k-means聚类算法的MapReduce并行化实现

针对k-means聚类算法特点,给出了MapReduce编程模型实现k-means聚类算法的方法,Map函数完成每个记录到聚类中心距离的计算并重新标记其属于的新聚类类别,Reduce函数根据Map函数得到的中间结果计算出新的聚类中心,供下一轮MapReduce Job使用.实验结果表明:k-means算法MapReduce并行化后部署在Hadoop集群上运行,具有较好的加速比和良好的扩展性.     

3级递阶舰艇作战系统控制结构

介绍了一种舰艇作战系统3级递阶集成控制结构,该结构自上而下包括系统组织级、资源协调级和设备执行级,形成了“信号-数据-知识”的3层信息递阶关系和“伺服-协调-组织”的3层控制递阶关系;同时融合了基于领域专家设计经验和指挥员作战知识的学习控制,结合“人在回路”设计实现人机智能的统一.针对作战系统分级递阶控制的信息度量、资...     

考虑侧偏角影响的双前桥转向角匹配研究

研究了双前桥转向系统中,整车的侧向加速度所造成的车轮侧偏角对实际车轮转向角的影响,提出了考虑侧偏角影响时双前桥转向的阿克曼条件.首先推导了存在车轮侧偏角时双前桥各车轮转向角之间的变化规律,提出了包含车轮侧偏角在内的阿克曼转角公式;其次以某双前桥转向的重型卡车为应用对象,将所推导的设计公式应用于该重型卡车的设计中,建立相应的多体动力学模型,借助于Adams软件的仿真分析对各车轮转向角进行了设计;最后通过实车试验验证了经修正后的阿克曼转角公式的正确性.     

高分辨率遥感图像中油库的检测识别

针对遥感图像中油库检测识别效率低、难度大的问题,提出了一种分布式的目标检测识别方法.首先利用多阈值Otsu方法分割出目标,然后利用油罐的类圆形特征和分布式目标的空间分布规律对油库进行检测识别,最后通过油库场景分布的先验知识,提高检测识别效率、降低虚警率.实验表明本文方法可以有效实现对遥感图像中油库的检测识别.     

基于灰色关联分析的异类传感器航迹相关算法

针对由雷达和红外传感器组成的异类传感器数据融合系统中的多目标航迹相关问题,提出了基于灰色关联分析的异类传感器航迹相关算法.该算法将目标航迹看成是方位信息的时间序列,所有目标航迹构成方位时间序列集合,利用B型关联度对该集合元素进行灰色关联分析,形成航迹灰色关联度矩阵,采用最低关联度门限与全局最优的策略确定航迹关联对,实现...     

带参数校正模型的三维超声重建算法

在采用旋转扫描的三维超声系统中,基于传统的三维重建算法提出了一种带校正参数模型的三维重建算法.通过引入该参数模型,更加准确地描述了用于三维重建的二维序列图像的空间位置,从而可获得更高重建精度和更小几何变形的三维超声图像.校正参数模型通过参数优化的方法获得.该方法在模拟数据和实际三维超声数据中获得了验证,与传统三维重建方法相比,具有更高的重建精度,为在低制造精度下获得高精度三维超声图像提供了一种有效手段.     

复杂背景下钢板表面缺陷检测的图像增强方法

为了实现复杂背景中钢板表面图像缺陷的准确检测,采用连续均值量化变换(SMQT)对钢板表面图像进行增强处理.每个均值量化单元的计算由3步实现:计算各个像素灰度值的平均;采用均值量化方法将各个像素的类度值量化为0或1;将量化输出分解到2个节点中.实验表明:与传统图像增强方法相比,本方法可以显示出图像底层的结构特征,并能自动...     

基于NEAT方法的多机器人追捕-逃跑问题

针对连续环境下的多机器人追捕-逃跑问题,提出一种基于人工神经网络的方法,利用增强拓扑神经演化(NEAT)方法自动生成并优化控制单个机器人行为的神经网络,并通过联合单个机器人之间的行为实现多机器人协调控制.该方法避免了传统的人工设计神经网络所存在的缺陷.仿真实验显示:迭代50代后即可实现有效的围捕行为,其结果证明了该方法...     

基于条件事件代数的机器人足球比赛态势评估

介绍了条件事件代数和乘积条件事件代数的基本原理和性质,运用贝叶斯网络的知识框架来表达事件之间的相互关系,运用条件事件代数理论进行逻辑推理,从而解决概率和逻辑的不相容问题.在此基础上提出基于条件事件代数的机器人足球比赛态势评估方法,并通过实验证明该态势评估方法具有较好智能性和有效性.     

在线快速抑噪的自适应强跟踪滤波算法

针对强跟踪滤波算法对系统时变噪声缺乏自适应能力,导致系统状态估计精度较低的问题,提出一种可以在线估计噪声协方差阵的快速抑噪自适应强跟踪滤波算法,该算法可以抑制噪声对系统状态估计的影响,使系统状态估计迅速收敛到真实值附近.仿真实验对比了强跟踪滤波算法和快速抑噪自适应强跟踪滤波算法在噪声变化环境下的性能,结果表明：快速抑噪...