基于粒子群优化的粒子滤波定位方法

为了实现移动机器人精确高效的自定位,提出了基于粒子群优化的粒子滤波定位方法.文章分析了常规粒子滤波定位方法存在的不足之处.将最新观测值融合到采样过程中,并利用粒子群优化算法提高了常规粒子滤波器的预估性能.接下来,建立了系统的概率运动模型和感知模型,并利用粒子群优化粒子滤波方法解决了移动机器人的自定位问题.粒子群优化算法的优化结果使得采样集向后验概率密度分布取值较大的区域运动,从而克服了粒子贫乏问题并且显著地降低了精确定位所需的粒子数.仿真实验表明该算法的有效性.     

粗糙集神经网络系统在故障诊断中的应用

故障诊断中的误报和漏报现象直接影响诊断的准确率,同时在线故障诊断又要求很强的实时性,本文在给出粗糙集神经网络系统原理框图的基础上,结合领域知识把该系统应用于滚动轴承的故障诊断中,仿真实验结果表明该系统提高了故障诊断的准确率和诊断速率,同时减少了检测项目,降低了诊断成本,在实际中有良好的应用前景。     

自适应蚁群算法

蚁群算法是由鄣大利得Ｍ．Ｄｏｒｉｇｏ等人首先提出的一种新型的模拟进化算法,初步的研究已经表明该算法具有许多优良的性质,为求解算杂的组合优化问题提供了一种新思路,此方法已经引起了众多学者的研究兴趣,但同时也存在着一些缺点,如需要较长的计算时间,容易出现停滞现象等,目前国内对此研究尚少,为此,本文对景中算法的研究现状作一综述,希望能够对相关研究起到一定的启发作用。     

基于双树复小波变换的图像融合方法

为获得更好的融合效果,提出基于双树复小波变换的图像融合方法。双树复小波变换具有平移不变性、方向选择性等特点,适合进行图像融合,优于传统离散小波变换方法。给出多策略的融合规则,源图像小波变换后低频采用区域清晰度,高频采用区域标准差。灰度多聚焦图像和彩色多聚焦图像的融合实验测试以及评价指标的统计结果,表明了双树复小波变换方法的优势和所用融合规则的有效性。     

离散事件系统的协调反馈控制

本文探讨以Ｐｅｔｒｉ网为模型的离散事件系统（ＤＥＳ）的某种禁止状态避免问题，提出了以Ｐｅｔｒｉ网Ｎ为基网，设计具有外部输入位置Ｐｅｔｒｉ网（ＰＮＩＰ），对Ｎ进行协调反馈控制的方法。由Ｎ现行状态反馈决定的ＰＮＩＰ的控制状态，既保证Ｎ避免禁止状态，又使Ｎ具有最大自由度。     

足球机器人控制体系结构的研究

提出了基于粗粒度空间和垂直分解结构的控制体系结构,用于解决实时多足球机器人的对抗问题．总结了智能机器人的控制体系结构,提出了控制体系结构设计中的几个重要原则．提出了粗粒度行为的概念,寻求决策精度与系统智能和实时性的平衡,并设计了基于这种思想的控制体系结构．实现了基于这种结构的策略程序,实战证明了该方法的正确性．     

基于多结构元顺序形态变换的灰度图像边缘检测

在简要介绍顺序形态变换的基本概念及相关性质和对顺序形态变换进行边缘检测的原理进行阐述,以及对结构元素和百分位对边缘检测的影响进行讨论的基础上,根据图像形态学多刻度形态滤波的思想,从抑制噪声的角度对基本边缘检测算子进行推广和扩展,首先构造了3种边缘检测算子,并从理论上分析了算子的特性;然后将多结构元与图像边缘进行匹配,提出了3种广义顺序形态边缘检测算子并给出了一般表达形式;最后着重探讨了多结构元素及二重混合顺序形态变换百分位值p、q的选取原则.实验结果表明,该边缘检测算子在抑制噪声对图像边缘的影响和保持图像细节方面,优于传统的边缘检测算子和普通的形态边缘检测器.     

放射治疗剂量分布的计算机模拟

利用蒙特卡罗方法模拟放射治疗剂量分布,改写现有的放射治疗软件-DPM进行剂量计算,与图形处理方便的M atlab软件相结合,给出高精度的显示结果,这是一个很有前景的研究方向。因为它既可以获得很快的仿真速度,又能得到直观的仿真结果图形。研究结果表明该方法对于提高放射治疗水平具有重要的指导意义和应用价值。     

激光加工机器人自标定研究

介绍一种机器人自标定方法,通过固定于机器人末端执行器上的探针与工作空间中的约束平面接触,建立运动学约束方程,利用机器人内部传感器读数来辨识机器人运动学参数,约束平面的位置无需准确知道。该方法无需任何外部测量设备,适于定期现场再标定。对某激光加工机器人的仿真结果表明,该方法可以达到其它标定法如几何参数标定法所能达到的标定精度。     

RS决策开发平台中可重用构件检索系统的设计

软件重用技术是提高软件生产率、解决软件危机的良好途径,可重用构件检索问题一直被视为软件重用的瓶颈问题。本文主要讨论了基于面向对象的可得用构件检索系统的设计与实现。给出了该系统的总体结构,并对系统的核心内容做了详细的论述,该系统不仅适合于RS决策开发平台的可重用构件检索,而且也适用于其它可重用构件的检索。