智能环境下移动机器人任务规划与执行系统架构设计

针对移动机器人的应用需求,研究并建立与人共存智能环境中对人友好的通用任务规划与执行系统(HFPES)的模型与架构,包括建立分布式机器人系统的MAS模型.在完全分布式结构的基础上,加入集中式结构的优点,引入复合Agent和移动Agent概念,建立一种高可靠性的分布式机器人系统的多Agent结构.同时针对系统中机器人智能体给出其Agent建模的分层混合结构,包括任务计划层、任务分配层、IAAs管理层、自主规划层和构件管理层,并采用多Agent协商的方法进行任务规划分配,有效解决了环境动态未知性带来的问题.通过这种任务分配、执行方式可以最大程度上实现智能构件环境下机器人系统的自主运行,增强系统的稳定性和可靠性.     

格状网中基于DCPC协议的局部扩散式 P圈自动配置

为解决线性配置方法DCPC在格状网络拓扑下效率低的问题,通过ASON控制平面技术扩展,设计了一种基于P圈自动配置协议DCPC的扩散式的P圈配置方法F-DCPC,通过圈内节点间的分布式协作快速完成配置,缩短网络的配置时间. 该方法通过圈内节点之间泛洪,快速获得网络的连接与资源分布信息.结果表明,该方法在高负载环境下的格状光网络拓扑结构中具有较短的配置时间. 利用ASON控制平面实现P圈的静态、动态自动化配置,并针对不同的P圈生成算法,通过仿真定量地分析网络采用该方法的额外开销.     

图书馆文献信息资源智能推荐检索平台设计

针对当前方法设计的图书馆文献信息资源推荐检索平台存在的检索效率低和召回率低的问题,提出图书馆文献信息资源智能推荐检索平台设计方法。通过平台架构、检索接口、平台功能设计构成图书馆文献信息资源智能推荐检索平台的框架,其中平台架构设计包括信息库连接和可视化信息,根据数学工具和语言完成图书馆文献信息资源智能推荐检索平台中检索接口设计,平台功能包括资源显示、资源检索、信息编辑和空间分析。将隐式方法与显示方法相结合构建用户兴趣模型,在用户兴趣模型的基础上通过冷启动阶段和推荐阶段完成图书馆文献信息资源的智能推荐和检索。实验结果表明,所提方法可在较短的时间内完成图书馆文献信息资源的推荐和检索,且检索得到的资源完整度较高,验证所提方法的检索效率高、召回率高。     

分布式实时多数据流的并发协作处理

基于C/S模型分析了分布式实时计算环境中多数据流并发处理的事务问题.采用复杂事件驱动技术,设计了一个适于多数据流并发协作处理的事务机制ARTs-MDS,能够自组织地将对分布式实时数据产生作用的并发任务组成一个原子的事务单位.系统维护着一个永久性的请求/响应队列将物理的设备的实操作与实时事务相分离,通过保证并发协作任务的事务特性获得以分布式局部采集数据为基础产生的微观层操作行为协作产生的整体效果的原子性.测试结果分析表明:该系统能提高对连续的外部采集数据进行协作处理的实时响应,减少了数据丢失.     

一种基于语义网的数字图书馆智能检索模型

提出基于语义网技术的数字图书馆智能检索模型, 该模型以数字图书馆领域本体为基础, 采用双层本体结构, 通过本体映射和本体推理等技术实现了分布式和异质的数字图书馆的智能检索功能. 该模型可以实现数字图书馆语义级的资源共享和智能化的信息检索, 具有较高的查准率和良好的可伸缩性. 该模型提供了一种建设知识化和智能化数字图书馆的方法.     

