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1.
结合全球倡导的营养导向型农业和功能性食品的内容,首次提出“功能性小麦品种”的概念,将其定义为“含有对人体健康有益的活性成分,可调节人体有益代谢,能给人体健康带来某种益处或满足特定人群的特殊需求,同时可以作为日常食物的口感正常、无毒副作用的小麦品种类型”;结合疫情警示和我国进入后工业时代后,人们需求必将由“吃得饱”、“吃得好”向“吃得健康”转变,因而提出继高产品种、优质品种之后培育“功能性小麦品种”的育种目标。根据多年关于小麦淀粉、蛋白、酯类和其他成分的功能研究结果,介绍新育成的“麦黄酮”、“高色素”、“高抗性淀粉”、“富锌”、“低醇溶蛋白”和“低植酸”等功能性小麦新品种(系)的营养特性和农艺产量状况;根据“健康中国2030”规划等国家战略,进行“功能性品种培育是解决我国功能性食品‘卡脖子’的关键基础,一种功能性品种可以形成一类功能性食品,多种功能性品种可以形成我国功能性面制品产业,推动我国整个食品工业的发展”的前景展望;根据功能性品种及其食品的稳定性和可靠性是产品和市场的“生命线”,从对消费者负责的高度,提出关于“功能性农作物品种审定导向和组建功能性成分检测机构;编制有关功能性品种和食品的国家或行业标准,设立功能性食品和功能性农作物品种的商业标志,保证我国功能性农作物品种及其食品健康发展”等方面的具体建议。 相似文献
2.
针对移动机器人在复杂地图环境中移动耗时长、易陷入局部最优等问题,设计了一种基于双向搜索的改进蚁群路径规划算法。基于K-means算法对地图预处理,量化地图的局部复杂度程度,并将局部环境信息融合到状态转移概率函数,使机器人优先选择在复杂程度小的区域进行寻优,减少路径拐点。设定双向搜索规则,改进启发函数,提高算法的局部方向搜索精度和全局搜索效率。针对蚁群算法中蚂蚁遇到U障碍物陷入死锁的问题,提出死锁判断系数,增加了有效蚂蚁的数量,进一步提高了算法性能。仿真结果表明所设计的算法在复杂地图环境中相较于传统蚁群算法移动机器人的路径搜索效率更高。 相似文献
3.
随着物联网技术的飞速发展,射频识别(Radio Frequency Identification,RFID)系统因具有非接触、快速识别等优点而成为了解决物联网问题的首选方案。RFID网络规划问题要考虑多个目标,被证明是多目标优化的问题。群体智能(Swarm Intelligence,SI)算法在解决多目标优化问题方面得到了广泛的关注。文中提出了一种改进型灰狼算法(Improved Grey Wolf Optimizer,IGWO),利用高斯变异算子和惯性常量策略来实现RFID网络规划。通过建立优化模型,在满足标签100%覆盖率、部署更少的阅读器、避免信号干扰、消耗更少的功率4个目标的基础上,将所提算法与粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)、遗传算法(Genetic Algorithm,GA)、帝王蝶算法(Monarch Butterfly Algorithm,MMBO)进行了对比分析。实验结果表明,灰狼算法在RFID网络规划时表现更优异,在相同的实验环境下,相较于其他算法,IGWO的适应度值比GA提高了20.2%,比PSO提高了13.5%,比MMBO提高了9.66%;并且覆盖的标签数更多,可以更有效地求出最优化方案。 相似文献
4.
针对密集观测场景下敏捷成像卫星任务规划问题求解空间大、输入任务序列较长的特点,综合考虑时间窗口约束、任务转移时卫星姿态调整时间、存储约束和电量约束,对敏捷成像卫星任务规划问题进行建模. 提出融合IndRNN和Pointer Networks的算法模型(Ind-PN)对敏捷成像卫星任务规划问题进行求解,使用多层的IndRNN结构作为算法模型的解码器. 基于Pointer Networks机制对输入任务序列进行选择,使用Mask向量考虑敏捷成像卫星任务规划问题中的各类约束. 基于Actor Critic强化学习算法对算法模型进行训练,以获得最大的观测收益率. 实验结果表明,对于密集观测场景下的任务规划,Ind-PN算法的收敛速度更快,可以获得更高的观测收益率. 相似文献
5.
