专业培养的本科质量评估方法研究

为了考察教学体系是否有利于实现相应专业培养目标,基于专业培养目标构建了考虑课程内在关联性的评估指标体系,针对低级指标和高级指标之间的关联关系,构建了层次分析法一模糊综合评判算法,完成本科专业培养质量评估.实证研究表明评估结果与实地调研具有良好的一致性,发现了目前影响被评估专业发展的关键问题,为促进专业培养教学改革提供了依据,同时说明了该算法的有效性.     

基于改进区域生长算法的彩色图像分割

本文提出一种改进的区域生长算法.该算法利用颜色分类结果和连续图像的相似性,改进了种子搜索方法,与全局搜索种子的方法相比减少了种子搜索的时间,并且实现简单有效.实验结果表明改进的区域增长算法应用于RoboCup中型组足球机器人的全景彩色图像分割具有良好的时效性.     

基于换位原理与模糊推理的障碍物动态意图预测的研究

碰撞规避问题是多移动机器人路径规划中的关键技术,它是实现两个或多个机器人的无碰撞运动,足球机器人路径规划是在未知环境下的动态碰撞避问题。讨论利用换位原理,根据当前状态,预测障碍物的动态意图,将意图信息量进行模糊划分,通过模糊推理,从而确定足球机器人的路径取向。文中最后给出基于换位原理和模糊推理的碰撞规避算法和仿真结果。     

管道内微机器人弯管运动的动力学稳定性

介绍了一种新型管道内微机器人,根据该机器人建立了有摩擦接触的微机器人受限运动的动力学模型,用奇异摄动法解释了降阶刚体模型接触力稳定性的附加条件,利用该模型分析了管道内微机器人在弯管内运动的稳定性。     

基于Petri-net的机器人足球角色转换研究

文章在分析机器人足球的角色的基础上,提出了用Petri-net来描述角色转换的原理,该方法简洁明了,完全适用于机器人足球多协调决策系统。     

全自主机器人足球系统的研究综述

综述了全自主机器人足球系统的历史和研究现状 .对机器人足球系统的协作系统体系结构、机器学习、路径规划、实时通信、视觉和多传感器融合等技术进行了较为详细的分析 ,并且对各种研究方法的优势与不足进行了比较 .     

基于Agent的用户兴趣学习算法及其实现

通过对用户兴趣学习上的Bayesian算法和向量空间法的对比，提出了采用ID3算法实现用户兴趣学习，并介绍了其在智能引擎中的应用和具体实现方法。     

风能评估系统的研究与实现

风能评估是风电场建设过程中的关键工作,目前采用的评估系统主要以国外的软件为主,价格昂贵,使用复杂,采用VC++和Matlab结合开发实现了风能评估系统,采用weibull分布作为风频计算模型,利用平均风速和最大风速求解A,C参数,推导出计算风机发电量的公式.接着参照国外的风能评估软件,对系统进行功能分析和模块设计,结合VC++界面友好和Matlab计算功能强大的优点,混合编程实现了风能评估系统.最后以Nordex N80和N90为实例进行计算分析,分析结果表明,自主开发的风能评估系统功能全面,跟wasp相比,更接近于实际的发电效果.     

一种基于投标结果修正的合同网协议

合同网协议是一种广泛应用于多Agent系统的合作协议. 针对传统的合同网协议, 提出一种基于投标结果修正的合同网协议, 并论述该协议的合作过程, 说明该协议简化了传统合同网协议的工作过程. 最后把该协议应用于一个风力/太阳能互补发电系统的实例中, 结果表明该协议的工作效率比传统合同网协议更高.     

风–光互补发电系统的频率控制

由于风、光的强随机性和负荷的多变性,风-光互补发电系统的频率稳定性变差.有功功率优化既能够保证发电系统频率的安全与稳定,又能够使其经济地运行.但它是一个带约束的非线性多极值优化问题,用传统的方法很难处理.随着风-光互补发电场规模的增大,频率控制的实时性变差.针对这些问题,建立了以发电成本最小为目标的频率优化控制的数学模型,提出了基于均匀设计和惰性变异的粒子群算法和基于多Agent的协调优化方法,并用于发电系统频率的优化控制.实验验证了频率优化控制模型的正确性,显示了改进的粒子群算法比标准的粒子群算法优化效果更好;另一实验显示,多Agent的协调优化方法比单一种群的粒子群算法更加高效、更加适合于大规模风-光互补发电系统的频率控制.