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基于模式分类的自学习生产调度知识库方法

系统工程理论与实践 2001年第7期21卷 12-17,25页

作者：郭斯羽吴铁军浙江大学工业控制技术研究所浙江杭州310027

对一种简化的调度问题进行了分析 ,说明了在一定的条件下 ,对某一范围的调度任务 ,的确存在着一种不变的模式 .文中对任务中不同的子任务对 (“订单对”)给出了一个指标 ,并以此指标来判断该子任务对在一个成功的生产调度方案中的先后顺... 详细信息

对一种简化的调度问题进行了分析 ,说明了在一定的条件下 ,对某一范围的调度任务 ,的确存在着一种不变的模式 .文中对任务中不同的子任务对 (“订单对”)给出了一个指标 ,并以此指标来判断该子任务对在一个成功的生产调度方案中的先后顺序 ,是否在另一个类似的任务的成功生产调方案中能得到保持 .基于这一结果。

关键词：生产调度机器学习数据挖掘模式分类自学习人工智能

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栖息地毁坏对生态系统影响仿真

系统仿真学报 2009年第16期21卷 5199-5202页

作者：郭斯羽鲍美华孔亚广湖南大学电气与信息工程学院长沙410082 长沙医学院药学系长沙410219 杭州电子科技大学自动化学院杭州310018

提出了一个基于元胞自动机的人工生态系统模型。该简化模型对多生产者与多消费者物种间的相互关系进行了建模,并引入了人类活动对于栖息地的毁坏,以研究其对于物种灭绝的影响。仿真结果与已有结果吻合,说明了模型的合理性。该系统可用... 详细信息

提出了一个基于元胞自动机的人工生态系统模型。该简化模型对多生产者与多消费者物种间的相互关系进行了建模,并引入了人类活动对于栖息地的毁坏,以研究其对于物种灭绝的影响。仿真结果与已有结果吻合,说明了模型的合理性。该系统可用于研究栖息地毁坏对于生物多样性的影响。

关键词：元胞自动机人工生态系统栖息地毁坏物种灭绝

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一种基于模型的自适应阈值分割算法

浙江大学学报（工学版） 2005年第12期39卷 1950-1953,1964页

作者：郭斯羽张煦芳浙江大学智能系统与决策研究所浙江杭州310027 浙江大学附属妇产科医院浙江杭州310006

为了减少穷举式阈值分割方法中的重复计算,提出了连通域树(CCtTree)的结构与构造算法.在进行新阈值下的分割与连通域标记时,根据原阈值分割标记后得到的结果,结合新出现的连通域,以合并的方式得到新阈值分割下的连通域来减少多余的计算... 详细信息

为了减少穷举式阈值分割方法中的重复计算,提出了连通域树(CCtTree)的结构与构造算法.在进行新阈值下的分割与连通域标记时,根据原阈值分割标记后得到的结果,结合新出现的连通域,以合并的方式得到新阈值分割下的连通域来减少多余的计算过程.给出了在CCTree中利用树搜索算法进行模型匹配区域搜索的方法.实际的图像库实验表明,在保证同样的模型匹配区域检出效果的基础上,基于CCTree的方法在运行时间上明显优于ETL,并能迅速有效地筛除重叠区域,获得更好的匹配区域.利用CCTree方法可以准确而快速地获得基于模型匹配的阈值分割结果.

关键词：图像分割自适应阈值分割连通域分析

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基于Hough变换的角点检测算法

仪器仪表学报 2008年第11期29卷 2424-2429页

作者：郭斯羽孔亚广张煦芳湖南大学电气与信息工程学院长沙410082 杭州电子科技大学自动化学院杭州310018 浙江大学附属妇产科医院杭州310006

角点检测是图像处理和机器视觉领域中基本而重要的问题。提出了一个基于Hough变换的角点检测算法,通过遍历地考察边缘图像中各像素点的一个邻域窗口,利用Hough变换寻找以窗口中心点为出发点的直线段,并通过这些直线段的数量和相互之间... 详细信息

角点检测是图像处理和机器视觉领域中基本而重要的问题。提出了一个基于Hough变换的角点检测算法,通过遍历地考察边缘图像中各像素点的一个邻域窗口,利用Hough变换寻找以窗口中心点为出发点的直线段,并通过这些直线段的数量和相互之间的夹角判断当前中心点是否是角点。针对固定的窗口,使用了模板预先计算及环形缓冲区等技术提高Hough变换及图像遍历的效率。在实际图像库上的对比实验表明提出的算法具有高的角点检测率,最低的角点误检率和角点位置误差,同时相比同样可得到构成角点各边的角度的方法.提出的算法同样具有更高的检测率和精度。对于时间性能要求不高的角点检测应用场合,提出的算法比已有算法具有更优的整体检测性能。

关键词：角点检测 Hough变换图像处理

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一个存在物种竞争与进化的人工生态系统

系统仿真学报 2009年第18期21卷 5744-5748页

作者：郭斯羽孔亚广鲍美华湖南大学电气与信息工程学院长沙410081 杭州电子科技大学自动化学院杭州310018 长沙医学院药学系长沙410219

建立了一个结合不同类型物种竞争与物种进化的人工生态系统。该简化模型对多级多物种之间的捕食-被捕食关系进行了建模,并通过物种进化演化出新的物种,从而改变系统中的生物多样性。通过该系统仿真,可有助于生态系统的时空演化、物种协... 详细信息

