并行遗传算法研究进展

Parallel Genetic Algorithm is an important branch of Evolutionary Computing and more and more AI specialists pay attention to it because of its simplified topologies and robust search a-bility. In this paper, we discussed theoretic and application achievement of Parallel Genetic Algorithm ,analyzed their advantage and disadvantage ,and point out its future research direction.

基于神经网络的进化机器人组合行为方法研究

为了克服传统机器人设计方法存在的局限性 ,提高机器人的自适应能力 ,采用神经网络方法实现了进化机器人避碰、趋近及其组合行为学习 .首先 ,提出了新的机器人模拟环境和机器人模型 ,给出了采用神经网络实现进化学习系统的方法 .其次 ,对具有进化学习机制的机器人基本行为和组合行为学习系统进行了仿真 ,并通过仿真证明了新模型不要求环境知识的完备性 ,机器人具有环境自适应学习能力 ,还具有结构简洁、易扩展等特点 .最后 ,对仿真结果进行分析与讨论 。

基于生长神经网络的进化机器人行为研究

提出了一个基于生长神经网络的进化机器人行为算法 ,新算法的主要特点是 :1、通过自然选择对神经网络进行进化 ,并能自主实现机器人避碰、移动、复制和攻击等行为 ;2、开发了一个自主机器人模拟环境 ,对所提出的算法进行运行测试 .模拟结果证明 ,生长神经网络系统是研究渐增进化的有效工具 ,新算法能够有效地实现机器人创新行为 .

基于目标不变量的识别方法研究

一、引言不变量理论在80年代末引入计算机视觉领域,1991年召开了不变量在计算机视觉应用方面的国际研讨会。目前,对这一课题的研究引起了国内外学者的极大兴趣。视觉不变量理论的优点在于它对目标形状的描述不受目标物体的姿态、透视投影和摄像机内部参数的影响。同时它可以冗余地表示目标全局结构特征,当发生部分遮挡时,可以从剩余部分计算出表示全局的结构不变信息。

人工生命仿真的分析

人工生命是一种利用进化计算模型，通过计算机仿真，以化学或其它非生物为基体来描述生命的模型．人工生命仿真仅对低级实体的行为进行编辑，并且把全局模式作为低级实体间相互作用的结果表现出来．对人工生命的研究作了详细的综述，并且对其存在的问题进行了分析．

基于IEKF视觉运动分析递归算法的研究

本文提出基于图象序列上特征点的图象平面轨迹进行运动参数估计，以提取运动物体的姿态、速度以及外部环境内所感兴趣点的位置参数。由于图象特征点轨迹与待估计的参数有关。

关于视觉运动分析中凝视与跟踪作用的研究

提出主动观察者利用摄象机旋转，凝视并跟踪环境点使视场中心保持固定，能提供求解问题所需的许多有用信息，从而缩减待解问题的维数及运动参数数目，把不适定问题转变为适定问题，大大简化计算的复杂性，有效地进行３－Ｄ运动估计、自运动复原及ＴＴＣ的计算．

进化设计人工神经网络

1 前言从1985年Rumelhart提出BP算法以来,神经网络理论发展迅速,多层前向型网络更成为用途最为广泛的网络之一。探索高效的神经网络学习算法和优良的网络结构成为推动神经理论和应用的重要因素。在网络结构设计中经常遇到的两个问题是:所得网络缺少泛化能力和易产生干扰现象。

关于融合多针图确定表面绝对深度的误差分析与研究

本文利用ＢＰＳ系统首先产生景物的一对表面方向图，然后：１．分割表面方向图为与景物内物体对应的孤立区域；２．匹配两针国内对应区域间的视差；３．确定物体的３Ｄ表面绝对深度。最后，着重指出怎样识别以下几种主要误差：（１）表面方向测量误差；（２）重建深度误差；（３）极线与扫描线非平行误差等，并且讨论对这些误差进行定量分析与校正的方法。

基于可调变异算子求解遗传算法的欺骗问题

针对遗传算法ＧＡ（ｇｅｎｅｔｉｃａｌｇｏｒｉｔｈｍ）欺骗问题的某些特点，从理论上对变异算子进行分析，提出了解决ＧＡ欺骗问题的一种新的方法．该算法能够在遗传搜索过程中改变变异算子的方向和概率，使变异算子可调，这样可以有效地消除遗传算法中的欺骗性条件，保持群体的多样性，使ＧＡ能顺利地收敛到全局最优解．

一种基于变差函数的纹理图像分割方法

本文基于变差函数提出一种图像纹理分割的新方法 .由于变差函数反映图像数据的随机性和结构性 ,因而能很好的表达纹理图像的特征 .文中算法根据变差函数的这种性质将单步长变差函数值作为图像纹理特征进行分割 ,实验结果表明它对纹理图像分割与识别是十分有效的 .