实现实时分布式仿真的方法研究

该文对选择合适的分布式仿真模型，进而构建实时分布式仿真系统的方法进行较为详细讨论，介绍了实时分布式仿真（DIS）的体系结构和重要特性，给出了实现DIS方法的设计思想和结构方案，对实现实时分布式仿真方法给出了部分具体的实现过程和流程，着重讨论包括基于（通用对象请求代理体系）CORBA、（可扩展标记语言）XML和（高层体系结构）HLA实现实时分布式仿真的方法，分析了各种方法实现仿真的性能和特点，总结出实现实时分布式仿真应用系统的具体方法。     

基于Ontology的语义检索研究

针对传统的基于关键字检索系统存在的不足,以本体为依据,提出了一种新的智能检索模型。叙述了本体相关理论,分析了本体在语义检索中的应用,设计出一个基于语义检索的结构框架,指出了该智能检索中存在的问题。     

基于非线性自适应回归神经网络的GPS/IMU组合导航方法

车道级高精度定位导航是智能网联汽车的基本配置,全球定位系统(globlal positioning system,GPS)/惯性测量单元(inertial meansurement unit,IMU)组合导航是高精度定位的关键技术之一。根据汽车行驶过程中高精度定位要求,提出了应用于智能网联汽车的基于非线性自适应回归(nonlinear autoregressive exogenous,NARX)神经网络的GPS/IMU组合导航方法。首先,根据IMU传感器数据特性,建立了基于扩展卡尔曼滤波的惯性导航系统(inertial navigation system,INS)模型,其次,基于NARX神经网络,建立了GPS/INS组合定位训练和预测模型,然后,基于全球导航卫星系统(global navigation satellite system,GNSS)、实时动态差分技术(real-time kinematic,RTK)、INS等技术,设计了智能网联汽车RTK高精度定位数据采集实验系统,并收集了实验数据。最后,对NARX网络训练误差和GNSS信号长时间失效情况下定位预测误差进行了讨论与分析。实验结果表明,该方法在GNSS信号失效5 min情况下,定位预测误差在2. 5 m以内,满足一般情况下,短、中、长隧道中智能网联汽车定位应用要求。     

一种关联感知的组合服务重选取方法

已有的组合服务重选取方法大都假定任务之间互相独立,然而在实际场景中,由于基本服务间存在着Qo S关联关系,使得某些任务之间也存在着关联关系,从而导致这些已有的方法难以获取最佳的调整方案.针对该问题,通过扩展OWL-S,给出了一个支持服务间关联关系的Qo S模型.基于该模型,给出了一个支持任务间关联关系的重选取算法,该算法将具有关联关系的任务作为一个任务单元,以关联服务作为任务单元的备选服务进行重选取.实验结果表明,与按照任务间独立的方式进行重选取相比,该方法能有效提高重新选取出的组合服务质量.     

基于二阶动力学模型的非完整多个体系统有限时间一致性问题研究

本文讨论了多智能体系统在受到外界扰动的无领导者系统的有限时间一致性问题.基于有限时间控制策略,本文设计了针对二阶智能体模型的连续分布式控制策略.首先针对二阶模型的多智能体系统,提出了有限时间一致性控制策略,并且通过设计了李雅普诺夫函数给出了完整的证明过程.其次,设计了仿真实验,并且在文中给出了仿真结果,验证了本文所提控制策略的有效性以及具有一定的抗扰动能力.     

基于聚类的智能网页推荐系统研究

设计了一种智能网页推荐系统的架构,其中包括数据预处理、聚类分析和网页推荐3个子系统,可以根据网站的访问日志来对用户进行自动分类,进而对网站的新用户在线提供网页推荐。提出了路径间距离的计算方法,进而研究了聚类子系统的结构,并通过对微软网站中用户访问日志的仿真实验,说明了所述方法的有效性。     

基于变邻域搜索的电子侦察卫星动态调度问题研究

电子侦察卫星动态调度是电子侦察卫星管控的重要内容,调度方案的质量直接影响到卫星的使用效率.分析了导致动态调度的扰动因素,把不同扰动下的电子侦察卫星动态调度问题归结为一类复杂约束下的任务插入问题,并建立了问题的数学模型.提出了基于初始调度方案的变邻域搜索算法,设计了邻域结构和邻域移动算子.最后通过仿真实验验证了方法的有效性.     

