摘要：提出了具有类似于视皮层变换频带划分的圆对称轮廓波变换.在该变换中,圆对称滤波器组将图像分解为多个不同分辨率的细节子带和一个低频子带,方向滤波器组再将各细节子带分解为方向子带.文中利用遗传算法设计满足重构要求的圆对称滤波器组,应用伯恩斯坦多项式设计的映射函数将9/7双正交滤波器组映射为扇形滤波器组.利用自适应阈值法对Lena图像去噪的实验结果表明,两种圆对称轮廓波变换(CSCT1和CSCT2)的去噪性能与轮廓波变换相比有显著提高.

摘要：提出了一种由非抽样塔式分解和非抽样方向滤波器组实现的具有平移不变性的非抽样轮廓波变换,文中利用M cC le llan变换设计非抽样塔式分解中的满足精确重构条件的圆对称滤波器组。非抽样轮廓波变换具有与视皮层变换相似的频带划分,符合人眼视觉特性。利用非抽样轮廓波变换系数的局部高斯模型及最大后验概率法对图像去噪,其峰值信噪比和视觉效果均有较大改善。

摘要：在二维离散希尔伯特空间中构造了一种具有简单细胞感受野特性的多方向低冗余度小波.该小波的频谱具有扇形支撑区,因此本文称之为扇形方向小波(fanlet).Fanlet变换通过圆周对称多分辨率分解和方向滤波器组实现,它将图像分解为多分辨率多方向子带.利用遗传算法设计fanlet变换中满足重构条件的圆周对称滤波器组.与轮廓波(contourlet)相比,Fanlet的光滑度高,并且没有频谱混淆现象.实验结果表明,利用fanlet进行图像去噪,其峰值信噪比和视觉效果均优于contourlet.

摘要：构造了由非抽样塔式分解和方向滤波器组实现的冗余轮廓波变换。文中利用McClellan变换设计非抽样塔式分解中满足精确重构条件的圆对称滤波器组。利用冗余轮廓波变换系数的自适应局部统计模型及最大后验概率法对SAR图像进行降斑处理,并与基于平稳小波和轮廓波变换的降斑算法进行比较。结果表明,提出的算法能有效地去除散斑噪声,并且具有更强的边缘保持能力。

摘要：机器人定位、传感器网络标定与环境建图是普适机器人系统中三个相互耦合的基本问题,其有效解决是普适机器人系统提供高效智能服务的前提.本文提出了普适机器人系统同时机器人定位、传感器网络标定与环境建图的概念,通过分析三者之间的耦合关系,给出同时定位、标定与建图问题的联合条件概率表示,基于贝叶斯公式和马尔科夫特性将其分解为若干可解项,并借鉴Rao-Blackwellized粒子滤波的思想分别求解.首先,联合传感器网络对机器人的观测、机器人对已定位环境特征的观测以及机器人自身控制量,设计了位姿粒子的采样提议分布和权值更新公式;其次,联合传感器网络对机器人运动轨迹及已定位环境特征的观测,设计了传感器网络标定的递推公式;然后,联合传感器网络和机器人对(已定位或新发现)环境特征的观测,设计了环境建图的递推公式.给出了完整的同时定位、标定与建图算法,并通过仿真实验验证了该算法的有效性.

摘要：在基于语义的自动Web服务组合中,往往采用输入输出等静态参数来描述服务功能,但是输入输出等参数由于缺乏动作描述,很难完整地描述服务功能。针对该问题,引入含有动作特征的功能本体来增加对服务功能的描述,并设计了基于功能本体树的功能合并方法。在此基础上,通过构建服务依赖图得到用户期望的输出,然后采用逆向搜索算法实现服务功能到功能本体树的映射,并结合功能本体合并方法验证每条组合路径的功能正确性。通过实例及实验分析证明了所提算法的优越性。

摘要：提出了一种基于全局视觉的分层结构模型的机器人足球策略系统,能够适应比赛中机器人数目的变更.介绍了这种分层结构模型的设计以及在机器人足球系统中的应用.通过实际比赛,验证了模型的效率和实用性.

摘要：对一种新型6-PUS并联机构雕刻机进行了研究.在机构型式选定的基础上,以一、二阶影响系数矩阵为依据对机构性能进行了分析,由此可确定出运动学和动力学各项性能指标都较好的机构尺寸,突破了以往仅以一阶影响系数矩阵为依据进行性能分析的局限性,为设计性能优良的雕刻机机构尺寸提供了理论依据.

摘要：为满足人机共融环境下机器智能对工具功用性认知的需要,模拟人类自底向上的认知方式,设计了一种基于部件功用性语义组合的聚类方法,来对家庭日常工具进行表示与建模.首先,设计了工具功用性部件边缘表示方法并基于结构随机森林加以建模.然后基于功用性部件组合思想,设计了高层语义空间上联合各部件显著度的工具整体表示方法并采用聚类方式构建工具功用性字典.在线检测阶段,联合测试样本各功用性部件的显著度,利用其与工具功用性字典的距离残差对工具进行分类判别.在实验中,将7种功用性部件组合聚类形成5类工具,当各类工具选取不同核值时,分类精度可达90%以上,即使各类工具的核值固定为3,分类精度也在85%以上.实验结果表明,相较于传统的特征表示方式,功用性语义的加入使机器人深化了对工具功能的认知,基于功用性部件组合的字典表示使得家庭常见工具的分类精度和效率明显提升,且实现了工具间功能相似性测算和最优替代工具查找.

摘要：为了提高无线传感器网络(wireless sensor network,简称 WSN)孤岛结盟方法对未知孤岛分布和中继带宽约束的适应性及效率,提出了基于搜索带宽感知的多机器人 WSN 孤岛结盟优化问题,并给出了求解该问题的近似算法.首先,在相关模型假设及符号定义的基础上,借鉴迭代局部搜索和流水作业调度思想,引入同步轮次流水迭代过程,建立该优化问题的公式化描述;然后,在连通重叠搜索算法基础上,结合层次分簇和网络流相关理论,设计基于搜索带宽感知的层次中继部署算法;最后,通过与现有方法进行对比实验的结果表明:提出的方法能够在满足未知孤岛分布和中继带宽约束的同时,有效地提高 WSN 孤岛结盟效率.