基于Ad Hoc的可穿戴计算机信息采集软件设计

介绍了在无线自组网络环境下,在网络带宽受限、稳定性较差的情况下的穿戴机应用软件平台设计,重点分析了视频、音频等多媒体信息的采集、压缩和传输的核心算法和设计思路,以及GPS/GIS综合应用实现的定位导航功能,实现声图文信息在穿戴计算机上的综合应用。

CORBA事件服务及其在分布式并行计算中的应用

The Common Object Request Broker Architecture (CORBA) is a main specification applied to the dis-tributed parallel program design at present. It includes many services, in which Event Service can provide the asyn-chronous communication model for the distributed parallel program design. This paper introduces the Event Service ofCORBA, then designs and implements a distributed parallel model based on Event Service. This model is made to im-plement overlap of the computing and communication , to reduce the unnecessary time for waiting and enhance theparallel effect. The paper also shows the practical application of the model with an example of the distributed parallelmatrix multiplication.

网格计算环境中可视化技术的研究

Visualization research is one of the critical techniques in the Grid computing. In this paper a visual method is used to implement a distributed parallel computing program which makes the node point's status of the parallel system visible during the program's running time. At the end of the paper, the implementation of the visiual algorithm is given.

“入世”后中国建筑业国际工程承包中的信息管理

本文阐述了“入世”前建筑业国际工程承包存在的问题,及面临“入世”后建筑业国际工程承包面临的挑战,并提出中国应对“入世”国际工程承包中的信息管理措施。

学习特征权值对K-均值聚类算法的优化

K 均值 (K means)算法聚类的结果依赖于距离度量的选取 传统的K 均值算法选择的相似性度量通常是欧几里德距离的倒数 ,这种距离通常涉及所有的特征 在距离公式中引入一些特征权参数后 ,其聚类结果将依赖于这些权值 ,从而可以通过调整这些权值优化聚类效果 由于K 均值算法是迭代算法 ,很难直接确定其权值以优化聚类结果 ,因此提出了一种间接的学习权值算法以改进聚类结果 从数学意义上讲 ,这种权值学习相当于欧氏空间中对一组点进行了一个线性变换

基于神经网络的时变大滞后系统的Smith预估控制

针对大滞后不确定系统提出了一种基于人工神经网络的改进型smith预估控制方案 ,设计了一个基于神经网络的补偿器来克服不确定的大延迟对控制性能的不利影响 ,解决了传统Smith预估控制鲁棒性差及需要预先知道受控对象精确数学模型的问题 .数字仿真结果表明 ,此方案可以在被控对象数学模型未知的情况下对时滞对象进行控制 ,特别是当时滞对象的特性发生变化时 ,具有较好的适应性 。

基于工序费用标准的成本控制方法

讨论了几种成本控制方法的异同点和适用范围 ;针对离散制造类型企业 ,讨论了基于工序费用标准的成本控制方法 ,提出了工序费用标准的概念 ,讨论了工序费用标准的测定方法以及如何根据工序费用标准进行成本控制 。

大型离散制造企业成本计划与控制体系研究

大型离散制造企业成本计划与控制的难点有 :产品项目成本控制的特殊需求、成本标准参照体系的预构建、总额费用的合理分摊、目标成本的体系结构、成本信息的对称问题等。为解决上述问题 ,提出了一种适用于大型离散制造企业的全员全方位全过程的成本计划与控制体系框架 ,并进一步给出支持其实现的关键组成 :双基标准成本计划模式、基于差异分析的成本控制模式、成本责任流的管理模式及其整个体系的可重构的计算机支持系统结构。

基于汉英双语语料库的汉英词典编撰研究

汉英词典对于跨语言信息检索、计算机翻译等许多领域具有重要意义.为了利用双语语料库获取汉英词典, 本文在对四种常见的基于共现信息的词汇对译计算模型进行研究之后,以对数相似性模型为基础,采用迭代策略实现了翻译词典获取.实验表明,该方法能够有效地提高词典获取的正确率,提高词典编撰效率.

双臂六自由度空间机器人广义雅可比矩阵的推导

本文建立了双臂六自由度空间机器人的运动学模型 ,基于此模型 ,推导出描述机械手末端运动速度与各关节运动速度关系的广义雅可比矩阵 (GJM) .较现有的其他推导GJM方法相比 ,导出的GJM求解公式显式、易求 ,可直接对GJM表达式中各参数赋值 ,求出GJM .本文的建模方法适合采用分解运动速度 (RMRC)控制方法 .计算机仿真中 ,给出了基于RMRC控制方法 ,利用本文导出的GJM求解公式实现了对机械臂的运动控制 .

多维代价图模型上最优路径查询问题的研究

近年来,图数据模型被广泛地用于刻画现实世界中各种各样的实体间的复杂关系.最短路径查询是图研究领域中一类非常重要的查询并有着广泛的应用.然而,目前大多数关于最短路径的查询都是定义在单代价(权重)图模型下的.现实世界中,基于单一代价所选择的最短路径并不明智,比如路程最短的路径需要花费极高的费用.该文中,作者介绍了多维代价图模型的概念,并给出了多维代价图模型下基于函数的最优路径的定义.现有的计算最短路径的方法都利用了最短路径的子路径最优的性质:最短路径上的任意两点间的子路径是这两点的最短路径.因此,在计算最短路径的过程中,对访问过的每个顶点,只需保留起点到该点的最短路径即可.不幸的是,多维代价图模型下,当评分函数是非线性的时候,子路径最优的性质并不成立.因此,目前的方法均不能应用于多维代价图模型下基于函数的最优路径查询问题.该文给出了一个best-first search分支界限法并给出3种优化策略.进一步,给出了一个顶点过滤算法,该算法能从图中过滤掉大部分不属于最优路径的顶点.最后,用真实数据集上的实验验证了算法的有效性.

