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弱通信条件下多机器人编队控制及稳定性分析被引量：3: 2012年; 为消除弱通信因素给多机器人编队控制系统带来的影响,基于一致性理论,提出了一种时延依赖的分布式编队控制算法.利用编队图描述机器人群体内部的网络拓扑结构,通过图的矩阵表示,基于矩阵论和控制理论研究具有通信时延的多机器人系统形成稳定的期望编队的条件.根据Lyapunov稳定性定理,得到了线性矩阵不等式(LMI)形式的时延独立和时延依赖的稳定条件,并在此基础上进一步证明采用的控制方法能够保证多机器人系统全局渐近地收敛至期望队形和期望速度.最后,通过一个多机器人编队实例对控制算法和结论进行验证.结果表明在满足系统稳定条件下,所采用的编队控制算法能够保证多机器人系统形成稳定的期望编队.; 姜丽梅张汝波; 关键词：机器人编队控制稳定性通信 LYAPUNOV方法

A Swarm Based Approach for Multi-robot Task Allocation: Multi-robot systems based on swarm intelligence have emerged with attractive characteristics,such as robustnes...; Rubo Zhang College of Computer Science and Technology Harbin Engineering University Harbin Heilongjiang; 关键词：SELF-ORGANIZATION

核空间正交及不相关邻域保持鉴别嵌入算法被引量：1: 2011年; 针对人脸识别中的非线性特征提取问题,基于邻域保持嵌入,提出了一组在核空间具有正交性鉴别矢量和一组在核空间具有统计不相关性鉴别矢量的计算方法.算法首先利用核的方法提取人脸图像中的非线性信息,并将其投影在一个高维非线性空间.然后在目标函数中最小化核空间类内邻域散度并最大化核空间类间邻域散度来增强算法的分类鉴别能力.最后通过引入基向量正交和不相关约束得到核正交及核不相关邻域保持鉴别嵌入算法,并给出求解2种算法基向量的一般性定理及其推导过程.Yale和PIE库上的人脸识别实验验证了算法的有效性,实验结果表明算法能有效降维并提高鉴别能力.; 刘冠群王庆军张汝波潘海为; 关键词：流形学习人脸识别核空间

辩论框架用于本体映射协商被引量：1: 2011年; 为合并多个本体匹配器产生的映射结果,提出一个用于本体映射协商的辩论框架.以各个匹配器的映射结果构建辩元和辩元之间的支援、反驳、联合和攻击关系,并通过判断辨元之间的攻击是否成功计算辩元的偏好扩展,获得可接受的辩元,即最终的映射结果,以此完成本体映射协商任务.实验结果证明,该方法改进了映射协商的效果,为多本体匹配器的合作提供了工具.; 王颖张汝波赖积保

基于部分标记数据进行人脸图像特征提取被引量：3: 2012年; 针对无监督特征提取的识别率低与监督特征提取需要大量标记的问题,提出一种基于部分标记数据的半监督判别分析(SSDPA)特征提取法。本文方法能实现图像数据降维,避免线性判别分析(LDA)存在的小样本问题,达到提高识别率的目的。算法对图像进行离散余弦变换(DCT)变换;根据DCT图像的频率分布,利用部分标记数据计算SSDP;优先搜索SSDP高的DCT图像信息。将本文方法与其它方法进行组合,在不同人脸数据库上进行了实验。实验证明了本文方法的有效性,用较低的代价获得了优于传统方法的识别率。; 崔鹏崔鹏; 关键词：特征提取线性判别分析

基于最大熵算法网络流量预测模型研究被引量：6: 2011年; 研究了网络流量准确预测优化问题。由于网络资源的调度和传输速率时变性较强,互联网中对网络流量的不确定影响因素较多,同时由于传统的流量预测模型精度不高等缺陷。为解决上述问题,提出了一种新的基于最大熵算法建立网络流量预测模型。先获得约束的条件,是从对记录误差采用归一化处理方法得到的,而记录误差是模型根据历史来得到的预测结果,然后用最大熵算法原理来推测得到的结果分布,最后通过算法对网络的实际流量进行仿真预测。实验的仿真结果说明,此改进方法在预测精确度上,比传统的集中网络流量预测计算方法更胜一筹,为网络流量预测优化问题提供了依据。; 蔡晓丽宁慧陈舜青; 关键词：最大熵网络流量

A new model of foraging behavior in ant system: 2009年; Foraging behavior in ant colonies has come to be viewed as a prototypical example to describe how complex group behavior can arise from simple individuals. In order to research the feature of self-organization in swarm intelligence (SI), a mean field model is given and analyzed in foraging process with three sources in this paper. The distance of trails and the richness of each source are considered. Both of the theoretical numerical analysis and Monte Carlo simulation show the power law relationship between the completion time and the flux of foragers. The work presented here guides a better understanding on self-organization and swarm intelligence. It can be used to design more efficient, adaptive, and reliable intelligent systems.; 刘佰龙张汝波史长亭; 关键词：SELF-ORGANIZATION FORAGING

A Robust and Adaptive Word Boundary Detection Method: Word boundary detection is an important research topic of speech processing.A new method for word boundary det...; Liu Guanqun Zhang Rubo and Li Xueyao College of Computer Science and Technology Harbin Engineering University Harbin; 关键词：ADAPTIVE

群体觅食行为启发的多机器人分布式编队控制方法研究被引量：2: 2009年; 群集智能由简单个体之间的相互作用涌现出来,这种涌现出来的智能可以解决许多复杂的问题.首先,从细菌群体觅食特性出发,引出了该行为与多机器人编队任务的相关性.然后,通过对群体觅食行为模型的扩展,建立了基于势场的多机器人分布式编队控制模型;最后,在不同规模下的多机器人编队仿真实验表明,本文的方法能够控制多机器人完成编队任务,并且使得机器人在遇到障碍物时能灵活躲避障碍物,离开障碍物后又快速恢复队形.; 徐东刘佰龙张汝波; 关键词：群集智能势场法多机器人分布式编队控制

复杂动态环境下群体自聚性分析: 2009年; 群集智能由简单个体之间的相互作用涌现出来,这种涌现出来的智能可以解决许多复杂的问题.群体稳定地自聚是有效完成任务的前提.首先从群集智能系统中个体的局部感知能力出发,建立群体聚集的个体运动学模型.然后利用Lyapunov稳定性理论对系统的自聚性进行稳定性分析.在分析中考虑了个体感知能力有限、动态环境以及噪声等复杂环境情况,使得系统分析更加接近实际.最后,通过仿真实验验证了理论的正确性.; 刘佰龙张汝波徐东; 关键词：群集智能自聚稳定性复杂环境

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国家高技术研究发展计划(2009AA04Z215)