动态环境下基于势场原理的避障方法

在保留传统人工势场法原理简单、易于实现优点的基础上,对其应用在具有移动障碍物的动态环境中所表现出的缺陷进行了改进,用碰撞时间参数代替相对位置参数并辅以碰撞角度约束来消除无渭的避碰运动,同时又引入障碍物作用于机器人、方向指向目标点的分力和局部波动函数,较好地解决了因局部最小以及障碍物与目标点相距太近造成的不能成功到达目标点的问题．仿真结果表明此方法能够使机器人在具有静态和移动障碍物的复杂环境中安全避障．     

大数据营销:综述与展望

随着追踪消费者足迹能力的增强,营销科学正经历着一场大数据的革命.为了了解大数据背景下消费者行为和营销战略的改变,此项研究结合近十余年大数据营销的有关文献,梳理了大数据营销的相关概念,类型及分析方法,并提炼出搜索、移动、口碑、数字化、APP和社会媒体等50个大数据营销的热门主题.在此基础之上,分别从互联网、社会网络、移动互联网、大数据和人工智能等四个阶段对大数据营销的研究进展进行回顾,最后围绕客户旅程,营销活动的量化评估和营销分析技术的开发三个方面对大数据营销的未来研究方向进行展望.     

时间反演联合接收端人工噪声的安全传输方案

针对时间反演(time reversal, TR)技术无法较好地解决聚焦区内非法用户窃听的问题,提出了一种TR技术联合接收端人工噪声的物理层安全传输方案。首先,利用时间反演技术的空时聚焦性提高合法用户接收端的信噪比(signal to noise ratio, SNR)。其次,通过在接收端加入人工噪声来干扰非法用户对合法用户保密信息的窃听,以聚焦区内外系统安全性能为基础,推导出保密信干噪比(signal to interference plus noise ratio, SINR)、可达保密速率和误码率(bit error rate, BER)的解析表达式。最后,通过仿真分析证明了所提方案能提高系统的SINR和可达保密速率,同时还能降低合法用户的BER,使系统拥有更好的安全性能。     

一种无先验地图的移动机器人导航方法

为了提高移动机器人在复杂环境下的无先验地图导航算法模型训练速度及导航成功率,提出一种基于深度确定性策略梯度(deep deterministic policy gradient, DDPG)的移动机器人导航方法。利用2D激光雷达的均匀分布测距信息,降低环境噪声的干扰及高维度环境信息的计算量;采用人工势场法构建移动机器人从初始位置到目标点过程的奖励函数;通过Actor-Critic网络结构提高模型训练的稳定性和泛化能力。实验结果表明,提出的方法具有模型训练速度快、导航成功率高及泛化能力强等优点。     

硝酸盐氮产污规律研究

利用大型可变坡土槽和室内人工降雨,模拟没有任何作物的裸土坡地在不同雨强下非点源硝酸盐氮产污过程.通过多次全过程的降雨量、径流、水质的同步观测,分析污染物浓度随降雨过程的动态变化规律.在物理机理研究的基础上提出降雨径流污染物浓度计算模型.     

基于聚邻苯二胺和纳米金电位型免疫传感器的研究

利用电聚合和电沉积技术将邻苯二胺和纳米金固定在石墨电极上,通过白组装的方法使抗体（羊抗小鼠IgG）与石墨电极表面上的纳米金结合,制备了一种免疫传感器（Ab／GNPs／POPD／GE）,并对实验条件进行了优化。该传感器能够对抗原（小鼠IgG）进行定量检测,具有灵敏度高、响应速度快、检测范围宽等优良性能。其检测范围为4．0×10^-～1．0×10^-3ng／mL,检测下限为1．0×10^-3ng／mL．而且该免疫传感器具有较高的选择性和较好的稳定性,寿命可达15d左右。     

基于神经网络的综采工作面技术经济指标预测

应用人工神经元网络系统理论 ,基于神经网络的自学习方法 ,在对西山煤电集团东曲矿综采工作面大量实际资料进行统计分析的基础上 ,就工作面日进度、日产量、回采工效率、坑木消耗、配件消耗等 1 1项综合技术经济指标进行预测 ,预测结果精确度较高与实际相吻合 .为解决煤矿综采工作面计划、生产、管理的预测决策问题提供了一种新的研究方法.     

基于神经网络的Lyapunov指数谱的计算

利用 BP神经网络的非线性函数逼近能力 ,由实验观察数据列计算系统的 Lyapunov指数谱 .实例计算表明 ,此种方法精度较高且计算量较小 ,有重要的实际意义.     

紫外分光光度法-人工神经网络在4种嘌呤同时测定中的应用

将紫外分光光度法与人工神经网络相结合, 在波长200～300　nm不经分离同时测定腺嘌呤、 黄嘌呤、 次黄嘌呤和鸟嘌呤的混合物. 讨论了pH值对体系的影响, 并对网络参数进行选定. 方法简便、 快速, 相对标准偏差小于3.7%.     

人工智能应用中基于区间代数的时态推理

时态表示和推理是人工智能领域的重要研究内容之一,它的应用范围分布很广,从逻辑基础研究到知识系统的应用.区间代数是一种独立的与领域无关的时态理论.用区间代数能表示不确定的时态关系,可以很方便地用于时态推理,表达能力强;时态关系的区间表示比较直观,可理解性强;同时区间代数可以进一步扩展到二维空间领域,即将区间代数拓展为矩阵代数,实现二维空间推理.在一维时态推理中,将时态的区间表示和矩阵表示相结合,在提高计算效率的同时,保持了形象直观的时态表示.