基于多智能体由开放式CNC构筑网络制造系统

本文在分析先进制造系统特点的基础上 ,给出了一种基于MAS的车间控制系统结构模型 ,讨论了模型中不同智能体的功能与作用。并利用开放式数控系统和Intranet组成的DCN系统具有硬件成本低、软件开发费用少、性能好等优点 ,在该体系结构的基础上构造了一种网络车间制造系统。

全基因组关联研究中的多重校正方法比较

全基因组关联研究(Genome-Wide Association Studies,GWAS)可以直接研究人类行为能力和基因型间的关联,为心理学研究者从全基因组层次探索人类行为能力的遗传基础提供了新的手段。GWAS中涉及大量位点和行为的关联检验,所以必须采用多重校正来控制整体虚报。尽管存在多种校正方法可供选择,但GWAS研究中不同校正方法的适用性,目前尚缺少系统研究,使得GWAS中多重校正方法的选择缺少理论和经验依据。GWAS中常用的校正方法有基于族错误率(Family-Wise Error Rate,FWER)标准的Bonferroni校正法,Holm递减调整法,排列检验法和基于错误发现率(False Discovery Rate,FDR)标准的BH法。对这4种多重校正方法的原理和流程进行了详细阐述;提出了一种GWAS数据仿真方法,并基于仿真数据对不同多重校正方法进行了定量比较。结果显示,前3种基于FWER的方法差别很小,它们对虚报的控制最为严格,但是检测出的真实关联的位点数却显著低于基于FDR的BH法。独立数据上,BH法所报告的SNPs对行为具有最高的解释率,即相对于其它方法,BH方法更好的平衡了虚报和击中。未来研究中可以考虑用BH法来对结果进行校正。

双轮驱动足球机器人动态性能分析

双轮式足球机器人在比赛过程中要频繁启、停和加、减速 ,经常以较高速度完成直行或曲线运动 ,每秒钟至少要调整 30次位姿 ,因此应该具有很好的动态性能。本文从分析足球机器人受力出发 ,建立了足球机器人动态性能分析模型 ,分析了影响足球机器人动态特性的各种因素 ,得出了一系列有价值的结论 ,为设计高性能足球机器人提供了理论依据 ,对小车的合理使用也具有指导价值。

基于局部空间活动模式信息提取脑激活区

伴随着功能磁共振成像(f MRI)实验数据的急剧增长,合理有效的f MRI数据分析技术显得越发重要.当前的f MRI数据分析一般基于一元统计方法,通过孤立分析每个体素的时间序列来决定该体素是否被激活,没有考虑隐含在局部脑区内的脑激活模式信息,无法检测到那些对刺激反应较为微弱的体素.文中针对当前f MRI数据一元分析的不足,提出了一种采用局部脑区活动模式间多元距离(local multivariate distance mapping,LMDM)的方法来对脑激活区进行检测.LMDM使用多元模式来表示不同刺激条件对应的局部脑区活动,并利用不同模式间的多元距离作为统计量来度量脑区活动在不同刺激条件下的区别,从而可以有效利用局部脑区信息来提取脑激活区.文中分别采用一元GLM方法,LMDM方法对仿真数据和真实实验数据进行了分析,并作了定量比较.结果均表明LMDM方法可以比一元GLM方法更完整地检测到脑激活区.

基于多智能体由开放式CNC构筑网络制造系统

在分析先进制造系统特点的基础上,给出了一种基于MAS理论的车间网络控制系统模型。讨论了模型中不同智能体的功能与作用。由开放式数控系统和Intranet组成的DCN系统具有硬件成本低、软件开发费用少、性能好等优点。