散乱点云自适应滤波算法

提出一种散乱点云自适应滤波算法,该算法采用改进的R*-树组织散乱点云的拓扑近邻关系,基于该结构快速准确获取局部型面参考数据,自适应调节二维高斯分布的数字特征计算滤波权值,计算局部型面参考数据对原始型面数据的影响因子,以此作为权值计算各点滤波后的坐标,采用加权平均方法实现散乱点云的自适应滤波.实验证明该算法可有效提高点云的滤波效率,在保留原始型面特征的基础上,减小点云的随机误差,提高光顺性.     

智能监控场景中运动目标轨迹聚类算法

轨迹分析是视频监控场景理解的基础,但由于遮挡等原因,跟踪过程会出现不完整的噪声轨迹,导致分析结果不准确.针对此类问题利用改进的轨迹相似度度量和聚类方法进行场景区域分割.首先,对轨迹进行编码,提出利用轨迹的空间特征和速度方向特征改进相似性度量方法计算轨迹间距离;其次,采用改进的层次聚类算法,以该类最长轨迹作为运动物体行为模式代表,将在空间上接近且具有相似速度特征的轨迹划分为同一场景区域,得到符合实际情况的聚类结果.本算法无需对轨迹进行复杂的预处理或过滤,并且加入速度方向特征使区域划分更加合理.最后,在真实场景下,验证了该聚类算法的有效性和普遍适用性.     

基于快速模拟退火的组合聚类算法

应用模拟退火算法解决组合聚类问题有两方面,一是有效利用基础聚类作为先验信息,以获得尽可能好的组合聚类结果;二是降低模拟退火过程的随机性,提高算法收敛速度。针对这2个问题,提出了基于投票的快速模拟退火（BV-RSA）模型。该模型利用基础聚类对样本划分的完全或部分一致性作为启发信息,构建超点集合和超点投票箱,由超点取代其代表的样本子集参与退火过程,超点运动方向在投票箱范围内随机选择,降低了超点运动随机性,加速了组合聚类过程。数据集实验表明,BV-RSA模型在聚类精度和鲁棒性方面表现良好。      

基于负载特征聚类的节能资源调度算法

基础设施即服务(IaaS,Infrastructure as a Service)平台提供商为用户提供高性能服务的同时,必须考虑如何在不违反服务级别协议(SLA,Service Level Agreement)的前提下,节约云平台的能耗成本.采用基于负载特征聚类的方法,提出一种IaaS云平台上保证SLA的资源调度算法,最终实现降低SLA违反率和节约能耗的目标.具体采用能耗相关的负载特征提取和改进K-means聚类分析的研究方法,进行资源调度算法研究,对物理资源进行有效分配,以保证IaaS平台节约能耗的要求.实验验证方面,通过扩展CloudSim模拟实验平台,对本研究算法与改进BFD(Best Fit Decreasing)算法进行比较,得出本研究算法在SLA违反率和节能方面更优.      

基于阈值的激光雷达K均值聚类算法

针对同一距离不同目标的激光雷达全波形回波数据聚类准确率低的问题,在分析K均值聚类算法原理的基础上,提出了一种基于阈值的K均值聚类算法。首先,利用强度信息对距离信息进行标定,使用强度信息作为特征进行聚类以区分同距离的不同目标。然后,利用阈值限定聚类中心间的最小距离,提高聚类准确率。最后,搭建了扫描验证平台进行平移和旋转成像,对算法有效性进行验证。通过不同颜色目标和模拟道路回波数据聚类实验表明,在不同阈值的情况下,提出的基于阈值的K均值聚类算法的聚类准确率均在90%以上,相比于无阈值的K均值聚类算法准确率提升10%以上,能够有效进行目标聚类和模拟道路提取。      

基于Gram-Schmidt变换的有监督变量聚类

为进一步研究回归模型中高维数据的降维方法,提出基于Gram-Schmidt变换的新的有监督变量聚类（SCV-GS）方法。该方法未采用以潜变量为聚类中心的层次聚类,而是借用变量扫描思想,依次挑出对响应变量有重要贡献的关键变量,并将其作为聚类中心。SCV-GS方法基于Gram-Schmidt变换,对变量之间的高度相关性进行批量处理,并得到聚类结果;同时,结合偏最小二乘思想,提出新的同一性度量,并以此来选取最佳聚合参数。SCV-GS不仅可以快速得到变量聚类结果,而且可识别出对响应变量的解释及预测起关键作用的变量类。仿真表明该聚类方法运算速度显著提升,而且所得潜变量对应的回归系数的估计结果与对照方法表现一致;实例分析表明该方法具有更好的解释性和预测能力。      

