分2部分综述了电力系统电压稳定性的研究现状。第1部分首先介绍了电压稳定的定义和分类情况,然后对迄今为止电压稳定的静态和动态分析方法进行了总结和评述。静态分析方法中,灵敏度法物理概念简单明确,在简单系统中判据严格、准确,但推广到复杂系统后有效性无法保证;潮流多解法间接克服了潮流方程雅可比矩阵在临界点奇异带来的收敛问题,但低电压解的求取比较困难,现已较少采用;奇异值(特征值)分析法中潮流雅可比矩阵的奇异值或特征值变化缓慢且具有高度非线性,发电机无功越限时会导致最小特征值跳变,因而最小奇异值难以对系统电压稳定程度作出客观评价。动态分析方法中,小扰动分析法需要恰当考虑元件动态特性,建立尽可能简化而又能较精确反映系统动态的分析模型;关于分岔及混沌的理论研究一般局限于低维、简单模型系统和周期性小扰动,并引入了很多假设;基于本地测量数据的方法间接考虑了元件的动态特性,但只能用于单个节点或母线上,可作为集中控制方案的补充。

1.2 国内外研究现状 本文通过对目标物体表面三维点云信息的获取，以及算法分析来进行位姿估计，并通 过实验进行验证。主要研究内容包括：目标物体的检测识别和机器人分拣实验两大部分。 本文将从这两个主要内容进行国内外研究现状的概述。 1.2.1 机器人分拣研究现状 机器人在箱体中抓取散乱堆放的物体在学术上被称为 RBP（Random Bing-picking）系 统[12][13]，如图 1-1 所示。典型的 RBP 系统主要分为三个部分：视觉检测识别、计算机控 制单元和机器人本体[14]。视觉检测部分主要是负责目标物体的信息采集与算法处理，得到 目标物体的位姿信息；计算机控制单元负责控制机器人运动，根据算法处理得到目标物体 的位姿信息，利用机器人末端执行器对目标物体进行分拣。目前，国内外各大企业都有自 己的各种解决方案。 图 1-1 Random Bing-picking 系统示意图 Fig. 1-1 Random Bing-picking system schematic （1）机器人分拣的国外研究现状 机器人的智能分拣技术在国外已日趋成熟，尤其是在日本、德国、瑞士和美国等国家， 他们将该技术广泛地应用于工业生产线上。日本 FANUC 公司推出基于 iRVision 的视觉系 统[15]，如图 1-2 所示，该系统能运用在 2 维和 3 维视觉环境上，它可以利用高清相机来确 定事先没有定位的零部件的确切位置，检测到目标物体原来位置与现在位置的关系，并且 在工业机器人出现问题时，可以快速的复位。在机器人收到相机发送的信号后，利用安装 在机械臂末端的特定的专用执行器对目标物体进行可靠的抓取与摆放。该系统有较好的 柔性及可靠性，组成简单且方便日后维护[16]。

1．2国内外研究现状 国外自动分类研究开始于1950年代末，H．P．Luhn在这一领域进行了开创性的 研究，他首先将词频统计的思想用于文本分类中。1960年Maron在Journal of ASM 上发表了有关自动分类的第一篇论文“On relevanee，pr。bab¨itic i ndexing and inf。rmation fetnral”。1962年博科(H．Borko)等人提出了利用因子分析法进行 文献的自动分类。其后许多学者在这一领域进行了卓有成效的研究。国外的自动分 类研究大体上可以分为三个阶段：第一阶段(1958年1964年)主要进行自动分类的 可行性研究：第二阶段(1965年一1974年)，自动分类的实验研究：第三阶段(1975年一 至今)，自动分类的实用化阶段⋯㈩⋯⋯⋯。现已在邮件分类、电子会议、信息 过滤等方面取得了较为广泛的应用，其中较为成功的系统有麻省理工学院(MIT)为 白宫丌发的邮件分类系统、卡内基集团为路透社丌发的construe系统等。 国内自动分类研究起步较晚“¨“，始于20世纪80年代初期。1981年侯汉清对 计算机在文献分类工作中的应用作了探讨，并介绍了国外在计算机管理分类表、计 算机分类检索、计算机自动分类、计算机编制分类表等方面的概况。此后，困内的 研究者在英文文本分类研究的基础上采取相应策略，结合中文文本的特定知识，然 后应用于中文之上，继而形成中文文本自动分类研究体系。到目前为止，我国陆续 研制出一批计算机辅助分类系统和自动分类系统。例如中国科学院、清华大学、北 京大学、北京信息工程学院、上海交通大学、复旦大学、东北大学、山西大学、同 济大学、南京大学、浙江大学以及西安电子科技大学等单位都有相应的研究成果， 也研制出了不少的实验系统。这其中有基于人工智能技术的分类系统，有基于统计 学技术的分类系统，还有基于模糊技术的分类系统，近几年基于统计知识的分类方 法占主流，也不乏有基于规则的分类方法。 国外当前流行的文本分类方法有k近邻法(KNN)”3、决策树”1、朴素贝叶斯(NB) ‘⋯、支持向量机(sVM)‘⋯、神经网络(NNet)Ⅲ”Ⅲ。1、线性最小平方拟合(LLsF)法⋯1、 最大熵模型“⋯、回归模型㈨㈨、遗传算法⋯1等方法。这些方法在英文文本自动分 类上有广泛的研究，而且很多研究表明KNN和SVM是英文文本分类的最好方法。国 外很多研究人员对英文文本分类领域的各个问题都有相当深入的研究，对几种流行 的方法进行了大量的对比研究。Yiming Yang and xin Liu“51对SvM、KNN、LLsF、 Nnet和NB这5种方法进行了专门的比较研究。 国内当前流行的文本分类方法有k近邻法(KNN)”6¨“1、朴素贝叶斯(naive

