检索结果-内蒙古大学图书馆

控制与决策 2010年第9期25卷 1313-1317,1323页

作者：蔡云飞唐振民张浩峰南京理工大学计算机科学与技术学院南京210094

针对目前多机器人协作围捕过程中收敛速度慢、稳定性差、定位精度低的问题,提出一种新的围捕策略.设计出Cross-EKF定位算法,对目标位置的后验估计协方差进行交叉计算,以取得最小协方差区域.以区域边缘点到均值中心最大距离为半径,构建... 详细信息

针对目前多机器人协作围捕过程中收敛速度慢、稳定性差、定位精度低的问题,提出一种新的围捕策略.设计出Cross-EKF定位算法,对目标位置的后验估计协方差进行交叉计算,以取得最小协方差区域.以区域边缘点到均值中心最大距离为半径,构建收敛圆,将对动态点的收敛扩展为对动态面的收敛.实验结果表明,系统能快速平稳地收敛该圆,从而实现对目标的精确围捕,该方法具有较高的实用价值.

关键词：多机器人 Cross-EKF定位协作围捕

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各向异性权重的模糊C均值聚类图像分割

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计算机辅助设计与图形学学报 2009年第10期21卷 1451-1459,1466页

作者：纪则轩陈强孙权森夏德深南京理工大学计算机科学与技术学院南京210094

传统的模糊C均值聚类算法(FCM)在图像分割中未考虑各个点的灰度特征及其邻域像素的关联程度,导致其对于噪声十分敏感.而各种改进算法虽然较好地克服了图像噪声的影响,但由于使用均值滤波等方法导致分割图像边缘模糊.为此,提出一种基于... 详细信息

传统的模糊C均值聚类算法(FCM)在图像分割中未考虑各个点的灰度特征及其邻域像素的关联程度,导致其对于噪声十分敏感.而各种改进算法虽然较好地克服了图像噪声的影响,但由于使用均值滤波等方法导致分割图像边缘模糊.为此,提出一种基于各向异性权重的FCM图像分割方法,通过引入新的邻域窗口权重的计算方法,使得中心点邻域内各点具有各向异性的权重;并使用基于灰度级的快速算法,提出了各向异性权重的模糊C均值聚类算法.实验结果表明,文中方法具有较强的抗噪性,对于噪声具有良好的稳定性,分割精度较高.

关键词：图像分割模糊C均值聚类各向异性权重抗噪性局部空间信息

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一种故障传播感知的程序故障定位方法

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电子与信息学报 2011年第9期33卷 2192-2198页

作者：何加浪孟锦张琨张宏南京理工大学计算机科学与技术学院南京210094

针对现有的基于覆盖的程序故障定位方法不能有效解决故障传播给定位效果带来的影响,该文提出了一种基于传播感知的程序故障定位方法。该方法首先使用收集到的程序覆盖路径信息对可疑节点空间进行压缩来有效降低计算量,然后利用节点在正... 详细信息

针对现有的基于覆盖的程序故障定位方法不能有效解决故障传播给定位效果带来的影响,该文提出了一种基于传播感知的程序故障定位方法。该方法首先使用收集到的程序覆盖路径信息对可疑节点空间进行压缩来有效降低计算量,然后利用节点在正常执行路径和故障执行路径中出现的频率不同确定可疑空间中的每个节点的初始可疑度,接下来通过引入边传播趋势的概念确定初始可疑度最大的节点是否具有故障传播现象,最后对感知的故障传播相关节点进行可疑度修正来确定节点的最终可疑度。相关示例分析和定位实验结果表明,该故障定位方法能有效降低故障传播给定位准确性带来的影响,定位效果良好,且随着程序规模的扩大在时间开销上较其他方法有很大优势,因而具有较高的实用价值。

关键词：传播感知程序调试覆盖路径故障传播

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一种改进的稀疏扩展信息滤波SLAM算法

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模式识别与人工智能 2009年第2期22卷 263-269页

