带有规划库的规划器设计模型研究

利用在规划识别中的规划库思想,在图规划的基础上提出了规划库的组织形式、形成过程、搜索策略以及学习方法.这样在规划器中应用规划库,能够有效地利用原有规划的成果,为迅速地检索有效规划提供了一种新的选择方式.同时,利用多agent之间的协作,在复杂的环境中解决复杂问题时,规划器可以相互共享规划库,从而会大幅度地提高规划器搜索有效规划的效率.     

基于加权规划知识图的入侵规划识别研究

介绍了规划识别的基本概念和入侵检测对规划识别的需求;接着给出了加权规划知识图的定义,并研究了加权规划知识图中各种关系节点之间支持程度的计算方法;在此基础上,提出了基于加权规划知识图的入侵规划识别算法,并以简化的网络入侵规划库为例验证了基于加权规划知识图的入侵规划识别算法的有效性;最后给出了实验结果,实验结果表明本文提出的算法能够满足入侵检测对规划识别的需求,并且具有很高的求解速度和良好的可扩展性。     

基于一种改进RRT算法的足球机器人路径规划

针对足球机器人运用传统快速扩展随机树(RRT)算法进行路径规划时随机性大的问题,提出了一种目标引力式的RRT路径规划算法。该算法在RRT算法的基础上引入了一个目标引力函数,避免了扩展随机树向目标点以外的方向生长,改进了快速扩展随机树缺乏确定性的问题,提高了足球机器人在路径规划方面的效率。仿真实验结果表明,该算法能够得到最佳路径,同时可以有效提高路径的规划速度。     

具有预测功能的规划识别算法研究

对规划识别中各种事件之间的关系进行了详尽的分析,根据分析结果,给出了具有预测功能的规划识别算法的知识图和规划识别算法,新的规划识别算法采用了自下而上和自上而下相结合生成解图的方法,对Kautz方法、基于规划知识图的方法和具有预测功能的规划识别算法在知识表示结构、搜索方法、冲突解决和求解结果等方面进行了对比和讨论.最后给出了实验结果,结果显示随着领域知识的增加识别算法所需的时间线性增加.     

序列图像中运动目标聚类识别技术研究

以序列图像中运动目标检测问题为研究对象，应用遗传算法对多种目标进行了聚类识别，从而扩展了计算机视觉的目标识别范围，为运动目标的识别问题铱供了一种新的解决思路．实验结果验证了这种识别算法的有效性．     

以总加权完工时间为目标的两台机越库排序的动态规划算法

提出并研究两台机器环境下的以带权总完工时间为目标函数的越库配送排序问题.越库作业的入库与出库车辆被看作是排序问题中的机器,入库货物与客户需求为具有前序集限制关系的被加工工件.研究了该问题的计算复杂性及其最优解的若干性质,提出求解该问题的逆向动态规划算法,并给出了动态规划算法的数值实验.结果表明,所提出算法至少可以求解25个工件规模的越库配送排序问题.     

基于改进RRT*算法的移动机器人路径规划

为解决渐进最优快速扩展随机树(RRT*)算法在特殊环境下(如狭窄通道)路径规划存在的内存占用多、规划效率低等问题,提出了一种基于目标约束采样和目标偏置扩展的改进R RT*算法.首先,在采样上引入目标偏置策略,并对每次采样进行位置约束,使采样的目标导向性更强.然后,在新点扩展上摒弃了已有算法单纯朝着采样点扩展的思路,通过...     

基于改进神经网络的边坡岩体弹性力学参数识别方法

基于人工神经网络的 BP算法 ,建立了根据边坡开挖后岩体位移观测数据识别岩体弹性力学参数的数值方法 .在网络训练过程中采用改进的 BP算法 ,通过对学习算子的优化搜索 ,大大提高了网络的收敛速度 ,解决了 BP算法迭代过程中目标函数振荡问题 .通过算例表明 ,提出的改进的 BP算法有助于提高岩土材料参数识别收敛速度和识别精度 .图5 ,表 3,参 15     

基于权限提升矩阵的攻击图生成方法

目前的攻击图生成算法的复杂度较高,难以应用于大规模网络环境的攻击图生成.本文对攻击图构建过程进行了研究,在攻击模式库和目标环境描述模型的基础上,提出了基于权限提升矩阵的攻击图生成方法,以矩阵描述攻击过程中攻击者的权限提升过程,能够以较低的算法复杂度生成攻击图.搭建实验网络,验证了本文算法的攻击图生成过程.      

