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Virtual reality mobility model for wireless ad hoc networks

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Journal of Systems Engineering and Electronics 2008年第4期19卷 819-826页

作者： Yu Ziyue Gong Bo he xingui School of Computer Science & Engineering Beijing Univ. of Aeronautics and Astronautics Beijing 100083 P. R. China Inst. of Command and Technology of Equipment Beijing 101416 P. R. China School of Electronics Engineering and Computer Science Peking Univ. Beijing 100871 P. R. China

For wireless ad hoc networks simulation, node＇s mobility pattern and traffic pattern are two key elements. A new simulation model is presented based on the virtual reality collision detection algorithm in obstacle environment, and the model uses the path planning method to avoid obstacles and to compute the node＇s moving path. Obstacles also affect node＇s signal propagation. Considering these factors, this study implements the mobility model for wireless ad hoc networks. Simulation results show that the model has a significant impact on the performance of protocols.

关键词： wireless ad hoc networks computer simulation network protocols mobility models

Fuzzy Interval Value Logic and Fuzzy Distributed Value Logic

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Journal of Systems Engineering and Electronics 1997年第2期8卷 60-65页

作者： he xingui(Beijing Institute of System Engineering (BISE),P. O. Box 9702, Beijing, 100101) Beijing Institute of System Engineering (BISE) P. O. Box 9702 Beijing 100101

In this paper, two kinds of fuzzy logic named “fuzzy intervalvalue logic” and “uzzy distributedvalue logic”with truth values in fuzzy intervals and probabilistic distribution functions are presented, respectively, and the syllogism (modus ponens) is given for each logic. It has been pointed out that they will have various applications in knowledgebased systems and other artificial intelligence fields.

关键词： Fuzzy logic Fuzzy interval value logic Fuzzy distributed value logic.

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BP网络泛化能力改进研究

系统工程与电子技术 2001年第3期23卷 85-87,101页

作者：王晖何新贵北京航空航天大学 100083 北京系统工程研究所 100101

详细阐述了防止BP网络过度训练的方法 ,总结了常用的增强网络泛化能力的方法。并在此基础上 ,提出了基于主要影响因素和基于修正误差函数来增强网络泛化能力的方法 ,取得了良好的效果 ,提高了BP神经网络的适应性。

关键词： BP网络泛化能力神经网络

Laplacian smoothing transform for face recognition

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Science China(Information Sciences) 2010年第12期53卷 2415-2428页

作者： GU SuiCheng, TAN Ying & he xingui Key Laboratory of Machine Perception (MOE) Department of Machine Intelligence, School of Electronics Engineering and Computer Science Peking University, Beijing 100871, China 1. Key Laboratory of Machine Perception (MOE) Department of Machine Intelligence School of Electronics Engineering and Computer Science Peking University Beijing 100871 China

In this paper, we investigate how to extract the lowest frequency features from an image. A novel Laplacian smoothing transform (LST) is proposed to transform an image into a sequence, by which low frequency features of an image can be easily extracted for a discriminant learning method for face recognition. Generally, the LST is able to be an efficient dimensionality reduction method for face recognition problems. Extensive experimental results show that the LST method performs better than other pre-processing methods, such as discrete cosine transform (DCT), principal component analysis (PCA) and discrete wavelet transform (DWT), on ORL, Yale and PIE face databases. Under the leave one out strategy, the best performance on the ORL and Yale face databases is 99.75% and 99.4%; however, in this paper, we improve both to 100% with a fast linear feature extraction method for the first time.

关键词： Laplacian smoothing transform (LST) face recognition principal component analysis (PCA) discrete cosine transform (DCT) discrete wavelet transform (DWT) linear discriminant analysis (LDA)

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川西坳陷中段陆相天然气源岩追踪

天然气工业 2002年第3期22卷 14-17页

作者：何心贵杨先利中国石化集团新星石油公司西南石油局

以追踪煤型气源岩的δ13 C1-Ro 关系式计算出对应天然气的Ro 值 ,除以源岩实测Ro 梯度值 ,求得天然气对应源岩深度 ,减去天然气产层深度即得天然气运移距离 ,进而实现对川西坳陷中段陆相天然气源岩的定量追踪。有机质生气门限 (Ro 为 0 ... 详细信息

以追踪煤型气源岩的δ13 C1-Ro 关系式计算出对应天然气的Ro 值 ,除以源岩实测Ro 梯度值 ,求得天然气对应源岩深度 ,减去天然气产层深度即得天然气运移距离 ,进而实现对川西坳陷中段陆相天然气源岩的定量追踪。有机质生气门限 (Ro 为 0 .80 %～ 1.0 0 % ,对应古埋深 2 0 0 0～ 2 5 0 0m)配合沉积和构造等地质条件 ,决定着同层位不同地区源岩生气高峰时间有早有晚 ,进而控制着不同时期天然气运移方向 :须五沉积期 ,鸭子河地区小塘子、马鞍塘组均达生气高峰 ,须五段沉积末 ,须三段达生气高峰期 ,天然气从鸭子河向孝泉—新场—合兴场等方向运聚 ;沙溪庙组末—遂宁组早期 ,丰谷、孝泉须三段先于合兴场—新场地区达生气高峰 ,天然气由丰谷、孝泉向新场—合兴场方向运聚 ;遂宁组沉积晚期 ,丰谷须四段达生气高峰 ,天然气向新场方向运聚 ;遂宁组末—蓬莱镇组早中期 ,孝泉须四段达生气高峰 ,天然气经新场向丰谷方向运聚 ;蓬莱镇组晚期 ,合兴场须五段依次先于新场、孝泉达生气高峰 ,天然气向新场—孝泉方向运聚。据此 ,丰谷须四段、合兴场须二段是天然气富集的有利地区 ,新场是从侏罗系到须二段天然气富集的最有利地区。

关键词：川西坳陷陆相四川盆地天然气碳同位素侏罗系上三叠统源岩

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基于粒子群优化的过程神经网络学习算法

北京大学学报（自然科学版） 2011年第2期47卷 238-244页

作者：刘坤谭营何新贵北京大学机器感知与智能教育部重点实验室北京100871 北京大学信息科学技术学院北京100871

基于粒子群优化为过程神经元网络提出了一种新的学习算法。新算法在对网络输入函数和连接权函数进行正交基函数展开后,将网络中的结构参数和其他参数整合成一个粒子,再用粒子群优化算法进行全局优化。新算法不依赖于函数梯度信息,不需... 详细信息

基于粒子群优化为过程神经元网络提出了一种新的学习算法。新算法在对网络输入函数和连接权函数进行正交基函数展开后,将网络中的结构参数和其他参数整合成一个粒子,再用粒子群优化算法进行全局优化。新算法不依赖于函数梯度信息,不需要手动调节网络结构。粒子群优化具有良好的全局优化性能和收敛性能,保证了过程神经元网络的全局学习能力和新学习算法的收敛能力,更好地发挥过程神经网络的逼近性能。两个实际预测问题的实验结果表明,基于粒子群优化的学习算法比现有的基于梯度的基函数展开方法以及误差反传神经网络模型具有更好的预测精度。

关键词：过程神经元网络学习算法粒子群优化基函数展开