针对标准粒子群算法(PSO)全局与局部搜索能力相互制约的缺点,提出一种带有独立局部搜索机制、多区域搜索策略和渐近收敛能力的新型PSO算法(ILS-PSO).设计新的简化参数的全局搜索公式、非劣解邻域局部搜索公式和当前最优解邻域深度搜索公式,使算法具备独立的全局与局部搜索能力.通过参数xi$和\lambda$ 协调算法的全局与局部搜索能力,以实现算法的多区域搜索和渐近式收敛.典型函数及其偏移函数的对比测试结果表明,ILS-PSO算法具有良好的优化性能,其综合性能优于其他对比算法.

在Alpha稳定分布下结合共变理论、循环平稳理论和分数低阶矩等理论, 推导了BPSK 信号的循环平稳特性和低阶循环谱密度, 结果表明稳定分布下BPSK信号的低阶循环谱结构同高斯假设下的谱结构是一致的. 最后在Matlab 下进行了仿真验证, 仿真结果与理论推导相符合, 但基于稳定分布所设计的算法具有良好的抗脉冲噪声的性能, 对复杂背景下的调制识别或者盲分离提供新的途径.

针对力跟踪时环境刚度不确定及环境位置动态变化的未知性,提出一种非结构环境下基于自适应变阻抗的力跟踪控制策略.首先,通过建立机器人与环境的接触力模型,分析理想情况下对环境刚度和环境位置的要求;然后,建立新的阻抗模型来适应环境刚度不确定的情况,并根据接触力的变化对阻抗模型参数进行在线自适应调节,用于实时地补偿对环境动态变化的未知性,并对自适应变阻抗的稳定性进行证明;最后,对经典的定阻抗与所提出的自适应变阻抗进行非结构环境下的仿真和物理实验的对比,实验结果表明该策略相比于定阻抗控制能够达到更好的力跟踪效果.

纳米结构的局域表面等离子体共振效应能够突破衍射极限实现对光信号的局域调控, 自发现以来就引起了光学领域的广泛关注, 并成为一大研究热点。从对局域光场增强效应到超材料的实现, 表面等离子体都扮演着重要的角色。综述了基于纳米结构的局域表面等离子体的超快非线性光学现象及其应用研究, 重点介绍了非传统表面等离子体纳米材料(重掺杂半导体)的饱和吸收效应, 以及其在超快脉冲激光器中的应用, 并对其发展前景进行了展望。

abaqus非线性有限元分析与实例PDF版

针对室内复杂环境下无线传感器节点的信号传播状态在LOS/NLOS之间切换的现象,提出基于TDOA和RSS的可行域粒子滤波非视距定位.首先采用基于TDOA和RSS两种测距模型的假设检验方法去辨识测量信号中是否存在NLOS现象,然后采用考虑NLOS测量信息的可行域粒子滤波方法对未知移动节点的位置进行定位.仿真结果表明,所提出的方法优于最小二乘法、普通的粒子滤波算法以及仅采用RSS测距模型的粒子滤波算法,具有较高的定位精度.

crt.sh Python实用程序 该项目旨在帮助您与网站进行交互。 Git克隆仓库。 git clone https://github.com/PaulSec/crt.sh 安装依赖项。 pip install -r requirements.txt 然后，您可以通过以下方式开始与crt.sh进行交互： from crtsh import crtshAPI import json print ( json . dumps ( crtshAPI (). search ( 'uber.com' ))) 结果是一系列字典项，如下所示： [ { " issuer_ca_id " : 16418 , " issuer_name " : " C=US, O=Let's Encrypt, CN=Let's Encrypt Authority X3 " ,

体温的测量是实际生活中经常遇到的情况，但传统的体温计(也就是水银体温计)却有着很多的不足之处：测温时间长,读取不便捷，易破损而造成被测者受伤甚至中毒。近几年来，非接触式电子体温计逐渐发展起来，越来越多地应用在各个行业，如体温测量、冶金以及玻璃制造等。相对于传统水银体温计而言，非接触式电子体温计具有快速、无需接触被测者、无汞害、方便携带等优点。 　　与当今现有的非接触式电子体温计相比，本文设计的体温计有以下特点：(1)增加测距模块方便使用者精确控制测温距离; (2)自动播报体温,使其更加人性化、易普及;(3)自动统计人数。

非线性光纤光学第九章-受激布里渊散射

BARNESN 非结构化数据的 Barnes 平滑插值Vq = BARNESN（X，V，Xv）返回的平滑插值查询点 Xq 处的 D 维观测值 V(X)。 查询点 Xq 是通过对元胞数组 Xv 中的向量进行网格划分来创建，这些向量定义了每个维度的网格。 使用执行平滑插值巴恩斯客观分析的 Koch 形式 [2]。 粗略地说，（在 2D 中） 网格点 (xq, yq) 处的内插值 (vq) 被确定为数据点 (x, y) 处的值 (v) 的加权和，基于高斯加权函数 exp(-r^2 / s / g^j)，其中 r 是从 (xq, yq) 到 (x, y) 的欧几里德距离，s 是高斯方差， g 是收敛参数。 —— 参考书目： [1] Barnes, Stanley L.“使用加权的中尺度目标地图分析时间序列观察。”（1973） [2] Koch、Steven E.、Mary DesJardins 和