一种基于改进水平集算法的AUV多航路规划方法

    公开(公告)号:CN117521926A

    公开(公告)日:2024-02-06

    申请号:CN202311477021.8

    申请日:2023-11-08

    Abstract: 本发明涉及航路规划技术领域,特别涉及一种基于改进水平集算法的AUV多航路规划方法,包括以下步骤:根据真实海洋环境数据的进行海洋环境建模,并完成海流场建模,海底地形、障碍物及威胁区的处理,并根据改进的航路规划算法进行设计多个水下无人系统的航路,指挥员在多个航路规划中进行选择,确认出备选航路,将多个航路规划代入到海洋环境建模中,对航路规划进行仿真验证,根据验证结果以及结合备选航路,确认出当前最适合的航路,通过使用改进水平集算法,在航路规划中,水平集算法是在规划中考虑海流速度,运行速度快,规划出的航路充分利用海流,找到时间最优的航路,并且在航路质量,算法稳定性以及速度等方面比QPSO算法,蚁群算法更加优秀。

    一种基于磁偶极子等效源法的地磁异常数据网格化方法

    公开(公告)号:CN103745118B

    公开(公告)日:2017-01-11

    申请号:CN201410029324.8

    申请日:2014-01-22

    Abstract: 本发明属于地磁异常数据处理领域,具体涉及一种基于磁偶极子等效源法的地磁异常数据网格化方法。本发明包括:确定磁偶极子产生磁场的有效区域;在磁源平面上布置磁偶极子;利用布置的磁偶极子描述磁场观测值;求解磁偶极子的磁矩;利用磁偶极子求解观测面上目标网格点的磁场值。本发明过对磁偶极子在磁场观测平面上设定有效区域,有效的降低了对大量数据处理过程中的复杂度过高问题,也避免了传统等效源方法中对数据进行分块带来的运算精度降低的现象。

    一种基于D-S证据理论的海洋环境安全评估方法

    公开(公告)号:CN104134004A

    公开(公告)日:2014-11-05

    申请号:CN201410373172.3

    申请日:2014-07-31

    Abstract: 本发明属于信息处理技术领域,具体涉及一种基于D-S证据理论对多种海洋环境要素数据进行融合,实现对海洋环境安全评估的基于D-S证据理论的海洋环境安全评估方法。本发明包括:计算机获取海洋环境要素值,通过计算输出各个海洋环境要素的基本概率赋值;计算机应用D-S证据理论融合规则对步骤(1)中得到的基本概率赋值进行融合,输出融合后的基本概率赋值:计算机根据决策规则对融合后的基本概率赋值进行判断,输出海洋环境安全评估结果。本发明提出的基于D-S证据理论的海洋环境安全评估方法,有效地解决了海洋环境安全评估问题,能够为决策者提供合理的决策支持,提高船舶在大海中航行的安全性和经济性。

    一种飞行器磁干扰场模型参数解算方法

    公开(公告)号:CN103837845A

    公开(公告)日:2014-06-04

    申请号:CN201410029325.2

    申请日:2014-01-22

    Abstract: 本研究属于飞行器磁干扰场补偿领域,具体涉及一种飞行器磁干扰场模型参数解算方法。本发明包括:测量实验区域的环境磁场;测量载体的固定磁场;测量载体的感应干扰场,并解算感应干扰场模型参数;测量载体的涡流干扰场,并解算涡流干扰场模型参数。本发明针对载体三项磁干扰场,在实验过程中逐次进行测量和解算,增强了实验的针对性;通过有效地控制载体运动,避免了传统方法中载体运动耦合问题带来的解算误差;通过进行离线实验和解算,避免了传统方法必须的校准飞行,节约了实验资源;可对实验环境的磁场进行有效控制,避免了传统方法中由于实验区域磁场不稳定带来的误差。

    一种基于磁偶极子等效源法的地磁异常数据网格化方法

    公开(公告)号:CN103745118A

    公开(公告)日:2014-04-23

    申请号:CN201410029324.8

    申请日:2014-01-22

    Abstract: 本发明属于地磁异常数据处理领域,具体涉及一种基于磁偶极子等效源法的地磁异常数据网格化方法。本发明包括:确定磁偶极子产生磁场的有效区域;在磁源平面上布置磁偶极子;利用布置的磁偶极子描述磁场观测值;求解磁偶极子的磁矩;利用磁偶极子求解观测面上目标网格点的磁场值。本发明过对磁偶极子在磁场观测平面上设定有效区域,有效的降低了对大量数据处理过程中的复杂度过高问题,也避免了传统等效源方法中对数据进行分块带来的运算精度降低的现象。

    一种基于AGNES凝聚层次聚类算法的声速剖面分类方法

    公开(公告)号:CN117473388A

    公开(公告)日:2024-01-30

    申请号:CN202311476791.0

    申请日:2023-11-08

    Abstract: 本发明提供一种基于AGNES凝聚层次聚类算法的声速剖面分类方法,所述基于AGNES凝聚层次聚类算法的声速剖面分类方法包括以下步骤:S1、包含x个样本数据的样本数据集,预设的类数目N;S2、样本归一化,将每个样本数据当成一个类;S3、根据两两类间距离找到距离最近的两个类;S4、合并该两个类,与原有剩下的类生成新类;S5、重复步骤S3和步骤S4,直到达到终止条件规定类数目。本发明提供的基于AGNES凝聚层次聚类算法的声速剖面分类方法可以很好保证每次结果确定性和稳定性的优点,解决了模糊C‑均值聚类法通过最小化目标函数来得到聚类中心,每一类出现的顺序是随机的,因此并不能保证每次聚类中心都相同且出现顺序相同的问题。

    一种基于D-S证据理论的海洋环境安全评估方法

    公开(公告)号:CN104134004B

    公开(公告)日:2017-10-27

    申请号:CN201410373172.3

    申请日:2014-07-31

    Abstract: 本发明属于信息处理技术领域,具体涉及一种基于D‑S证据理论对多种海洋环境要素数据进行融合,实现对海洋环境安全评估的基于D‑S证据理论的海洋环境安全评估方法。本发明包括:计算机获取海洋环境要素值,通过计算输出各个海洋环境要素的基本概率赋值;计算机应用D‑S证据理论融合规则对步骤(1)中得到的基本概率赋值进行融合,输出融合后的基本概率赋值:计算机根据决策规则对融合后的基本概率赋值进行判断,输出海洋环境安全评估结果。本发明提出的基于D‑S证据理论的海洋环境安全评估方法,有效地解决了海洋环境安全评估问题,能够为决策者提供合理的决策支持,提高船舶在大海中航行的安全性和经济性。

    一种神经网络跟踪控制的自适应学习率调节方法

    公开(公告)号:CN103926832A

    公开(公告)日:2014-07-16

    申请号:CN201410158182.5

    申请日:2014-04-18

    Abstract: 本发明一种神经网络跟踪控制的自适应学习率调节方法,包括以下几个步骤:建立控制系统;将神经网络的所有权值按层进行单位化;引入训练样本集得到误差信号e(n)和训练代价函数ε(n);得到线性化后的活化函数s(x);确定各神经元的诱导局部域及神经元输出;求解各个局部梯度函数δj(n)及线性化表示δjL(n);选择的自适应调整学习率;训练神经元突触权值;循环次数加1,直至满足停止准则,输出跟踪控制信号。本发明提出一种能够使步长迭代均值不受噪声影响,具有平滑迭代曲线,并可充分利用误差信号的一种基于活化函数及多误差信号的学习率自适应调节方法,从而可实时更新学习率,且减小计算复杂度。

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