基于GeoHash索引的A算法优化

A*(A Star)算法进行最短路径计算时,一般采用曼哈顿函数作为最优邻接点的评估标准,在算法执行的过程中,需要对每一步每个邻接点进行计算,判断出当前最优邻接点,然后迭代执行下一步,在数据量较大的情况下,算法的时间复杂度呈几何增长.使用GeoHash索引算法代替曼哈顿函数作为评估标准,在有地理坐标信息的网络拓扑中进行最...     

联合势场与蚁群算法的机器人路径规划

针对全局静态环境下传统蚁群算路径规划时,易陷入局部最优、前期路径有效性差等问题,提出了基于改进人工势场局部搜索和改进蚁群算法全局搜索的机器人路径规划算法.在地图环境栅格化基础上,算法首先利用有效障碍物检测和临时中间目标点改进人工势场算法,以优化其死锁和欠优问题,通过改进人工势场优化蚁群算法的初始路径搜索,避免其早期的交...     

基于GAPSO-TS的多基地无人机航路-时间协同规划

针对多基地无人机协同规划航迹计算复杂、容易陷入局部最优的问题,在遗传粒子群算法(GAPSO)的基础上,引入禁忌搜索算法(Tabu-Search)混合为GAPSO-TS算法,通过与PSO、GAPSO算法对比,表明GAPSO-TS算法能够提高全局寻优性能,同时相对于GAPSO算法,加快了收敛速度.在多无人机时间协同三维航路规划里应用GAPSO-TS算法可以更快的收敛,同时设计以时间协同为约束的适应度函数,函数具有简单易行的特点,保证了不同基地的无人机都可以在同一时间内最快到达目的地,实验结果验证了算法的可行性.     

基于改进蜂群算法的无人机路径规划

人工蜂群算法存在初始蜜源具有随机性,后期收敛速度慢,易早熟等问题.运用最大最小距离积法处理初始蜜源,把K均值聚类算法与人工蜂群算法相结合,提出改进的人工蜂群算法,用于解决无人机路径规划问题.仿真结果表明改进的人工蜂群算法收敛速度更快,得到的解的适应度更好.     

故障类别的模糊聚类分析

本文通过故障状态-特征的模糊聚类分析,按故障间的相似性对故障进行分类,然后按类别实施故障诊断,可在最少监测点的条件下,获得最多的设备运行故障信息。从而简化故障诊断过程,提高诊断速度和精度。     

空投鱼雷最优落水点分析

针对反潜机使用空投鱼雷对潜实施攻击时的最优落水点问题,建立了鱼雷弹道模型、声纳自导系统发现模型、潜艇机动模型、均方差模型,对空投鱼雷对潜攻击过程进行了模拟仿真,得出了相对于不同舷角、距离的鱼雷发现概率,并确定了鱼雷的最优落水点,以期为部队合理使用空投鱼雷提供决策依据.     

基于改进Apriori算法的地铁故障关联规则挖掘

地铁作为城市公共客运的重要载体,其系统设备在运营过程中难免发生一些故障.因此,应用数据挖掘技术对已有地铁故障数据进行关联规则挖掘,分析其影响,对故障预警与风险危害评估具有重大意义.针对地铁故障数据种类多样、影响程度难以界定等问题,建立考虑故障关联的改进Apriori算法,与经典的FP-Growth算法进行对比,对地铁故...     

基于下肢肌张力感知的痉挛特征提取算法研究

从被动辅助行走训练到人体下肢运动功能复原这一阶段,对脑卒中患者恢复下肢运动功能至关重要,在这一治疗过程,运用康复机器人开展步态训练是临床上一种有效的治疗手段.在步态康复训练过程中,训练强度与康复程度的不良匹配,容易诱发病理性痉挛,进而带来二次损伤.因此,融入客观量化的痉挛在线评价,预警、防范痉挛带来的运动损伤是康复临床...     

多层局部回归神经网络在激光陀螺捷联惯导系统惯性敏感器误差补偿中的应用

惯导系统误差补偿技术对提高武器装备的性能具有重要的意义 ,而误差补偿的关键在于误差模型的辨识。探讨将多层局部回归神经网络引入到惯性敏感器误差建模中 ,详细介绍了网络结构和对应的自适应动态梯度算法。仿真算例说明 ,多层局部回归神经网络在惯性敏感器输出误差建模时具有一定的优点 :网络收敛速度快、较好的跟踪性能、稳定性好。