基于双极偏好控制的多目标粒子群优化算法

考虑双极偏好信息对粒子群的控制作用,提出一种使用双极偏好——正偏好和负偏好引导粒子群向 Pareto 前沿偏好区域进化的方法．根据TOPSIS 决策法思想,将外部种群粒子与正负偏好点的相对贴近度排序作为 外部种群管理和全局最优解更新策略;根据贴近度值确定解集的分布度;选取6 种不同类型的多目标测试函数进行 算法模拟,从世代距离、空间测度和超体积测度3 个指标与基于单极偏好的多目标粒子算法进行性能比较．结果显 示,基于双极偏好控制的多目标粒子群算法的收敛性和综合性能更优秀．     

两栖机器人轮桨腿驱动机构多目标优化设计

提出了一种既能够在陆地上爬行,又能够在一定深度的水下浮游和在海底爬行的新概念轮桨腿一体化两栖机器人;多运动模式和复合移动机构是该机器人的突出特点．分析了轮桨腿复合式驱动机构的运动机理,并采用多目标优化设计理论和算法,对驱动机构的爬行性能和浮游特性进行了综合优化,得到了两栖机器人驱动机构的结构优化参数．虚拟样机的仿真结果证明了该轮桨腿一体化两栖机器人驱动机构的综合运动性能良好,对非结构环境具有一定的适应能力．     

基于动态属性的域间使用控制模型研究

在分析多域交互主要特性的基础上,提出了一种多安全域下的动态使用控制模型(DAB-UCON).该模型以下一代访问控制UCON_(ABC)核心模型为基础,将属性、授权(A)、义务(B)、条件(C)等各个组件作为一个动态实体进行扩展.提出一种属性分类方法,即按照属性定义时间和应用范围分别进行模型描述.最后对模型进行讨论,引入属性谓词等来满足动态多域交互条件下的系统需求.扩展后的模型有助于访问控制中动态的策略构建和授权.     

熊猫多媒体中心，让老爸老妈也能玩高清

按计划,本期仍然由错哉同学为大家继续介绍如何在HTPC上打造家庭多媒体中心（连载三）,不过,考虑到他还要同时为大家进行DDR3-1333内存横评（《平价来袭,5款DDR3内存条激情碰撞》）,工作量很大,所以这次的连载就由我（精力旺盛兄）暂为代劳了a新手上路,请多关照!当然,首先要问清楚这期连载该做什么,“GameEx、Mediaportal、《熊猫媒体中心》吧,这些多媒体中心软件都很有特色,你选一个做吧!”错哉同学交待道。     

基于二代bandelets域HMT模型的图像分割

在小波域隐马尔可夫树模型(WHMT)图像分割算法的基础上,根据二代handelets系数的分布统计特性,提出一种新的bandelets域隐马树模型(BHMT)有监督图像分割算法.新算法试图利用二代bandelets能表示图像几何规律性的特点来改进分割效果.为证明算法的有效性,用合成纹理图像和真实的航空和遥感图像做分割实验,并和小波域隐马模型树分割算法作了对比,对合成纹理图像分割,用错分概率作为评价参数.实验结果表明,此方法错分概率低、分割效果理想.     

面向多层次知识表达的贝叶斯分类模型研究

提出多模式贝叶斯分类算法,由变量值之间的条件独立和条件相关性推断因果关系,根据每个完整随机样本而非整个样本空间构造子模式.结合局部计算近似推理进行概率密度和条件概率分布估计,在此基础上采用后离散化策略自动确定连续变量边界.在UCI机器学习数据集上的实验结果证明了该算法的合理性和有效性.     

接入网MAC层QoS系统的多业务令牌桶流量整形算法

以HFC网络核心设备双向CM(Cable Modem)为研究背景,首先对目前的流量整形算法进行了分析,在HFC网络QoS系统需求的基础之上,提出了一种动态支持多业务整形的令牌桶算法.以美国有线电视实验室的测试用例仿真分析了队列长度对丢包率以及延时的影响.通过性能分析可以看出,该算法满足了多种应用对延时和丢包率的要求,很好地调整了数据的突发速率,有效地进行了流量整形控制.     

基于多特征向量的语音情感识别

同一组特征向量对不同的情感,其识别能力不同.以HMM作为语音情感分类器模型,对不同情感状态选择不同的特征向量进行识别.系统分两个阶段完成:首先基于漏识率和误识率最小的决策原则,采用优先选择(PFS)算法分别为每种情感状态选择最优的特征向量,然后用这些特征向量分别建立对应情感状态的HMM模型.利用北航情感语音库(BHUDES)对算法进行验证,将所有实验样本分为训练样本集、特征选择样本集和测试样本集3组,采用交叉实验的方法对本算法进行验证,结果表明,与单特征向量HMM相比,多特征向量HMM可达到更高的识别精度.     

多核心处理器到底快在哪里？

多核心处理器已经逐渐成为目前新购计算机的主流配置,一个明显的标志就是双核心已经调动不起大家的兴趣了。其实所谓的多核心处理器,和七八年前曾经流行过一阵的多处理器一样,都属于对称多处理器技术,它们的区别只是：一个在芯片内部互联;一个则是通过前端总线互联。在计算机的发展史上,数次出现过由于技术、工艺或是架构的问题而无法提升硬件运算能力的时期,对称多处理器或者叫做SMP技术在这些时期曾多次作为一种主流技术出现过。     

基于同构化信息融合的异构不确定多属性决策新模型与新算法

不确定多属性决策过程中,现有两大困难:(1)如何较好地表达和处理具有不确定性的属性评价信息;(2)如何将基于多样性评判准则的多准则评价结果进行信息融合,并获得更合理的综合评价结论.基于同构化思想,针对学术界最近才提出的一种能较好地处理具有多信息来源模糊信息的新数学模型"多值直觉模糊集模型",研究了多值直觉模糊集的隶属度与非隶属度的综合评判新课题与新方法;提出了兼有不确定语言型与区间型的异构风险型多属性决策新问题与新模型,构造了基于同构化信息融合的异构不确定多属性决策新模型与新算法.