针对多机器人追捕死角问题的自适应编队算法

关键词：多机器人自适应刚性结构协作围捕死角阿波罗尼奥斯圆

多机器人刚性编队无法灵活调整队形,易出现追捕死角现象,导致追捕者无法准确高效地完成追捕。为此,提出一种自适应刚性结构编队算法。构造编队中心控制器使编队中心无限趋近目标,设计队形控制器随目标所处位置动态调整队形。在此基础上,追捕者根据目标所在位置和环境条件,结合改进的刚性结构法自适应地选择合适队形,从而完成围捕。仿真结果表明,...
基于概率距离的电脑鼠走迷宫融合算法研究

关键词：电脑鼠向心算法概率距离区域划分迷宫

针对传统电脑鼠迷宫搜索算法无法适应随机迷宫图搜索的问题,提出一种新的电脑鼠走迷宫融合算法。运用概率距离将迷宫划分为八区域,标定各区域概率距离特征并进行算法填充,实现概率距离向心算法和洪水算法的高效融合,提高迷宫搜索效率并降低对高性能CPU的依赖性。通过对6张迷宫的测试结果表明,与传统向心和洪水算法相比,该算法迷宫搜索时间可减少...
基于Inliers跟踪统计的RGB-D室内定位与地图构建

关键词：同时定位与地图构建特征匹配 inliers匹配内点非线性优化最近邻迭代算法

室内移动机器人同时定位与地图构建(SLAM)的前端位姿估计与后端优化容易受运动模糊的干扰。为此,提出一种基于Inliers跟踪统计的室内定位与地图构建算法。对RGB图像进行特征提取和匹配,运用RANSAC算法得到Inliers后,通过对Inliers数量的跟踪与统计剔除受相机运动影响的模糊图像,然后利用最近邻迭代的非线性优化方法求解相机位姿。在此基础上,通...
基于萤火虫算法优化的Gmapping研究

关键词：同步定位与地图构建粒子滤波 gmapping算法拓展卡尔曼滤波萤火虫算法

针对Gmapping算法在高相似度多闭环环境下出现的因粒子耗尽而无法精确定位的问题,提出一种融合萤火虫算法的Rao-Blackwellized粒子滤波器RBPF同步定位与地图构建优化算法。利用萤火虫算法提高粒子滤波器的估计能力,将采样后的粒子集移向高似然区域,改善粒子的分布,同时保证低似然粒子多样性以降低粒子贫乏的影响。在MIT和FHW数据集下的仿真结果...
基于自适应蒙特卡洛算法的实时定位研究

关键词：自适应蒙特卡洛算法实时定位定位精度抗干扰性

传统变电站的人工巡检方式受到客观制约因素较多,存在一定的误检、漏检等问题。为此,在对变电站实时定位时采用机器人巡检方式,提出一种基于自适应蒙特卡洛算法。利用开源机器人操作系统,通过将激光传感器和里程计相结合,实现巡检机器人的实时定位。在Matlab环境下进行仿真对比实验,结果表明,与基于蒙特卡洛算法相比,基于自适应蒙特卡洛算法的定...
基于单应矩阵的手眼视觉系统简便标定方法

关键词：手眼关系 opencv库函数单应矩阵摄像机成像模型机械臂定位

传统的手眼关系齐次矩阵方程求解过程繁琐、复杂,且精度易受环境影响。为此,引入将图像坐标直接转换为机器人坐标的思想,利用OpenCV库函数的分析计算能力,提出基于两平面单应矩阵的手眼关系标定方法。采用虚拟“九宫格”和一个固定参考点的标定方式,建立线性摄像机成像模型,得到两平面的单应矩阵,据此引导机械臂定位。实验结果表明,该方法完成标...
农业机器人视觉导航路径识别方法研究

