基于机器人操作系统的机器人自主追踪系统设计

为了解决移动机器人在机器人操作系统(robot operating system, ROS)中的人脸追踪问题,提出一种基于Siamese目标跟踪算法开发的追踪系统。首先,开发了追踪系统的硬件平台;其次,开发了Siamese跟踪算法,实现了对人脸目标的实时跟踪;最后,实现了导航系统与视觉系统的开发及融合,并通过实时记录的追踪数据与追踪曲线,分析了该系统的追踪性能。实验结果表明:该系统能够在ROS系统下实现对人脸目标的实时跟踪。     

马尔可夫链在股市分析中的若干应用

应用马氏链理论建立股价波动及预测的数学模型．提出了股价的运行周期和投资收益的最大化理论．通过实际数据的检验，证明了该模型应用的可行性．     

多元线性回归分析的实例研究

通过运用SAS统计软件,针对一实际例子,编程建立线性回归模型,并通过方差分析和共线性判断等对模型参数进行检验,调整模型形式,最后得到与原数据比较拟和的模型。     

批量索赔、保费到达均为更新过程的风险模型

在经典风险模型的基础上 ,把索赔到达过程 Nt加以推广为更新过程 ,且认为在保单到达非均匀的前提下 ,设其到达服从更新过程 ,得到一个新的风险模型 :Rt=u+c Mt-∑zti=1Xi(其中 Zt=∑Ntj=1Yj,以下同 ) ,运用马尔可夫骨架过程的理论和方法 ,求得有限时间 t盈余的瞬时分布φ( u,θ0 ,t,a) ,然后求得时刻 t的生存概率Ψ ( t,u,θ0 )。     

教学质量评价的马尔可夫链模型

介绍了依据Markov链的理论建立教学质量评价的数学模型,并用实例分析了该教学质量评价模型的具体应用。     

课堂外互动式教学对提高数学教学质量的非参数统计分析

提出课堂外互动式教学方法,并将其运用到大学数学的教学中去,采用Wilconxon秩和检验说明该方法对提高数学教学质量是显著有效的.同时提出实施该法的若干建议.     

基于平均增益模型的连续型(1+1)进化算法计算时间复杂性分析

连续型进化算法的计算时间复杂性分析是进化计算理论研究的一项公开难题,目前相关研究成果较少.针对连续型(1+1)EA,基于适应值差函数提出了平均增益模型及其分析方法,给出了平均计算时间的计算理论,为算法的计算时间复杂性分析提供了依据.在此基础上,研究还选取了学术界关注的球形函数作为研究对象,分别推导了变异步长满足标准正态分布和均匀分布的连续型(1+1)EA在优化球形函数时的平均增益,并估算出了它们的平均计算时间.理论分析说明:1)两种算法的计算时间复杂性都是指数级的;2)在给定相同精度和初始适应值差的前提下,采用均匀分布变异算子的算法其寻优速度优于采用标准正态分布变异算子的算法.进一步地,通过数值实验对理论分析结果进行了验证,结果表明平均增益模型分析是有效的.     

课堂外互动式教学对提高数学教学质量的非参数统计分析

提出课堂外互动式教学方法,并将其运用到大学数学的教学中去,采用Wilconxon秩和检验说明该方法对提高数学教学质量是显著有效的。同时提出实施该法的若干建议。