基于拓扑势的网络拓扑建模方法

针对现有拓扑建模研究中层次型模型不满足幂率分布规律的问题,提出一种基于节点拓扑势与幂率特性的层次化网络拓扑建模方法,给出拓扑生成算法PPHM。通过计算拓扑势实现网络节点的分层,能准确发现网络中的重要连接。对平均最短路径长度等拓扑参数的比较结果证明了该方法的有效性。     

用量子化学计算中药大黄提取物大黄素的光敏性

大黄素作为天然蒽醌类染料,因其在可见光照射之下的良好光致生物活性而越来越受关注。考虑到含时密度泛函理论(TD-DFT)在研究光敏剂光物理化学过程中应用成功,本文用其研究大黄素激发态的各种性质,并用连续介质模型(PCM)讨论溶剂效应对激发态行为的影响。发现:(1)在无氧条件下,溶剂中大黄素可损伤DNA,原因是碱基对与大黄素阳离子之间的电子转移所致,并非由其三重激发态与碱基对直接作用而引起。而阳离子的产生是依赖容剂中2个邻近的三重态大黄素分子间的自离子化反应;(2)在有氧的环境中,大黄素的去激发能可以提供足够的能量与氧气之间发生能量转移而产生单重态氧;溶剂效应降低大黄素的电离势及电子亲和势,使其在水中更容易放出电子。当大黄素被还原后,在气相中氧的氧化能力不足以夺取大黄素负离子的电子而产生超氧阴离子,而在溶剂中这一反应却可能发生。     

基于机器人群的主动传感器网络自组织的运动规划

主动传感器网络的自组织通常要求移动节点群(机器人群)通过障碍物环境移动到指定地点后, 重新调整并按预定布局组网. 在网络的自组织过程中要保证每个移动节点(机器人)与整个网络之间的连通性. 在对移动机器人的保持连通性进行优化的基础上, 提出了单步位置预测与群体势场相结合的分布式运动规划方法进行主动传感器网络的部署和重置, 证明了机器人运动控制的稳定性和网络的连通性保持, 进行了有和无障碍物环境下超过40个机器人的仿真, 结果表明该方法适用于大规模的主动传感器网络重置, 并对不同规模的网络具有可扩展性.     

有向异构传感器网络覆盖优化算法

针对有向异构传感器网线随机部署产生覆盖重叠和盲区这一问题,受到虚拟势场算法的启发,提出了基于虚拟势场的有向异构传感器网络覆盖优化算法（PCADH）。以有向感知模型为基础,引入重叠质心、有效质心和虚拟边界质心的概念,对有向异构传感器网络进行虚拟受力优化、节点往复运动优化和边界优化处理。仿真结果表明：算法可以快速有效地提高有向异构无线传感器网络的覆盖率。     

考虑障碍环境下的多机器人编队控制研究

编队和避障控制是机器人路径规划设计中的典型问题,文中提出了将leader-following法和人工势场法相结合的方法,来更好地完成多机器人在未知环境下的编队和避障控制。之前的研究只将leader-following算法用于多机器人的编队控制,而文中提出此方法也可以用于多机器人系统的避障控制。基于leader-following法,多机器人能自动编队并保持队形;而结合人工势场法,多机器人可以保持队形行进,在遇到障碍物的情况下变换队形避障,在避障后恢复原队形,最终到达目标。通过仿真实验证明,该算法实现了多机器人在未知环境下的自动编队和避障,从而证明了leader-following算法可以用于机器人的避障控制。     

基于改进人工势场法的智能无人车路径规划仿真研究

传统的人工势场法由于存在局部极小值问题,使智能无人车无法到达目标点。本文提出一种角度偏移的改进人工势场方法来进行避障的路径规划。介绍传统人工势场模型,详细介绍改进人工势场方法,并且对改进人工势场法进行仿真,实验证明方法的有效性。     

基于多LCS和人工势场法的机器人行为控制

基于遗传算法的早熟收敛、局部最优解、占据较大的存储空间等缺陷,提出了一种基于多LCS和人工势场法的机器人行为控制方法,设计了特殊的适应度函数。不同算法的仿真实验结果表明多LCS和人工势场法相结合用于机器人行为控制是收敛的,很大程度上改善了遗传算法的早熟收敛和收敛速度慢等问题。     

中国传统标识图形审美意象

"意象"是中国传统美学的一个十分重要的范畴,意象美贯穿了中国传统美学的始终,是中国文化不可或缺的重要组成部分,也是人类文化的共同财富。中国传统标识图形可谓源远流长,从原始的图腾,商周太极八卦,秦汉的篆刻印章,明清的吉祥符号等等,无不体现出意象之美。这种独特的宇宙观与生命情调在艺术设计的美学领域中具有极高的借鉴、赏析价值,主要表现在:一、天地之道;二、吉祥之意;三、完美之象;四、灵空之势。现代标志设计在探寻中国传统文化和审美意识精髓的同时,也要充分认识来自现代西方的各种设计思潮,兼收并蓄,融会贯通,寻找传统与现代的契合点,让现代标志设计既具有民族个性,又具有时代感。     

基于模糊神经网络的煤层冲击地压预测模型研究

煤层冲击地压是煤矿重大灾害之一。冲击地压的发生是由多方面因素造成的,具有模糊性、动态性,表现为一个复杂的非线性动力学过程,这使得冲击地压预测系统的数据处理不能按照常规的线性系统法进行处理。文章提出了多源信息融合的模糊神经元网络算法,且基于势场拓扑层次聚类融合FCM算法的聚类思想,将模糊集合理论引入神经元网络,构成基于多判据信息融合的模糊神经元网络模型,并对该网络进行了优化。通过仿真试验,验证了该模型的有效性。     

深海集矿机模型车避障系统设计

考虑深海底集矿机的未知、复杂工作环境以及在集矿机上做试验的不便,设计并实现了深海集矿机模型车避障系统;该系统先用超声波传感器检测障碍物信息,然后用高性能单片机AT89S52对信息进行处理后传送到水下工控机,在此基础上,运用改进势场法进行行走避障,规划出深海集矿机模型车作业路径;此算法适应于动态未知复杂环境下的深海集矿机实时导航和避障,且在目标点附近存在障碍物时也能达到目标;仿真和试验结果验证了该算法的有效性。