基于预计算的多智能体协作研究

针对机器人足球多智能体系统的协作和避障问题,定义了预计算概念,提出了预测模型,并在此基础上改进了决策子系统．经过机器人足球的实际比赛和实验验证,该模型和策略是有效的,具有一定实际应用和推广价值．     

川东地区气田水水质特性研究

气田水是天然气开采过程中采出的地层水,因其来源广泛、类型众多以及成分复杂等原因导致其很难达标处理,且容易对土壤、地表水以及地下水造成污染。因此,本文以川东地区气田水为研究对象,通过常规水质分析和GC-MS等技术手段对其进行全面分析,结果表明：①川东地区气田水特征污染物为氯化物、COD、SS、阴离子表面活性剂以及硫化物等物质;②根据其水质特性可以将川东地区气田水分为两类,一类是高矿化度、高含有机物气田水;另一类是高含硫、高含有机物气田水;③川东地区气田水中共有17种有机污染物,主要为烷烃类、醇类、酯类以及少量酸类等物质。     

一个幻影围棋计算机博弈系统的设计与实现

幻影围棋作为一个刚兴起不久的棋类游戏,属于不完全信息博弈,目前对幻影围棋的研究与开发较少,在国内才刚刚起步.分析了幻影围棋计算机博弈系统的模型与结构,结合Alpha-Beta搜索算法和蒙特卡洛算法的优势,依据棋盘状态采用不同的搜索算法,调用搜索引擎产生下子,在此基础上开发实现了一个幻影围棋博弈系统,能有效的交互和处理信息,并通过了运行测试.     

高等教育模式发展与高校教材形式类型探讨

计算机与网络技术在高等教育过程中的应用将促使高等教育的模式发生变化，从而引起高校教材内容与形式的变革。纸质教材、电子教材及两者的混合，是21世纪初高校教材的基本类型。电子教材的广泛运用，将改变教师的传统角色，增强学生的主体意识，促进学生能力培养。     

矢量水听器在水下滑翔机上的应用研究

水下滑翔机通过改变自身浮力上浮和下潜,借助水动力实现前进滑翔运动,将其用于水中目标长时间、高隐蔽和大范围探测已成为当前研究的热点。通过在现有水下滑翔机平台上集成单个矢量水听器,研制出具有水中目标探测能力的水下声学滑翔机。对矢量水听器和水下滑翔机平台自噪声进行测试,分析了矢量水听器自噪声水平和平台主要噪声源,分析结果对指导滑翔机平台进行减振降噪处理和优化声学系统工作模式具有重要指导意义。利用2018年5月南海某海区水下声学滑翔机试验数据,分析水下声学滑翔机对水面航船目标的探测性能。结果表明,深海良好水文条件下,水下声学滑翔机对航速10 kn的试验船目标最远探测距离大于14 km.     

二维矢量水听器及其在Argo浮标平台上的应用技术

传统同振式矢量水听器在水下缓动声纳平台应用时,自身姿态变化难以准确测量,导致目标测向精度低,为此开展了二维复合同振式矢量水听器研究。分析二维矢量水听器姿态实时测量与校正原理,选取微机电系统姿态传感器作为姿态感知器件,设计具备姿态测量功能的二维复合同振式矢量水听器,并实现其在Argo浮标平台的集成应用。海上试验结果表明：同振式矢量水听器可在10~3000Hz范围内采集声场信息,矢量通道具有余弦指向性,在1 kHz频点处灵敏度为-179.5 dB （0 dB参考值为1 V/μPa),声压通道灵敏度级为-191.5 dB±0.5 dB(0 dB参数值为1 V/μPa), 具备姿态测量功能;同振式矢量水听器应用于浮标平台进行海洋环境噪声与水中目标同步监测技术可行,为其在水下缓动声纳平台工程化应用奠定了基础。     

基于Stewart平台的拉伸机举升机构优化分析

对已设计完成的Stewart平台进行有限元分析,以检验平台结构强度的合理性。利用SolidWorks对平台的不同位姿进行三维建模,在ANSYS中进行静力学仿真分析,得到Stewart平台的应力、变形等数据,从而为平台的结构强度理论探讨和结构优化设计提供理论基础。     

宇航元器件极限评估试验剖面设计

宇航元器件极限评估是一种新的可靠性评价技术,其目的是评价电子元器件的极限能力,以适应航天对电子元器件的高可靠性要求。介绍了极限评估和极限评估试验,提出了极限评估试验剖面设计的一般原则,给出了试验剖面设计的典型方法,并以微波固态功放的温度应力极限评估试验和GaAs单片微波集成电路的电压应力极限评估试验作为典型样例设计了试验剖面,通过试验验证了剖面的有效性,最后总结了极限评估试验剖面设计中应当注意的一些事项。     

基于人工生命行为选择的智能体决策的研究

人工生命行为选择是人工生命研究领域的重要问题之一,智能体作为人工生命体的一种形式,决策系统相当于是智能体的“大脑”。文章以足球机器人作为智能体的研究原型,分析了机器人足球决策系统的现状,根据仿人智能控制思想和人工生命行为选择模型,建立了基于人工生命的智能体决策系统,并借助机器人足球比赛这样一个标准任务平台,投入实际比赛中,证明结果是可行的和有效的。     

基于去频谱混叠Contourlet变换的层内局部相关性图像降噪

提出了一种基于去频谱混叠Contourlet变换的层内局部相关性图像降噪新方法.含噪图像经抗混Contourlet多尺度变换,得到一个低频逼近子图和一系列不同尺度、不同方向的高频细节子图,充分利用变换域同层同方向子带内信号系数相关性强、噪声系数无相关性的特点,采用强局部化零均值高斯分布模型对高频细节子图进行降噪处理.实验结果表明,该方法计算效率高,能克服Contourlet变换中的频谱混叠,避免了重构图像出现"划痕"现象.无论是PSNR指标,还是在视觉效果上,该方法的去噪性能均好于Contourlet去噪、Contourlet域HMT去噪和基于抗混叠Contourlet变换的硬阈值去噪,在有效去噪的同时,具有很好的图像边缘和细节保护能力.