关键词：农业机器人机器视觉路径规划偏移行中线混合阈值法

针对农业机器人视觉路径识别的识别率低、速度慢以及易受光照、杂草影响的问题,提出基于混合阈值与偏移行中线的视觉导航路径识别方法。采用光照无关量进行光照干扰的剔除,利用混合阈值方法分割图像,给出基于偏移行中线的方法划分作物行。实验结果表明,与传统农业机器人作物行识别方法相比,该方法数据运算量小,平均耗时200 ms左右,作物行识别准...
基于融合表示学习的跨社交网络用户身份匹配

关键词：社交网络用户身份匹配用户名信息融合网络表示学习

针对现有跨社交网络用户身份匹配算法准确率较低与数据难以获取等问题,提出一种新的跨社交网络用户身份匹配算法。利用已知匹配的账号节点,通过网络融合算法使跨网络问题转化为单一网络问题,对用户名信息进行向量化表示,并与拓扑结构信息向量融合,运用网络表示学习技术,得到融合用户名和拓扑结构2种信息的账号节点向量,实现用户身份匹配。实验结...
基于趋势面与SSIM的时空数据相似度算法

关键词：时空数据趋势面结构相似度算法 biharmonic样条 green函数

针对空间位置固定而属性值趋势变化的时空数据相似度评判问题,在采用Biharmonic样条建立趋势面的基础上,提出一种新的时空数据相似度算法。利用网格抽取和色阶映射形成趋势面图像,将时空数据趋势状态表征为图像的结构信息,以趋势面图像之间的相似度来表征时空数据的相似度,并通过结构相似性给出时空数据结构相似度评价方案,实现时间维度的相似度...
混合时空和流行度特征的兴趣点推荐算法

关键词：兴趣点推荐协同过滤时间特征空间特征流行度

兴趣点推荐有助于用户发现所需位置,但现有推荐算法的精确率较低。为此,提出一种融合时空与流行度特征的个性化兴趣点推荐算法。在基于用户的协同过滤算法中融入时间特征,将基于时间因素的兴趣点流行度估算与空间特征相结合,分别给出相应的估算方法并进行线性组合,从而得到基于联合框架的兴趣点推荐算法。实验结果表明,相比U、UTF、U+SB算法,该...
融合多数据源的动态自适应推荐算法

关键词：音乐推荐多数据源推荐系统自适应融合动态调整

现有推荐系统的研究多数基于单一数据源、单一推荐算法或简单加性融合,忽略了数据源及算法动态融合的重要性,导致推荐精确度不高。为解决该问题,提出一种新的动态自适应推荐算法。利用基础数据求出艺术家流行度和时间衰减因子,将其作为推荐数据源,降低由数据源单一导致的推荐误差。通过权重因子集成基于邻域方法和矩阵分解技术构建组合模型。将...
社会特征相似度感知的D2D数据转发算法

关键词：终端直通通信社会特征相似度重叠社区数据转发

为提高蜂窝网络控制下终端直通(D2D)通信的数据转发效率,提出一种社会特征相似度感知的D2D数据转发算法。利用用户的多重社会特征和移动轨迹综合评估用户社会特征相似度,以用户社会特征相似度为权重,构建包含用户多重社会特征属性的重叠社区。在此基础上,根据用户本地活跃度选择中继进行社区内数据转发,并利用社区的重叠属性与相似性进行社区间...
基于圆阵虚拟阵列平移的相干信源数目估计

关键词：空间谱圆阵相干信源虚拟阵列信息论准则信源数目

在空间谱估计中,多数基于特征子空间的算法均要求信源数目精确已知,当信源数估计出现误差时算法性能将严重下降。针对在相干信源存在时信息论准则估计信源数目不准,且基于线阵的相干信源估计算法不能直接应用于圆阵的问题,提出一种圆阵相干信源数估计算法。通过阵列的虚拟平移实现信源的完全解相干,并利用信息论准则估计解相干后的信源数目,从而...
一种基于LT码的度分布优化算法

