双语知识库中关联实例的多策略提取机制

双语库是翻译记忆系统最重要的组成部分之一。从有限规模的双语库中提取更多的符合用户当前翻译需要的关联实例是翻译记忆技术研究的主要内容,本文首先对当前基于单一方法的实例检索算法存在的局限性进行了分析,并在对双语库进行知识化表示的基础上,提出了基于多策略的关联实例提取机制,即综合运用句子句法结构匹配、句子编辑距离计算、句子短语片段匹配、词汇语义泛化、基于扩展信息(如:句子来源、所属专业、应用频度等信息)的优选等策略进行关联实例提取。试验结果表明,该方法有效提高了关联实例的召回数量和质量,明显改善了对用户的辅助效果。

基于改进人工蜂群的智能变电站故障诊断方法

在智能变电站故障诊断阶段,原始运行状态数据的质量参差不齐会导致诊断效果难以满足智能变电站管理要求。为此,本文提出了一种基于改进人工蜂群的智能变电站故障诊断方法。首先,设置智能变电站数据源中的个体数据为蜜源,对应单一数据源中个体数据的允许波动范围;其次,在人工蜂群算法中引入多策略机制,将适应度值最优组的个体寻优结果作为智能变电站故障诊断结果。结果表明,该方法可有效诊断不同类型的智能变电站故障,满足智能变电站管理要求。

混合粒子群优化算法

针对粒子群优化算法在处理高维复杂函数时存在收敛速度慢、易陷入早熟收敛等缺点,提出了混合粒子群优化算法。它借鉴群体位置方差的早熟判断机制,把基因换位和变异算子引入到算法中,构造出新的个体和个体基因的适应值函数,将适应值最差的基因进行变异。为减少算法计算量,采用耗散的粒子群算法结构。实验表明,该算法比只有一个适应值的粒子群算法具有更快的收敛速度。且具有很强的避免局部极小能力,其性能远远优于单一优化方法。

基于改进狼群算法的多无人机协同多目标分配

针对现代空战多无人机协同多目标任务分配问题,结合标准狼群算法,提出了一种改进狼群算法的多目标任务分配方法。根据狼群的不同分工以及搜索属性,建立了基于自主游走机制的头狼产生规则、基于多策略知识库的探狼游走机制和基于自适应步长的猛狼奔袭及围攻方式,从而对传统狼群算法的随机性进行智能化约束与控制,以解决多无人机协同多目标任务分配问题。数值仿真结果表明,该方法能够快速有效获得任务分配方案,避免陷入局部最优。

Human stochastic closed-loop behavior for master-slave teleoperation using multi-leap-motion sensor

abstracting human control strategy in controlling dynamically stable robots.J Intell Robot Syst,2009,55：39-54