基于属性坐标的枚系统评估决策模型

以枚系统的物料、能量和信息的转化效率等属性为依据进行评估,提出了一种基于属性坐标学习和分析的评估决策模型,并给出实例.     

异构双腿行走机器人的联合仿真研究

针对异构双腿行走机器人中的人工腿部分建立了运动学和动力学模型,并建立整个机器人实验平台的三维虚拟样机。在仿真软件ADAMS中对异构双腿行走机器人的运动学方程进行了验证,结合MATLAB的simulink模块对动力学方程及控制系统进行了联合仿真研究。针对机器人在不同的步态要求下的驱动力矩要求提出了一阶p型开闭环迭代学习控制算法,实验结果证明这种控制系统能够很好地追踪关节处的力矩并收敛于理想曲线,联合仿真平台的建立对于复杂机器人的开发具有重要意义。     

基于随机Petri网的乘积形式解存在的一个充分条件

目前,判定一类随机Petri网(SPN)是否具有乘积形式解还没有比较好的方法.在这篇文章里给出了一个基于随机Petri网的乘积形式解存在的判定定理,它对于判定一些SPN模型是非常有用的.利用这个定理,可以发现两部件自动组装生产线模型具有乘积形式解,然后画出该模型的状态空间图,根据局部平衡方程,就可以得到此模型任意状态的稳定概率.     

基于信息增量的多被动传感器资源分配算法

针对多被动传感器多目标跟踪中的传感器资源分配问题进行研究。讨论了多被动传感器跟踪误差的克拉美-罗下限,在此基础上分析了多被动传感器系统跟踪误差的几何分布。为解决多目标跟踪中的传感器资源分配问题,通过先验信息熵与后验信息熵之间的差值获得信息增量;在此基础上针对多被动传感器系统的特点构建最优化分配模型,将被动传感器组合在不同时刻动态地分配给不同目标。仿真实验表明,与不考虑资源分配的固定跟踪模式相比,该方法能够高效合理地利用有限资源,并且使多被动传感器多目标跟踪系统的整体跟踪性能得到提高。     

基于雷达与图像信息融合的目标跟踪仿真研究

提出了同平台上一种基于雷达与图像信息融合的目标跟踪系统结构和相应算法。该结构引入“反馈加引导”的思想,即在将系统融合状态反馈给局部传感器作为跟踪初始状态的基础上,利用距离信息引导图像传感器捕获目标,利用角度信息引导雷达跟踪目标,真正做到了两种不同传感器的优势互补。仿真结果证明该系统具有良好的跟踪性能。     

RoboCup仿真研究

RoboCup仿真比赛在国际上已经开展几年了,近几年在国内也得到迅速发展。本文针对RoboCup仿真研究的几个主要问题,介绍了一些球队在解决这些问题上的方法和思路,以及我们在世界模型、对手建模和球队整体策略三个方面所作的工作。     

基于学习效果的蔬菜电商成组拣货排序方法

按单拣货是电子商务背景下物流配送中心最关键、最复杂的作业环节.它直接衔接着物流配送和客户,且大部分是劳动密集型作业,因此按单拣货也是出错率最多,耗费时间最长的环节.在拣货之前对订单考虑配送因素和相似性成组,能够大大降低拣货成本.蔬菜电商拣货系统是基于人的柔性作业系统,拣货人员的学习效果导致作业效率随时间变化,从而订单的拣货时间不确定,对按单拣货作业有着不可忽视的影响.本文针对蔬菜B2C电子商务直销背景下拣货环节的订单成组作业优化问题进行研究,基于拣货人员的学习效果,建立最小化订单拣货完成时间之和的拣货序列优化模型.针对该问题多阶段,多层次决策特点,基于序贯决策思想,提出两阶段的求解方案:第一阶段订单成组,提出同时考虑订单配送距离,打包材料相似性和订单相似性三种指标融合的订单成组准则,并给出启发式算法对订单进行成组;第二阶段成组订单作业调度,提出基于修订式非递减的订单规模排序方法对组内订单进行排序,组间排序是基于具有降低搜索范围,提高搜索能力的改进模拟退火-遗传算法.通过数值实验和算法比较,验证了本文算法的有效性和实用性.研究结果表明,本文得到的方法能大大缩减拣货时间成本,为蔬果类商品网...     

基于高斯混合概率假设密度滤波器的扩展目标跟踪算法

针对杂波环境下多扩展目标跟踪中航迹起始和量测集划分问题,提出了一种基于高斯混合概率假设密度滤波器的扩展目标跟踪算法。在航迹起始阶段利用最近邻指数法对量测集进行聚类趋势分析,接着通过改进OPTICS (ordering points to identify the clustering structure)算法,建立一个增广数据集排序来表示量测集的密度结构,该算法对参数选择、初始点选择均不敏感,可以滤除量测集中的杂波。仿真结果表明,在航迹起始阶段本文所提算法在保证起始性能的同时计算代价明显减少,在量测集划分过程中,所提算法能够有效划分不同形状、密度的扩展目标,自适应地确定划分数目,减少算法运行时间。     

基于QMC采样的GMPHD分布式融合方法

针对高斯混合概率假设密度分布式融合过程中高斯分量数随时间急剧增长的问题,给出了一种适用于融合过程不同阶段的两级分量混合约简算法,最大程度地减少了信息的损失。针对高斯混合概率假设密度协方差交叉融合算法中高斯混合模型求幂运算后不再服从高斯混合分布的问题,提出了一种基于拟蒙特卡罗采样的等价求解方法。仿真实验表明,所提的改进算法在保证融合计算有效性和可行性的同时提高了融合精度。     

浅谈高等数学与高中数学的衔接问题

高等数学是大学理工科必修基础课程。高等数学和中学数学在教育管理模式、教材内容、教学方法、学习方法、能力培养等方面的脱节,直接影响高等数学的教学质量。考虑到现今中学数学教学特点,在大学高等数学教学中注意搞好情感育人、放慢起始速度、指导学生掌握学习方法及正确使用数学语言、引导互学互助、重视能力培养等是弥补二者脱节和进行教学衔接的有效方法。