目前移动通信业务在我国的发展呈上升趋势,我国的人口基数较大,相关的用户数量较多,这在一定程度上导致相关的数据量十分庞大。传统的通信网络规划已不适用于当前的通信需求,所以加强大数据在通信网络规划中的应用十分重要。基于此,本文探讨了通信网络规划的重要意义和发展现状,分析了大数据在通信网络规划中的作用以及面临的问题,提出了大数据在通信网络规划中的应用措施。 相似文献
6.
针对传统遗传算法收敛速度慢、容易陷入局部最优、规划路径不够平滑、代价高等问题,提出了一种基于改进遗传算法的无人机(UAV)路径规划方法,该算法对遗传算法的选择算子、交叉算子和变异算子进行改进,从而规划出平滑、可飞的路径。首先,建立适合UAV田间信息获取的环境模型,并考虑UAV的目标函数与约束条件以建立适合本场景的更为复杂、精确的数学模型;然后,提出了混合无重串选择算子、非对称映射交叉算子和启发式多次变异算子,寻找最优路径以及扩大种群搜索范围;最后,采用三次B样条曲线对规划出的路径进行平滑,得到平滑的飞行路径,并且减少了算法的计算时间。实验结果表明,与传统遗传算法相比,所提算法的代价值降低了68%,收敛迭代次数减少了67%;相较蚁群优化(ACO)算法,其代价值降低了55%,收敛迭代次数减少了58%。通过大量对比实验得出,当交叉率的值为(1/染色体长度)时,算法的收敛效果最好。在不同环境下进行算法性能测试,结果表明所提算法具有很好的环境适应性,适合于复杂环境下的路径规划。 相似文献
7.
为使机器人能够高速精确地完成作业任务,需要对机器人的运动轨迹进行轨迹规划。主要针对三自由并联机器人在食品拾放作业中运动不平稳的问题,提出采用回旋线和圆弧线组合的方式,作为机器人运动轨迹中2段直线之间的过渡曲线,以修正梯形加速度运动规律为前提,以运动时间最优为目标,采用蚁群算法得到优化后的运动轨迹参数。运用ADAMS和MATLAB联合仿真的方式,验证优化后运动轨迹能够提高机器人的运动平稳性,减小末端执行器运动时的抖动,为机器人的运动控制研究提供理论方法及依据。 相似文献
8.
面向人-机器人交互共融环境对机械臂仿人运动规划的重大需求,本文提出了一种基于强化学习的机器人手臂仿人运
动规划方法。 首先,基于人体手臂的结构特征,设计了体现机械臂运动特性的肩夹角、肘夹角和腕关节运动角,并采用正态性和
相关性分析方法,对 VICON 运动捕捉系统获取的人体手臂运动数据进行分析,以获取人臂运动特性规则。 然后,根据不同的运
动特性规则,设计对应的回报函数,并采用强化学习方法进行机械臂仿人运动模型的训练。 最后,搭建机械臂仿人运动平台,实
验统计仿人运动的成功率为 91. 25% ,验证了所提规划方法的可行性和有效性,可用于提高机械臂运动的仿人性。 相似文献
9.
针对目前在变电站中应用广泛的巡检机器人,探讨了其巡检路径的问题,依据离散数学理论中的哈密顿回路方法和路径的常规规划算法,研究了一种变电站的巡检路径为矩形分布时的机器人巡检路径问题。针对不同巡检方式,分别提出:全局巡检方式,采用新提出的哈密顿算法,当巡视起点被设定后,其他被巡视的任何点均可被归类,从而找出其巡检路径的哈密顿回路;重点设备巡检方式,采用Dijkstra算法和遗传算法相结合的方法;固定点巡检方式,采用Dijkstra算法。其中,三种巡检方式分别针对电量充足、低电量返回及充电完毕继续巡视等方面给出仿真结果,并将其在某变电站进行了试用。研究结果表明,三种巡检方式下的算法均有效可行,新提出的哈密顿回路算法巡视的路径比常规方法相对要短,算法的运算速度相对更快。 相似文献
10.
梳理了美军兵力规划的一般流程,介绍了场景方法在兵力规划过程中的应用情况;基于美军兵力规划的具体实践,总结了场景开发与分析对战略环境变化响应的及时性与适应性方面存在的两大突出问题,并详细阐述了场景方法应用中存在的八个具体挑战,包括场景选取标准、前提假设选择、多场景综合集成、场景分析与评估等;在此基础上,给出了一部分具体建议。本研究不仅可对兵力规划方法以及场景设计与分析提供针对性的信息参考,还可对作战研究过程中涉及的场景构建问题提供一定的启发。 相似文献