关键词：数字喷泉码 lt码鲁棒孤波度分布固定度分布卫星网络信道译码开销

度分布函数是影响数字喷泉码性能的关键因素,在LT码中,当原始数据分组个数较小时,鲁棒孤波度分布(RSD)存在编译码复杂度较高、译码性能下降等问题。为此,提出一种新的截短鲁棒孤波固定度分布优化算法。对固定度分布(SD)进行调整后截短RSD,将截短后的RSD和调整后的SD相结合并做归一化处理,得到一种新的度分布。仿真结果表明,与RSD、SD度分布相比,...
面向航空集群网络的低时延高可靠路由算法

关键词：航空集群网络优化链路状态路由多点中继负载均衡路由算法

针对航空集群网络可靠性低、时效性差及业务负载动态变化等问题,在经典优化链路状态路由(OLSR)算法的基础上,提出一种基于吸收度机制与负载均衡机制的低时延高可靠路由算法。利用吸收度机制,在多个多点中继(MPR)候选节点拥有同等机会成为MPR节点时选择具有较高吸收度的节点,以减少网络中洪泛的TC分组数。同时设计负载均衡机制,通过ARIMA-SVR组合...
基于迭代近似的异构网络功率控制算法

关键词：频谱资源异构网络功率控制凸优化吞吐量

针对频谱资源短缺的问题,提出一种保证宏蜂窝用户服务质量的功率控制算法。根据建立的功率优化模型,通过3种不同方式对非凸目标函数进行凸优化估计处理,将其转换为若干凸子问题并迭代近似,从而得到原非凸目标函数的解。仿真结果表明,该算法经过数次迭代后,能收敛到原优化问题的解,提高系统吞吐量。
基于信标帧的6LoWPAN无线传感器网络构建机制

关键词：按需路由协议 6lowpan无线传感器网络信标帧路由子网

使用IEEE 802.15.4设备时需要一种开放的网络层标准以实现互连互通。为此,通过分析IEEE 802.15.4的特性和IPv6协议,选择IPv6作为IEEE 802.15.4网络层标准,建立基于6LoWPAN的无线传感器网络体系结构,并提出基于信标帧的6LoWPAN无线传感器网络构建机制。该构建机制包括地址配置、网内路由算法和网间路由算法。当网间路由时,节点从应用层发送数据到...
基于邻接节点与拓扑结构感知的虚拟网络映射算法

关键词：虚拟网络映射节点资源度接近中心度位置约束邻接节点感知拓扑结构感知

现有虚拟网络映射算法的节点映射和链路映射间关联性较差,且链路映射路径较长,导致算法请求接受率和收益开销比均较低。为此,提出一种基于邻接节点与拓扑结构感知的虚拟网络映射算法。在考虑节点位置约束的条件下,将节点资源度、接近中心度与广度优先搜索算法相结合对节点映射过程进行改进,同时利用链路带宽需求与最短路径算法实现链路映射。仿...
基于矢量与能量的水下无线传感器网络路由协议

关键词：水下无线传感器网络路由协议动态拓扑矢量剩余能量

水下无线传感器网络具有能耗大、数据传输效率低、拓扑结构动态变化的特点。针对水下环境中节点的移动优势,提出基于矢量和能量的路由协议。从源节点到汇聚节点建立矢量,根据候选节点到该矢量的距离确定优先级。在考虑距离的同时结合候选节点的剩余能量以确定其是否成为最佳下一跳节点。仿真结果表明,与VBF协议和LB-AGR协议相比,即使无法知晓节...
RapidIO网络中一种基于最小隔离块的流量驱动机制

关键词：rapidio路由网络最小隔离块深度优先遍历流量驱动重复枚举能耗功耗

针对RapidIO路由网络枚举问题,提出一种基于最小隔离块的流量驱动机制。在基本RapidIO路由拓扑结构上给出最小隔离块的概念,对路由网络进行隔离块划分,并以隔离块为基础,深度优先遍历整个RapidIO路由网络。同时引入流量驱动机制,通过流量驱动能耗算法和流量路径分配算法对隔离前后的能耗值、功耗值以及RapidIO交换机的平均工作时间进行比较,从而...
基于零和博弈的下行链路物理层安全传输方法

