基于小波特征匹配的短时人体行为识别

在人体行为识别研究中，特征选取是关键。为了获取充分且稳定的行为特征，往往对超过一个行为周期的长时行为数据进行处理，而小于一个行为周期的短时行为数据特征通常不稳定，难以做到准确稳定识别。提出一种基于小波变换和模板匹配相结合的短时人体行为识别方法。使用小波变换方法提取系数特征，将短时测试样本的特征与模板库中的特征进行匹配，根据相似性对行为动作做出分类识别。实验结果表明，此方法对于短时行为动作具有较为准确和稳定的识别性能，有助于实现对人体行为动作的实时识别。     

基于决策树和BN的自动驾驶车辆行为决策方法

交通环境中存在着众多影响自动驾驶车辆行为决策安全的不确定性因素, 准确并及时地处理不确定性因素对自动驾驶车辆安全至关重要。因此, 建立了以人工驾驶行为分类为基础的贝叶斯网络(Bayesian network, BN)行为决策模型。利用决策树分类算法对人工驾驶行为进行分类, 利用BN建模驾驶环境并生成最优驾驶动作, 此方法既可以及时地分析人类驾驶员行为类别, 又能够充分考虑驾驶场景中的不确定性因素。利用仿真工具PreScan设计仿真实验, 仿真结果表明行为决策模型能够给出安全、合理的自动驾驶车辆行为。     

基于PIK算法的虚拟人下意识行为研究

随着虚拟人运动控制研究的逐步发展,人们对虚拟人运动的＂类人性＂提出了更高的要求,有必要对虚拟人的下意识行为进行一定的研究。根据下意识行为生成机理,创建下意识行为智能体,对智能体进行参数设计,确立下意识行为生成方式;构建下意识行为单元,根据智能体＂指令＂选择对应的下意识行为,利用姿态样本库,依据特定任务约束,生成带优先级的逆向运动学（PIK）算法计算需要的初始姿态;参照初始姿态,利用PIK算法对所有任务约束按优先级顺序进行IK迭代求解,生成关键帧,实现下意识行为的生成。实验结果表明,通过使用PIK算法,生成了逼真的下意识行为,大大提高了虚拟人运动的＂类人性＂。     

考虑双方主体心理行为的稳定双边匹配方法

在双边匹配中, 双方主体的心理感知是不可忽视的重要因素, 如何依据行为决策理论描述双方主体的心理行为并将其引入到双边匹配模型中, 以往这方面的研究很少被关注. 在本文中, 针对双方主体给出偏好序值信息的双边匹配问题, 给出了一种考虑双方主体心理行为的稳定双边匹配方法. 首先将双方主体给出的偏好序值转化为偏好效用; 然后依据失望理论, 将主体的偏好效用转化为用以描述主体对与对方主体相匹配的满意程度的感知效用; 进而在稳定匹配约束条件下, 以每方主体感知效用之和最大为目标, 构建了双边匹配的多目标优化模型, 并使用基于隶属函数的加权和方法将多目标优化模型转换为单目标优化模型, 通过模型求解可得到最优双边匹配结果. 最后, 通过一个算例说明了提出方法的实用性和有效性.     

Cobb—Douglas生产函数模型的数学机理与原理的行为机理分析

本文讨论了Ｃ－Ｄ生产函数在我国应用时成功、失败、甚至个别错误使用的案例。首先，对几种数学构造反映出选用者不同的主观心态进行了比较研究；然后，结合作者在课题中遇到的实际问题，提出了在利用模型进行数学机理分析时，决不能违背对象系统原型的行为机理客观性；继而，发现了劳力投入Ｌ与资金投入Ｋ不同的匹配格局是影响系统行为的结构上主要的客观原因。     

基于自适应上下文信息的目标相对定位方法

针对成像末制导中地面固定目标识别难度大的问题,基于最稳定极值(maximally stable external region, MSER)区域提出一种新的相对定位识别算法。提取基准图中目标周围具有尺度和仿射不变特性的MSER特征,根据权重指数自适应选取一定数量的MSER特征作为上下文地标。提取实时图中的MSER特征,与上下文地标基于规则化互相关准则进行特征匹配,利用双层匹配矫正策略减少误匹配,得到匹配特征对。提取匹配特征对的中心点作为参考点求解基准图与实时图之间的空间映射关系,进而利用最小二乘拟合一次多项式计算实时图中目标的位置坐标。实验结果表明,针对复杂地面场景,该方法的最大相对定误差不大于3个像素。基本满足成像末制导对自动目标识别算法稳健性好、识别精度高、抗干扰能力强等要求。     

