双目视觉手眼标定的精度优化

双目视觉定位是机器人领域对环境感知的常用技术，手眼标定的好坏很大程度上影响着机器人定位精度。传统的线性标定只需一组数据就可标定，但极易受到偶然误差的影响；非线性算法使用多组数据，但容易出现奇异值和陷入局部最优点。针对这两个问题，用非线性算法Ada-delta对线性算法Tsai得到的数据进行优化，非线性算法多组数据运算避免了偶然误差，线性求解的结果充当优化算法的常数项也避免了出现奇异值的情况。用优化前后的手眼标定矩阵求得理论机械臂末端位姿，分别与实际位姿作差，取其Frobenius范数。结果证明：优化后的Frobenius范数为0.305 65小于优化前的0.520 717,优化效果良好。     

基于有限理性的网络防御策略智能规划方法

考虑到网络防御主体通常具有资源受限等特点，基于智能化攻防对抗的理念研究了有限理性条件下的网络防御策略智能规划与自主实施。首先，融合攻击图、通用与领域专有知识构建网络防御安全本体；在此基础上，利用知识推理推荐安全防御策略，以更好地适应受保护网络信息资产的安全需求及当前所面临的攻击威胁；最后，结合有限理性的智能规划方法，实现网络安全防御资源受限、网络信息资产动态变化等约束条件下的防御策略自主规划与实施。实例表明，动态攻击下所提方法具有稳健性。将所提方法与现有基于博弈论及攻击图方法进行对比，实验结果表明在对抗一次典型的APT攻击时所提方法的防御有效性提高了5.6%～26.12%。