基于KNN分类器的分层图像特征提取

给出一种基于k最近邻分类器(KNN)的分层图像特征提取方法.该方法能有效地获得有代表性和判别性的模板集合,并以较低计算复杂度来获取更高的识别精度.     

ICP方法匹配深度图像的实现

针对ICP(迭代最近点 )方法中寻找深度像之间点对应关系这一难点问题 ,首先介绍对ICP方法匹配深度图像的原理并给出单位四元数和旋转角度间的关系 ,然后提出一种验证两个深度图像中对应点对有效性的方法 ,给出了判断待匹配深度图像之间的点对应条件的准则 ,同时给出了实现这种准则的数据结构以及程序设计思想 .最后 ,用真实深度图像证明此方法的有效性 ,并用“主次缝合线”法合成匹配后的深度图像     

二维细胞自动机伪随机序列发生方法研究

首先介绍了细胞自动机的基本概念。根据具有输入的细胞自动机的转移特征方程推导出了具有梯形结构的二维垂直邻居受限细胞自动机周期等统计特性。根据这些特性提出了一种二维细胞自动机伪随机序列发生方法。计算机模拟表明 ,具有梯形结构的二维垂直邻居受限细胞自动机伪随机序列发生器实现简单 ,产生的序列具有速度高、周期长和统计特性好等优点。     

APT 理论的非参数解释

本文用非参数回归方法中的核函数法和最近邻法来解释ＡＰＴ理论．通过不同核函数的选择和最近邻估计中参数的变化以及鲁棒性回归的辅助解释,来寻找ＡＰＴ理论较好的非参数解释．     

用计算一试验交互法处理带有不确定度的导热问题

将最小二乘法原理应用到一维导热问题中，来尝试计算试验交互法作为一种数据处理工具的潜在能力，并指出此方法可降低试验的不确定度，求得测试值和数值计数的最近真值及其不确定度．     

非线性时序的混沌特性分析与预测

非线性时间序列相空间重构过程中的参数选择问题以及有效的预测方法一直是该领域研究的热点和难点，基于虚假最近邻域概念，同时确定最佳的嵌入维数m与时间延迟τ，对实际非线性时间序列进行相空间重构，求解出时间序列最在Lyapunov指数LE，验证了其中混沌特性，其可预报尺度为[1／LE]．并应用基于[1／LE]个输入神经元与Kenya提出的m：2m：m：1这两种人工神经网络结构对非线性时间序列进行训练和预测，预测结果的平均误差分别为4％和2％左右，后一种神经网络结构能提供更好的预测结果。     

两种基于统计的入侵检测技术

异常检测是防范新型攻击的基本手段.使用两种基于统计的异常检测技术检测网络入侵,一种是基于最大熵原理先从理论上得到正常用户行为的概率分布,然后再设定检测阈值;另一种是基于K-近邻算法,该算法不需要预先知道分布,也能很好地完成异常检测的任务.最后使用DARPA 99的部分入侵测试数据对两种方法进行了测试,并对它们的优缺点进行了比较.     

NSD样本最近邻密度估计的相合性

利用负超可加相依(NSD)序列的Bernstein不等式和Borel-Cantelli引理, 给出NSD样本最近邻密度估计和失效率函数估计的(弱)强相合性、 一致强相合性和(一致)强相合速度.     

赛丁泉彗星将掠过火星

正一颗原始的彗星将在2014年10月呼啸着掠过火星以及环绕在这颗红色星球轨道上的几架探测器,那时,天文学家将获得一个研究它的绝佳"前排座位"。美国航空航天局(NASA)的科学家正在最终确定他们的计划,以便观测这一罕有的天文事件。2 0 1 4年1 0月1 9日,一颗名为"赛丁泉"的彗星将从距离火星表面13.5万km处掠过,这一距离尚不及地月距离的一半。并且由于这是赛丁泉彗星的首次内太阳系之旅,几十亿年来冰冻在其表面的气体和尘埃最终将被加热并释放。加利福尼亚州帕萨迪纳市喷气     

基于事例推理系统中检索策略的分析与研究

讨论了基于事例推理(CBR)在人工智能系统中的作用,分析了常用的CBR检索算法,并着重研究了提高系统检索效率问题.针对CBR系统的关键性问题事例检索,提出了一种分级检索算法与最近相邻算法相结合的检索策略(L&NCBR),分析了在精确匹配与非精确匹配情况下该策略的效率,并给出了基于L&NCBR的智能推理系统运行情况分析.结果表明L&NCBR策略在提高系统检索的稳定性和效率方面是有效的.