组织行为演化研究的计算实验方法

社会组织是一个复杂适应系统,演化问题单纯应用静态、还原思想为主导的理论框架难以解决,管理问题的实验也因为风险和道德等问题很难进行.利用人工社会思想和计算机技术构造人工组织系统进行计算实验,可以提供一个间接实验的重要方法.文章主要工作包括建立演化计算实验模型,讨论实现方法和结果.初步成果表明这一方法对研究组织行为等管理问题是有效的,有助于研究复杂现象背后的基本机制、人的行为对系统演化的影响等问题.     

基于元胞自动机的群决策从众行为仿真

在群决策研究中, 由于决策者的私有信息难以观察,致使无法有效地区分真实从众行为和虚假从众行为.针对这一问题,首先基于从众角度将决策行为分为三类, 在此基础上,提出了一种基于元胞自动机的群决策从众行为演化模型.该模型能够模拟群体的决策行为,揭示伪从众行为对群决策的影响.仿真实验结果表明从众偏好、群体交互次数和群体规模对三类从众行为存在明显的影响,并有规律可循.     

期货市场中的信息精度与羊群行为实验研究

以行为金融理论为基础,根据信息精度的羊群行为模型,运用实验经济学的研究方法,对期货市场中羊群行为产生的内在机理及羊群行为和投资者收益之间的关系进行了研究。我们发现信息精度对投资者在投资决策中的羊群行为有重要影响。实验表明,投资者拥有的私有信息的信息精度越低,则投资者产生羊群行为的可能性越大;发生羊群行为的投资者收益比未发生羊群行为的投资者收益低。研究结果对我国期货市场的信息披露制度和投资者教育有一定的指导意义。     

基于非固定模板匹配的阵群目标编成识别

受传感器性能和处理算法的影响，阵群成员类型观测集合往往具有不完全性和不确定性,而且阵群目标的编成模板通常是非固定的。在这种情况下，基于固定模板匹配的传统阵群目标编成识别方法已不再适用。为此，提出了一种基于非固定模板匹配的阵群目标编成识别方法。该方法首先对阵群成员的类型观测和模板库中的非固定编成模板进行描述，然后计算出阵群成员类型观测集合同各个非固定编成模板之间的区间型距离度量，最后通过对所有区间型距离度量排序识别出观测到的阵群目标的编成。仿真实验证实了所提方法的有效性。     

一种基于工作流网的游戏作弊检测系统

游戏作弊对网络游戏危害很大,目前反作弊技术的瓶颈是效率低并且过多依赖于签名匹配。提出一种高效且不依赖于签名匹配的游戏作弊检测系统,用工作流网对作弊行为建模,通过流程树对作弊行为模型进行融合,在不影响检测结果的前提下节省存储空间。用热门网游的作弊软件对系统进行实验,存储空间降低率达到约60%,证明了该系统框架是可行、有效的。     

知识转移与网络组织的动力学行为模式( Ⅰ)

过去的研究表明知识转移与网络组织的结构特征和行为模式之间存在互动作用.但是,许多研究只从微观层面上探讨了网络组织中的知识转移过程,而对知识转移过程中网络组织呈现的宏观动力学行为特征以及微观与宏观之间的联系还缺乏相对细致的考察.利用虚拟实验,在规则系统的基础上,探讨了知识转移与网络组织的动力学行为模式之间的相互依赖关系.     

基于景象匹配的航摄影像二维定位方法

针对目前无人机基于景象匹配对目标定位精度低与速度慢,以及依赖任务设备的问题,提出了一种基于景象匹配的航摄影像二维定位方法。首先进行任务规划,来获取某固定区域的航摄影像。然后基于特征匹配算法来完成景象匹配。最后提出坐标解算及底图生成方法,来实现航摄影像二维定位。实验结果表明该方法提高了定位精度与速度,减小了对任务设备的依赖。因此,所提方法是一种有效的基于景象匹配的目标定位方法。     

