮助建筑物管理者处理大量的检测数据,评价既有建筑物的安全等级,还可以根据老旧建筑物的实际情况,给出专家的最佳管理方案.     

基于神经网络模型的个性化服务研究

由于Web上信息的异构性、多样性和动态性,互联网也带来了所谓的"信息过载"和"信息迷向"的问题,个性化服务系统按照特定的用户群体和个人的需求定制服务的内容和表现,可以预测用户的需求,提供主动服务,其基本原理就是根据对各个用户不同的兴趣描述,通过相应的推荐算法为用户提供符合其兴趣的信息.待用户兴趣特征确定后,就可以建立用于个性化网页推荐的用户神经网络模型,向用户推荐个性化网页.