Mining Maximal Frequent Patterns in a Unidirectional FP-tree

Becausemining complete set of frequent patterns from dense database could be impractical, an interesting alternative has been proposed recently. Instead of mining the complete set of frequent patterns, the new model only finds out the maximal frequent patterns, which can generate all frequent patterns. FP-growth algorithm is one of the most efficient frequent-pattern mining methods published so far. However,because FP-tree and conditional FP-trees must be two-way traversable, a great deal memory is needed in process of mining. This paper proposes an efficient algorithm Unid_FP-Max for mining maximal frequent patterns based on unidirectional FP-tree. Because of generation method of unidirectional FP-tree and conditional unidirectional FP-trees, the algorithm reduces the space consumption to the fullest extent. With the development of two techniques：single path pruning and header table pruning which can cut down many conditional unidirectional FP-trees generated recursively in mining process, Unid_ FP-Max further lowers the expense of time and space.     

运动估计算法设计及FPGA实现

为进一步提高编码效率，在研究菱形算法的基础上，采用了“十字”形运动估计算法，设计了硬件电路，并用FPGA（Field-Programmable Gate Array）实现了算法．结合算法的特点，设计了整体框架结构，提出了一种高度并行、紧凑流水线的FPGA实现方案．用Verilog HDL硬件描述语言设计了编码，在QUARTUS Ⅱ集成开发环境下，进行了仿真验证，并写入FPGA芯片，实现了“十字”形运动估计算法．经测试表明：该设计方案搜索高效、逻辑简洁，对比全搜索法占用硬件资源较小．可广泛应用到移动视频通信、远程无线监控等领域．     

通用分布式仿真环境研究

高层体系结构（HLA）正在逐步成为下一代分布式仿真的基础体系结构，各种基于HLA的仿真对象／模型以及不同版本的运行时基础结构（RTI）也正在积极地开发中。分析了不同版本的RTI之间的互连互通；不同仿真对象的平台独立性与语言无关性；不同仿真对象之间的互操作性；仿真对象的可重用性；开发仿真对象的复杂度问题。结合WWW技术，设计了一个通用分布式仿真环境GDSE的可行性，并提出了一个初步的设计方案。     

一种用于假腿的变结构智能控制器设计

针对智能假腿对不同步行模式(如上坡、下坡/楼梯、平地行走等)的力矩进行实时跟踪控制的需要,提出了一种新型变结构的小脑模型神经网络控制器(CMAC).CMAC利用一种随机重连学习算法对CMAC的输入模式进行遍历,其结构自组织到一个相对稳定状态.研究结果表明,在该状态下神经元上的输入连接不均匀分布,其度分布服从幂律分布,从而起到了优化CMAC结构的作用.这种变结构CMAC可以改善智能假腿适应步态变化的跟踪效果.     

基于FP树的特异关联规则挖掘算法研究

分析稀少数据的相关性是一种重要的、有价值的数据挖掘任务。运用面向关联规则的FP树构造方法，提出了一种特异关联规则挖掘算法RSFPA。该算法将包含特异模式的数据集压缩成一棵FP树，通过挖掘FP树来提取特异模式集，从而进一步提高了特异模式的挖掘效率。最后，利用恒星光谱作为数据集，实验验证了RSFPA算法的正确性和有效性。     

基于TRIZ理论的转盘式挤奶机器人结构设计

为解决转盘式挤奶机智能化程度不足的问题,设计了一种适用于大中型牧场的高效率智能化挤奶设备.基于TRIZ(theory of inventive problem solving)理论,采用九屏分析法和因果轴分析法,得出影响牧场智能化发展的因素;结合现场实际情况,运用技术矛盾法、物理矛盾法和物场-模型法对分析出的问题进行求...     

基于ANN支持产品设计过程的知识获取方法研究

建立设计过程与产品知识间的关联,是实现产品设计过程中知识获取的有效途径.引入设计仓库概念,通过建立产品知识模型,以产品结构树为核心组织产品知识,采用人工神经网络技术,根据设计过程中不同阶段的设计要求,设计各阶段的神经网络模型,建立设计过程中不同阶段与其相应的产品结构间的关联关系.以卷板机的总体方案设计过程为例,设计了该阶段的2层结构的BP网络模型,通过对网络进行训练,并对新的设计任务进行预测,验证了该方法的有效性.