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关键词： 蚁群算法   核电站   巡检机器人   路径规划  

摘要： 为了使核电站巡检机器人更加高效地完成巡检任务，本文提出一种改进的蚁群算法进行路径规划。针对基本蚁群算法在路径规划当中存在拐点多、收敛速度慢、易陷入局部最优的问题，首先利用A*算法构建次优路径并调整初始信息素浓度。然后，构建方向性函数以减少路径的拐弯次数。在搜索过程中，蚂蚁若发生死锁，极易导致算法陷入局部最优。为此，本文提出了防止死锁的策略，并将蚁群算法与遗传算法相结合，以提高算法的全局搜索能力。实验结果表明，本算法能够高效地规划出距离更短、更平滑的路径，对于核电站巡检机器人高效完成巡检任务、延长单次巡检时间、减少巡检机器人磨损等有重要意义。

关键词： Delaunay三角化   逐点插入法   时间复杂度   算法改进   快速定位非Delaunay三角形  

摘要： 逐点插入算法是计算机图形学复杂表面构建时常用的Delaunay三角化方法， 但节点插入时需要遍历全局三角网格， 存在时间效率较低的问题. 为了优化时间复杂度， 提出快速定位非Delaunay三角形的逐点插入算法. 根据Delaunay三角形的基础性质， 提出并证明了非Delaunay三角形依次相邻定理和最近点为嫌疑点定理， 并基于定理快速定位非Delaunay三角形; 然后分析并解决节点规模庞大且分布密度不均匀时的局部坏死现象， 提出改进的不需要更新遍历阈值的逐点插入算法， 通过对不同分布特征和数量规模的二维点集进行测试， 其时间复杂度在理想情况下可以达到O(NlbN). 对于随机生成的点集， 相较于传统优化算法， 所提算法三角化100万点的时间效率提升达到了46.96%， 且用时与点数更接近线性关系. 实验结果表明， 与Bowyer-Watson算法、传统优化算法相比， 所提算法在三角化效果完全一致的情况下显著提高了时间效率， 且对不同规模和分布特征的数据集均具有良好的适应性和鲁棒性.

关键词： 非零水平集   保凸   水平集方法   左心室分割   距离正则化   双阱势函数  

摘要： 心脏左心室分割临床应用要求是分割的左心室保持凸形且包含左心室腔、小梁和乳头肌,提出一个包含改进距离正则项和非零水平集保凸项的心脏核磁共振成像分割模型,其利用水平集轮廓的曲率来保持凸性,从而使轮廓最终演化为凸形。使用ACDC MICCAI 2017数据集进行模型评估,该模型在心脏舒张末期和收缩末期阶段的平均Dice系数分别为0.961和0.936,平均豪斯多夫距离分别为4.89和5.79。同时该模型无需对训练数据进行人工标注和学习,分割精度和鲁棒性均可以达到与基于深度学习的左心室分割模型相同的分割性能。

关键词： ASUKF滤波   角闪烁   非高斯分布   相对导航   鲁棒性  

摘要： 针对雷达角闪烁带来的非高斯噪声特性下非线性系统滤波问题，常规滤波处理会受到较大影响，出现导致性能下降，甚至发散的情况，提出一种抑制雷达角闪烁的ASUKF滤波相对导航算法，估计追踪航天器与目标航天器间的相对位置和相对速度。ASUKF滤波器能够利用Sage-Husa自适应调整策略，快速估计量测噪声统计特性，并采用UKF实现对非线性系统的精准估计，对受到污染的高斯分布噪声具有一定的鲁棒性，最后通过仿真校验了该相对导航方法的有效性。出现角闪烁噪声的情况下，其相对位置精度统计均值优于5.77m，相对速度优于0.22m/s，且其较EKF和UKF更加具有抗干扰能力，可提高相对导航系统的鲁棒性和稳定性。

关键词： 反演算法   光学法   质子能谱   脉冲聚变中子能谱测量  

摘要： 以NIF装置D-T中子能谱为例，基于Geant4模拟构建了反冲质子能谱及能量响应矩阵，采用MLEM、OSL、GRAVEL、PRIP和MAXED算法反演获得了D-T中子对应的反冲质子能谱。结果表明：MLEM和GRAVEL算法的反演精度最高，且对测量数据的统计涨落要求较低；在同等计算资源配置下，MLEM、MAXED和PRIP算法的反演时间在秒量级，GRAVEL算法的反演时间则为几分钟；初始λi、响应矩阵和测量数据的幅值需要合理选择；OSL算法的反演精度低于MLEM算法；对含有高斯-椒盐混合噪声的图像进行中值滤波和BM3D算法去噪后，MLEM、GRAVEL和PRIP算法的反演精度满足要求。

