从知识的表达和运用综述强化学习研究

为推进强化学习研究的进一步深入和扩大其实际应用范围,从强化学习研究的理论基础--知识袭示和运用的角度对强化学习进行分类.并就经典随机强化学习、模糊强化学习、定性强化学习以及灰色强化学习作了较详细的探讨与比较.最后从知识表达和运用的角庹对强化学习的发展进行了展望.     

三能级原子系统中量子态相干保持的控制策略

研究光与物质的相互作用并利用其性质设计新型的量子器件,以实现光信息存储及其消相干抑制.分析了以单色激光场为控制场的∧型三能级原子系统的主方程模型,借助于无消相干子空间的构造方法,通过改变耦合激光场Rabi频率的方式,设计了实现系统中量子态相干保持的控制策略.

     

基于灰色定性理论的移动机器人地图创建

针对移动机器人自主导航地图创建中超声波信息存在不确定性的问题,提出一种新的基于灰色定性理论的超声波信息解释和融合的方法,并用于处理超声波传感器信息和移动机器人创建环境地图．首先,引入概率灰数对超声波信息的不确定性进行描述,以获得栅格单元和传感器的概率灰数模型;然后,设计超声波传感器新旧信息的融合方法,从而得到环境地图的整体表示;最后通过地图创建仿真实验结果表明了这种方法具有良好的鲁棒性和准确度．

     

基于分布目标模型的SAR场景模拟

地理环境的场景回波模拟直接影响到合成孔径雷达(SAR)对抗系统仿真试验的效能评估.通过分析研究场景地表地物的电磁特性,利用高分辨率卫星影像数据的地物特征,采用面向对象的多尺度分类分割算法,提取得到了真实地物电磁特性数据.在构建分布目标模型时,先将实测数字高程模型(DEM)数据进行分形插值处理,建立几何模型,再利用小面单元模型建立散射模型,小面单元的电磁散射特性数据由与DEM数据对应区域的卫星影像数据提取得出,从而建立真实地理环境的SAR回波模型.通过ChirpScaling成像算法对回波信号进行处理,证明了方法的可行性.得到的场景回波模型与通常所用的忽略地物电磁特性得到的回波模型相比,具有逼真度高的优点,为SAR对抗系统仿真试验提供支持.     

智能自动化技术的现状与发展趋势

文章在介绍专家系统、模糊逻辑、人工神经网络、模式识别、遗传算法和小波分析等人工智能技术的特点以及它们在自动控制中的应用现状的基础上,分析了它们之间交叉综合后所形成的混合智能技术,指出应用混合智能技术是当前一段时间内实现复杂系统优化控制的重要途径。     

Linux环境下基于Agent的自主机器人仿真系统

针对复杂、不可预测环境下自主机器人系统的特点,研究开发了自主机器人仿真系统（AR－SIM）。本文介绍了AR－SIM的设计目的、系统特点、系统结构,以及在Linux环境下现,并提出了一种基于Agent的自主机器人控制结构。     

复杂系统的定性建模和定性控制综述

综述了复杂系统的定性建模和定性控制．首先阐述了定性建模的理论背景,讨论了 主要的定性建模研究方法及定性模型特性;接着介绍了定性控制的研究进展,对定性控制方 法进行了分类研究,探讨了定性控制器的设计及定性控制系统性能;最后就复杂系统的定性 建模和定性控制研究发展进行了评述．     

基于改进Bhattacharyya系数的粒子滤波视觉跟踪算法

基于颜色直方图的粒子滤波跟踪通常采用Bhattacharyya系数(B氏系数)衡量目标与候选区域特征模型之间的相似性.分析说明目标内部区域的B氏系数存在大量的峰值,使得粒子滤波跟踪仅能适应目标收缩,无法适应目标的膨胀.为此,提出了一种改进的B氏系数,从理论上分析说明了该系数具有单峰特性,基于该系数的粒子滤波跟踪能同时适应目标收缩和膨胀.分析和实验结果均表明,基于本文提出的改进B氏系数的粒子滤波跟踪对目标快速膨胀和收缩等形变具有较好的鲁棒性和准确性.     

基于Director8<自动控制原理>多媒体实验教学课件的制作

本文全面地介绍了基于Director8开发的《自动控制原理》多媒体实验教学课件，详细地阐述了该课件的设计目标、实现过程及其关键技术。     

基于视觉临场感的机器人遥操作全景环境构建

针对基于视觉临场感机器人遥操作全景环境构建过程中存在的问题,分析比较了目前全景环境构建方法存在的不足,并提出了基于图像灰度特征矢量和最大匹配度的全景图像拼接方法.实验表明该方法能够很好地满足机器人遥操作过程中虚拟环境构建的要求,并具有很好的鲁棒性.