基于人机协同的人形机器人实时任务规划

为降低任务规划的复杂度并提高机器人对动态环境的适应能力,提出一种基于人机协同的任务规划方法,将任务规划全过程划分为任务级和指令级.在任务级规划中,用户意图输入、任务描述和人形机器人的任务解析与智能推理相结合,为指令级规划提供依据.在指令级规划中,基于任务的三元分解模型建立模块化的规划结构,以直观的图形化方式组合任务分解出的三元素,构成各种不同的任务,实现对任意任务的实时规划,同时机器人系统通过指令解析和预判辅助规划过程,形成既能满足人的任务需求又符合规划合理性的指令序列.最后用实例验证所提方法的有效性与可行性.     

心墙堆石坝仓面施工进度动态控制

联合仓面施工进度仿真模型和仓面施工质量实时监控模型,综合考虑施工现场各项影响因素,提出了心墙堆石坝仓面施工进度动态控制模型,通过对仓面施工方案的优化以及对施工过程的施工进度偏差实时分析和反馈,从而实现仓面施工进度的事前、事中控制。将该施工进度动态控制模型应用到某心墙堆石坝,通过对心墙区某仓面进行多方案优化仿真分析,给出仓面施工事前控制推荐优化方案;当实际施工进度滞后时,仓面施工仿真模型根据当前仓面施工面貌进行动态更新并仿真,给出仓面施工事中控制推荐优化方案,从而保障仓面施工进度。应用结果表明,实际施工方案与仿真推荐方案一致,且二者仅相差23 min,实现了仓面施工进度的有效控制。该反馈模型能够及时给出合理的优化施工方案,从而实现对现场施工进度偏差的有效控制,为心墙堆石坝填筑进度提供保障。     

基于实时校正和组合预报的水文预报方法研究

基于实时校正和组合预报方法,提出了3种有效减小预报误差的耦合模型,即先实时校正后组合预报、先组合预报后实时校正以及实时校正组合预报一体化模型,并以牧马河流域为例,开展了例证研究.结果表明:3种耦合方法均能显著地减小预报误差,提高水文预报精度,其中实时校正组合预报一体化的方法效果最优.     

OsmC基因在豌豆根瘤菌抗氧化和共生中的功能

为研究OsmC基因在豌豆根瘤菌抗氧化和共生固氮中的功能,以豌豆根瘤菌RL3841的OsmC基因为研究对象,通过同源重组获得了OsmC基因突变株RLOsmC.结果表明:OsmC基因突变不影响豌豆根瘤菌的自生生长能力,但对无机氧化物H_2O_2和低浓度有机氧化物氢过氧化枯烯(CuOOH)都十分敏感.突变株RLOsmC感染豌豆宿主能形成红色有效根瘤,但是其固氮酶活降低了18.3%.OsmC基因的表达不受H_2O_2的诱导,但在7 d根瘤类菌体中表达量显著上调.表明根瘤菌OsmC基因在共生和抗氧化功能中发挥了重要的作用.     

体育场馆空间信息云存储与服务技术研究

基于移动互联网的体育场馆管理与服务应用平台中需要海量的空间信息数据作为支撑.空间信息中包括海量的非关系型数据,传统的关系型数据库显然无法满足海量空间信息存储与服务的需要,而基于云计算的非关系型数据库与分布式文件系统却是有效的解决办法.针对体育场馆空间信息不同的数据形式,分别采用了不同的数据模型,同时为了提高数据的存储与服务性能,采用了集群技术.文章提出的体育场馆空间信息的存储与服务解决方案为体育场馆智能化管理与服务提供了有力的技术支撑.     

Hadoop集群效能建模与评价

随着大数据技术的研究深入,Hadoop集群效能问题越来越引起业界的关注.如何有效地利用计算资源,使有限的资源发挥出最大的效能,成为大数据应用中一个迫切需要解决的问题.本文对Hadoop集群效能进行建模研究,建立以Hadoop集群单位时间完成的任务量与消耗能耗的比值来定义的Hadoop集群效能度量模型,并且基于该模型给出测量Hadoop集群效能所需的参数和度量方法.对不同硬件配置的Hadoop集群,选取CPU密集型和L/0密集型任务进行效能测试与评价.由测试结果可以得出机架服务器组成的Hadoop集群适合处理TB级的大规模数据,而PC组成的Hadoop集群更适合在要求不十分苛刻的场景处理10GB级及以下的中小规模数据,对生产环境中的Hadoop集群选型具有一定指导意义.     

面向航空集群网络的改进型AODV路由协议

航空集群作战是未来空战重要作战模式,作战的场景、对象、态势更加复杂多变,经典的AODV(ad hoc on-demand distance vector routing)路由协议由于存在网络节点资源耗费不均以及无法适应网络拓扑结构快速变化等问题,不能很好地适应航空集群网络.提出一种基于资源可用模型和断裂链路快速修复模型的改进型AODV路由协议.协议通过设计资源可用模型改善航空集群网络中节点存储资源、计算资源、带宽资源耗费不均的问题,提高节点生存时间,并且通过设计断裂链路快速修复模型,降低重启路由发现频率,使其能更好地适应网络拓扑快速变化的航空集群网络.仿真表明,与经典的AODV协议相比,该协议在降低网络中死亡节点数目以及重启路由发现频率方面都有显著提升,对航空集群网络具有较强的适应能力.     

一种基于卡尔曼滤波的压缩跟踪算法研究

根据道路交通监控视频的特点,采用压缩跟踪(CT)算法进行运动车辆的检测与跟踪。在摄像头变化较大、运动车辆尺度变化和背景变化等情况下,CT算法均具有很强的鲁棒性。但是当车辆被遮挡时,跟踪算法容易失效。为了解决这一问题,提出使用卡尔曼滤波对遮挡的车辆进行轨迹预测。卡尔曼滤波能根据CT算法跟踪目标的轨迹,有效地预测目标遮挡时的轨迹。实验结果表明,本算法不但可以较好地处理跟踪车辆尺寸变化的问题,在车辆丢失或被部分遮挡时,能准确而稳定地跟踪车辆,而且具有很好的实时性,满足了工程应用的需求。     

入侵检测集群中的动态自适应负载均衡算法

为了解决传统入侵检测系统无法应付高速网络的问题,提出了入侵检测群集的动态自适应负载均衡算法,该算法给每个节点设置了一个数据包接受区间,通过对网络报文的报头信息做哈希(Hash)运算,把数据包映射到某个节点的接受区间内;根据节点的处理能力和负载调节各个节点接受区间的宽度,从而合理分配各个节点上的网络流量,充分利用所有节点的计算资源。理论分析和实验结果表明,该算法在高带宽环境中有较高的效率。     

江南大学信息工程学院

江南大学信息工程学院是江南大学最具发展潜力的院系之一，现有教职员工127人，其中教授10人，副教授（含高级工程师）27人，博士生导师、硕士生导师35名，博士14人。学院现在拥有轻工信息技术与工程博士学位授予权：拥有计算机科学与技术一级学科硕士点，计算机系统结构、计算机软件与理论、计算机应用技术、微电子学与固体电子学、印刷工程、轻工信息技术与工程6个硕士学位授权点和计算机技术工程硕士专业授权点；