关键词： 直流微电网   储能单元   荷电状态   一致性算法   分布式二次控制  

摘要： 为实现直流微电网中多储能单元（energy storage units， ESUs）的荷电状态（state of charge， SoC）快速一致，负荷功率合理分配，以及母线电压的稳定等控制目标，因此提出一种基于一致性算法的多储能单元分布式二次控制策略。通过关联下垂系数与含储能单元SOC的e指数函数，防止因初始SOC差异较大导致部分ESUs的输出电流过大，促进SOC的快速收敛一致，且通过均衡储能单元的虚拟压降实现ESUs的负荷功率按容量分配，设计母线电压补偿环，从而稳定母线电压在额定值附近。最后，在MATLAB/Simulink仿真平台搭建的含多储能单元的直流微电网系统，通过几个试验算例验证了所提策略的有效性。

关键词： 悬垂系数   面料数据库   神经网络   遗传算法  

摘要： 通过对面料悬垂系数的精确预测,实现面料悬垂性虚拟化的初步研究。回归分析等方法虽实现了部分悬垂指标的预测,但其存在预测准确性不高,部分指标无法计算的问题。为此,提出了一种基于遗传算法优化BP神经网络(GA-BP神经网络)的新方法,从面料数据库中选取100块纯棉机织面料样本,其中训练样本80块,测试与验证集各10块,通过遗传算法优化神经网络的参数,采用相关性分析优化样本输入参数,以此提高模型的预测能力。10块测试样的悬垂系数预测结果表明,与传统BP神经网络相比,GA-BP神经网络平均绝对百分比误差从12.74%降到了7.03%,同时,利用经验公式判断误差循环获取了最佳的隐含层节点数为9。研究表明,GA-BP神经网络能够有效提升面料悬垂性预测的准确度,对于面料悬垂性的虚拟化表现具有重要的应用价值。

关键词： 快速搜索随机树   机械臂   路径规划   斥力势场  

摘要： 针对现有的快速搜索随机树（RRT）及其改进算法在机械臂路径规划中存在的效率不足、无法快速绕开障碍空间以及路径冗余等问题，提出一种基于斥力场引导的改进RRT-Connect算法的机械臂路径规划，以下称改进RRT-Connect（Improved RRT-Connect）。首先对已知环境构建栅格化地图及其斥力势场；其次利用改进RRT-Connect以及臂形约束进行路径规划；最后通过逆运动学以及插值算法得到关节空间路径点，伺服控制机械臂运动。将所提算法进行仿真与实际操作实验验证，结果表明：基于斥力场引导的改进RRT-Connect算法的机械臂路径规划可以绕开高效障碍空间，消融实验表明减少规划路径点17.24%以上、提高规划效率，较RRT减少规划时间99.71%、以及减少路径冗余，保留10.59%以下，验证了算法的可行性。

关键词： 入侵检测   未知攻击检测   三元组网络   单分类   特征向量  

摘要： 现有的基于单分类的网络入侵检测方法大多只利用良性流量训练检测模型，而忽略了可获得的已知攻击样本中包含的有用知识，导致对未知攻击类型的识别精度较差。为此，提出一种融合三元组网络和单分类算法的未知攻击检测方法。在特征提取阶段，利用三元组网络从良性和已知攻击样本中抽取数据表示，通过一个包含三元组损失和单分类聚合损失的联合损失函数，为良性流量生成紧凑的特征向量并使良性和已知攻击样本在特征空间中尽可能地分开；在检测模型构建阶段，冻结三元组网络的参数并选择其中的一个子网络作为固定的特征提取模块，然后为良性流量样本提取特征向量并训练一个单分类器。通过结合三元组网络的特征抽取能力和单分类算法的异常检测能力，实现了对未知攻击的有效检测。在若干个入侵检测数据集上的实验结果验证了该方法的有效性和先进性。