室内惯性/视觉组合导航地面图像分割算法

导航技术是机器人实现自主移动的关键技术之一。针对惯性导航创建全局导航地图困难等问题,提出一种新的惯性/视觉组合导航室内全局地图创建方法。规定机器人只能在地面区域中移动,并利用室内俯视图像建立全局地图,提出一种俯视图像地面区域的自动分割算法。首先,利用主元分析算法对图像的局部颜色特征进行降维;其次,利用聚类算法对地面区域进行自动分割;最后,建立了室内俯视图像数据库并对算法的性能进行了验证。由于第四组图像中包含反光区域,算法的分割结果较差,平均正确分辨率为75%。算法在其他各组的平均正确分割率为85%左右。为提高算法的性能,可在应用本算法前利用反光区域检测算法对图像进行预处理。     

基于加性四元数误差方程的惯性/天文姿态组合算法

针对采用旋转四元数误差进行的组合导航误差建模中状态方程的非线性化问题,提出一种新的惯性/天文组合姿态组合算法,以姿态加性四元数误差和陀螺漂移为状态变量,推导系统线性化状态方程,并以天文导航和惯导姿态四元数之差为量测量,建立系统量测方程,然后利用卡尔曼滤波实现对该组合模式的信息融合,仿真分析表明,所设计的基于姿态四元数误差和陀螺漂移的组合模式能够有效估计系统状态误差,姿态误差0.02°左右,验证了其有效性,可避免较为复杂的非线性滤波器的使用,为工程实践提供了理论支持.     

低成本车载导航仪的组合导航算法设计

针对GPS信号间歇性受阻而无法持续导航的问题,提出了一种由GPS、微惯性导航系统,以及电子罗盘构建车载组合导航系统的方案。以GPS位置信息是否有效为判断条件,设计了组合策略。当GPS信息有效时,采用以位置误差作为观测量的组合导航算法;当GPS信息无效时,引入速度约束辅助导航算法。试验表明,该组合策略能够在GPS有效时提供高精度的姿态、速度和位置信息,在GPS失效时,使位置误差得到有效抑制,从而保证了车载导航仪的导航精度和导航信息的持续性。     

超高效液相色谱-线性离子阱/静电场轨道阱质谱快速筛查和确证化妆品中孔雀石绿、结晶紫及其代谢物

采用超高效液相色谱-线性离子阱/静电场轨道阱组合式高分辨质谱联用技术,建立了快速筛查、定性识别化妆品中的孔雀石绿、隐色孔雀石绿、结晶紫和隐色结晶紫的方法。不同剂型的化妆品样品经甲醇提取后,通过静电场轨道阱高分辨质谱全扫描得到目标化合物准分子离子的精确质量数,据此对化妆品进行快速筛查,并用离子阱的二级质谱分析对化合物进行了进一步确认,4种化合物检出限≤5μg/kg。方法适用于化妆品中孔雀石绿、隐色孔雀石绿、结晶紫和隐色结晶紫的快速筛查和确证。     

一类组合优化函数的若干研究

本文研究了一个组合优化问题.利用组合数论的理论,给出了计算优化函数的一个新方法,并确定了4≤4m≤120时优化函数g(4m,6)的准确值,以及相心的优化向量.     

构造最短路线计数模型 证明若干组合恒等式

图1是某城市的街道格局,现有某人从图中的A处去B处,求其中路程最短的走法有多少种？     

多目标预测模型在黑龙江垦区大豆产量预测中的应用

在预测模型的均值和稳定性基础上,建立了多目标组合优化模型,并以黑龙江九三地区35年的大豆产量数据为例,利用该地区大豆单产的Logistic模型和大豆产量与气象因子的逐步回归模型建立了多目标组合优化模型,并计算出最优解.结果表明,该组合模型没有最优点,而有非劣解.该方法对提高模型的精度,指导大豆生产具有重要意义.     

组合算法及其应用

提出了在组合算法设计和组合算法选择方面所应当遵循的三个原则,即通用性、可计算性和较少的信息冗余量,并初步分析了它们之间的相互关系.通过分析,提示了组合算法的设计方法,改进方向和优化技术.     

基于离散近似迭代法的多阶段M-V投资组合优化

提出了离散近似迭代方法,并用该方法求解具有交易成本和交易量限制的多阶段均值-方差(M-V)投资组合模型.离散近似迭代方法的基本思路为:首先,将连续型状态变量离散化,根据网络图的构造方法将上述模型转化多阶段赋权有向图;其次,运用嘉量原理求出起点至终点的最长路程,即获得模型的一个可行解;最后,以该可行解为基础,继续迭代直到前后两个可行解非常接近.还证明了该方法的收敛性和复杂性.     

用化归思想解一类易错的开关电路计算题

开关电路的通堵线路计数和概率计算在高中数学排列组合和概率中是一种常见题型,这类问题解题切入难深入更难,费时费力还很难得出正确答案,往往使人陷入一种斩不断理还乱的思维混乱之中．笔者试图通过几个典型例题的解析来探讨用转化和化归思想解这类问题的方法,供大家参考．