基于Agent理论的多无人地面平台协同控制仿真研究

为提升多无人地面平台协同控制能力,适应新形势下智能战争趋势,基于JADE和World Wind Java构建了多智能体地面平台协同控制仿真系统。运用多Agent理论建立无人地面平台仿真模型,基于JADE构建协同控制仿真平台,运用粒子群算法优化任务分配机制。仿真实验表明,构建的协同控制仿真平台具有良好的鲁棒性和灵活性,优化后的任务分配机制使得多无人地面平台群体执行任务效率明显提高,且可应用于其他海上、空中无人平台的仿真研究。     

星敏感器星点聚类提取方法

星敏感器现有的星点提取方法运算时间长、存储需求大,从而限制星敏感器姿态初始捕获时间、轻小化等性能指标的提高.针对以上问题,提出了一种星敏感器星点聚类提取方法.首先,介绍和分析了星点聚类提取方法中的预处理滤波算法和聚类算法;然后,给出了该方法在北京控制工程研究所新研小型星敏感器中的实现方式和实现效果,该星敏感器在探月三期月地高速再入返回飞行器中成功实现了首次在轨飞行实验;最后,通过星敏感器观星实验对星点传统提取方法和星点聚类提取方法进行了比对验证,并通过小型星敏感器在轨飞行实验对星点聚类提取方法进行了在轨验证.实验显示,该方法提取星点所需时间最大约为传统方法的16%,星图存储需求不到传统方法的1%,且星点提取正确,在轨表现良好.结果表明,星敏感器星点聚类提取方法能有效减小星点提取所需时间,不需大容量星图存储器件,且逻辑简单、移植性好,适用于各类光学成像敏感器.     

固定化米根霉发酵生产L-乳酸产酸速率的研究

文章研究了海藻酸钙包埋法固定米根霉间歇生产乳酸的工艺,并考察了固定化凝胶珠颗粒直径、接种量、装液量、糖的质量浓度以及发酵温度对产酸速率的影响;结果表明,在固定化凝胶珠颗粒直径为2.4 mm,接种量为20%,糖的质量浓度为10~100 g/L,温度为32℃条件下,产酸速率可以达到15.5 g/(L.h)。     

牛瘤胃中琥珀酸产生菌的分离鉴定研究

通过添加地克球利进行富集培养,结合溴甲酚绿中性平板从牛瘤胃中初步筛选得300株产酸菌,TLC法点样分离出31株菌有不同程度的琥珀酸生产能力,进一步地HPLC法定性定量,复筛得8株发酵性状较优菌株,其中最有潜力的一株菌NO.4发酵琥珀酸累积产量达16.8 g/L。针对菌株的细胞及菌落形态研究表明,菌落为圆形凸起,表面光滑,不透明或半透明,呈浅兰色或乳白色,边缘整齐,菌体呈球状,细胞大多数单个或成双甚至成串出现,菌体兼性厌氧,呈革兰氏阳性,无内生芽孢,有荚膜,可运动。对菌株的进一步生理生化和16s-rRNA分析确认为Leuconostoc mesenteroides,最终将菌株NO.4命名为L.mesenteroides JST。     

线性不等式约束优化问题的仿射内点不定dogleg算法

使用仿射变换内点回代技术的不定dogleg算法解线性不等式约束的非线性优化问题．通过对构造的仿射不定dogleg路径进行搜索得到迭代方向，结合线搜索内点回代技术获得可接受的步长因子，产生保证目标函数值单调下降的严格内点可行迭代序列．在合理的假设条件下。给出了不定dogleg路径的良好性质，从而证明了算法不仅具有整体收敛性，而且保持超线性收敛速率．数值计算结果表明了算法的有效性．     

河南银洞坡金矿黄铁矿微量元素特征及对矿床成因的指示意义

以银洞坡金矿床中黄铁矿为研究对象，利用激光剥蚀电感耦合等离子体质谱仪(LA-ICP-MS)对黄铁矿微量元素开展原位微区分析，探讨其矿床成因。根据野外和室内观察结果，银洞坡金矿中黄铁矿主要划分为3个世代。黄铁矿微量元素表明，Py1为沉积成因黄铁矿，与金形成无关；Py2、Py3具岩浆热液成因黄铁矿特征，为成矿期黄铁矿。结合区域矿床地质，银洞坡金矿为岩浆热液型矿床。     

新疆阿帕列克铜多金属矿床矿物学特征对成因的指示意义

通过对新疆阿帕列克铜多金属矿床进行矿物学分析，系统研究了不同类型的黄铁矿微量元素特征。研究结果表明，阿帕列克铜多金属矿黄铁矿可划分为3类5型，不同类型的黄铁矿微量元素特征指示了该矿床的成矿作用不是单一阶段形成的，总体上表现出多个地构造成矿阶段、多物质来源、多成矿作用等特点，为较典型的沉积-改造型的多因复成矿床。     

非光滑单值优化的信赖域算法

提供了求解非光滑单值优化问题的信赖域算法．基于线性规划的对偶理论,将目标函数的方向导数转化成线性规划,从而使信赖域子问题容易数值求解． 在合理的条件下,证明了算法的整体收敛性和局部超线性收敛速率．     

基于点模式特征提取的指纹匹配技术

为了准确识别指纹，采用基于点模式特征提取的指纹匹配技术。选取FVC2002指纹库中的指纹，对指纹图像进行归一化、灰度阈值分割、二值化、细化等预处理后，提取出端点、分叉点等特征点，并将其包含的指纹边缘点、断点等伪特征点去除，然后将提取的指纹特征信息同指纹库中的指纹进行匹配，测试指纹匹配率为94.12%。仿真试验结果表明，该方法具有较好的识别精度，根据试验结果可知匹配率为99.41%。