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基于PIB-RRTstar的荔枝采摘机械臂运动规划方法

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农业机械学报 2024年第10期 82-92页

作者：熊俊涛陈浩然姚兆燊宁起鹏华南农业大学数学与信息学院

为解决非结构环境下，采摘机械臂路径规划时存在的效率低、采摘成功率不高的问题，提出一种结合人工势场法的四向搜索RRTstar算法。首先通过人工势场法对空间进行分割，获取空间分割点xsplit,进行四向搜索；其次结合人工势场法引导随机... 详细信息

为解决非结构环境下，采摘机械臂路径规划时存在的效率低、采摘成功率不高的问题，提出一种结合人工势场法的四向搜索RRTstar算法。首先通过人工势场法对空间进行分割，获取空间分割点xsplit,进行四向搜索；其次结合人工势场法引导随机采样，提高采样节点质量；然后基于节点历史扩展信息，添加信息因子，实现自适应动态步长扩展。最后通过贪婪回溯对生成路径进行优化。通过二维模拟实验、6自由度机械臂下的仿真实验与采摘实验验证提出算法的有效性。二维仿真对比实验表明：相比于RRTstar算法，改进算法路径成本缩短2.01%,时间代价降低98.81%,迭代次数减少92.49%。在机器人操作系统（Robot operating system, ROS）中进行6自由度机械臂下的仿真实验，相比于RRTstar算法，规划时间减少93.17%,路径成本降低36.62%,扩展节点数减少97.00%。最后使用6自由度机械臂进行采摘实验，实验结果表明本文算法有效提升采摘成功率，采摘成功率达85%,并在结合姿态约束方法后，采摘成功率达95%。所提出的路径规划方法在路径规划时间上存在一定优势，采摘实验证明本文算法可提高荔枝采摘成功率。

关键词：荔枝采摘机械臂路径规划 RRTstar算法人工势场法

求解单调变分不等式的非精确邻近点算法与投影算法

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运筹学学报 2024年

作者：崔恒鑫姜帆南京信息工程大学数学与统计学院

本文提出了一类求解单调变分不等式的具有相对误差准则的非精确邻近点算法。在提出的方法中,可以通过两种方式得到下一个迭代点。在一般假设条件下,建立了新算法的全局收敛性。通过选择一种特殊的误差形式,所提出的非精确邻近点算法退... 详细信息

本文提出了一类求解单调变分不等式的具有相对误差准则的非精确邻近点算法。在提出的方法中,可以通过两种方式得到下一个迭代点。在一般假设条件下,建立了新算法的全局收敛性。通过选择一种特殊的误差形式,所提出的非精确邻近点算法退化为一类带有线搜索的投影收缩算法,这揭示了非精确邻近点算法和投影类算法之间的联系。数值实验验证了新方法的有效性。

关键词：变分不等式非精确邻近点算法投影算法全局收敛

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联合吸收马尔可夫链和骨架映射的视频分割

软件学报 2024年第3期35卷 1552-1568页

作者：梁云张宇晴郑晋图张勇华南农业大学数学与信息学院广东广州510642 北京工业大学信息学部北京100124

因严重遮挡和剧烈形变等挑战长期共存,精准鲁棒的视频分割已成为计算机视觉的热点之一.构建联合吸收马尔可夫链和骨架映射的视频分割方法,经由“预分割—后优化—再提升”逐步递进地生成精准目标轮廓.在预分割阶段,基于孪生网络和区域... 详细信息