建立了一个结合不同类型物种竞争与物种进化的人工生态系统。该简化模型对多级多物种之间的捕食-被捕食关系进行了建模,并通过物种进化演化出新的物种,从而改变系统中的生物多样性。通过该系统仿真,可有助于生态系统的时空演化、物种协同演化及生物多样性方面的研究。

关键词：人工生态系统进化协同进化生物多样性

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一种挖掘相似子趋势的可变递增步长算法

浙江大学学报（工学版） 2002年第4期36卷 421-426页

作者：郭斯羽吴铁军浙江大学智能系统与决策研究所浙江杭州310027

通过引入趋势相似和趋势分布的概念 ,分析了趋势分布与趋势序列相似度之间的关系 ,发现趋势分布可排除掉满足一定的不相似条件的侯选子趋势 ,并且可采用“跳跃”的方式来进行相似子趋势的搜索 .提出了在时间序列数据库中进行相似子趋势... 详细信息

通过引入趋势相似和趋势分布的概念 ,分析了趋势分布与趋势序列相似度之间的关系 ,发现趋势分布可排除掉满足一定的不相似条件的侯选子趋势 ,并且可采用“跳跃”的方式来进行相似子趋势的搜索 .提出了在时间序列数据库中进行相似子趋势的数据挖掘的快速算法 VISL (variable increm ental step length) .对比于两个已有算法(一个具有与相似度阈值无关的运行时间 ,另一个在高相似度阈值下具有目前领域内最好的时间性能 )进行了仿真数据集上的运行实验 ,在较长的序列长度及高相似度阈值的情况下 ,得到了较对比算法更优的时间性能 .

关键词：相似子趋势可变递增步长算法数据挖掘序列相似时间序列数据库趋势相似趋势分布

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基于S变换与PNN的电能质量多扰动检测

仪器仪表学报 2009年第8期30卷 1668-1673页

作者：唐求王耀南郭斯羽滕召胜湖南大学电气与信息工程学院长沙410082

针对电能质量检测与分类需求,提出了一种基于S变换与概率神经网络的电能质量扰动检测和分类方法,应用S变换对电能质量扰动样本信号进行时频分析,提取信号的特征量,利用获得的特征量训练概率神经网络,并进行分类。仿真实验证明基于S变换... 详细信息

针对电能质量检测与分类需求,提出了一种基于S变换与概率神经网络的电能质量扰动检测和分类方法,应用S变换对电能质量扰动样本信号进行时频分析,提取信号的特征量,利用获得的特征量训练概率神经网络,并进行分类。仿真实验证明基于S变换与概率神经网络融合的电能质量多扰动分类方法训练速度快、分类准确度高,在训练样本数少、噪声影响大和多扰动信号并存时分类识别效果好。在此基础上研制了基于虚拟仪器的电能质量扰动检测系统,给出了系统构成与工作流程,现场试验验证了系统的准确性。

关键词：电能质量扰动分类 S变换概率神经网络

基于S变换与傅里叶变换的电能质量多扰动分类识别

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湖南大学学报（自然科学版） 2009年第4期36卷 38-42页

作者：唐求王耀南郭斯羽蒋锋湖南大学电气与信息工程学院湖南长沙410082 长沙矿冶研究院湖南长沙410012

提出了一种基于S变换、加窗插值快速傅里叶变换(FFT)和概率神经网络(PNN)的电能质量扰动检测和分类方法.应用S变换和加窗插值FFT对电能质量多扰动信号进行时频分析,获取信号的特征量.通过训练信号集上获得的特征量,训练了一个概率神经... 详细信息

提出了一种基于S变换、加窗插值快速傅里叶变换(FFT)和概率神经网络(PNN)的电能质量扰动检测和分类方法.应用S变换和加窗插值FFT对电能质量多扰动信号进行时频分析,获取信号的特征量.通过训练信号集上获得的特征量,训练了一个概率神经网络用于扰动分类.训练好的网络在测试信号集上的测试结果表明,对正常电压和常见的电能质量扰动,该方法具有较高的分类准确率,在训练样本数较少、噪声影响大和多扰动信号并存时仍能取得较好的分类效果.

关键词：电能质量扰动分类 S变换快速傅里叶变换

基于RSOM的两阶段移动机器人闭环检测算法

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仪器仪表学报 2016年第2期37卷 474-480页

作者：宋思阳滕召胜郭斯羽张水梅湖南大学电气与信息工程学院长沙410082

针对移动机器人在自主定位时出现的感知混淆和定位误差问题,提出一种基于递归自组织特征映射RSOM聚类树的移动机器人闭环检测算法。首先采用属性图模型对图像对进行相似性度量,通过对连续采集的图像序列进行分组和增量学习对不同场景进... 详细信息

针对移动机器人在自主定位时出现的感知混淆和定位误差问题,提出一种基于递归自组织特征映射RSOM聚类树的移动机器人闭环检测算法。首先采用属性图模型对图像对进行相似性度量,通过对连续采集的图像序列进行分组和增量学习对不同场景进行路标建设。然后将路标中的向量投影至RSOM的各叶节点中,同时对各路标进行权值更新。最后,新算法通过两阶段检测对闭环进行判定。在第一阶段,算法利用RSOM树的快速检索能力对采集图像进行最近邻路标检索并判断该路标是否为待检测路标;在第二阶段,算法将待检测路标内所包含的所有属性图依次与采集图像进行相似性度量,最后结合阈值加权结果进行闭环检测判定。实验结果表明,该算法受环境中动态目标的影响较小,在能取得较高的召回率和准确度的同时,定位精度大幅提升。

关键词：属性图闭环检测 RSOM树路标识别