BTL0YA1數(shù)據(jù)融合與單一傳感器在同步定位BTL7-E504-M2400-TB3-KA00,3

BTL7-E504-M2400-TB3-KA00,3對(duì)單核苷酸多態(tài)性的檢測(cè)、甲基化檢測(cè)、基因型檢測(cè)、RNA檢測(cè)、病毒檢測(cè)、腫瘤檢測(cè)和微生物檢測(cè)等。此外,對(duì)FEN1酶與納米材料的結(jié)合以及體內(nèi)表征及治療也進(jìn)行了較為詳細(xì)的介紹。同時(shí),還對(duì)傳感器之間的原理、靈敏度、特異性及適用領(lǐng)域等方面進(jìn)行比較和優(yōu)缺點(diǎn)的簡(jiǎn)單評(píng)價(jià)。后,對(duì)FEN1酶所介導(dǎo)的生物傳感器的中存在的不足,以及未來(lái)的發(fā)展方向進(jìn)行了展望,旨在為今后研發(fā)更便攜、更靈敏、更準(zhǔn)確的FEN1功能核酸生物傳感器。比傳統(tǒng)的可見(jiàn)光、深度相機(jī)、肌電方案,該方案具有體驗(yàn)感好、識(shí)別準(zhǔn)確率高的特點(diǎn)。論文通過(guò)分析面部動(dòng)作對(duì)腦電傳感器產(chǎn)生的干擾信號(hào)特點(diǎn),給出了系統(tǒng)設(shè)計(jì),描述了基于支持向量機(jī)進(jìn)行模式識(shí)別與分類(lèi)的算法,后通過(guò)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證,證明了該方案可在少樣本的條件下,實(shí)現(xiàn)高精度的面部動(dòng)作識(shí)別。 規(guī)劃是影響集群智能水平的關(guān)鍵技術(shù),針對(duì)現(xiàn)有任務(wù)規(guī)劃模型只考慮同構(gòu)AUV集群和單潛次任務(wù)規(guī)劃的問(wèn)題,本文提出了適用于AUV異構(gòu)集群的多潛次任務(wù)規(guī)劃模型。首先該模型考慮了AUV的能量約束、AUV多次往返母船充電的工程代價(jià)、異構(gòu)集群個(gè)體間的效能差異、任務(wù)多樣性等關(guān)鍵因素;然后為提高問(wèn)題模型的求解效率,提出了一種基于離散粒子群的優(yōu)化算法,該算法引入用于描述粒子速度、位置的矩陣編碼和用于評(píng)估粒子質(zhì)量的任務(wù)損耗模型,改進(jìn)粒子更新過(guò)程,實(shí)現(xiàn)了高效的目標(biāo)尋優(yōu)。仿真實(shí)驗(yàn)表明,該算法不但解決了異構(gòu)AUV集群的多潛次任務(wù)規(guī)劃問(wèn)題,而且與采用遺傳算法的任務(wù)規(guī)劃模型相比較,任務(wù)損耗降低了11%。 

BTL0YA1數(shù)據(jù)融合與單一傳感器在同步定位BTL7-E504-M2400-TB3-KA00,3

BTL7-E504-M2400-TB3-KA00,3四軸飛行器避障能力直接影響其在復(fù)雜未知環(huán)境中執(zhí)行飛行任務(wù)效果?針對(duì)四軸飛行器對(duì)障礙辨識(shí)效果差,精度低的問(wèn)題,提出采用超聲波傳感器?紅外測(cè)距傳感器以及激光雷達(dá)傳感器的多傳感器信息融合的方法,通過(guò)果蠅算法對(duì)傳感器原始數(shù)據(jù)證據(jù)權(quán)進(jìn)行優(yōu)化,得到權(quán)值,按照各個(gè)傳感器的權(quán)值采用改進(jìn)的D-S證據(jù)理論算法對(duì)多傳感器的數(shù)據(jù)進(jìn)行融合,提高四軸飛行器的障礙辨識(shí)精度?通過(guò)分別對(duì)單一傳感器以及和其他數(shù)據(jù)融合算法實(shí)驗(yàn)對(duì)比,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,在相同條件下本文提出的方法對(duì)障礙物的識(shí)別準(zhǔn)確率更高,對(duì)障礙物的響應(yīng)更加迅速。 

 BTL7-E504-M2400-TB3-KA00,3    BTL0YA1
BTL7-E570-M0035-B-KA05    BTL16JL
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