基于运动相似性的仿人机器人上阶梯行走研究

提出了一种基于运动相似性的仿人机器人上阶梯行走设计方法.定义了人体与仿人机器人运动相似度,分析了时空协调特点及控制方法,从人体运动图像捕获与处理、相似性运动控制和约束与优化控制等方面提出了仿人机器人相似性动作规划系统;以仿人机器人相似性上阶梯行走为例,通过双腿支撑相与单腿支撑相划分了关键姿势与基本子相;同时,为解决固定的相似性运动轨迹难以满足可变环境的问题,根据实际阶梯参数设置了仿人机器人运动学约束、关节运动角度幅度约束以及零力矩点约束.实验结果表明该方法可以有效地实现仿人机器人相似性上阶梯行走.     

多跨斜拉-自锚式悬索组合体系桥全桥静力模型试验

为了验证多跨斜拉自锚式悬索协作体系桥梁结构的力学特性,以汉中西二环龙岗大桥为原型,依据静力相似理论,设计制作了1/20的全桥缩尺模型,重点研究了桥塔、主梁、拉索、吊杆的材料及截面设计原则,分析了它们在制造过程中的工艺难点及解决方法,制定了该类桥梁静力试验工况。结果表明：对弯压性质的模型试验,应采用截面的抗弯刚度和抗压刚度相似作为设计原则,受缩尺效应的影响,在试验前应全面考虑各材料选取、传感器的尺寸及位置等;成果可供以后类似工程模型试验提供借鉴;试验实测值与实桥换算的理论值吻合较好,模型桥反映的实桥受力特性良好。     

模糊命题逻辑L*中公式的条件随机真度

在赋值格为[0,1]的模糊逻辑系统L*中,基于条件概率的思想和赋值集的随机化方法提出了公式的条件随机真度,证明了条件随机真度的MP规则和HS规则。引入公式间的条件随机相似度和条件伪距离,建立了条件随机逻辑度量空间,推导出条件伪距离的若干性质,证明了条件随机逻辑度量空间中逻辑运算的连续性,并初步研究了给定条件下的近似推理理论。     

一种基于相似度量的离群点检测方法

离群点检测在是数据挖掘的重要领域,广泛应用在信用卡欺诈检测、网络入侵检测等重要方面,文中在结合层次聚类和相似性,给出高维数据的相似度量函数与类密度的概念,并基于类密度重新定义高维数据的离群点,从而提出一种基于相似度量的离群点检测算法;实验表明:算法对高维数据中的离群点检测有一定的价值。     

软土地层桥梁群桩基础沉降模型

根据软土地层桥梁群桩基础的沉降特性,推导该地质环境下群桩模型试验相似法则,自行设计带承台群桩基础的室内模型并开展试验研究.试验结果表明:在桩身范围内,附加应力随深度衰减,在分布形式上,附加应力分布形式可近似为三角形;同时,桩侧土体的竖向应力随着桩顶沉降的增加而相应的增加,在接近极限荷载产生较大沉降时也没有表现出明显收敛的现象;群桩在施加荷载时(不同施工阶段),桩周上部分土中产生较大的超静孔隙水压力,随着时间逐渐消散,即土体的固结过程需要一定时间;群桩的荷载与沉降关系明显呈现非线性特性,其P-S曲线大致可以划分为线性阶段、屈服阶段和整体破坏阶段3个阶段;且通过试验可知卸载后,各群桩位移回弹很小,经外荷载作用后,产生较大的塑性变形,因而群桩沉降应作为桩基础设计控制条件之一.     

WEKA环境下基于模糊理论的聚类算法

因特网上的数据规模大、动态性强,通常发现的知识或规则很可能是不精确和不完备的。为了克服以上不足,引入模糊理论,通过寻找模糊相似上近似集进行合理聚类,在确定聚类数目的过程中,利用平均信息熵进行最佳聚类。同时将模糊聚类算法嵌入WEKA平台,利用WEKA中的类和可视化功能,扩充了WEKA中的聚类算法。实验表明,算法对含有噪声的、分布不规则的大数据集具有很高的精度和收敛速度。     

缝洞单元注水开发物理模拟

结合现场资料,根据相似理论确定物理模拟模型参数及试验条件,制作缝洞单元井网模型;通过对该模型进行单相流动试验,研究模型各口生产井对应通道的阻力;通过对该模型进行的水驱油试验,研究不同注入流速下模型的采收率、含水率、注水压力及水驱后的剩余油分布。结果表明:注入流速越大,模型采收率越高,剩余油越少;井打在洞上部时,水驱过后,剩余油存在于溶洞上部的周边位置;渗流通道经过溶洞时,水驱过后,溶洞内几乎不存在剩余油。     

基于图像感知哈希技术的钓鱼网页检测

文中提出一种基于图像感知哈希技术的钓鱼检测方法,简称Phash———将网页以图像格式保存,提取图像的主要可视信息的像素点,由这些像素点组成感知哈希序列,再进行哈希序列的相似度匹配。该方法既克服了钓鱼网页存活时间短的问题,又能快速地与特征库进行匹配。实验表明,该方法是有效的,在保证一定误判率和召回率的情况下大大提高了匹配速度。     

基于概率矩阵分解的用户相似度计算方法及推荐应用

用户相似度计算的合理性直接影响到协同过滤推荐的效果。提出了一种基于时序行为关系的用户消费网络图构建方法,通过定义用户间非对称相似度计算方法,确定用户间的初始相似度矩阵,然后利用概率矩阵分解的方法重构用户的相似度矩阵,挖掘潜在的用户近邻,将近邻关系应用到目标用户的项目推荐中,同时提出了基于时序行为关系和矩阵分解的协同过滤推荐框架结构。在实际数据集上对具体参数进行实验,并和其他方法进行了比较。实验结果表明,该方法可以有效提高协同过滤推荐效果。     

压缩感知中基于广义Jaccard系数的gOMP重构算法

为了解决信号重构性能差的问题,提出了一种基于广义Jaccard系数的广义正交匹配追踪(generalized orthogonal matching pursuit, gOMP)重构算法。该算法利用广义Jaccard系数相似性匹配准则替换gOMP算法中的内积度量准则,优化了通过感知矩阵来选择与残差余量最匹配原子的匹配方式。实验结果表明,该算法的重构成功率不仅高于gOMP算法,同时也高于OMP、StOMP等算法。