视觉陌生度驱动的增量自主式视觉学习算法

针对传统机器学习框架下设计智能机器人造成的视觉任务执行时学习主动性差、对不确定情况适应性差、知识与能力扩展性差等问题,立足近年来新提出的认知发育思想,提出一种由视觉陌生度驱动的增量自主式视觉学习算法。算法根据在线主成分分析(PCA)计算视觉陌生度,作为Q学习内部动机,以PCA子空间的更新作为知识的主动学习与积累,并由以视觉陌生度为内部动机的Q学习引导,使得机器人能根据所学知识与所"见"场景的陌生程度来决策下一步如何学习。实验结果表明,该算法具有自主探索与学习性能、主动引导机器人学习新知识的能力,以及在线、增量地获取积累知识并发育其智能的能力。     

基于Logistic混沌序列的数字图像加密研究

离散的Logistic映射对初值和结构参数的改变具有极端的敏感性,在一定条件下能够产生混沌,并且产生的混沌序列具有类白噪声统计特性等特点。同时利用数字图像本身的特点和人类视觉系统的特性,先对原始图像进行压缩,再用混沌序列进行加密和传输图像,这样不仅可以减少存储空间,还可以提高加密和传输效率。该文基于以上特性提出了一个新的基于Logistic混沌序列的数字图像加密算法,仿真实例证明该算法是有效、可行的,而且具有较高的安全性。     

基于变尺度混沌优化方法的PID控制器设计

混沌优化方法是一种新兴的优化方法，它利用混沌系统具有的随机性，遍历性和对初值的极端敏感性等特点实现优化搜索，尤其对目标函数不可微，不连续的多参数寻优问题十分有效，把变尺度混沌优化方法引入到PID控制器的设计中，对PID参数进行优化并用SIMULINK对优化结果进行了仿真，结果证明，变尺度混沌优化方法算法简单有效，所设计的PID控制系统具有响应快，超调小和控制精度高等优点，具有很好的实用价值。     

车辆牌照识别系统的一个新的实现方法

提出了一种新的车牌识别系统的实现方法，使得在各种不同的光照条件下，通过使用一个具有较大的动态变化范围的传感系统来获取更精确的车牌图像，这个传感系统是通过对两个不同的曝光条件下的图像进行合成，进而来扩展其动态变化范围的。为了避免快速行驶车辆所造成的图像模糊，安装了一个相当于多层过滤器的棱形电子束分裂器，通过调整其入射光与透射光的强度比率来实现图像获取，实验结果表明，提出的这种系统对于车牌识别是很有效的。     

A sparse representation method for image-based surface defect detection

In this paper, an efficient sparse representation-based method is presented for detecting surface defects. The proposed method uses the sparse degree of coefficient in the redundant dictionary for checking whether the test image is defective or not, and the binary representation of the defective images is obtained, according to the global coefficient feature. Owing to the requirements for the efficiency and detecting quality, the block proximal gradient operator is introduced to speed up the online dictionary learning. Considering the correlation among the testing samples, prior knowledge is applied in the orthogonal-matching-pursuit sparse representation algorithm to improve the speed of sparse coding. Experimental results demonstrate that the proposed detection method can effectively detect and extract the defects of the surface images, and has broad applicability.     

基于ART2的Q学习算法研究

为了解决Q学习应用于连续状态空间的智能系统所面临的"维数灾难"问题,提出一种基于ART2的Q学习算法.通过引入ART2神经网络,让Q学习Agent针对任务学习一个适当的增量式的状态空间模式聚类,使Agent无需任何先验知识,即可在未知环境中进行行为决策和状态空间模式聚类两层在线学习,通过与环境交互来不断改进控制策略,从而提高学习精度.仿真实验表明,使用ARTQL算法的移动机器人能通过与环境交互学习来不断提高导航性能.     

一种基于三维加速度传感器的人体行为识别方法

提出了一种基于单个三维加速度传感器的人体行为的特征提取及识别方法,主要识别了站立、走、跑、上楼和下楼五种动作. 该方法提取了多种统计特征包括标准差、偏度、峰度和相关系数实现多层分类. 实验表明, 本文采用的方法能够有效地识别这五种动作.     

商品混凝土企业试验室管理系统的设计与实现

针对商品混凝土企业试验室信息量大、手工书写效率低、数据统计分析困难的特点,提出了一种基于客户端/服务器架构的信息管理系统设计方案,并详细介绍了其系统功能和设计特色.通过系统实施,用户既可以实现试验室日常的业务流程,又能对试验数据进行统计分析,得出对企业有价值的信息,从而真正体现出企业信息化的优势.