基于二分图最优完备匹配的目标关联算法

针对群目标编队飞行过程中的关联问题,提出基于二分图最优完备匹配的目标关联算法.该算法利用网格邻聚构造了目标关联二分图,并给出了二分图中边的权值定义;以二分图最优完备匹配作为约束条件建立了关联模型,通过求解最优解实现了目标的正确关联.用蒙特卡罗仿真结果对所提算法在各种不同的系统偏差、目标飞行间距环境中的关联性进行了比较验证,结果表明:所提算法能够取得良好的关联效果,可以有效地抵抗传感器系统偏差的影响,同时也大大降低了密集群目标关联的不确定性,其计算复杂度能够满足实际应用需求,从而证明了该算法的有效性和鲁棒性.     

一种改进的多模块贝叶斯网络局部推理算法

针对多模块贝叶斯网络的局部推理的时间和空间复杂度高的问题,提出了一种改进的多模块贝叶斯网络局部推理算法.该算法用面向对象语言重新定义了多模块贝叶斯网络模型,在联合树推理算法的基础上结合图论中"顶点度"的概念对局部推理算法进行了优化,针对三角化结果不唯一的问题,给出了一种一般性的解决方案,使三角化后的结果能够将消息传递得更快,有效地缩短推理时间.给出了算法的仿真实例并进行实验分析,结果表明改进后的推理算法有效减小时间、空间复杂度.     

基于智能规划的计划识别方法研究

基于智能规划领域中机器人动作规划的思想,从智能规划的角度考虑计划识别的求解.利用规划间的支持程度描述多agent之间的不确定性关系,并利用目标编群的思想描述多agent行动之间的协作关系,建立了面向多agent的计划识别模型.最后以一个实例来说明采用智能规划进行计划识别的过程,表明了使用该方法求解计划识别问题的可行性.     

基于动态贝耶斯规划图的状态安全报警关联

提出状态报警关联的概念以及基于动态贝耶斯规划图的报警关联算法。动态贝耶斯规划图在规划图的基础上结合了动态贝耶斯网络推理,显式地表示系统状态以及状态和攻击动作之间的相互影响。算法用贝耶斯推理处理不确定信息,量化地评估系统安全状态,并且有效地消除误报。     

基于图模型的RDF/RDFS本体抽取方法

为了提高RDF/RDFS本体中特定领域知识的利用效率,提出了一种从源本体中抽取出特定领域本体的算法.将RDF/RDFS本体抽象为图模型;根据RDFS推理规则生成RDFS本体图模型的闭包;应用图理论构建抽取算法,生成以特定领域术语词典中概念为节点的子图,得到所需的领域本体.抽取结果表明,该方法对于RDF层次的领域本体抽取有良好的适用性,可快速有效地构建特定领域本体.     

鼠标点击的图形代替快速识别算法

鼠标图形是一种方便快捷的软件操作方法，本文首先对鼠标图形进行分析，提取具有平移和放缩不变性的特征，并使用这些特征作为多层前馈神经网络的输入来对鼠标图形进行识别.采用改进的RPROP算法对神经网络进行训练，实验结果表明，该算法能够识别复杂的鼠标图形，具有准确度高和抗干扰强，识别速度快的特点.     

工程计划的时间—费用优化

本文讨论了工程建设项目计划的时间——费用优化问题。为了得到该工程项目最低的费用工期,本文应用网络计划技术,并采用计算机辅助逐步分析优化的方法,从网络图上找出影响该工程项目的关键工序,予以重点安排,通过不断地调整网络图来对该工程项目的网络计划进行时间——费用优化,找出最优方案。本文用这种方法对一个具有16个工序的工程计划进行了时间——费用优化,计算结果说明了本算法的有效性。     

体育视频中基于语义推理的事件检测方法

为了对视频内容进行语义级别的事件分析和索引 ,进一步满足用户访问大规模体育视频库的需求 ,提出一种 3层次的视频语义推理方案。在最底层 ,提取视频特征 ,并提出一种视频语义片段自动分割算法 ;在第二层 ,把各语义片段映射到语义概念 ;在最高层 ,建立视频语义事件的有限状态自动机模型 ,进行事件推理和识别。实验结果表明 ,该方案可以有效地进行视频事件识别 ,检测的精度和速度都可以得到很好的保证     

避障问题最短路径的两级动态规划算法

研究了任意点对的平面避障问题.用凸多边形表示障碍物,凸多边形的集合构成障碍环境.在此基础上,提出了一种新的路径规划思路:对图结构进行扩展,用传统的Floyed算法进行一级规划;对传统Floyed算法扩展后进行二级规划,很好地解决了任意点对的平面避障问题.利用矢量间夹角的关系来判断障碍环境中点对的连线是否交叉于多边形.经理论证明和算例验证,该算法方便简洁,容易实现,表明了算法的正确性.