一种基于网格密度与空间划分树的聚类算法

基于密度的聚类是聚类分析中的一种,其主要优点是发现任意形状的聚类和对噪音数据不敏感.文章提出了一种新的基于网格密度和空间划分树的CGDSFF(Clustering based on Grid - Density andSpatial Partition Tree)聚类算法.其创新点在于,将数据空间划分成多个体积相等的单元格,然后基于单元格定义了密度、簇等概念,对单元格建立了一种基于空间划分的空间索引结构(空间划分树)来对数据进行聚类.CGDSPT算法保持了基于密度的聚类算法的上述优点,而且CGDSFF算法具有线性的时间复杂性,因此CGDSPT算法适合对大规模数据的挖掘.理论分析和实验结果也证明了CGDSPT算法的优点.     

PDE-Based Medial Axis Extraction and Shape Manipulation of Arbitrary Meshes

Shape skeletonization （i.e., medial axis extraction） is powerful in many visual computing applications, such as pattern recognition, object segmentation, registration, and animation. In this paper, the authors expand the use of diffusion equations combined with distance field information to approximate medial axes of arbitrary 3D differential properties. It offers an alternative solids represented by polygonal meshes based on their but natural way for medial axis extraction for commonly used 3D polygonal models. By solving the PDE along time axis, this system can not only quickly extract diffusion-based medial axes of input meshes, but also allow users to visualize the extraction process at each time step. In addition, the proposed model provides users a set of manipulation toolkits to sculpt extracted medial axes, then use diffusion-based techniques to recover corresponding deformed shapes according to the original input datasets. This skeleton-based shape manipulation offers a fast and easy way for animation and deformation of complicated mesh objects.     

双臂空间机器人的通用运动学路径规划算法

提出了一种基于通用运动学模型的双臂空间机器人在自由浮游状态下捕捉目标并避免碰撞障碍物的路径规划算法。过去的双臂空间机器人路径规划问题主要研究双臂的避碰问题 ,而忽略了机器人本体的避碰问题。实际上 ,当机械臂运动时 ,机器人本体也在相对运动 ,这个相对运动随机械臂质量与本体质量之比的增大而增大。利用通用运动学模型计算出双臂空间机器人的各点 (包括本体 )的速度 ,并在路径规划过程中根据机器人本体的速度计算出本体平动的距离 ,克服这个平动来避免与障碍物碰撞。最后 ,通过路径规划算法的计算机仿真结果证明了所提出路径规划算法的可行性     

Decentralized Bezout Identity and a Parametrization of Decentralized Controllers for Singular Systems

1　 IntroductionConsider a singular decentralized control system of the formEx(t) =Ax(t) ∑Ni=1Biui(t)yi =Cix(t) ,i∈ N ={ 1 ,2 ,… ,N}(1 )where x(t)∈ Rn is the state vector,ui(t)∈ Rmi and yi(t)∈ Rpi are respectively the localcontrol input and measure outputvectors of the ith control channel.The matrix E may besingular,i.e.,rank(E) 相似文献   

极值理论(EVT)方法用于受险价值(VaR)计算的实证比较与分析

讨论了根据极值理论 ( EVT)计算受险价值 ( Va R)的两类不同的方法 :基于矩估计的“两次子样试算法”和极大似然估计法 ,并给出了各自理论推导过程和计算步骤 .同时 ,把这两类方法与正态分布和经验分布的结果进行了比较 .应用四种汇率历史数据进行的实证计算表明 ,在极端条件下 ,用极值理论方法估计 Va R具有很高的准确性 ,而矩估计法的结果又优于极大似然估计法 .     

ON THE CONSTRUCTION OF ALGEBRAIC-GEOMETRIC CODES

1,Illtroduction'SincetheearlypapersbyG0ppa[1-31,algebralc-ge0metriccodeshavebeeninthespotlight0fcodingthe0reticresearchf0rab0uttwodecades.NumerousexcitingresultshavebeenachievedusingGoppa'sconstructi0noflinearcodesfromalgebralccurvesoverfinitefields,bothbyalgebraicge0metorsandcodingtheorists.Becauseofthedifficultyofthesubject,severalexplanatorypaPersandtextbookshaveappeared,seeforinstance[4-8].Inthispaperwepresentaquitedtherentpointofviewconcerningalgebraic-geometriccodes.Itiswellknownthataq…     

Evaluating Efficiency of Decision Making Units with Network Structures

This paper considers the problem of evaluating efficiency of Decision Making Units （DMUs） with network structures of divisions by the Data Envelopment Analysis （DEA） model. All divisions in the network are under a decentralized authority organiza- tion. That is, each division in a decision making unit has its own authority to adjust its input and output. By incorporating the division operations in the DEA model, we discuss the sufficient and necessary conditions for a DMU to be network efficient in series structure and general structure respectively.     

基于大脑情感学习的推力矢量无人机姿态控制

建立了与普通无人机相区别的带推力矢量的无人机数学模型,并提出了一种基于大脑情感学习(brain emotion learning, BEL)的推力矢量无人机姿态控制方法。首先设计了气动控制器和近似推力矢量控制器,然后设计了基于BEL算法的推力矢量控制补偿器。对无人机全量模型进行非线性数值仿真,结果验证了所建立的数学模型的正确性、推力矢量技术在无人机姿态控制上的特定优势以及BEL智能方法的自学习、自适应能力。     

一种变阶数自适应滤波算法

通过对回声抵消的实际应用环境进行分析,提出一种新的动态改变自适应滤波器阶数的算法。该算法在权系数的长度与失调误差信号之间建立一种非线性函数关系,具有在环境突变阶段,保持较高的滤波器阶数,而在稳态阶段自动减少阶数的特点,可以极大地降低自适应滤波器算法的运算量。理论分析和计算机仿真结果表明,该算法具有良好的收敛性能和跟踪性能,稳态误差的水平与传统算法保持一致。     

带落角约束的再入机动弹头的变结构导引律

针对再入机动弹头垂直打击目标的要求,研究了具有末端落角约束的变结构导引律.该导引律包括俯冲平面内的制导方程和转弯平面内的制导方程,通过采用准滑动模态控制削弱抖振的影响.通过数学仿真,分析了四个制导参数对制导效果的影响,探讨了利用遗传算法离线优化制导参数的可行性,检验了最优制导参数的制导效果对不同初始状态偏差的敏感性.仿真结果表明,与最优导引律相比,变结构导引律具有较强的鲁棒性,在干扰影响下仍能保持较高的制导精度.