个性化Agent层次结构模型构造

通过对人类心理的分析,构造出个性Agnet的层次结构模型,即需要模块、驱动模块、喜好地址表模块及世界观模块.重点阐述了需要模块,其分别包括思维策略、安全系统等低层次结构体系及通信请求、推理系统、解释系统等高层次结构体系.这些层次结构体系及各模块确保个性化Agent具有层次分明、开放、灵活及较好的稳定性等优良特性.

基于照明参数与反射系数的分层SFS算法

提出一种由明暗信息复原形状的鲁棒算法．此算法能有效地估计照明方向、漫反射系数、照明天顶角以及沿图像轮廓由明暗信息复原形状，并且在考虑自阴影影响情况下，用新方法从图像的统计特征估计照明的仰角和表面反射系数，使重建强度梯度接近输入图像梯度实现平滑约束．该方法为数据驱动，稳定可靠，能同时更新表面斜率与高度图，大大减小发射项与可积分项内的剩余误差．最后给出ＳＦＳ（Ｓｈａｐｅ ｆｒｏｍ

由双目图象流无对应地估计3－D运动参数

本文设计用并行立体摄象机产生的图象流作为输入，通过解系数由图象速度矩和两图象内坐标构成的线性系统等式，不需左、石两图象流场间特征点与特征点的对应就能复原物体的３－Ｄ运动参数．经用综合图象流场测验已经证明我们算法的可行性以及具有功能强、速度快的特点．

一种融合运动和立体的视差与运动估计算法

本文提出融合运动和立体的视差与运动估计算法。算法首先通过计算瞬时ＦＯＥ，实现对每个像素处位移的ＭＡＰ估计，计算关联置信度测量，然后利用位移估计从两图像序列之一计算相对深度图并导出能用于匹配两立体对图像序列的视差先验概率分布，使立体对的两图像序列匹配，确定３－Ｄ景物深度。算法可独立估计每个像素处的视差，不需关联的平滑假设。

关于遗传算法收敛性的分析

通过对遗传算法搜索过程的分析，认为在问题空间中某些个体的存在是影响收敛的决定因素，因此定义了吸收串的概念，提出并证明了遗传算法收敛的充分必要条件．文章最后介绍了一种衡量遗传算法困难程度的方法．

三维分层分支树状模式的复原:等式与推导

本文提出一种三维分层分支结构建模与复原算法．该算法利用模型成功地估计树图象的结构参数，进行运动模式的光流分析。

任意两多边形相交点最大可能数目的计算法

本文提出计算任意两多边形相交点最大可能数目的算法．文中导出并通过实例证明，如果已知两多边形Ｐ和Ｑ分别有ｐ和ｑ个顶点，那末就能够确定它们之间最大可能的交点数目，这样使我们能有效地分析某些领域求解问题算法的复杂性以及解其它有关问题．

一种利用MAP估计的双目运动体视算法

本文提出一种融合运动和体视信息的运动与结构参数的鲁棒估计算法．算法首先通过计算瞬时ＦＯＥ，实现对每个像素处位移的ＭＡＰ估计，并计算关联的置信度；然后利用位移估计，从两图像序列之一计算相对深度，导出能用于匹配两体视图像序列的视差先验概率分布，使体视对的两帧图像匹配，确定３Ｄ景物深度．算法可方便地估计每个像素处的视差，不需对表面作平滑假设．

一种新的处理模糊和不确定性的数学工具简介

粗糙集合理论是一种新的处理模糊和不确定性的数学工具，这种方法可能是人工智能的重要基础。本文，我们介绍了粗糙集合的基本概念，集合的近似相等和近似包含关系，以及粗糙集合理论的主要优点和一种精确性衡量方法。最后，介绍了目前粗糙集合理论的应用和主要的研究方向等。