因严重遮挡和剧烈形变等挑战长期共存,精准鲁棒的视频分割已成为计算机视觉的热点之一.构建联合吸收马尔可夫链和骨架映射的视频分割方法,经由“预分割—后优化—再提升”逐步递进地生成精准目标轮廓.在预分割阶段,基于孪生网络和区域生成网络获取目标感兴趣区域,建立这些区域内超像素的吸收马尔可夫链,计算出超像素的前景/背景标签.吸收马尔可夫链可灵活有效地感知和传播目标特征,能从复杂场景初步预分割出目标物体.后优化阶段,设计短期时空线索模型和长期时空线索模型,以获取目标的短期变化规律和长期稳定特征,进而优化超像素标签,降低相似物体和噪声带来的误差.在再提升阶段,为减少优化结果的边缘毛刺和不连贯,基于超像素标签和位置,提出前景骨架和背景骨架的自动生成算法,并构建基于编解码的骨架映射网络,以学习出像素级目标轮廓,最终得到精准视频分割结果.标准数据集的大量实验表明:所提方法优于现有主流视频分割方法,能够产生具有更高区域相似度和轮廓精准度的分割结果.

关键词：视频分割吸收马尔可夫链长期/短期时空线索骨架映射网络

三语学习者汉英阅读理解任务中工作记忆的语音回路影响研究

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外语导刊 2024年第2期47卷 92-100,160页

作者：张彦彦河南财经政法大学数学与信息科学学院河南郑州450000

本研究采用无关言语和发音抑制范式,对中国少数民族三语学习者汉英阅读理解中语音回路的加工存储模式进行了考察。共3组实验:实验一和实验二分别为汉语和英语阅读环境,用于考察二语和三语阅读中关键词替换干扰对语音存储和发音复述结构... 详细信息

本研究采用无关言语和发音抑制范式,对中国少数民族三语学习者汉英阅读理解中语音回路的加工存储模式进行了考察。共3组实验:实验一和实验二分别为汉语和英语阅读环境,用于考察二语和三语阅读中关键词替换干扰对语音存储和发音复述结构的影响,结果表明三语阅读环境中干扰因素的影响范围高于二语环境;实验三为附带二语背景信息的三语阅读环境,用于考察三语阅读中二语信息的中介通达性,实验发现二语中介语介入信息与三语阅读效率呈正相关,三语阅读中存在二语信息的传递和加工。本研究对三语学习者二语、三语阅读理解过程中语音回路的影响作用以及三语阅读中的二语信息表征进行了验证,对我国少数民族三语学习者的阅读教学具有启发意义。

关键词：三语学习者阅读理解语音回路语音存储发音复述关键词替换交互效应

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λ_(3)-最优连通混合Cayley图

高校应用数学学报（A辑） 2024年第1期39卷 114-120页

作者：陈来焕孟吉翔刘凤霞河南财经政法大学数学与信息科学学院河南郑州450003 新疆大学数学与系统科学学院新疆乌鲁木齐830046

对于连通图X=(V,E),如果X-F不连通并且X-F的每个分支至少含k个点,那么边集F⊆E是一个k-限制性边割.图X的k-限制性边连通度λ_(k)(X)为X的最小k-限制性边割的基数.该文给出了混合Cayley图的3-限制性边连通度和λ_(3)-最优性.

关键词：混合Cayley图限制性边连通度原子最优性

速度零耗散且温度分数阶扩散的二维微极Rayleigh-Bénard对流系统的全局正则性

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数学物理学报（A辑） 2024年第4期44卷 914-924页

作者：李昌昊原保全河南理工大学数学与信息科学学院河南焦作454000

该文研究速度零耗散,微旋转速度拉普拉斯耗散且温度分数阶扩散的二维微极Rayleigh-Bénard对流系统的全局正则性问题.通过构建两个组合量和使用Littlewood-Paley分解技术,该文建立了该系统解的全局正则性结果.