关键词：非正交信道物理层安全零和博弈波束成型功率分配混合策略均衡

在多下行链路网络中,非正交信道之间的相互干扰与恶意干扰噪声使目的节点无法满足服务质量(QoS)要求。为此,提出一种安全传输方法,采用零和博弈模型求解该物理层安全问题,设计基于安全速率的效用函数,利用上下行链路对偶性优化下行链路的波束成型和功率分配,最小化信息发送功率并满足目的节点处的QoS要求,求出混合策略均衡及对应的安全速率。仿...
基于重签名的云端数据完整性验证方案

关键词：云端存储完整性验证多分支路径树用户撤销数据动态更新

针对数据动态更新和群组用户撤销的问题,提出一种新的云端数据完整性验证方案。基于重签名技术实现数据所有权的转移和用户的撤销。使用随机掩码技术防止好奇的第三方审计者恢复原始数据块,确保云端数据的隐私性。通过多分支路径树构建简单的认证结构,简化数据更新过程,从而支持云端数据的插入、修改和删除等更新操作。分析结果表明,该方案满足...
基于社会认同原理的谣言扩散模型

关键词：谣言扩散社会认同 bass模型传播特性 mathematica仿真

为研究谣言扩散的规律,采取有效措施减小谣言对社会的影响,根据社会认同原理抽象并量化个体的2种重要行为——引导行为和模仿行为。对Bass模型进行改进,构建Bass-SI谣言扩散模型,同时对谣言在该模型上的传播特性进行Mathematica仿真,分析行为强度和行为稳定度对谣言扩散过程的影响,并提出相应的抑制措施。研究结果表明:引导行为决定谣言扩散过程...
一种安全两群体认证协议

关键词：安全多方计算安全两群体计算半诚实模型健忘传输协议

针对传统1-to-1和m-to-1认证模式中认证密码容易泄露的安全隐患,提出一种m-to-n认证模式。系统认证时,由m个客户端同时向n个认证服务器发起认证请求,将该认证模式抽象为安全两群体计算模型,并定义其在半诚实模型下的安全性。构造一个安全多方求和协议,并以该协议为基本构建模块,将健忘传输协议作为基本密码工具,设计安全两群体认证协议。分析结...
一种缩短公钥尺寸的整数上全同态加密方案

关键词：全同态加密公钥尺寸近似最大公约数问题稀疏子集和问题安全性

针对整数上全同态加密方案公钥尺寸偏大且效率较低的问题,将Coron的公钥压缩技术以二次的形式运用到加密算法中,提出一个可以将公钥尺寸降低到O~(λ3.5)的部分同态加密方案。同时该方案一次可以加密n bit明文。分析结果表明,相比于DGHV方案,该方案具有更短的公钥尺寸且加密效率更高,更适用于云计算的实际应用。
基于DBN-ELM的入侵检测研究

关键词：深度学习深度信念网络极限学习机混合模型入侵检测无监督

为了有效解决海量复杂数据的入侵检测分类问题,基于深度信念网络(DBN)和极限学习机(ELM),提出一种新的入侵检测方法。使用DBN对大量复杂无标签的原始数据进行特征提取,得到高度抽象的重要特征,再用ELM完成最终的分类工作。结合DBN自动提取特征的能力和ELM快速学习且泛化性好的优势,提高入侵检测识别率和运行效率。实验结果表明,与原始的DBN、ELM...
基于隐空间代价敏感学习的微博水军识别方法

关键词：水军识别矩阵分解代价敏感学习社交关系正则隐空间

根据微博水军活动的特点,提出一种基于隐空间代价敏感学习的半监督水军识别方法。从内容、行为、社交关系3个视角选取微博账户的22个特征,结合矩阵隐空间分解、代价敏感学习和社交关系正则技术,构造代价敏感的半监督最大间隔分类模型,并利用随机梯度下降算法求解模型的线性复杂度。实验结果表明,该方法在准确率、召回率和F1指标上均优于SMFSR和L...
基于深度学习的中文实体关系抽取方法

