面向动态时间弯曲距离的灰关联聚类方法研究

灰色关联聚类是灰色系统分析的重要研究领域.现有的灰关联聚类方法在处理不同长度序列数据时,通常采用补齐或删除数据方式进行处理,增加了系统的不确定性.在动态时间弯曲距离基础上,提出了一种新的灰关联聚类方法,通过计算序列间距离矩阵的最短路径来度量相似程度,最终完成序列的灰关联聚类.该方法无需对序列数据进行人工干预,具有更强的鲁棒性.实验结果表明,在处理不同长度数据序列时,聚类结果更为准确.     

基于动态时间弯曲距离的灰关联度量方法及其应用

传统灰关联度量对于长度不同的序列采用删除较长序列数据?均值?GM(1,1)模型预测等方法进行补齐,导致不确定性信息增加,造成不必要的信息损失? 将动态时间弯曲思想引入灰关联度量中,提出一种自适应序列长度的灰关联度?该方法无需补齐序列数据,利用序列间距离矩阵的最短路径作为相似判 定依据?在此基础上,进一步构建了相应的灰关联度量方法,有效解决了序列数据长度不一致问题?为了证明方法的有效性,将其应用于分类算法设计中,取得了较为优异的测试结果?     

基于双线性映射直接匿名认证方案的改进

针对目前可信计算中直接匿名认证(DAA)方案存在协议交互流程繁琐、计算量大的问题,提出了一种直接匿名认证方案IMP-DAA。以椭圆曲线上的双线性映射为理论依据,以q-SDH困难假设为安全基础,简化了协议交互流程;在保证可信计算平台安全的前提下,降低了各参与方的计算量;并从安全性和有效性两个方面进行了分析。     

基于视觉识别技术的移动式樱桃采摘机器人设计

为了降低樱桃采摘过程中的破碎率,提高采摘效率,设计一种新的基于视觉识别技术的移动式樱桃采摘机器人。将TI公司的32位数字处理器芯片TMS320F2812作为核心处理器设计移动式樱桃采摘机器人,本文给出硬件总体方案,并且通过SAA7105完成对视频图像的编码操作。软件设计主要包括樱桃的定位、机器人手眼标定和机器人路线规划。依据目标上多个点的三维位置信息对樱桃球模型进行重建,通过最小二乘法求出樱桃质心位置,实现樱桃的定位。将樱桃在机器人坐标系中的定位简化成求解摄像机坐标系和机器人坐标之间的映射矩阵,通过映射矩阵实现机器人手眼标定。考虑到樱桃的采摘要求,通过分段路径规划对机器人的运动进行控制。实验结果表明,所设计机器人图像处理性能强、定位精度高,在保证采摘精度的同时,有很高的采摘效率。