国家自然科学基金(71072172)
- 作品数：7 被引量：46H指数：3
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- 拟人机器人关节空间自适应H_∞位置跟踪控制被引量：1
- 2011年
- 拟人机器人的建模和控制一直是一种开放的、富于挑战性的问题,研究了一种正交轮式移动车为载体的拟人机器人控制问题。首先建立了系统模型,据此提出一种新的基于NN的自适应H∞位置跟踪控制器,将鲁棒非线性H$控制方法与模型的直接自适应神经网络技术作了自然集成。然后证明了其鲁棒稳定性,并进一步分析了控制器中的重要细节。最后仿真研究验证了该控制器的正确性和有效性。
- 刘英卓
- 关键词：拟人机器人H∞性能自适应神经网络
- 一种基于云计算的关联规则Apriori算法被引量：25
- 2011年
- 关联规则是数据挖掘的重要方法之一,它基于支持度和置信度等对规则进行选择,以生成有用的规则。传统的关联规则算法需要读取数据库计算频繁集,开销巨大。随着云计算的发展,MapReduce编程架构已经成为云计算中的重要技术,针对Apriori算法的不足,设计了一种算法将云计算MapReduce框架进行了适当改进,并在此基础上编写了Apriori算法,以解决Apriori算法扩展性差的弱点。实验表明:该算法能有效提高Apriori算法的性能。
- 张圣
- 关键词：MAPREDUCEAPRIORI算法
- 一种不变的基于傅立叶变换的区域形状描述子被引量：13
- 2012年
- 提出了一种不变的基于傅立叶变换的区域形状描述子.该方法首先将区域形状图像用极坐标光栅重新采样成形状像素矩阵,然后对该矩阵进行两次一维傅立叶变换和一次相位修正操作,最后用低频傅立叶系数构成的矩阵作为形状描述子.该形状描述子不仅保留了傅立叶系数中的相位信息,而且满足不变性.实验结果表明该方法要优于现有的傅立叶区域形状描述方法和Zernike矩形状描述方法.
- 王斌
- 关键词：傅立叶变换图像检索
- 高维数据的频繁封闭模式挖掘算法研究综述被引量：1
- 2011年
- 挖掘频繁模式是数据挖掘领域一个重要且基础的问题。频繁封闭项集挖掘可以提供完全的无冗余的频繁模式。随着生物信息学的兴起,产生了一类具有较多列数的特殊数据集,这种高维数据集对以前的频繁封闭模式挖掘算法提出了新的挑战。对高维数据的频繁封闭模式挖掘算法进行了综述,按照算法的特性对这些算法进行了分类,比较了基于行计数的两类挖掘算法,并对能根据数据子集的特性进行列计数和行计数自动转换的混合计数算法进行了讨论,最后指出了该领域的研究方向。
- 杨风召
- 关键词：高维数据数据挖掘
- 智能化交管综合业务管理系统被引量：2
- 2011年
- 交管信息的综合化和智能化是我国交通运输系统发展的趋势。在分析交通管理系统现状和存在问题的基础上,提出了一个基于商务智能体系的交管综合业务管理系统总体框架,并就其中的数据仓库设计、异构数据集成、联机分析处理和数据挖掘等关键问题给出了相应的设计方案。该设计方案已经在某省级交管系统中得到了应用。
- 杨风召刘军
- 关键词：商务智能数据仓库数据挖掘
- 一种混合式协作过滤服务推荐算法被引量：1
- 2011年
- 随着电子商务的飞速发展,服务推荐系统的重要性越来越得到体现。服务推荐技术作为电子商务的重要应用技术之一,为用户正确的决策提供有力的支持和保证。传统的基于协作过滤的服务推荐算法存在无法进行双向推荐的弊端,同时推荐质量有待提高。针对这些不足,提出了一种基于混合式协作过滤的服务推荐算法,考虑用户和服务之间的相似度,实现了双向推荐。实验结果表明,该算法能有效提高推荐质量。
- 张圣
- 关键词：数据挖掘