关键词：关系抽取依存分析最短依存路径长短期记忆网络卷积神经网络

实体关系抽取技术通过文本内容确定句子中实体对之间的关系类别,但由于中文的语法结构复杂、词义理解多样等因素,其对中文实体关系的分类效果不佳。为此,提出一种基于最短依存路径表示文本的深度学习方法。利用依存分析对语句良好的表示性,配合词性特征,利用长短期记忆(LSTM)网络单元双向结构学习最短依存路径的表示信息,并对LSTM的输出使用卷积...
基于神经网络的篇章标题选择求解

关键词：阅读理解标题选择神经网络相关性循环神经网络

为了从候选项中选择一个最合适的答案作为文章的标题,构建一个融合卷积神经网络和循环神经网络的模型。该模型包含卷积神经网络可用于提取数据局部特征的特点,结合循环神经网络捕捉句子上下文之间关联信息的特性,通过挖掘文章与标题之间的相关性,实现标题选择的功能。测试结果表明,该模型能够有效缩短文本篇幅,提高提取的准确性。
基于轨迹相似度的移动目标轨迹预测算法

关键词：轨迹相似度轨迹预测移动目标最小描述长度遗传算法

传统的轨迹预测算法训练模型时需要耗费大量时间,且时空复杂度高、执行效率低,不能满足实时预测的需求。为此,提出一种改进的移动目标轨迹预测算法。基于欧氏距离进行轨迹相似度计算以提高预测准确性和实效性,根据最小描述长度原理对预测后的轨迹进行简化,优化运算效率。实验结果表明,该算法能准确预测移动目标的轨迹,并且具有较低的算法复杂度,...
免疫双向蛙跳算法及其在多峰函数优化中的应用

关键词：混合蛙跳算法克隆选择算法多峰函数免疫系统遗传算法

混合蛙跳算法在多模态函数寻优中存在易陷入局部最优、求解精度较低、寻优峰值数过少等问题。为此,提出一种基于圆内衍生变异的免疫双向蛙跳算法。在每次全局循环迭代中,通过基于双向进化机制的混合蛙跳算法,以模因组的形式进行局部-全局搜索,根据双控限幅变异的克隆选择算法,对已搜索到的较优解进行局部优化,以提高解的精度,将部分函数旋转,从...
基于节点重要性与相似性的重叠社区发现算法

关键词：模糊c均值节点重要性最短路径社区发现谱聚类

在复杂网络中进行重叠社区发现时,现有模糊C均值算法(FCM)采用随机策略导致社区划分结果不一致。为此,提出一种新的重叠社区发现算法。引入节点重要性来量化复杂网络中节点的重要程度,根据节点重要性排序和节点间最短路径选取若干核心节点作为FCM初始的聚类中心节点,从而提高FCM的不稳定性。利用基于s-跳最短路径的节点相似度量方法得到信息更丰...
一种光照鲁棒性人脸图像超分辨率算法

关键词：光照变化超分辨率对角加载冗余转换几何位置约束

为解决光照变化人脸图像的超分辨率问题,提出一种图像超分辨率算法。将输入的低分辨率人脸图像和人脸图像训练集相结合,在低分辨率空间通过对角加载冗余转换,产生多种不同光照的低分辨率人脸图像,并进行局部几何位置约束重建,加权合成多种不同光照的高分辨率人脸图像。实验结果表明,在将人脸图像分辨率提高4×4倍的情况下,该算法不仅能在低分辨率...
结合凸包先验与流形排序的显著性检测算法