移动机器人视觉图像特征提取与匹配算法

针对移动机器人导航过程中视觉图像处理速度慢以及特征点提取与匹配实时性和准确性差等特点,提出了一种基于SIFT特征提取算法与KD树搜索匹配算法相结合的新方法,通过对候选特征点进行多次模糊处理,使其分布在高斯差分图像的灰度轮廓线边缘,利用SIFT特征提取算法找到满足极限约束的极值点;通过KD树最邻近点搜索和匹配算法使处理后的特征点与原始图像进行特征匹配,快速找出匹配正确的特征点。实验证明,该方法对环境光照、视野角度频繁变化的环境具有较强的鲁棒性,能够满足移动机器人自主导航过程中对视频图像处理的实时性和准确性要求。

一种有效的车道线识别与偏道预警方法

室外自然光照条件下进行车道线检测时,光照强度和视野角度变化常常会对识别的结果产生较大影响。为此提出了一种基于自适应视频源参数调解的车道线实时检测方法。该方法通过实时动态调解视频源参数(白平衡、Gamma值)等适应室外光照环境。采用Ada-boost算法训练分类器获得感兴趣车道线区域图像,有效地缩小了图像处理范围,减少了运算量。提出了一种基于冒泡排序法的哈夫变换方法,在边缘检测过程中有效地过滤背景噪声,提高车道线检测的鲁棒性。实验表明视频源参数动态调解算法可以适应各种室内、外自然光照条件,提高了车道线识别精度。车道线中心线和侧向距离偏差检测及预警过程能够及时给出预誓信息,有效地避免了高速行驶的自主车辆偏道现象。

基于特征加权的应力影响下顽健语音识别方法

通过对应力影响下语音数据的分析 ,发现不同的特征维对变异的敏感程度不同。一般低维特征对变异比较敏感 ,相应的高维特征敏感程度差些。在此基础上 ,提出一种新的基于特征加权的变异语音识别方法。该方法通过对不同维特征加不同的权值来消除变异因素对语音特征的影响 ,从而提高系统的识别性能。文中提出对线性权值用最大相对熵估计方法获得权值。对航空模拟飞行器中采集的特定话者小词表孤立词的实验 ,最大相对熵估计方法的识别率可达到 89 9% ,与多重风格训练方法相比 ,识别率提高了 13 1%。

模糊ART神经网络的识别算法及其应用

提出并设计了模糊ART神经网络的结构、学习规则和识别算法。为了把该算法应用于人脸识别,定义了相似函数和匹配搜索方法,通过向量柱状图提取人脸特征,并用模糊ART神经网络对向量柱状图生成的特征向量进行识别。仿真实验结果表明,对于快速学习和非快速学习,不同的人具有不同的识别率,各有不同的警戒参数值可以使神经网络到达在线最大识别率82.25%和86%。

基于Kanade-Lucas的人眼跟踪算法研究

在基于AdaBoost算法识别驾驶员眼部疲劳状态时,环境光照、视角的频繁变化是影响识别稳定性的重要因素,为此提出了一种基于Kanade-Lucas(K-L)光流跟踪与AdaBoost级联分类器相结合的改进算法。该算法利用AdaBoost算法识别并存储人眼的角点特征,在AdaBoost算法无法正确识别时,利用(K-L)光流跟踪算法跟踪正确识别的角点有效地提高了人眼识别率,降低了误识别率,并降低了重复识别的运算量。

用小波插值方法实现移动机器人的轨迹追踪控制

基于动力学模型方程 ,利用小波插值方法 ,对移动机器人的轨迹追踪控制问题 ,给出了一种新的方法 该方法在有限时间内 ,实现了转动速度、前进速度均不为零的期望轨迹追踪 它的突出特点是计算量小、方法简单 ,期望轨迹可为任意复杂的非线性曲线 在仿真实验里 。

基于双基标准的大型离散制造成本计划模式

大型离散制造具有订单设计的制造驱动方式、客户的项目管理要求、单件小批多品种大成套的生产组织方式等特征。在探讨大型离散制造特征与传统成本计划方法的本质冲突的基础上 ,提出了基于零基预算标准和工序费用标准的成本计划模式 ,进而给出了双基标准、双向编制、差异分析。

基于演化多目标算法的混合流水作业调度优化

针对供应链网络优化领域中的混合流水作业调度问题提出了一种新的多目标演化优化算法。给出了这类问题的通用优化模型,在此基础上,提出了基于流程的矩阵基因编码方案,动态适应度分配机制,并引入小生境保优策略构造了算法过程,利用收敛进程参数分析了算法的收敛性能。性能分析和算例实验表明算法对于高维多目标优化问题是有效的,且能够以较快的速度收敛。

海量数据仓库中基于层次的cube存储结构

采用层次划分技术，提出了动态环境下基于层次的cube存储结构HC_Tree。它不但可以有效地支持数据仓库上cube的查询与更新，支持cube上任一维的动态扩展，而且具有最小空间代价。