作者：郭剑辉赵春霞南京理工大学计算机科学与技术学院南京210094

如何得到精确一致的稀疏信息矩阵是稀疏扩展信息滤波同时定位与地图创建(SLAM)算法的关键.在对相关性进行详细深入分析的基础上,提出一种改进的信息矩阵稀疏规则.该规则利用稀疏时刻的观测信息,从全局上保留了与机器人相关性最强的特征... 详细信息

如何得到精确一致的稀疏信息矩阵是稀疏扩展信息滤波同时定位与地图创建(SLAM)算法的关键.在对相关性进行详细深入分析的基础上,提出一种改进的信息矩阵稀疏规则.该规则利用稀疏时刻的观测信息,从全局上保留了与机器人相关性最强的特征.在不增加计算负担的情况下,提高算法的精度及一致性.最后,通过大量的Monte-Carlo仿真实验,验证该方法的有效性.

关键词：稀疏扩展信息滤波(SEIF) 同时定位与地图创建(SLAM) 稀疏规则相关性

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倒易晶胞和小波相结合的图像复原方法

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计算机辅助设计与图形学学报 2008年第4期20卷 512-519页

作者：张智夏德深南京理工大学计算机科学与技术学院南京210094

为了去除混迭、噪声和模糊对图像的影响,从遥感器成像的光学及几何特性出发,运用倒易晶胞的复原方法对晶胞形状进行限制;将错误的频谱覆盖放到正确的位置以减少混迭;并结合小波复原方法对退化的图像进行去模糊、去噪,得到一幅更清晰的图... 详细信息

为了去除混迭、噪声和模糊对图像的影响,从遥感器成像的光学及几何特性出发,运用倒易晶胞的复原方法对晶胞形状进行限制;将错误的频谱覆盖放到正确的位置以减少混迭;并结合小波复原方法对退化的图像进行去模糊、去噪,得到一幅更清晰的图像.实验结果表明,结合倒易晶胞的小波复原方法比常用基于频域的方法复原效果更好.

关键词：混迭复原小波倒易晶胞

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一种新的SVM主动学习算法及其在障碍物检测中的应用

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计算机研究与发展 2009年第11期46卷 1934-1941页

作者：韩光赵春霞胡雪蕾南京理工大学计算机科学与技术学院南京210094

障碍物检测是智能机器人要解决的非结构复杂环境感知的典型问题之一.在实际情况中,获得大量未标记样本是相对容易的,而标记这些样本则是极其繁琐和费时的工作,当前的研究工作很少涉及到这类问题的解决办法.将SVM主动学习算法引入到障碍... 详细信息

障碍物检测是智能机器人要解决的非结构复杂环境感知的典型问题之一.在实际情况中,获得大量未标记样本是相对容易的,而标记这些样本则是极其繁琐和费时的工作,当前的研究工作很少涉及到这类问题的解决办法.将SVM主动学习算法引入到障碍物检测中,针对常规的SVM主动学习算法在应用中所遇到的问题和局限性,采用一种动态聚类过程来选取最有代表性样本和根据专家标记与当前SVM分类结果的差值来调整SVM超平面位置的两种策略对其进行了改进,提出了一种新的主动学习算法——KSV Mactiv算法,并在真实的野外环境图像库上进行了实验.由实验结果可知:KSVMactiv算法仅用81个样本就能达到很高的检测效果,从而说明它能显著减少数据标记的工作量,且与已有主动学习算法相比收敛速度更快.

关键词：智能机器人障碍物检测 KSV Mactive K均值聚类超平面位置校正

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一种改进的多机器人协作实时FastSLAM算法

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计算机研究与发展 2012年第4期49卷 763-769页

作者：蔡云飞唐振民赵春霞南京理工大学计算机科学与技术学院南京210094

针对FastSLAM1.0中机器人缺乏自身定位测量修正引起的累积误差和FastSLAM2.0引入测量修正引起算法复杂度增加的问题,提出一种改进的基于辅助测量的多机器人协作实时FastSLAM算法,使用双机器人协同工作,领头机器人负责完成同时定位与地... 详细信息

针对FastSLAM1.0中机器人缺乏自身定位测量修正引起的累积误差和FastSLAM2.0引入测量修正引起算法复杂度增加的问题,提出一种改进的基于辅助测量的多机器人协作实时FastSLAM算法,使用双机器人协同工作,领头机器人负责完成同时定位与地图构建任务,辅助机器人通过静态相对位置测量为领头机器人提供实时定位测量修正.该辅助测量方法不仅为SLAM任务执行机器人提供较准确的定位测量值,同时也避免了FastSLAM2.0算法中额外的算法复杂度问题.实验结果表明算法既可以获得较高的精度,而且方便可行,具有较高实用价值.