关键词：显著性检测流形排序凸包先验显著图优化功能

已有基于图的流形排序显著性检测方法由于对背景先验假设过于理想,存在前景种子区域选取不准确的问题,从而影响检测效果。为此,提出一种新的显著性检测算法。通过计算图像的颜色增强Harris特征点,形成一个能够包含前景区域的凸包,并对图像进行超像素分割,计算凸包内与凸包外所有超像素的差异度来选取前景种子。使用不同的区域特征描述子构建2个...
基于稀疏表示与引导滤波的图像超分辨率重建

关键词：稀疏表示引导滤波图像抠图联合字典训练超分辨率重建

现有的图像超分辨率重建方法在图像处理和存储过程中不能有效地恢复更多的图像高频信息。为此,以稀疏表示的重建方法为基础,引入引导滤波,提升图像高频信息的重建效果。基于图像抠图技术,利用具有较好边缘保持特性的引导滤波将待重建的低分辨率图像分解为前景色、背景色和边缘层。通过联合训练边缘层的高分辨率字典和低分辨率字典,采用稀疏表示...
基于改进最小距离法的图像匹配并行算法设计

关键词：图像匹配决策理论最小距离法混合编程模型多核计算机

为充分利用多核计算资源提高图像匹配识别的实时性,设计一种基于改进最小距离法的图像匹配并行化算法。选取标准化欧氏距离来代替简单欧氏距离作为特征的相似性度量,同时在多核计算机上采用MPI+OpenMP混合编程模型对该算法进行仿真验证。结果表明,与基于最小距离法的图像匹配算法相比,该算法可以减少匹配误差和匹配运算时间,并且MPI+OpenMP混合...
基于压缩感知与自适应PCNN的医学图像融合

关键词：压缩感知非下采样剪切波变换脉冲耦合神经网络图像融合核磁共振成像

针对非下采样轮廓波变换(NSCT)域内基于脉冲耦合神经网络(PCNN)的图像融合方法融合效果较差、计算复杂度较高等问题,提出一种在非下采样剪切波变换(NSST)域内基于压缩感知(CS)和自适应PCNN的融合算法。源图像在NSST域内被分解成高低频,采用改进的PCNN融合低频子带系数,使用像素的平方差总和当作其激励因素,选取方向梯度总和作为其链接强度,对计...
基于迭代自适应终止的马尔科夫错误隐藏算法

关键词：空域错误隐藏平均绝对误差迭代次数马尔科夫随机场综合性能

现有马尔科夫算法对于平滑图像块存在无效的迭代补偿,增加了时间复杂度。为此,提出一种空域错误隐藏算法。该算法采用平均绝对误差准则测量迭代增益的变化,通过设定合适的阈值自适应地去除马尔科夫算法对于平滑块的无效迭代,以减小所有丢失块的平均迭代次数。实验结果表明,与现有马尔科夫算法相比,该算法在保证恢复质量的前提下,降低了运算时间...
基于有效能量的3D人脸鼻尖点检测与姿态矫正

关键词：有效能量鼻尖点检测姿态矫正测地距离迭代最近点

为提高鼻尖点检测与姿态矫正的精度,结合有效能量判断曲面的凹凸性,提出一种三维人脸鼻尖点检测与姿态矫正算法。利用有效能量在预处理后的三维人脸图像上确定候选鼻尖点,并根据其均值和方差进行二次筛选,将候选点最密集的区域作为鼻尖区域,进一步得到鼻尖点。计算鼻尖点到三维人脸上其他点的测地距离后切割出有效的人脸区域,同时采用主成分分析...
基于改进型多维卷积神经网络的微动手势识别方法

关键词：计算机视觉手势识别二维卷积神经网络多维卷积神经网络支持向量机鲁棒性

传统二维卷积神经网络因遗漏时间维度信息导致不能识别微动手势。为此,提出一种基于视频流的微动手势识别方法。对输入视频流进行简单预处理,利用改进型多维卷积神经网络提取手势的时空特征,融合多传感器信息并通过支持向量机实现微动手势识别。实验结果表明,该方法对手势的背景和光照都具有较好的鲁棒性,且针对各类动态手势数据集能达到87%以上...

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