基于SA*的CE-3巡视器机械臂就位探测任务规划

针对机械臂规划方法无法满足CE-3巡视器成像及探测光照约束、避碰及机械臂位形切换次数等约束的不足,提出一种基于SA^*的月面巡视器机械臂就位探测任务规划算法。该算法在机械臂的工作空间进行搜索,根据星历计算太阳光照以解决光照约束,通过层次包围盒高效准确地进行机械臂碰撞检测以满足机械臂与环境不存在干涉的约束条件,通过相邻运动行为的代价削减保证规划后机械臂位形切换次数最少。最终通过月面巡视器在轨任务结果验证该算法的可行性。     

基于复杂网络的二阶段软件聚类方法

将复杂网络社区检测中的GN(Girvan-Newman)算法引入到软件聚类中,针对GN算法中存在的计算量大、可能产生小规模社区的缺陷,提出了一种二阶段聚类方法.首先基于结构模式对软件网络进行聚类.通过识别和聚类软件网络中3种常见的结构模式:卫星结构、链结构和拓扑相似结构,可以有效地减小网络规模.其次,在限制模块大小的前提下利用改进的GN算法进行聚类.如果介数最大边的删除会导致生成的社区规模小于预定值,那么放弃删除该边,转而尝试介数次大的边.实验结果表明:二阶段聚类算法可以有效地改善软件聚类效果,提高现有社区划分算法在大规模软件中的适用性.     

基于谱分割的视频镜头聚类方法

针对现有镜头聚类算法中选择最优化分类个数复杂度较高、分类结果准确性较低的问题,提出了一种基于谱分割理论的镜头聚类算法.通过对每个镜头集构造球状高斯模型SGM(Spherical Gaussian Model),最优化地拟合镜头数据集,提高镜头分割的准确性;在镜头迭代分类过程中采用谱分割算法以提高最终分类结果的准确性;在迭代分类过程中,采用贝叶斯信息准则BIC(Bayesian Information Criterion)作为分类停止的评判标准;最后根据BIC准则计算每两类融合前后的匹配值,判断比较后对分类结果进行融合,矫正在分类过程中同一类被割裂的错误.通过3类体育视频样本对算法的有效性进行了验证、比较和分析.     

基于光学微腔模式劈裂的角速率测量方法

传统的光学谐振陀螺(ROG)把背向散射作为重要误差源之一,须尽量抑制其影响.在光学谐振腔的品质因数极高时,背散光得到足够的增强,不能再被简单地视为噪声.背向散射会引发模式劈裂,所形成的劈裂模谐振频率会随腔体旋转角速率发生变化.结合Sagnac效应,修正有源光学谐振腔模式劈裂传感原理的数学模型,推导出腔体旋转角速率与劈裂值的映射关系式.通过仿真分析不同掺杂增益系数以及不同光纤锥耦合强度下的反射谱线,发现谐振腔工作在欠耦合区域更适合角速率测量.掺杂增益介质可以提高品质因数,减小谐振峰线宽,使得模式劈裂谱线更容易观测.理论与计算机仿真分析表明品质因数为108的光学微腔测量分辨率可达10-6(°)/s,所提出的角速率敏感机制很有应用前景.      

基于聚类PSO算法的舰载机舰面多路径动态规划

对舰载机舰面多路径动态规划问题,提出了基于聚类粒子群(PSO,Particle Swarm Optimization)算法进行解决的方法.首先建立了舰载机舰面多路径动态规划问题数学模型;其次,在建立航母舰面环境模型、舰载机"凸壳"模型、碰撞检测模型的基础上,利用聚类PSO算法进行问题求解;最后,通过编制程序对该解决方法予以实现.仿真结果表明利用聚类PSO算法所求解的结果比较精确,且计算效率也符合实际要求.因此基于聚类PSO算法对舰载机舰面多路径动态规划问题进行求解是可行的.     

基于聚类PSO算法的舰载机舰面多路径动态规划

对舰载机舰面多路径动态规划问题,提出了基于聚类粒子群(PSO,Particle Swarm Optimization)算法进行解决的方法.首先建立了舰载机舰面多路径动态规划问题数学模型;其次,在建立航母舰面环境模型、舰载机“凸壳”模型、碰撞检测模型的基础上,利用聚类PSO算法进行问题求解;最后,通过编制程序对该解决方法予以实现.仿真结果表明利用聚类PSO算法所求解的结果比较精确,且计算效率也符合实际要求.因此基于聚类PSO算法对舰载机舰面多路径动态规划问题进行求解是可行的.