一种复杂系统研究方法——基于多智能体的整体建模仿真方法

本文在对一般复杂系统进行研究分析的基础上,针对目前国内外的研究现状,提出了一种研究复杂系统的新方法－基于多智能体的整体建模仿真方法,对这种方法的操作流程和步骤进行了详细的说明,并介绍了支撑这种方法的ＳＷＡＲＭ仿真平台,最后指出了这种建模仿真方法在军事和经济系统中的应用前景。     

密钥共享体制

讲述了密且共享体制的基本概念和数学模型以及同态密钥共享体制,分析了理想存取结构和拟阵之间的对应关系。研究了完全密且共享体制的最优信息率。讨论了在实际应用中非常重要的多密钥共享和密钥共享体制中的防欺骗问题。     

多形状参数的均匀B样条曲线

利用分段积分的方法并引入多个形状参数,将单形状参数的均匀B样条曲线推广到多形状参数的情形;这类曲线具有标准的均匀B样条曲线及单形状参数的均匀B样条曲线的主要性质,如连续性、凸包性等;根据形状参数的各种不同取值,这类曲线既能整体地又能局部地调控其形状,由此生成的曲线与曲面,作为一种新的几何造型方法,可应用于CAD/CAM领域。     

基于SVM的多特征图像隐秘分析

文章通过分析研究隐秘图像和正常图像小波子带系数高频部分的统计特征,从纹理统计矩、DCT系数直方图矩和上下文块之间的相关性方面来提取特征,组成特征向量,并采用SVM方法进行分类,实现了一种从不同类型、不同角度提取多个特征的图像隐秘分析算法,解决了现有通用性隐秘分析算法特征提取不足的问题。实验结果表明,这是一种有效的、高精度的及通用性的检测方法。     

数字图像处理技术对影响投篮命中相关因素的分析

以基础力学理论对篮球飞行轨迹进行运算和分析,近年来专业体育科研机构也开始利用该方法对体育运动项目进行辅助分析。文章利用数字图像处理的基本技术,对影响篮球投篮命中率的相关因素进行研究,实验结果表明对提高运动技术水平具有一定的参考意义。     

基于协作式深度强化学习的火灾应急疏散仿真研究

火灾是威胁公共安全的主要灾害之一,火灾产生的高温和有毒有害烟气严重影响了疏散路径的选择。将深度强化学习引入到应急疏散仿真研究,针对多智能体环境提出了协作式双深度Q网络算法。建立随时间动态变化的火灾场景模型,为人员疏散提供实时的危险区域分布信息;对各自独立的智能体神经网络进行整合,建立多智能体统一的深度神经网络,实现所有智能体之间的神经网络和经验共享,提高整体协作疏散效率。结果表明：所提方法具有良好的稳定性和适应性,训练和学习效率得到提升,具有良好的应用价值。     

基于启发式的多机器人SLAM地图融合方法研究

同步定位和地图构建（simultaneous localization and mapping,SLAM）是移动机器人在未知环境中完成地图构建和定位任务的关键技术。针对多机器人SLAM中的地图融合问题,提出一种启发式的搜索方法引导局部地图的重复区域进行地图融合。每个机器人可以在不了解其相对位置的情况下建立局部地图,并将局部地图信息发送至同一工作站中,以局部地图的相似性为判断指标融合得到最优的全局地图。在机器人实物平台上进行验证,结果证明了多机器人SLAM的地图融合算法的有效性和准确性。     

基于强化学习的连续型机械臂自适应跟踪控制

针对空间主动碎片清除操作中连续型三臂节机器人系统跟踪问题,提出一种基于强化学习的自适应滑模控制算法。基于数据驱动的建模方法,采用BP神经网络对三臂节连续型机械臂进行建模,并作为预测模型指导强化学习实时调节所提出滑模控制器的控制参数,从而实现连续型机器人运动的实时跟踪控制。仿真结果表明：提出的数据驱动的预测模型对随机轨迹预测的相对误差保持在±1%以内,能够高精度地反映系统动态特性。对比固定参数的滑模控制器,提出的自适应控制器在保证系统达到控制目标的同时具有更低的超调量和更短的调节时间,表现出更好的控制效果。     

基于三层并行逐步优化算法的多水源区域内水资源智能调配方法

多水源区域内水资源的目标量通常较多,对其进行水资源调配时存在目标查找困难、调配精准度低等问题.为了有效解决上述问题,提出一种基于三层并行逐步优化算法的多水源区域内水资源智能调配方法.首先建立了考虑经济效益、社会效益以及生态环境效益的目标函数,并计算了三者的具体权重,以作为下一步水资源调配的参照基准.然后采用三层并行逐步优化算法将调配分为决策、查找及优化更新三大步骤,同时结合莱维飞行算法查找决策模型中的最优目标解,通过不断迭代优化更新目标值与调配值间的正向差值,并利用修正函数缩小二者间的差异,以实现水资源的高效调配.最后通过仿真实验证明,所提出的基于三层并行逐步优化算法的多水源区域内水资源智能调配方法具有较高的精准度、较强的稳定性和较广的适用范围.     

南昌市大气复合型超级站网选址的分析研究

南昌市拟建立大气复合型超级站网,以此来构建细颗粒物（PM2.5）与臭氧（O3）污染协同防控支撑体系。介绍了大气复合型超级站网的建设目标、选址原则和依据,并且利用2020年南昌市大气国控站点数据、HYSPLIT后向轨迹模式和潜在源贡献因子（PSCF）和浓度权重轨迹（CWT）分析了本地污染物分布特征、南昌市大气污染物传输通道情况和潜在源区,提出了适合南昌市环境监测体系现状的大气复合型超级站网建设方案,为其他区域大气复合型超级站网建设与运行提供借鉴。