基于CPG的双足机器人多层步行控制器设计

针对双足机器人步行控制器的设计问题,基于生物学启发原理,提出一种基于中枢模式发生器(CPG)与稳定性分析相结合的多层次结构控制器设计方法。分析机器人的步行运动,给出双足运动描述。基于CPG理论设计多层次结构的步行控制器,应用极限环理论方法分析运动稳定性。在保证步行稳定的前提下,所提出的控制方法具有结构简单、通用性好、方便在线平滑修正等优点,步行仿真实验验证了所提出算法的有效性。     

OpenStack Heat与企业应用部署

OpenStack Heat在开源应用的部署上有很大优势,但在企业应用部署方面有不少问题。本文罗列这些问题．并就其中的一部分给出解决方案,对尚无成熟解决方案的问题努力使其明朗化。     

特征匹配引擎设计与实现

网络入侵防御系统是维护网络安全的重要工具之一。特征匹配引擎是网络入侵防御系统的计算核心,用于从网络包中搜索出已知网络攻击的特征数据。对于现有的网络入侵防御系统,特征匹配引擎在整个系统中占据很大比例的计算时间。特征匹配属于计算密集型应用,对于底层的计算能力具有很高的要求。提出了一种并行特征匹配算法,并充分利用底层硬件特征,将提出的算法映射到现有的多核处理器上。在IBMSystemx3455上实现的系统具有高达17.2Gbps的处理速度和5万字条的特征字典容量,其处理速度和特征字典容量超过现有文献中的结果,包括FPGA、ASIC、网络处理器以及GPU上的实现。     

提高分类准确率的诊断性测验的研究

传统的纸笔测验只给被试提供一个测验分数,计算机化自适应测验（CAT）不仅给出了被试的测验分数,还估计了被试的能力。但这两种方法都没有对学生的认知结构进行探索,认知诊断评价（CDA）的优势就在于能够揭示个人在所测知识领域的详细信息,对个体进行补救,教师也可以针对学生的知识状态改进教学,对教、学双方都有指导作用。传统的测验构建方法没有考虑可达矩阵,导致分类准确率不高,本文提出将可达矩阵与认知诊断信息指标相结合的选题策略,模拟实验结果表明,模式判准率和平均边际判准率都有所提高。     

Supervised classification of share price trends

Share price trends can be recognized by using data clustering methods. However, the accuracy of these methods may be rather low. This paper presents a novel supervised classification scheme for the recognition and prediction of share price trends. We first produce a smooth time series using zero-phase filtering and singular spectrum analysis from the original share price data. We train pattern classifiers using the classification results of both original and filtered time series and then use these classifiers to predict the future share price trends. Experiment results obtained from both synthetic data and real share prices show that the proposed method is effective and outperforms the well-known K-means clustering algorithm.     

基于MAF模型的串扰时延故障的测试矢量生成

随着深亚微米技术,串扰噪声问题越来越严重。利用MAF模型的基本思想,探讨了一种串扰时延最大化算法,并且利用被修改的FAN算法,生成测试矢量。对于一条敏化通路,利用被修改的FAN算法适当地激活相应的攻击线和受害线,使电路在最恶劣情况下引起最大通路时延,从而实现更有效的时延测试。在标准电路ISCAS’85上进行实验验证,结果表明:该算法对于多攻击线的串扰时延故障的测试矢量产生是有效的。     

信息增益区分频繁模式分类方法

基于频繁模式的分类应用研究尚处于初始阶段,但其在关系数据、文本文档与图等方面的分类应用已取得初步成果。系统地研究了基于信息增益区分的频繁模式分类问题,提出了一种基于信息增益区分的频繁模式分类模型(IGFPC),从理论上论证了该模型的可行性。通过建立模式频率与基于信息增益区分度量间的联系,提出了一种在挖掘有用频繁模式上设置最小支持度阀值的方法,基于该方法和提出的特征选择算法(IGPS),生成用以构建高质量模式分类器的区分频繁模式。实验研究显示基于信息增益区分的频繁模式分类框架模型能在分类大数据集上达到较好的扩展性能和较高的分类精度。     

采用动态邻域扩展算法的非一致CA低功耗确定TPG

针对确定内建自测试向量发生器设计中常存在着对冗余向量依赖,导致测试应用时间增长,并产生额外的测试功耗等问题,提出一种新的低功耗确定测试向量发生器的综合算法.该向量发生器采用非一致细胞自动机的结构实现,利用基于模拟退火的动态邻域扩展算法寻找优化的细胞自动机的拓扑连接关系.对标准组合电路仿真实验的结果表明,所综合出的向量发生器可有效地产生给定的低功耗确定向量集,并且不影响原有的故障覆盖率和测试时间.     

基于ECoG的运动想象脑-机接口分类方法

脑—机接口BCI(Brain-Computer Interface)技术是近年来国际上的研究热点之一,它通常利用脑电EEG(electroencephalo-gram)来实现无动作的人机交互,运动想象是其中一种重要的BCI实验范式。有关研究表明,脑皮层电位ECoG(electrocorticogram)具有更好的信噪比与频带特性。研究基于ECoG的运动想象BCI系统,针对ECoG信号的特点,改进了信号处理方法,提取数据的公共空间模式CSP(Common Spatial Pattern)特征,并利用支持向量机SVM(Support Vector Machines)进行分类器设计,提高了运动意向的识别正确率。用相应方法处理2005年脑-机接口竞赛中的一组实验数据,正确率达到92%,相比于当时参赛时所用的方法提高了6%。实验还发现,支持向量机在克服"维数灾难"和"过拟合"方面具有更好的鲁棒性。     

一种基于内容的双向共享组播路由协议

针对组播协议在大规模分布式交互系统应用中面临的可扩展性问题,提出一种基于内容的双向共享组播路由协议CBSMRP(content-based bi-directional shared multicast routing protocol).该协议结合运用了主动路由思想和基于内容的发布-订购模式,在基于CBT(core-based tree)结构的双向共享组播树中,根据数据包的内容实现主动路由和双向过滤,不仅解决了组播地址的维护和分配等问题,而且能够有效地减轻系统的网络负载.仿真实验及实际应用表明,该协议具有较好的扩展性,能够满足大规模分布式交互系统的网络通信要求.