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.     

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。     

CUG-2高精度钻参仪及其在深孔生产中的应用

详细介绍了CUG-2高精度钻参仪的组成和联机方法、主要功能、特点以及在山东乳山ZK43-1号深孔中的应用情况。实际应用表明,CUG-2高精度钻参仪不仅能够实时监测、显示和保存监测的钻探参数,还具有预测孔内事故和数据无线传输等显著优点,应用前景广泛。     

网络监察民警培训中教学质量提升途径的探索

在新形势新任务要求下,网络监察民察的培训存在很大的难度。本文首先介绍了网络监察民警培训的必要性,然后重点从培训课程体系、师资队伍建设、教学的方式方法和实训教学环节等方面进行了探讨,以确保培训教学质量的稳步提升。     

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。     

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。     

大规模隐式反馈的词向量音乐推荐模型

现有音乐推荐系统在大规模隐式反馈场景下存在推荐困难的问题,提出大规模隐式反馈的词向量音乐推荐模型（Word-Embedding Based Implicit Music Recommender）.本模型借鉴了自然语言处理领域的Word2Vec技术,通过学习用户音乐收藏播放记录里的歌曲共现信息,获得用户、音乐在分布式空间的低维、紧致的向量表示,从而得到用户、音乐之间的相似度进行推荐,并且在理论上论述了Word2Vec技术应用在推荐系统上的正确性.该模型在保证准确率和召回率几乎不变的同时,收敛速度快,占用内存小,试验结果表明该模型有效的解决了大规模隐性反馈场景下音乐推荐困难的问题.