基于有限状态机的多机器人围捕策略研究

围捕任务是多机器人系统具有挑战性的任务之一,其综合了多机器人系统多方面的技术,其相关技术在多机器人的编队巡逻、环境侦查、编队进攻等任务中都有应用.首先提出一种基于条件反馈机制的Leader-follower多机器人队形控制方法,然后将有限状态机原理利用在多机器人协作围捕中,将围捕过程中的各个运行阶段定义为不同的状态,在每种状态内部分别执行形成队形、保持队形和转换队形.通过这种方式,提高了程序模块的使用效率,并使编队运动成为围捕任务的执行手段,通过实例仿真验证了本方法的有效性.     

基于遗传算法的投资优化问题的应用研究

遗传算法是模拟自然界生物进化过程的计算模型。文中讨论了遗传算法在企业投资规划中的应用，给出了遗传算法解决投资规划问题的计算机仿真实例。     

充氮气调对优质稻黄变及品质的影响研究

以常规储藏(空气组)作对照,将水分13.5%的优质稻在温度为35、40、45℃下进行氮气储藏,通过测定黄度指数、脂肪酸值、出糙率、整精米率研究优质稻黄变程度及黄变过程中的品质变化。结果显示,高温可使优质稻发生黄变,温度越高,黄度指数越大,黄变程度越深。在35、40、45℃下储藏45 d,氮气组优质稻黄度指数比对照组分别低1.2、2.2、3.0,说明氮气气调可有效降低优质稻的黄度指数。在优质稻黄变过程中,温度与脂肪酸值成正比,与出糙率,整精米率成反比。在45℃下储藏45d,氮气组和对照组优质稻品质变化最明显,其中氮气组脂肪酸值比对照组低7 mgKOH/100g,出糙率高0.20%,整精米率高16.05%,说明氮气气调可抑制优质稻脂肪酸的生成和整精米率的下降,但对出糙率影响不大。因此,在实际储藏优质稻中,应尽量避免高温,若无法避免,可通过氮气气调延缓优质稻的黄变及品质劣变。     

便携式拉曼光谱仪在食品检测中的应用

便携式拉曼光谱仪以其快速、无损、便携等特点被广泛的应用到了食品领域。本文从便携式拉曼光谱仪的工作原理、系统结构和特点、研发等方面进行简单介绍,重点介绍了目前国内外采用便携式拉曼光谱仪在食用油的掺假、农药残留、非法添加物等方面进行检测和分析的应用现状,并对便携式拉曼光谱仪在检测中存在的问题和关键技术进行了讨论,最后对便携式拉曼光谱仪在食品检测中的应用进行了展望。      

收获后入仓前优质粳稻黄变规律研究

通过在实验室条件下对优质粳稻收获后入仓前不同气候条件(晴朗、阴天和雨天)的模拟,研究刚收获的高水分南粳9108在不同气候条件下的黄变规律,并对黄变过程中的品质变化进行了测定。结果表明,晴朗天气条件下60%RH,25℃、30℃时,优质粳稻35 d内不发生黄变,若发热达到40℃,35 d发生黄变,50℃时,15～20 d发生黄变。黄变过程中,黄度值数范围为28.02～31.02,脂肪酸值小于25 mgKOH/100g,出糙率大于81%,整精米率低于55%。在阴天条件下80%RH,25℃、30℃时,35 d内未有黄变,发热达40℃时,20～25 d发生黄变,50℃,15 d发生黄变。雨天条件下90%RH,25℃、30℃时,35 d内有黄变,发热达40℃时,15～20 d发生黄变,50℃时,10～15 d发生黄变。黄变过程中,黄度值数范围为28.03～32.69,脂肪酸值变化较明显,由宜存状态变成接近重度不易存状态,出糙率次之,粳稻等级由1等降为2等,整精米率低于50%,小于优质粳稻3级的要求。     

模糊数方法在机械另件设计中的应用

应用模糊数学理论,针对模糊设计计算问题,提出了基于模糊数的设计计算方法,并给出了具体的设计计算实例。     

贪心遗传算法求解组合优化问题

许多问题最终可以归结为求解一个组合优化问题,GA是求解组合优化问题的一个强有力的工具,但遗传算法在应用中常出现收敛过慢和封闭竞争问题,本文提出贪心遗传算法。该算法的初始种群建立、交叉和变异等过程,都引入贪心选择策略指导搜索;移民操作向种群引进新的遗传物质,克服了封闭竞争缺点。贪心遗传算法可以避免早熟收敛并改进算法的性能,算法搜索起步阶段的效率是非常高的,本文通过TSP问题仿真试验证明了算法的有效性,在较少的计算量下,得到令人满意的结果。     

天下母爱

我曾读到过一些关于母爱的故事，每一个，都足以震撼心灵：一位妇女带着年幼的儿子到一家公园游玩。走过熊笼时，儿子拿着一块糖伸了进去，母亲发现时，儿子的右手已经伸到了熊嘴里。想要把孩子的手拽回来已经来不及了。刹那间，这位母亲猛地把双手伸进了黑熊的嘴里，一只手代替儿子的小手“喂”给黑熊，另一只手护住儿子的小手，拼命地从黑熊的嘴中往外夺。     

一种实时手势位置识别方法研究

针对人机交互问题,提出一种肤色检测与集成学习相结合的手势位置识别方法。利用目前比较成熟的Adaboost算法和基于HSV颜色空间的肤色检测算法相结合,并利用先识别人脸,再识别手掌位置的识别策略。有效的结合Adaboost和基于HSV颜色空间肤色检测两种算法的优势,并对这两种算法的缺陷进行了补足,很大程度上解决了Adaboost计算量大而导致识别周期长和基于HSV颜色空间的肤色检测高误检率的问题。实验结果表明,该算法运行到得出结果耗时0.465s,识别率高达95.21%。     

硬件描述语言VHDL应用设计及实例

介绍了应用电子电路设计自动化（EDA）工具MAX＋plusⅡ进行的数字电路设计，所探讨的主要内容是EDA设计方法和硬件描述语言VHDL的使用，并以8255为实例进行了编程和仿真，将经过仿真检验的设计卸载到相应的可控除编程逻辑器件（EPLD）中，充分利用了VHDL的灵活性，可移植性和可编程逻辑器件的静可重复编程行性，使硬件设计像软件一样通过编程实现，半实物仿真试验结果表明满足了设计要求。