基于视觉的轮式移动机器人导航问题研究

环境建模和路径规划是轮式机器人视觉导航的关键技术。针对传统视觉导航中环境建模实时性较差的问题,提出利用边缘延伸原理对轮式机器人视觉环境进行感知的方法;针对人工势场法在路径规划中出现局部最优解、路径震荡的问题,提出改进的逆势场导向法,给出新的人工势场函数,得到广义上的轮式机器人安全通道;针对轮式机器人路径不能出现急转急停的问题,提出一种曲率映射法,将轮式机器人的运动轨迹映射成曲率,设计相应的平滑路径生成策略。最后给出路径生成的算法,通过仿真研究与实验验证了该算法的有效性和正确性。     

面向并发性能下降的调度策略的综述

随着行业应用的飞速扩张,数据中心以及云等日益成为主流服务平台.高性能的片上多核系统也随之成为重要的可分配资源之一.然而,在对多用户提供服务(并发执行、并置执行)时,其所固有的共享资源会引发严重的并发性能下降.在此背景下,多核系统的性能以及资源利用率问题成为研究热点.软件调度策略作为一种性价比较高的调节手段对于缓解资源冲突一直行之有效,然而,硬件技术的变迁对其调节的效力将产生一定影响.首先从片上多核结构关键技术入手,对共享资源的变化进行了详细阐述,在此基础上,对当前主流应用领域中两种不同类型的软件调度策略进行介绍和分析.在总结现有策略的局限性以及面临的新挑战的同时,对未来的研究趋势作了展望.     

非平衡态热力学理论与钢铁冶金过程

钢铁冶金过程具有典型的非平衡和非线形特征。本文分析讨论了基于非平衡态热力学、耗散结构和混沌理论来研究处理实际钢铁冶金过程。认为：为真实地定量描述实际冶金过程，应该加强、加速开展和进行冶金过程非平衡态热力学及其应用的研究。     

基于Ontology的数据集成新方法

基于Ontology的异构数据集成的方法是近几年来解决异构数据集成问题的有效方法。本文分析了几种本体(Ontology)集成方法的优缺点,提出了一种新的本体集成方法——Extend Hybrid approaches。该方法使用本体描述领域概念,构建了全局本体和局部本体及局部到全局的映射关系,解决了数据集成中存在的语义异构问题。     

基于中文句法结构的关系挖掘

针对实体间关系的表现形式和中文句法结构间存在的映射关系,提出一种新的实体关系挖掘算法。以实体关系在中文句法结构中的表现形式为基础,通过训练得到关系挖掘模板(单通道挖掘机),将每一个待挖掘的句子交给挖掘机,利用其中包含的挖掘模板对句子进行关系挖掘。为找到更准确的关系元组,对得到的元组进行准确化处理。该算法仅根据句子的句法结构即可进行实体关系挖掘,关系挖掘类型和句法结构映射明确,拓展性较强。实验结果证明,利用中文句法结构和实体关系间的映射关系能进行关系挖掘,挖掘准确率可达到80%以上。     

基于混沌多目标粒子群优化算法的云服务选择

随着云计算环境中各种服务数量的急剧增长,如何从功能相同或相似的云服务中选择满足用户需求的服务成为云计算研究中亟待解决的关键问题。为此,建立带服务质量约束的多目标服务组合优化模型,针对传统多目标粒子群优化(MOPSO)算法中解的多样性差、易陷入局部最优等缺点,设计基于混沌多目标粒子群优化(CMOPSO)算法的云服务选择方法。采用信息熵理论来维护非支配解集,以保持解的多样性和分布的均匀性。当种群多样性丢失时,引入混沌扰动机制,以提高种群多样性和算法全局寻优能力,避免陷入局部最优。实验结果表明,与MOPSO算法相比,CMOPSO算法的收敛性和解集多样性均得到改善,能够更好地解决云计算环境下服务动态选择问题。     

基于奇偶树型交互学习机与遗传算法的密文优化系统

为使图像加密系统具备优化功能,并解决当前遗传算法无法实现全局最优、收敛速率慢等问题,提出奇偶树型交互学习机耦合全局离散遗传算法的密文优化系统。定义权值更新机制,耦合混沌映射,构造奇偶树型交互学习机及其互扰模型。将切断型轮盘赌择取机制引入均匀交叉算子中,以图像分块的相邻像素相关系数和密文信息熵为目标,根据权重理论设计加权适应度函数,提出一种全局离散遗传算法,最终形成"初始加密-密文优化"的加密结构。实验结果表明,与超混沌算法、离散遗传算法、元胞自动机相比,该系统的加密质量较好,并且具备全局优化功能,可优化所有迭代结果,使最终输出密文的信息熵最大,相关系数最小。     

基于随机扩散搜索的协同差分进化算法

针对差分进化算法存在的收敛速度慢、稳健性差等问题,借鉴多种群并行机制和随机搜索策略,提出一种基于随机扩散搜索的协同差分进化算法。引入反向混沌搜索的初始化机制,利用随机扩散搜索策略将种群分为成功和失败2个子群并进行改进,对改进的成功和失败子群分别采用不同的差分策略,克服单一差分策略的缺陷,同时定期使子群的部分最好与最差个体实现一对一的信息交流,从而达到协同进化的目的。仿真结果证明,与粒子群优化算法及差分进化算法相比,该算法具有较好的收敛速度和寻优能力。     

基于图像纹理复杂度的小波域数字水印算法

针对水印信息嵌入量小、鲁棒性弱、遮蔽性差的问题,提出一种基于图像纹理复杂度的小波域人类视觉系统的水印算法。该算法将载体图像进行分块,计算每块的图像熵,并根据图像熵对载体图像的纹理特征区域进行分类,不同纹理特征水印的嵌入量不同。利用Logistic映射对水印信号进行置乱变换,将水印信号嵌入到二层离散小波变换的低频系数中,并利用小波域人类视觉模型控制水印的嵌入强度。在提取水印时,通过水印误码率和峰值信噪比评价水印质量。实验结果表明,该算法能抵抗噪声干扰、裁剪和密钥攻击,水印图像具有较强的鲁棒性和良好的遮蔽性。     

多交叉混沌选择反向小生境遗传算法

为提高小生境遗传算法的全局以及局部搜索能力,提出一种多交叉混沌选择反向小生境遗传算法。利用分段线性混沌映射函数生成一组混沌数序列,在每次进行交叉操作前,依据序列中对应元素的数值大小选择不同的交叉算子进行操作,通过小生境遗传算法产生较优的子代种群。针对子代种群,应用反向搜索策略获得反向种群,在子代种群和反向种群中进行精英选择得到最终新种群,以进一步加强算法的局部寻优能力。仿真实验结果表明,该算法在最优解及均值方面好于小生境遗传算法,从而证明其可行性和优越性。