任意有限维空间中群体行为的研究

探讨了任意有限维空间中的智能群体的聚集行为和迁徙行为,提出了一类基于局部信息的群体行为控制方法。从虚拟相互作用力的角度理解分析群体行为,采用吸引/排斥力的数学方法实现个体间的相互作用,并利用求解任意有限维空间点集的凸壳方法,将二维空间中的群体行为模型推广到任意有限维空间中,实现了一类基于局部信息的且适合于任意有限维空间的群体行为控制。在此基础上分析了系统的稳定性,并通过仿真实验验证了该方法的有效性。     

云计算环境下动态用户行为认证的机制、模型与分析

在云计算中,终端用户对云资源软硬件的影响和破坏远比目前用户利用因特网进行资源共享要严重的多,因此相对于用户的身份,用户的行为是否真实可信是云计算研究的一个重要内容。提出了户行为认证的机制,包括行为认证集的确立、行为证据的获得、行为认证的策略,建立相应的随机Petri网模型,并通过量化瞬时变迁的实施概率来模拟不同的认证选择,利用系统达到稳定状态时位置中的平均标记数来评价认证效果,为云计算的安全应用奠定理论和实践基础。     

宽带多极化雷达目标模糊匹配识别方法

针对宽带多极化雷达体制,提出了一种雷达目标模糊匹配识别新方法。介绍了距离-极化模糊矩阵的构造和多维模糊匹配的原理,介绍了模糊匹配模式矩阵库的构造方法,利用宽带多极化测量数据进行了目标识别的实验。实验结果表明,该方法匹配运算量少,对目标姿态角的变化有较强的容忍能力,为解决宽带多极化雷达目标识别提供了一条有效的途径。     

考虑主体心理行为的双边匹配决策方法

针对基于完全序值信息的双边匹配问题,提出了一种考虑主体心理行为的决策方法。首先给出了考虑主体心理行为的双边匹配问题的描述。其次,以期望序值作为参照点,计算了序值相对于参照点的收益或损失。考虑到主体对待收益和损失的不同风险态度,依据交互式多准则决策(tomada de deciso interativa e multicritério, TODIM)思想计算每个主体针对另一方主体的感知价值。在此基础上,构建了求解该双边匹配问题的双目标优化模型,使用线性加权法将双目标优化模型转化为单目标优化模型,通过求解该单目标优化模型获得匹配结果。实例分析说明了所提方法的有效性。     

改进DenseNet在电台建链行为识别时的可视化研究

在未知通信协议标准条件下, 改进DenseNet可以识别短波通信电台不同的自动建链行为, 这对侦察非协作方电台的通联意图有着重要作用。但是网络模型识别的可靠性需要做进一步的探究。因此, 本文通过网络内部结构的可视化来推断网络模型是否可以有效地提取建链行为信号的深层次特征。由于卷积层的特征维度较大, 不利于观察建链行为信号的深层次特征, 所以对网络内部全连接层进行了可视化分析。实验结果表明, 网络模型可以有效提取同一类别行为信号深层次的相似特征以及不同类别行为信号深层次的差异特征, 并通过热力图进一步提高了实验结果的可信度。     

基于演化博弈理论的疏散动力学研究

为了研究个体合作行为对行人整体疏散效率的影响,结合元胞自动机与社会力模型对疏散系统动力学与“合作行为”的共演化进行了研究,提出了基于演化博弈理论的疏散动力学研究方法。采用元胞自动机模型为基础仿真框架,利用社会力模型来表征行人间的心理斥力,通过演化博弈实现疏散个体策略更新。仿真实验结果表明：当博弈增益系数超过一定阈值时群体的稳定合作比率会急剧上升,且合作行为能有效促进疏散效率。     

基于固定工资和声誉的国企经理行为动态分析

一般文献的研究认为固定工资无激励效果,但经研究发现,在我国国有企业中,经理人的固定工资也有很强的激励效果.由于国有企业的经理人是通过上级政府行政任命的,上级政府对经理具有很强的约束作用,并且被任命为国有企业的经理人会给其带来很高的效用,即在职消费以及相应的特权.所以,我国国有企业经理人都有较强的声誉考虑.基于这种声誉前提,为了更好地建立经理努力与企业业绩关系的模型,突破传统模型将经理的经营行为分为长期努力、短期行为和普通经营努力,并分别建立了国有企业静态和动态激励模型,分析了固定工资报酬形式下,国有企业经理的行为选择特征,得出了固定工资是如何实现其激励效果的.