关键词：多机器人同时定位与地图创建 FastSLAM 协作辅助测量

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机会网络中多使者交叉区域摆渡路由协议

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计算机研究与发展 2012年第4期49卷 700-709页

作者：姜海涛李千目徐建张宏南京理工大学计算机科学与技术学院南京210094

针对传统摆渡路由中使者调度和协作的问题,设计一种交叉区域的多使者摆渡路由协议.将网络划分成若干横向区域和纵向区域,每个区域内存在一个使者轮询节点.通过单个使者或一个横向区域使者与一个纵向区域使者的协作实现数据的传递.从理... 详细信息

针对传统摆渡路由中使者调度和协作的问题,设计一种交叉区域的多使者摆渡路由协议.将网络划分成若干横向区域和纵向区域,每个区域内存在一个使者轮询节点.通过单个使者或一个横向区域使者与一个纵向区域使者的协作实现数据的传递.从理论上分析了提出协议的期望延时,并从延时和容错性两个方面对协议进行了改善.仿真评估结果表明,交叉区域摆渡路由在平衡网络负载和端到端的延时的同时,具有单一使者的容错能力,是一种合理有效的多使者调度方法.

关键词：机会网络时延容忍网络摆渡路由使者路由使者调度

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鉴别的局部中值保持投影及其在人脸识别中的应用

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计算机辅助设计与图形学学报 2012年第11期24卷 1420-1425,1439页

作者：黄璞唐振民南京理工大学计算机科学与技术学院南京210094

针对已有的鉴别的局部保持投影算法在特征提取问题中存在的不足,提出了鉴别的局部中值保持投影,通过最大化类间距离同时最小化类内距离寻找最佳投影矩阵,并将其用于人脸识别.该算法利用样本的类中值计算类间距离,有效地保留了图像信息;... 详细信息

针对已有的鉴别的局部保持投影算法在特征提取问题中存在的不足,提出了鉴别的局部中值保持投影,通过最大化类间距离同时最小化类内距离寻找最佳投影矩阵,并将其用于人脸识别.该算法利用样本的类中值计算类间距离,有效地保留了图像信息;设计了一种不同的相似性度量机制,以保持受噪声影响较小的类内样本之间的邻域关系,从而进一步加强识别效果的鲁棒性.最后通过在ORL,Yale及AR人脸库上的实验,验证了文中算法的有效性.

关键词：人脸识别特征提取线性鉴别分析鉴别的局部保持投影类中值

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局部敏感的稀疏概念编码及其在图像表示中的应用

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计算机辅助设计与图形学学报 2014年第1期26卷 81-87页

作者：舒振球赵春霞张浩峰南京理工大学计算机科学与技术学院南京210094

矩阵分解算法是模式识别中一种常用的图像表示方法.针对传统的矩阵分解算法不能提取数据本质结构的问题,提出一种局部敏感的稀疏概念编码的图像表示算法.在基向量学习时,利用局部敏感鉴别分析方法提取样本的几何结构和判别信息,使得学... 详细信息

矩阵分解算法是模式识别中一种常用的图像表示方法.针对传统的矩阵分解算法不能提取数据本质结构的问题,提出一种局部敏感的稀疏概念编码的图像表示算法.在基向量学习时,利用局部敏感鉴别分析方法提取样本的几何结构和判别信息,使得学习到的基更能体现数据的高层语义结构信息;然后对每个样本在基向量上进行稀疏表示学习,得到样本的表示系数;最后对样本进行表示与分类.在COIL20和ORL数据库中的实验结果表明,与其他几种矩阵分解算法相比,文中算法聚类的准确率和互信息得到了有效的提高,验证了其有效性.

关键词：矩阵分解局部敏感稀疏概念编码几何结构判别信息

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