基于粗糙集理论与遗传算法的迷宫问题求解

针对遗传算法运算速度低、容易陷入局部最优值、早熟收敛等缺点,对标准遗传算法进行了改进和优化.采用粗糙集理论与遗传算法相结合的方法,由栅格的可行性构建初始决策表,用粗糙集方法对其进行简化,并对遗传算法的初始种群进行训练,直接由粗糙集训练获得一系列可行路径,再利用遗传算法求解最优路径,并在交叉和变异算子中设计了自适应算子,从而减少了遗传算法的种群规模,提高了进化效率.计算机仿真结果表明该算法在收敛速度和输出全局最优解的概率相对于标准遗传算法都有了显著提高.     

信息战条件下敌我识别技术研究

敌我识别是高技术条件下现代战场中自动目标识别技术的重要应用之一.高科技条件下现代战场中的敌我目标识别问题,一直是国际雷达领域和信息处理技术的主攻方向.系统地介绍了敌我识别系统的工作原理,分析了敌我识别系统的工作模式,给出了基于贝叶斯原理的目标综合识别方法,并将贝叶斯目标属性识别算法应用于敌我目标综合识别系统中,实现了信息战条件下对敌我目标的属性判别.     

机载光电吊舱无角位移隔振设计

为减小振动对机载光电吊舱成像质量和稳定精度的影响,依据平行四边形原理、隔振理论及吊舱模态分析数据设计了无角位移隔振装置,该隔振装置能够将载机振动引起的角位移转化成线位移并有效地抑制线振动。对无角位移隔振装置进行了动态仿真分析,仿真结果显示最大线位移仅为0.7 mm,并能够在较短时间内迅速地衰减。利用光学测量法测量了无角位移隔振装置的减振效果,测量结果表明无角位移隔振装置最大角位移为10″,与以往采用金属减振器的隔振方式相比减振效果提高了一个数量级,基本实现了无角位移,减振效果非常明显。外场试飞图像效果也验证了无角位移隔振装置减振的有效性。     

基于雨衰雪衰影响的空间信道统计模型

针对某些特殊的移动通信环境中信号的到达角度( TOA)、到达时间( AOA)等信道参数估计的复杂性,提出一种基于散射体均匀分布室外统计信道模型。该模型将树木中的树冠层作为散射体呈均匀分布在移动台与基站周围的椭圆形区域内,通过树冠层在雨雪环境中的相对介电常数来分析降雨降雪量对信号传输带来的影响,可以方便地估计出此室外微小区的空时信道参数,如AOA概率密度分布函数、TOA概率密度分布函数以及到达角度/到达时间( AOA/TOA )联合概率密度分布函数。仿真结果表明,信号的到达时间TOA以及到达角度AOA随着降雨降雪量的增大而增大,尤其当降雪量增大使得树冠层相对介电常数达到4.5时,信号的传输将被阻塞。该模型的信道参数估计结果符合理论与经验,扩展了移动无线通信信道模型的研究与应用。     

基于遗传算法的海上目标态势仿真软件设计

设计了基于遗传算法的海上目标态势仿真软件,采用基于改进遗传算法的路径规划技术实现了多艘舰船在各种环境下的航行仿真,人机交互界面友好,操作方便。在软件设计中,采用面向对象设计和WIN32多线程技术,对各功能函数进行了封装,使该仿真软件功能模块化。实际应用表明,该仿真软件能够为目标识别和态势显示系统提供一个良好的平台。     

基于网络资源的震后应急处置灾情信息可视化平台研究与实现

地震应急工作中及时获取各类地震应急处置信息并直观展示,对震后抗震救援工作十分关键。随着信息技术的快速发展,震后网络资源中的各类灾害信息会随着时间变化呈现几何式增长且动态变化,但由于以上处置信息具有文本较长、语义内容繁杂散乱等特点,传统事件信息抽取方法在复杂长距离文本中的多类型事件抽取中容易出现嵌套实体和上下文语义复杂不明确的问题,从而影响到整体事件论元抽取的准确性。针对以上问题,采用基于Python的Selenium自动化技术+APScheduler定时模块进行数据多时段获取自动化获取,以近10年的历史灾情信息构建灾情信息语料库,并构建基于机器阅读理解框架,结合BiGRU网络的多轮问答式地震应急处置灾情信息抽取模型,对各类地震应急处置事件进行论元抽取。为了方便展示,基于WEBGL技术+VUE+PHP技术开发了地震应急处置灾情信息平台,在2023年多次地震的应用中,所提出的平台模型计算快速准确,为震后应急救援工作提供信息辅助。     

动载体成像系统底座无角位移减振器的设计

详细分析了由动载体振动引起的角位移和线位移对成像系统的影响。角位移是影响成像质量的主要因素。对成像底座减振系统的要求既要满足减振效率,又要控制减振过程中产生的角位移。设计了一种三向等刚度无角位移减震器,它既能满足减振要求,又能控制减振过程中产生的角位移,从而提高了动载体摄像系统的清晰度,同时又不影响视轴的指向精度,是一种比较理想的减振器。     

基于小生境遗传算法的移动机器人路径优化

针对标准遗传算法存在收敛性慢和局部最优解的缺陷,结合移动机器人行走特点,提出一种基于预选择机制小生境技术的改进遗传算法中移动机器人路径规划方法.该方法兼顾对局部最优解和全局最优解的搜索,维持群体的多样性,避免了早期收敛现象的发生;同时也增强了自然群体进化的并行性,加快了搜索进程.计算机仿真结果表明,该算法在收敛速度和输出全局最优解概率方面相对于标准遗传算法有了显著提高.     

试题研讨(3)

题 1　 (湖北襄樊市 2 0 0 2年 5月高三质量检测题 )已知二次函数 f ( x) =ax2 ( 2 a -1 ) x 1在区间 [- 32 ,2 ]上的最大值为 3,求参数 a的值 .命题溯源　此题与 2 0 0 1年湖北荆州市高中毕业班质量检查题第 1 9题、2 0 0 1年湖北黄冈市高三第二次模拟考试第 2 1题类似 .二次函数在某区间上的最值问题是高考命题中经久不衰的“热点”,是考查学生能力和数学素养的一个好素材 .原解思路　 ( 1 )当 a >0时 ,由于二次函数图像开口向上 ,则最大值只能在 [- 32 ,2 ]的端点处取得 .1若 f( - 32 ) =3,则得 a =- 23,与 a >0矛盾 ,舍去 .2若 f( 2…