【摘 要】
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为支持虚拟环境中大规模用户共享资源，需解决虚拟空间中用户集合划分问题，即把用户对象分配给多个服务器。由于用户不可预知的移动和交互，可能导致部分服务器负载过重。现有的划分思想注重于服务器负载的重分配，但是用户的移动和交互为划分也应作为主要考虑因素。据此思路，提出—种基于密度聚类的改进型划分算法(DCCA)。该方法改进密度聚类中的邻域半径(Eps)和最小数目阈值(MinPts)因子，提出了基于移动视窗
【机 构】
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College of Computer Science, Hangzhou Dianzi University, Hangzhou 310018, China
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为支持虚拟环境中大规模用户共享资源，需解决虚拟空间中用户集合划分问题，即把用户对象分配给多个服务器。由于用户不可预知的移动和交互，可能导致部分服务器负载过重。现有的划分思想注重于服务器负载的重分配，但是用户的移动和交互为划分也应作为主要考虑因素。据此思路，提出—种基于密度聚类的改进型划分算法(DCCA)。该方法改进密度聚类中的邻域半径(Eps)和最小数目阈值(MinPts)因子，提出了基于移动视窗方法的密度聚类方法。同时，提出不一致性事件的概念以验证所提方法的有效性，并给出了实验结果。
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以单目视觉为模型给出基于视觉的移动机器人目标定位系统算法，利用尺度不变特征变换匹配方法(SIFT)求得基本矩阵与本质矩阵，分解本质矩阵后进一步得到相机的运动参数，最后结合立体视觉方法以及运动恢复结构方法获得目标的深度信息，实现目标定位。给出了三维信息获取过程与计算机仿真结果。实验结果表明，算法能满足移动机器人对目标实现定位的精度要求。
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