对运动目标进行视觉跟踪是机器人技术、计算机视觉等领域研究的热点之一。首先就跟踪技术的研究历史和现状进行回顾和分析，论述按照基于目标区域的跟踪、基于目标特征的跟踪、基于变形模板的跟踪和基于目标模型的跟踪四个分支分别展开；其次，对人们在该领域研究所面临的难点进行了归纳和总结；最后对分形理论和生物视觉在跟踪策略中的应用前景进行了展望。

随着无线通信领域的发展,具有诸多优点的可见光通信(VLC)已经发展成为了一种具有广阔前景的通信手段。然而,可见光通信中的各种非线性效应会给其信号处理带来诸多的困难,并恶化系统的性能。机器学习在解决非线性问题方面具有很大的优势和潜力,结合机器学习算法的可见光通信技术必然具有巨大的研究价值。已有研究表明,传统的机器学习算法如K-means、DBSCAN以及支持向量机(SVM)等在预均衡、后均衡、抗系统抖动,以及相位纠正等方面均有很好的表现。而深度神经网络(DNN)则因为其强大的非线性拟合能力能够更进一步提升VLC系统的性能。对以上几种方法进行了分析和介绍,并对其在可见光通信信号处理领域的应用进行了分析与总结,希望可以为机器学习解决可见光通信方面的各种非线性问题提供参考。

基于PCM的存储系统研究现状与分析，PCM的优势、缺点以及其在存储系统中的角色的全面分析

国内外MODBUS研究现状及分析 为更好普及和推动Modbus在基于以太网上的分布式应用，目前施耐德公司将Modbus协议的所有权移交给IDA（Interface for Distributed Automation，分布式自动化接口）组织，并成立了Modbus-IDA组织，为Modbus今后的发展奠定了基础。Modbus已经成为自控业界主流的通信协议。现在国际上关于Modbus的研究热点有基于Modbus通信协议与OPC服务器的研究等。国外Modbus总线技术的研究与应用已经比较健全。 　　 　2004年9月，中国国家标准化管理委员会发布了《基于Modbus协议的工业自动化网络规范》，包括Modbus应用协议、Modbus协议在串行链路上的实现指南和Modbus协议在TCP/IP上的实现指南.

人工光合作用研究现状人工光合作用研究现状人工光合作用研究现状人工光合作用研究现状人工光合作用研究现状人工光合作用研究现状人工光合作用研究现状人工光合作用研究现状人工光合作用研究现状人工光合作用研究现状人工光合作用研究现状人工光合作用研究现状人工光合作用研究现状人工光合作用研究现状人工光合作用研究现状人工光合作用研究现状人工光合作用研究现状人工光合作用研究现状人工光合作用研究现状人工光合作用研究现状人工光合作用研究现状人工光合作用研究现状人工光合作用研究现状人工光合作用研究现状人工光合作用研究现状人工光合作用研究现状人工光合作用研究现状人工光合作用研究现状人工光合作用研究现状人工光合作用研究现状人工光合作用研究现状人工光合作用研究现状人工光合作用研究现状人工光合作用研究现状人工光合作用研究现状人工光合作用研究现状人工光合作用研究现状人工光合作用研究现状人工光合作用研究现状人工光合作用研究现状人工光合作用研究现状人工光合作用研究现状人工光合作用研究现状人工光合作用研究现状人工光合作用研究现状人工光合作用研究现状人工光合作用研究现状人工光合作用研究现状人工光合作用研究现状人工光合作用研究现状

量子计算技术的研究现状与趋势图文分析.doc

运动规划是移动机器人自主导航系统中的重要模块之一，相关算法研究成果层出不穷，本文将智能仿生规划算法拆解为三个子类算法：神经网络规划算法、模糊逻辑规划算法及基于仿生的规划算法，并沿时间顺序概述相关算法的发展历程，最后从实时性、环境适应能力及学习能力等方面分析了上述三类算法的优缺点。