水下滑翔机海洋环境深平均流估计方法

提出了水下滑翔机海洋环境深平均流估计方法．首先,基于水下滑翔机稳态运动模型,研究海水密度差异和耐压舱体压缩变形对水下滑翔机运动速度的影响,建立水下滑翔机运动速度快速计算模型,并证明了该模型的正确性及有效性．然后,利用得到的水下滑翔机运动速度和船位推算方法结合,给出了海洋环境深平均流估算方法．利用该深平均流估算方法对3台水下滑翔机海上试验过程中的深平均流进行估算,并分析了估算结果的有效性．实验结果证明利用本文得到的深平均流可以提高水下滑翔机船位推算中的定位精度．     

基于局部流场构建的水下滑翔机路径规划

提出了一种基于局部流场构建的水下滑翔机路径规划方法．首先,基于历史剖面的深平均流对未来剖面的深平均流进行预测,并进行位置确定,然后将最前方若干周期的深平均流作为观测值,结合客观分析技术来构建局部流场．最后以构建的流场为基础,采用CTS-A^*（constant time surfacing A^*）迭代算法进行路径规划．在仿真环境下,分别利用该路径规划算法对单个流场和多个流场进行测试,并对结果进行了分析．实验结果表明,该路径规划算法适用于常规大小海流以及大海流情形．     

聚类算法综述

大数据时代，聚类这种无监督学习算法的地位尤为突出。近年来，对聚类算法的研究取得了长足的进步。首先，总结了聚类分析的全过程、相似性度量、聚类算法的新分类及其结果的评价等内容，将聚类算法重新划分为大数据聚类与小数据聚类两个大类，并特别对大数据聚类作了较为系统的分析与总结。此外，概述并分析了各类聚类算法的研究进展及其应用概况，并结合研究课题讨论了算法的发展趋势。