关键词：微极Rayleigh-Bénard方程全局正则性 Besov空间 Sobolev空间

基于ε-嵌入的端口哈密顿微分代数系统的保结构模型降阶

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系统科学与数学 2024年

作者：黄天肖志华祁振中长江大学信息与数学学院西北大学数学学院

针对端口哈密顿微分代数系统,通过ε-嵌入将其转化为含参数ε的端口哈密顿常微分系统.然后基于此参数化系统,提出了两种保结构的模型降阶方法.一是参数矩匹配法:构造参数系统相应频率参数s和嵌入参数ε的参数矩,进而通过参数矩匹配获得... 详细信息

针对端口哈密顿微分代数系统,通过ε-嵌入将其转化为含参数ε的端口哈密顿常微分系统.然后基于此参数化系统,提出了两种保结构的模型降阶方法.一是参数矩匹配法:构造参数系统相应频率参数s和嵌入参数ε的参数矩,进而通过参数矩匹配获得参数系统降阶模型.得到的参数降阶系统匹配原系统的若干参数矩.最后,取嵌入参数ε=0,得到原始端口哈密顿微分代数系统的保结构降阶模型;二是低秩平衡截断法:利用Laguerre函数构造参数系统的可控和可观Gram矩阵的低秩分解因子,通过投影变换得到近似平衡系统,最后截断较小Hankel奇异值对应的状态变量构造降阶模型.此过程具有一定的自适应性,可以构造满足给定精度的降阶模型,并且计算复杂度较低.上述两种算法均通过施密特正交化构造投影矩阵以保持原系统的微分代数结构.最后,通过数值算例验证了算法的有效性.

关键词：端口哈密顿微分代数系统 ε-嵌入模型降阶 Laguerre函数 Gram矩阵

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连续广义框架的ε-近似

山东大学学报（理学版） 2024年第4期59卷 73-80页

作者：张伟河南财经政法大学数学与信息科学学院河南郑州450046

讨论Hilbert空间中连续广义框架理论,引入了连续广义框架的ε-近似、ε-接近的概念,建立二者之间的联系,得到一定条件下连续广义框架ε-近似也是连续广义框架,但有趣的是,紧连续广义框架ε-近似不可能是紧连续广义框架;给定一个连续广... 详细信息

讨论Hilbert空间中连续广义框架理论,引入了连续广义框架的ε-近似、ε-接近的概念,建立二者之间的联系,得到一定条件下连续广义框架ε-近似也是连续广义框架,但有趣的是,紧连续广义框架ε-近似不可能是紧连续广义框架;给定一个连续广义框架的对偶框架及ε-接近,可以找到其ε-接近的一个对偶连续广义框架使得两个对偶框架彼此靠近。

关键词：连续广义框架连续广义对偶框架 ε-近似

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基于改进黏菌算法的风电场布局优化研究

系统科学与数学 2024年

作者：谢嘉诚熊菊霞何镇江广西民族大学数学与物理学院广西应用数学中心

针对黏菌算法(SMA)在解决风电场布局优化(WFLO)问题时存在的寻优能力差,求解精度不足及SMA收敛速度慢,容易陷入局部极值等缺陷,提出了一种基于自适应收缩和遗传学习策略的改进型黏菌算法(A-GLSMA).首先,根据实际环境建立了风电场布局模... 详细信息

针对黏菌算法(SMA)在解决风电场布局优化(WFLO)问题时存在的寻优能力差,求解精度不足及SMA收敛速度慢,容易陷入局部极值等缺陷,提出了一种基于自适应收缩和遗传学习策略的改进型黏菌算法(A-GLSMA).首先,根据实际环境建立了风电场布局模型.然后,针对SMA易陷入局部极值等问题,提出了基于遗传学习策略的改进黏菌算法(GLSMA),以提升SMA的收敛速度和全局搜索能力.最后,针对风电场布局优化问题,采用最大值规则编码解向量,并设计了一种自适应收缩策略,利用风机的发电量来更新黏菌的位置,从而提高求解精度.仿真实验表明:在19个测试函数上,GLSMA相比于SMA,灰狼优化算法(GWO),樽海鞘群优化算法(SSA),鲸鱼优化算法(WOA)和遗传学习粒子群优化算法(GLPSO)等五种算法,具有更快的收敛速度和更高的寻优精度,并且A-GLSMA相比于遗传算法(GA),在求解两种风向分布下的WFLO问题时具有一定的性能优势.

关键词：黏菌算法风电场布局优化遗传学习自适应最大值规则