郑延斌
- 作品数：85 被引量：336H指数：9
- 供职机构：河南师范大学计算机与信息工程学院更多>>
- 发文基金：河南省科技攻关计划河南省教育厅自然科学基金国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电子电信理学航空宇航科学技术更多>>
- 人工智能中的符号机制与联结机制被引量：1
- 1999年
- 人工神经网络的出现与复兴，使人工智能中形成了两种不同的观点，即基于物理符号（ Ｐｈｙｓｉｃａｌ Ｓｙｍ ｂｏｌ）的人工智能与基于联接机制（人工神经网络）的人工智能。那么，这两种观点的基本假设和理论基础是什么？ 它们之间究竟有什么关系？ 它们对于人工智能的发展又有什么意义？ 本文将讨论并解决这些问题。
- 刘瑞正郑延斌周振环
- 关键词：人工神经网络人工智能
- 数据库安全访问控制通信中间件的设计与实现被引量：3
- 2011年
- 系统的安全性与适应复杂场景的灵活性并存成为人们研究访问控制的目标.为确保敏感数据安全,在全面分析和研究数据库安全漏洞、安全策略、安全目标的基础上,提出了一种利用中间件技术实现客户访问数据库的控制方法,确保了数据库的信息安全.
- 黄会民尚江丽张爱丽郑延斌
- 关键词：数据库中间件信息安全
- 基于分层强化学习及人工势场的多Agent路径规划方法被引量：14
- 2015年
- 针对路径规划算法收敛速度慢及效率低的问题,提出了一种基于分层强化学习及人工势场的多Agent路径规划算法。首先,将多Agent的运行环境虚拟为一个人工势能场,根据先验知识确定每点的势能值,它代表最优策略可获得的最大回报;其次,利用分层强化学习方法的无环境模型学习以及局部更新能力将策略更新过程限制在规模较小的局部空间或维度较低的高层空间上,提高学习算法的性能;最后,针对出租车问题在栅格环境中对所提算法进行了仿真实验。为了使算法贴近真实环境,增加算法的可移植性,在三维仿真环境中对该算法进行验证,实验结果表明该算法收敛速度快,收敛过程稳定。
- 郑延斌李波安德宇李娜
- 关键词：路径规划多智能体系统分层强化学习人工势场先验知识
- 团队CGF行进中的队形控制方法被引量：2
- 2005年
- 分布式虚拟环境中,团队CGF的行进问题是CGF研究的基本问题,而行进中的队形保持问题又是行进问题研究的重点。在提出的团队组织模型CTOM的基础上,给出了一种团队CGF行进中队形保持方法。
- 郑延斌王辉
- 关键词：队形避障
- 基于时空相关性的快速碰撞检测算法被引量：5
- 2013年
- 针对如何提高碰撞检测算法实时性的问题,提出一种空间分解与层次包围盒相结合的碰撞检测算法,并利用物体运动的时空相关性来加速物体之间的碰撞检测速度。首先用空间分割的方法确定相邻物体,然后用基于时空相关性的层次包围盒方法检测物体之间的碰撞情况,在包围盒碰撞检测时采用加入预判的OBB相交测试方法,减少了包围盒的相交测试计算。实验结果表明,该算法能够实现多个物体同时发生碰撞的检测,并且提高碰撞检测的实时性。
- 郭凌云郑延斌刘晶晶
- 关键词：碰撞检测层次包围盒OBB
- 基于Gabor特征的快速贝叶斯人脸识别被引量：3
- 2012年
- 对贝叶斯分类中两种计算相似度的公式进行简化,设计了基于Gabor特征的快速贝叶斯人脸识别方法。首先对人脸图像进行Gabor小波变换,把同一个人的Gabor特征与本人的类内Gabor均值图像之差作为类内差异图像,对类内差异图像进行小波分解取其低频图像;然后采用2DPCA方法建立类内特征子空间。对测试图像进行Gabor特征提取,并与目标图像的类内均值Gabor特征作差形成差异图像,对差异图像进行小波分解,提取低频子图信息投影到类内特征子空间,利用简化的贝叶斯准则进行分类。实验结果表明,该方法降低了算法复杂度,提高了识别率,并对光照和表情变化具有较强的鲁棒性。
- 牛丽平闫林郑延斌薛占鳌
- 关键词：人脸识别贝叶斯分类GABOR变换小波变换
- 基于博弈论及Q学习的多Agent协作追捕算法被引量：4
- 2020年
- 多Agent协作追捕问题是多Agent协调与协作研究中的一个典型问题。针对具有学习能力的单逃跑者追捕问题,提出了一种基于博弈论及Q学习的多Agent协作追捕算法。首先,建立协作追捕团队,并构建协作追捕的博弈模型;其次,通过对逃跑者策略选择的学习,建立逃跑者有限的Step-T累积奖赏的运动轨迹,并把运动轨迹调整到追捕者的策略集中;最后,求解协作追捕博弈得到Nash均衡解,每个Agent执行均衡策略完成追捕任务。同时,针对在求解中可能存在多个均衡解的问题,加入了虚拟行动行为选择算法来选择最优的均衡策略。C#仿真实验表明,所提算法能够有效地解决障碍环境中单个具有学习能力的逃跑者的追捕问题,实验数据对比分析表明该算法在同等条件下的追捕效率要优于纯博弈或纯学习的追捕算法。
- 郑延斌樊文鑫韩梦云陶雪丽
- 关键词：多AGENT博弈论Q学习
- 基于博弈学习多Agent交互研究
- 2014年
- 由于人们之间的博弈行为受多种因素的制约和影响,而传统的博弈方法很难处理这种影响因素多变、交互关系复杂的博弈问题,给出一个基于博弈学习的多智能体(multi-Agent)交互模型,并以此为基础构建多Agent交互的博弈学习方法。对合作小组中成员的行为进行修正,通过博弈学习中学习因子的更新得到局部均衡,达到全局利益优化。实例仿真验证了该方法的可行性。
- 陶雪丽郑延斌王宁
- 关键词：多智能体
- 基于人工势场法的多智能体编队避障方法被引量：7
- 2018年
- 编队避障问题是多智能体编队研究的关键问题之一。针对动态环境中多智能体编队避障问题,提出了一种基于人工势场法(APF)与布谷鸟搜索算法(CS)相结合的编队避障方法。首先,在动态队形变换策略的异构模式下,利用APF为多智能体编队中每个智能体规划避障;然后,针对APF在引力增量系数和斥力增量系数设置的局限性,利用CS中的莱维飞行机制思想,来随机搜索得到适应环境的增量系数。Matlab仿真实验结果表明,所提方法能够有效地解决复杂环境下多智能体编队避障问题,使用效率函数对实验数据进行评价及分析,验证了所优化方法的合理性和有效性。
- 郑延斌席鹏雪王林林樊文鑫韩梦云
- 关键词：人工势场法随机搜索
- 基于二分内包围盒的玉米光照逆光线跟踪算法被引量：2
- 2018年
- 为了在玉米仿真中构建逼真有效的光环境,提出一种基于二分内包围盒的玉米光照逆光线跟踪算法。在玉米表面建立二分内包围盒进行预处理,减少光线与玉米相交运算量;引入遮挡因子简化光能计算的复杂度;通过调整光能阈值达到光环境逼真度和算法效率的统一。为了验证算法的快速有效性,建立玉米模型,对比不同包围盒求交运算的速率,得出二分内包围盒的求交速度最快,逆光线跟踪算法模拟出的玉米生长效果较为逼真。
- 郑延斌李娜李娜
- 关键词：虚拟现实光线跟踪包围盒
