摘要：提出了一种用于工业自动化领域的开放式控制系统软件框架,简称OCSIA软件框架。OCSIA软件框架具有层次化结构,从低到高依次是基础驱动层、核心控制层和监管应用层。基础驱动层负责直接驱动包括串口、并口、现场总线等各种接口类型的物理设备,并作为数据服务器,以通道的形式向上层提供硬件无关接口。核心控制层通过通道与基础驱动层通信,实现对物理设备的间接控制;并实时监测系统状态,在系统状态发生异常时,向监管应用层发送报警信息。监管应用层提供系统监管人员与系统的交互接口,方便系统监管人员对系统运行环境的实时监视和控制。通过设计和实现一个传输控制系统的实例模型验证了OCSIA软件框架的正确性和可行性。

摘要：设计了稳态视觉诱发电位(SSVEP)空闲状态检测的特征提取方法,建立了基于SSVEP的异步脑机接口二级分类器结构,开发了基于TI CC2430芯片的无线传感器网络模块,实现了机器人控制命令的远程传送,使该仿人机器人系统具有脑电控制、语音交互、游戏手柄交互、机器视觉与避障等功能.通过SSVEP空闲状态检测实验验证了脑机接口系统异步控制的有效性.

摘要：在音乐信息检索领域,作曲家分类是一个十分重要的问题,这一问题的目标是通过音频数据来识别相应的作曲家信息.传统的分类算法都是通过提取复杂的特征来进行分类的,而深层神经网络在特征学习上具有比较强的能力,因此提出用深层神经网络来解决这一问题.为了结合不同深层神经网络模型的优点,设计了一种混合模型,该模型基于深度置信网络(deep belief network,DBN)和级联去噪自编码器(stacked denoising autoencoder,SDA),可以较好地解决作曲家分类问题.实验表明,该模型取得了76.26%的正确率,这一结果比单纯用某一种模型搭建的深层神经网络以及支持向量机要好.和图像数据类似,人脑在提取音乐特征也是分层的,每一层对信号的处理不一样,因此混合模型在解决作曲家分类问题上具有一定的优势.

摘要：综合考虑再励学习的两个重要子问题 :连续空间及语言评价问题 ,提出了一种新的学习方法 ,即面向语言评价的 Takagi-Sugeno(T-S)模糊再励学习。该学习智能体构建在 Q-学习方法和 Takagi-Sugeno模糊推理系统的基础上 ,适于处理连续域的复杂学习任务 ,亦可用于设计 Takagi-Sugeno模糊逻辑控制器。以二级倒立摆控制系统为例 。

摘要：利用反应-扩散系统与颜色的频谱表达体系,将色素分布仿真与色素颜色表达相结合,并统一在同一个系统框架内,以对植物花色模式进行仿真.首先使用经植物脉络信息修正后的反应-扩散系统对色素分布进行仿真,然后用与传统的基于手绘或照片等不同的基于色素吸收光谱的方法来获得数据.该系统可通过调整参数实现对现实世界中大量不同植物花色模式的仿真,而且可嵌入其他系统,以改进它们的渲染效果.

摘要：在基于内容的图像检索中,不同图像特征反映了图像各个侧面的内在特性,因此,在使用图像特征进行检索时存在多种相似性度量方法.特征以及特征间相似性度量方法的选取是当前CBIR研究的一个重要课题,评估了CBIR系统中使用的图像特征在不同相似性度量方法下及多种特征在不同图像库上的检索性能,为CBIR系统的设计和实现提供一定的依据.通过实验发现,图像特征的检索性能不仅同相似性度量方法有关系,同时与图像库也有密切的关系.

摘要：声学建模是汉语连续语音识别中的关键步骤之一。根据汉语语音的特点,采用扩展声韵母(XIF)作为识别基元,并针对XIF基元设计了相应的问题集,利用基于决策树的状态共享策略建立上下文相关声韵模型(Tri-XIF)。将Tri-XIF模型与上下文相关音素模型(Tri-phone)、上下文无关音节模型进行了对比。提出了几种方法用于改善标注、改进问题集和降低模型规模。实验结果表明,Tri-XIF模型与Tri-phone模型、音节模型相比,识别性能有了很大提高,其音节误识率分别降低了24.53%和41.65%。采用了所提出的优化策略后,模型规模降低20%以上,而性能下降很少。

摘要：虚拟装配是虚拟现实领域中一个新的研究方向。本文从虚拟现实技术的角度出发，讨论了在设计一个虚拟装配平台时所要涉及到的一些关键技术和解决办法，包括虚拟装配平台的装配关系表示、装配对象管理、实时碰撞检测等问题。最后本文还展示了用该原型系统完成虚拟装配操作的一个实例并分析了该系统有待进一步完善之处。

摘要：为解决终端滑模控制在系统远离平衡点时收敛速度较慢以及在平衡点附近存在高频抖振的问题,提出一种用于直升机控制的双层模糊终端滑模控制策略。该方法综合了终端滑模控制和模糊逻辑的优点,系统状态位于终端区外时采用基于模糊比例型达到律的模糊终端滑模,在终端区内采用基于连续型达到律的无抖振终端滑模。采用该方法为某型直升机的姿态稳定设计了控制律。仿真结果表明,该方法不仅保留了滑模控制所具有的鲁棒性强的特点,而且使得系统状态在远离平衡点和平衡点附近时都能快速收敛,同时消除了高频抖振。

摘要：以色情网站为代表的万维网非法资源已经成为互联网应用普及过程中的重大挑战.由于色情网站与普通网站的内容特征、结构形式和访问者群体都有显著的差异,这造成了用户对色情网站和普通网站的访问行为的差异.在某商业搜索引擎的协助下,收集了海量规模互联网用户访问日志,基于对日志中所记载用户行为的挖掘,验证了用户访问色情网站与普通网站时的行为确实具有明显的差异.基于此类差异设计了一系列用户行为特征,并结合机器学习方法,设计了基于用户行为的色情网站识别方法.实验表明,该方法可以较准确、高效地从网站中识别色情网站.