基于贝叶斯网络的态势评估

作为一种知识表示和进行概率推理的框架,贝叶斯网络在具有内在不确定性的推理和决策问题中得到了广泛的应用。因果推理是态势评估中的一个重要环节,用贝叶斯网络找出态势假设和事件之间的潜在关系,正是态势评估所需完成的功能。根据态势与事件之间不同的连接关系建立了态势评估的贝叶斯网络模型,并分别介绍了相应的信息传播算法,最后以一个实例来说明该网络的计算过程。     

基于DDR的字典学习在光照变化人脸识别中的应用

针对光照变化人脸识别中大多数现有的人脸识别算法只能单独实施降维或者字典学习而不能完全利用训练样本判别信息的问题,提出了基于判别性降维的字典学习算法。首先,利用经典的特征提取算法PCA初始化降维投影矩阵;然后,计算字典和系数,通过联合降维与字典学习使得投影矩阵和字典更好地相互拟合;最后,利用迭代算法输出字典和投影矩阵,并利用经l2-范数正则化的分类器完成人脸的识别。在PIE及扩展的YaleB两大人脸数据库上得到了验证了所提算法的有效性及可靠性,实验结果表明,相比几种较为先进的线性表示算法,所提算法在处理光照变化人脸识别时取得了更高的识别率。     

一种自适应的EDTLBP人脸识别方法

局部二值模式(local binary pattern,LBP)算子只采用0阈值编码,忽略像素对比度信息,造成了特征提取单一﹑抗干扰能力差的缺点。主要从两方面对以上问题加以改善:为获取光照变化环境下最具有鉴别能力的多元特征空间,采用交叉验证算子筛选出两组最优动态阈值,分别进行LBP编码;为有效融合提取的多尺度特征,引入信息熵估算各阈值编码后的LBP特征权重,作为不同阈值特征融合时的贡献率。所提方法 EDTLBP(entropy dynamic threshold local binary pattern)在各组对比实验中均取得了最优结果,其中,在不可控光照环境下的户外人脸库上更取得了100%的理想识别率。实验结果表明,EDTLBP方法在光照变化环境下具有极强的自适应性。     

一种基于规划系统的计划识别混合求解方法

基于智能规划领域中机器人动作规划的思想,给出了一种求解计划识别问题的混合方法。首先讨论了规划及计划识别系统的一阶谓词逻辑知识表示,然后建立了一种基于智能规划的计划识别模型,并提出了一种计划序列的生成算法,再结合D-S证据理论来实现计划识别的不确定性推理。最后以一个例子说明了采用该方法进行规划推理和计划识别的过程,表明了使用该方法求解计划识别问题的可行性。     

态势估计中基于模糊集理论的目标编群方法

分析了C4ISR信息融合系统中态势估计的目标编群问题。应用基于模糊等价关系的方法实现目标编群,并提出一种基于域知识和最近邻法相结合的算法来实现群结构递增形成的策略。该算法易于实现,计算量小,在实时性要求高的态势估计系统中有一定的应用价值。目标编群的结果有助于确定态势元素之间的相互关系,从而解释问题领域的各种行为,辅助指挥决策。     

基于智能规划的计划识别方法研究

基于智能规划领域中机器人动作规划的思想,从智能规划的角度考虑计划识别的求解.利用规划间的支持程度描述多agent之间的不确定性关系,并利用目标编群的思想描述多agent行动之间的协作关系,建立了面向多agent的计划识别模型.最后以一个实例来说明采用智能规划进行计划识别的过程,表明了使用该方法求解计划识别问题的可行性.     

基于判别性降维的字典学习在光照变化人脸识别中的应用

针对光照变化人脸识别中大多数现有的人脸识别算法只能单独实施降维,或者字典学习而不能完全利用训练样本判别信息的问题,提出了基于判别性降维的字典学习算法。首先,利用经典的特征提取算法PCA初始化降维投影矩阵;然后,计算字典和系数,通过联合降维与字典学习使得投影矩阵和字典更好地相互拟合;最后,利用迭代算法输出字典和投影矩阵,并利用经l2-范数正则化的分类器完成人脸的识别。在PIE及扩展的YaleB两大人脸数据库上得到了验证了所提算法的有效性及可靠性。实验结果表明,相比几种较为先进的线性表示算法,所提算法在处理光照变化人脸识别时取得了更高的识别率。     

基于模糊逻辑和D-S证据理论的一种态势估计方法

战场态势分析是指挥决策的基础 ,如何进行合理的态势估计是C4ISR数据融合系统中的一个重要环节。分析了态势估计问题的本质特征和推理模式 ,提出了一种基于模糊逻辑和D -S证据理论的综合推理方法 ,并构造了一个对战场态势进行分析、推理和预测的求解模型。该模型能够通过融合推理得到态势假设和事件之间的潜在关系 ,为决策提供依据。     

最短路径子图

在大型网络中两节点之间的最短路径常常不止一条,而且在带限制条件的路径选择等应用上,常常需要找出多条最优或近优的路径.一些经典的单源最短路径算法,如Dijkstra算法,能找出一条从起始点到目的点的最短路径,但并不能求解两点之间的所有最短路径.本文给出了最短路径子图的概念,用于存储图中两节点之间所有最短路径信息,能够节约存储空间.并给出了最短路径子图构造算法SPSG,其时间复杂度为O(n e),比同类算法时间复杂度更低.随机网络模型的仿真结果表明:SPSG算法效率更高.     

无约束最优化的一个算法--隔步梯度法

介绍了无约束最优化的一个算法（隔步梯度法）的迭代模型证明了该算法的二次终止性，研制了相应的最优化计算程序．该程序用优化模型进行了测试并成功地被用于核物理实验数据处理