基于蜂群算法的移动agent迁移策略研究*

旅行agent问题是一个复杂的组合优化问题,在于解决保证agent在不同主机间移动时如何根据任务情况规划路线,实现在完成任务时间最短的路线上迁移。采用进化算法的搜索求解具有启发性强、鲁棒性强的特点,但也面临着陷于局部最优解,导致agent在迁移过程中整体任务完成效率降低等问题。提出了一种基于蜂群算法的agent迁移模型,将agent划分为侦察、引领和跟随三种角色,agent通过彼此间的信息互换,在群体迁移的过程中同时实施新路径的发现和调整。实验结果表明,该算法可以很好地实现目标寻径效率,与经典蚁群算法相比     

基于混沌微粒群算法的文本分类研究*

针对中文文本分类问题,将其用于分类规则的抽取。为了避免微粒群算法在全局优化中陷入局部极值,利用混沌运动遍历性、随机性等特点,对标准微粒群算法进行了改进,提出了基于混沌微粒群算法的文本自动分类方法。仿真实验表明本算法对文档进行分类是一种比较可行的分类方法,分类精度高、速度快。     

基于多特征融合的运动物体识别方法研究

为了实现运动目标的实时检测,本文基于多特征融合,提出了一种运动物体分级识别方法.首先通过对运动目标的分割,分析得到各个物体的形状矩特征、面积大小及运动速度.对上述特征,采用支持向量机方法对其矩特征进行快速的一级分类,然后对一级分类结果及各物体的面积、速度等信源根据其对分类的重要程度,采用模糊积分技术进行多特征融合分类.实验表明,本方法具有较强的学习能力及较高的识别精度,可有效地应用于道路监控等系统.     

基于KPCA和SVM的火箭发动机试验台故障诊断方法

为了解决液体火箭发动机试验台的故障诊断问题,提出了一种基于核主元分析(KPCA)特征提取和支持向量多分类机(SVM)的故障诊断方法,该方法首先利用核主元分析对试验台标准故障样本进行特征提取,通过特征分析,建立适合于试验台故障状态识别的层次多分类支持向量机,并对其进行训练,然后将试验数据在主元上投影,输入到训练好的支持向量多分类器,对试验台故障状态进行识别.该方法充分利用了核主元分析强大的非线性特征提取能力和支持向量分类机良好的小样本泛化特性,解决了试验台故障诊断中的小样本、非线性模式识别问题.对试验台的试验结果表明,该方法是有效的、可行的.     

基于HIS颜色空间颜色对的图像检索系统

提出了一种在HIS空间中进行的基于颜色对的图像检索算法.为突出颜色在画面中的位置在内容检索上的作用,算法在HIS颜色空间的上对各颜色分量进行量化,用颜色对来描述图像的颜色特征,定义了基于颜色对的相似度度量,利用图像颜色特征进行相似度匹配和检索.实验结果表明,该算法能比较快速、有效地针对图像内容进行检索.     

一种构件通用属性的描述方法研究*

提出了一种将构件的通用属性和特殊属性分开描述及管理的构件通用属性描述方法CGADM及其扩展机制,阐述了该描述方法的定义,分析了其特点。基于该描述方法设计实现了一个构件管理实验系统,证明了该描述方法具有良好的描述性能和扩展性能。     

基于自学习规则和改进贝叶斯结合的问题分类*

根据对中文问题的分析可知,问题中的疑问词和中心词等关键词对问题所属类型起着决定性的作用。提出利用自学习方法建立疑问词—类别和疑问词+中心词—类别两种规则,并结合改进贝叶斯模型的问题分类方法。该方法充分利用了关键词对分类的贡献。实验结果表明,该分类方法有很大的改进,准确率达到了84%。     

不平衡数据集上的文本分类特征选择新方法*

为了有效消除声发射信号中的噪声,将广义S变换滤波方法应用于声发射信号去噪,分别采用广义S变换中的充零法、基于带通滤波器设计滤波算子法以及时频滤波法进行滤波比较,针对信号的不同时频特性设计了相应的时频滤波算子。结果表明,基于S变换的三种时频滤波法对声发射信号的去噪均有较好的效果,克服了传统滤波方法滤波因子不能随时间、频率变化而变化的缺陷。其中时频滤波法在高信噪比和低信噪比情况下都能更好地去除噪声,可以满足信号处理的要求。     

基于支持向量机的主动红外式结冰冰型分类方法研究*

针对飞机机翼等部位的结冰探测,提出了一种主动式红外结冰冰型分类的方法。该方法基于支持向量机,通过测量不同冰型结冰表面的红外激光反射系数,达到对结冰冰型分类的目的。初步试验结果表明,该方法能够以一定的准确性对物体结冰的冰型进行实时动态分类,为飞机结冰探测提供了一种新的技术思路。     

一种基于步幅长度及频域特征的步态识别方法

步态识别作为一种较新的生物认证技术有其独特优势,它旨在根据人行进过程中的行走步态模式来识别其身份.提出一种基于步幅长度及频域特征的步态识别方法:首先采用背景减除算法实现运动人体检测,并根据步幅长度变化特征进行周期分割.然后提取步幅长度极值结合关键帧的频幅均值构成五维特征向量,最后用标准模式分类器在中科院自动化所提供的CASIA步态数据库中进行实验,在降低了算法复杂度的同时,获得了令人鼓舞的实验结果.