基于加权锚点的多视图聚类算法

大规模多视图聚类旨在解决传统多视图聚类算法中计算速度慢、空间复杂度高,以致无法扩展到大规模数据的问题.其中,基于锚点的多视图聚类方法通过使用整体数据集合的锚点集构建后者对于前者的重构矩阵,利用重构矩阵进行聚类,有效地降低了算法的时间和空间复杂度.然而,现有的方法忽视了锚点之间的差异,均等地看待所有锚点,导致聚类结果受到低质量锚点的限制.为定位更具有判别性的锚点,加强高质量锚点对聚类的影响,提出一种基于加权锚点的大规模多视图聚类算法(Multi-view clustering with weighted anchors,MVC-WA).通过引入自适应锚点加权机制,所提方法在统一框架下确定锚点的权重,进行锚图的构建.同时,为增加锚点的多样性,根据锚点之间的相似度进一步调整锚点的权重.在9个基准数据集上与现有最先进的大规模多视图聚类算法的对比实验结果验证了所提方法的高效性与有效性.

碳纳米材料互连线的单粒子串扰特性研究

碳纳米材料互连线由于其良好的电学、热学和力学特性,成为研究热点.随着技术节点的缩减,串扰效应对电路的影响愈加显著.本文针对单壁碳纳米管束(Single Walled Carbon Nanotube Bundles,SWCNT)、多壁碳纳米管束(Multi Walled Carbon Nanotube Bundles,MWCNT)、单层石墨烯(Single Layer Graphene Nano-Ribbon,SLGNR)及多层石墨烯(Multi Layer Graphene Nano-Ribbon,MGLNR)的互连线,研究了统一的等效RLC模型,并构建了单粒子串扰(SEC)的等效电路,对比分析了四种互连线在32 nm,21 nm和14 nm技术节点下的SEC峰值电压和脉冲宽度.结果表明,与铜互连线相比,碳纳米材料互连线的SEC较弱,但对传输信号的衰减作用较大,综合信号衰减和耦合作用程度,SWCNT和MLGNR更能有效抑制SEC的传播和影响.最后,本文利用灰色理论,分析了SEC与RLC参数之间的潜在关联性.

基于GIS和SLAM的机器人大范围环境自主导航

机器人自主导航技术的基础是其自定位能力,同时同步定位与建图(SLAM)是实现机器人自定位的重要方法。目前由于大规模SLAM技术发展的限制,机器人很难实现在大范围环境下进行建图和导航,并且尚没有结合SLAM和实际地理空间信息指导大范围机器人导航的完整自主导航系统。提出基于GIS和SLAM的机器人大范围环境自主导航方法,利用真实的城市空间路网信息,以地理信息系统(GIS)空间数据库的存储和计算能力为数据支撑,基于提出的大范围导航算法,实现了一套包含空间数据库、SLAM、导航算法的完整系统,具有良好的可复用性和可扩展性,符合实际生活场景,可以指导机器人进行大范围条件下的导航和建图行为。同时通过对机器人激光建图信息的存储,使得再次经过本区域的机器人可以在户外精确定位,实现在室外GPS缺失或误差条件下自身位置的修正。此外地图信息的存储可以实现多机器人对地图信息的复用,为多机器人的规划提供支撑。同时将人类世界的空间信息与机器人建图信息相结合,细化和丰富了原有的空间信息。

基于不确定性量化的装备抢修效能云模型评估

装备抢修效能评估对抢修力量建设、抢修决策等具有重要作用。针对定性指标量化存在的不确定性、随机性问题,基于不确定量化法和云模型,建立了一种装备抢修效能评估模型,并通过实例验证了模型的可行性。基于评估结果,分析了抢修能力建设存在的优缺点,并给出了加强抢修效能的方法途径,为全面提升抢修能力建设提供方法依据和技术支撑。

基于Gazebo和Docker的群体机器人仿真系统设计

对群体机器人仿真系统进行了研究,分析了目前群体机器人仿真系统所存在的不足,设计和实现了一种基于Gazebo和Docker容器的群体机器人仿真系统。使用Gazebo对机器人平台和所处环境进行逼真和精细建模仿真,使用Docker容器对机器人的控制软件进行打包和隔离,Docker容器和Gazebo之间基于DDS通信传输控制指令与机器人的状态数据。仿真通过后,Docker容器中的机器人控制软件即可直接用于真实的机器人中。仿真实验表明,所设计的群体机器人仿真系统能够对群体机器人的机器人控制软件进行有效仿真验证。