基于知识和独立成分的人脸检测

为了提高人脸检测速度及鲁棒性,提出了一种基于知识和独立成分分析(ICA)相结合的人脸检测算法。通过对人脸简化模型的分析,扩充了原有的粗检测规则;为了进一步加快检测速度,采用了先利用知识后利用独立成分分析的两级检测步骤,且在粗检测中采用了几何广义投影法,取得了良好的效果,同时利用最大类间方差法实现了阈值的自适应选择。实验结果表明了该算法的有效性和正确性。     

客户关系管理中客户知识发现的一种分析方法

研究了客户关系管理(CRM)中的客户知识发现问题。在分析了客户知识发现的含义和客户知识分类的基础上,提出了一种客户知识发现的分析方法。依据该方法,通过采用模糊聚类方法可确定影响CRM效果的关键属性集,进而可归纳发现客户知识的分类规则,并得到有价值的客户知识。最后给出了一个实例分析。     

求解隐式差分方程的一类高精度并行迭代法

为提高并行迭代法的计算精度,提出了一类高精度、无条件稳定、三层格式的并行迭代算法。用矩阵理论证明了迭代的收敛性,推证了网格加密时的渐进收敛性质。结果表明:对三层格式进行迭代处理,不仅能保证其计算精确度,而且具有很好的收敛速度与渐进收敛性质。数值算例验证了理论分析的正确性,表明了算法的可行性与有效性。     

平台匹配规则对B2B交易的影响

针对交易型B2B平台不同匹配规则对B2B交易的影响展开研究。基于讨价还价理论,分别刻画了B2B平台4种匹配规则下交易双方的讨价还价行为,并深入分析了不同竞争情形下的均衡结果。通过对比,研究平台不同匹配规则在不同竞争情形中对B2B交易的影响。研究表明,B2B平台上的交易价格取决于平台的交易匹配规则;匹配规则对B2B平台上的交易额(GMV)的影响与平台收取的佣金系数息息相关;匹配规则对B2B平台上买卖双方利润的影响因买方的竞争情形及最终产品的替代程度而有所差异。此外,匹配规则对交易价格、交易额和买卖方利润的影响在不同的竞争情形中表现出不同的强度。     

分布式多传感器融合多目标跟踪方法

为实现杂波干扰环境中对密集多目标的精确跟踪,对于分布式多传感器融合多目标跟踪系统,提出一种序贯处理的航迹关联算法。其中航迹关联采用了粗、精关联相结合的方法,航迹融合采用了序贯的融合方法。本文算法在保证航迹关联正确的同时,大大降低了计算量。仿真实验结果说明了本文方法的有效性。     

多目标数据关联的神经网络解算

从组合优化的角度,建立了密集回波条件下多目标数据关联的数学模型,并提出连续型Hopfield神经网络解算方案,对结果进行了仿真。通过与联合概率数据关联(JPDA)方法的对比仿真,表明了该算法的有效性和快速性。     

关于城市交通、物流、生态综合发展的复杂系统研究方法

必须综合考虑城市交通、物流和生态等城市化问题；这类问题不存在“一劳永逸”的解决方案；这类问题不存在一般意义的最优解，更不存在唯一的最优解。因此，基于复杂系统的思想，讨论在“不断探索和改善”的原则下，如何利用人工系统、计算实验、平行系统等新方法和理论，结合从定性到定量的综合集成方法和并行分布式高性能计算技术。寻求城市交通、物流和生态等城市化问题的有效解决方案，建立城市交通系统全面、协调、可持续发展的新型研究体系和方法。     

基于神经网络的无源多传感器属性数据关联

采用引入动量项、自适应调整步长，Levenberg-Marquardt优化方法对基本的BP神经网络进行改进，以提高学习速度，改进的BP神经网络学习算法用于对无源多传感器获得的雷达辐射源参数进行属性数据关联，能够自适应地调整阈值，即根据训练数据调整关联的门限值，与确定门限的属性关联算法相比，有着很高的关联正确率。     

IMM理论在超低空探测与跟踪上的应用

以超低空防御为背景 ,以防御系统雷达和红外传感器的融合为主线 ,运用概率互联理论和交互式多模型理论对超低空目标的探测和跟踪问题进行了仿真。经仿真认定 ,该理论不仅可用于目标的探测和预警 ,也可用于导弹的跟踪和制导     

相同并行机上工件排序问题的一种新算法

根据工件排序问题的特点,建立了在相同种类的并行机上加工一批相同种类工件的优化数学模型。在蚂蚁系统的基础上对其进行了改进,并把改进的蚂蚁系统用于工件排序问题的优化中。通过与其他算法的仿真比较表明,该基于蚂蚁系统的算法是有效的,特别是问题规模很大时更显示其较快的收敛速度和较高的精度。