基于路标点追踪的差速驱动机器人运动规划

首先,针对三角网格路径规划方法采用D-P算法提取路标点时,其最大阈值不易确定等问题,提出基于碰撞检测的抽取路标点方法.同时采用Pure Pursuit算法跟踪路标点,对差速驱动机器人进行运动规划;然后,通过实验对比分析表明,在提取路标点时,与D-P算法相比,碰撞检测方法更加优越;最后,通过差速驱动机器人的运动规划实验表明:Pure Pursuit算法追踪路标点方法规划的运动轨迹为一条光滑曲线,能够有效地避开地图上的障碍物;机器人角速度和线速度均为光滑函数,变化平缓,在路标点附近出现较小波动,波动范围均在允许值内;运动规划时间为0.049s,完全能够满足实际需求.研究结果表明,基于路标点追踪的移动机器人运动规划是一种简单有效的运动规划方法.     

融合CNN-BiLSTM-Attention的集成学习价格预测

价格预测对于大宗农产品市场的稳定具有重要意义,但是大宗农产品价格与多种因素有着复杂的相关关系.针对当前价格预测中对数据完整性依赖性强与单一模型难以全面利用多种数据特征等问题,提出了一种将基于注意力机制的卷积双向长短期记忆神经网络(CNN-BiLSTM-Attention)、支持向量机回归(SVR)与LightGBM组合的增强式集成学习方法,并分别在包含历史交易、天气、汇率、油价等多种特征数据的数据集上进行了实验.实验以小麦和棉花价格预测为目标任务,使用互信息法进行特征选择,选择误差较低的CNN-BiLSTM-Attention模型作为基模型,与机器学习模型通过线性回归进行增强式集成学习.实验结果表明该集成学习方法在小麦及棉花数据集上预测结果的均方根误差(RMSE)值分别为12.812, 74.365,较之3个基模型分别降低11.00%, 0.94%、4.44%,1.99%与13.03%, 4.39%,能够有效降低价格预测的误差.     

仿生扑翼模态分析研究与优化设计

微型扑翼飞行器是微型飞行器和扑翼飞行器的结合,是飞行器设计领域的研究热点,但在低雷诺数下存在升力不足的现象。已有研究表明,扑翼的弯扭耦合对于提高升力有效,弯扭耦合可通过共振激励放大驱动机理来实现,但该机理对扑翼的模态提出要求。本文首先建立仿生扑翼有限元模型,对其进行模态分析,并提出1种适用于扑翼的模态种类判别方法。为满足模态要求,提出了2种改进方案,并进行了有限元仿真验证。结合两种改进方案,提出双斜梁-主梁变截面扑翼模型。基于PCL语言对该模型进行参数化建模,采用遗传算法对其进行尺寸优化,得到满足模态要求的相对理想的仿生扑翼,为仿生扑翼的设计和优化提供重要的科学依据和工程应用价值。     

现代中英电影招贴设计艺术特征比较

近几十年来,世界各国的设计师对电影招贴的研究在不断创新发展,在力求准确传达电影信息的同时,更注重电影招贴自身独特的风格以及创意的表达。文章分别以中国设计师黄海和英国设计师Jeremy Sauders为例,选择各自具有代表性的电影招贴进行分析,通过中英两国电影招贴艺术特征的对比,发现中国电影招贴注重传统文化艺术的融入,以营造独具民族性的意境;而英国电影招贴则更重视招贴的形式感设计。     

基于矩阵分解的DLDA特征抽取方法分析

提出两种基于矩阵分解的DLDA特征抽取算法。通过引入QR分解和谱分解(SF)两种矩阵分析方法,在DLDA鉴别准则下,对散布矩阵实现降维,从而得到描述人脸图像样本更有效和稳定的分类信息。该方法通过对两种矩阵分解过程的分析,证明在传统Fisher鉴别分析方法中,矩阵分解同样可以模拟PCA过程对样本进行降维,从而克服了小样本问题。在ORL人脸数据库上的实验结果验证了该算法的有效性。     

Q版网游《梦幻聊斋》改编神话小说《聊斋志异》

随着网络游戏与传统文化进一步的融合,一款以《聊斋志异》为故事背景的Q版回合制网游即将在近期展现在玩家眼前。《梦幻聊斋》是北京麒麟网信息科技有限公司继《成吉思汗》之后推出的又一力作。依然把游戏的背景扎根在中国文化上,走起了美妙的神话传说。从人物设计到游戏的世界观。无处不透着轻松活泼靓丽的感觉。荣获“2010年最受期待网络游戏”大奖的《梦幻聊斋》,游戏世界观以蒲松龄所著的《聊斋志并》为背景铺开,划分为人族、妖族、鬼族和仙族。四族各有特点．彼此各自独立却在一定的程度上相互交融,     

无锡惠山泥人的造型特征研究

无锡惠山泥人历史悠久,造型优美传神,是我国民间工艺的精粹。论文通过对无锡惠山泥人的造型特征进行分析,总结出其造型、色彩、及构图上的规律,以此为实例分析推动传统工艺文化的保护和发展。     

基于改进遗传算法的数字信号特征集选取

针对通信信号的特点,提出了一种应用于信号特征筛选的改进遗传算法。该方法首先确定了最能表现信号调制间差别的特征子集即优秀基因库,然后在遗传过程中通过选择、淘汰引起优秀基因库大小的变化,最后通过引进不同大小的库外特征量,保证每代遗传过程中的交叉和变异概率随环境的变化而自适应的变化,最终筛选出一高质量的特征子集,并结合RBF神经网络分类器得到更好的识别效果。通过仿真实验验证了该方法不但具有求解全局问题的鲁棒性、收敛性,而且具有更快的收敛速度和更强的全局收敛性。     

RSA公钥密码算法的计时攻击与防御

计时攻击根据密码算法在密码设备中运行时的执行时间差异,分析和判断密码算法的各种有效信息,是最具威胁的旁路攻击方式之一。该文研究RSA加密算法和计时攻击的原理,分析RSA解密过程,阐述针对基于模幂算法的RSA计时攻击的原理,讨论如何抵御该计时攻击。     

新的基于加权均值模型的证据融合方法

针对D-S证据理论难以处理证据冲突的问题,提出了一种将Murphy平均融合方法和证据权方法相结合的证据融合方法.该方法将显著偏差证据的判别引入融合流程,实现对证据权重的区分量化,建立了加权的基本概率分配均值模型.仿真结果表明:该方法能有效区分证据的重要程度,提高了证据融合的准确性与收敛速度,较好地解决了冲突证据融合的问题.