随着移动机器人应用领域的扩大和工作环境的复杂化，传统路径规划算法因其自身局限性变得难以满足人们的要求。近年来，智能仿生算法因其群集智慧和生物择优特性而被广泛应用于移动机器人路径规划优化中。首先，按照智能仿生算法仿生机制的来源，对应用于路径规划优化中的智能仿生算法进行了分类。然后，按照不同的类别，系统的叙述了各种新型智能仿生算法在路径规划优化中取得的最新研究成果，总结了路径规划优化过程中存在的问题以及解决方案，并对算法在路径规划优化中的性能进行了比较分析。最后对智能仿生算法在路径规划优化中的研究方向进行了探讨。

自编码器及其应用综述.docx

指出遗传算法的不足，将免疫学原理引入遗传算法，进而形成免疫遗传算法。针对免疫遗传算法在优化问题中的研究现状，从编码技术、先验知识、操作算子、混沌理论引入、多种群方式、与小生境理论结合等方面进行了总结，指出了不足之处，最后探讨了免疫遗传算法需要进一步研究的问题和发展方向。

国内外分布式水文模型研究和应用综述，罗文兵，洪林， 分布式水文模型研究已成为现代水文界研究的热点，是真实描述和科学揭示流域水文过程和规律的一个有效途径，为研究水文、生态和�

环境感知以及导航定位是无人驾驶汽车(以下简称无人车)技术的关键组成部分。针对驾驶环境进行定义和分类,提出与环境相互匹配的传感器组合方法。在此基础上,着重介绍传感器技术以及环境感知技术,比较各技术优缺点,并结合导航与定位对无人车组成架构进行概括介绍,并对未来无人车环境感知技术进行展望。

语音识别作为信息技术中一种人机接口的关键技术,具有重要的研究意义和广泛的应用价值。介绍了语音识别技术发展的历程,具体阐述了语音识别概念、基本原理、声学建模方法等基本知识,并对语音识别技术在各领域的应用作了简要介绍。

交通和每个城市的发展都是相辅相成的，作为智慧城市建设的重要分支，智慧交通得到了越来越多的关注。简述了智慧交通的概念和总体架构，重点论述了无线传感网络、数据挖掘、智能交通云等关键技术在智慧交通中的应用，最后对智慧交通的实际应用现状做了说明。

初步了解RFID技术发展及应用，RFID初步入门。

k最近邻算法（kNN）是一个十分简单的分类算法，该算法包括两个步骤：（1）在给定的搜索训练集上按一定距离度量，寻找一个k的值。（2）在这个kNN算法当中，根据大多数分为一致的类来进行分类。kNN算法具有的非参数性质使其非常易于实现，并且它的分类误差受到贝叶斯误差的两倍的限制，因此，kNN算法仍然是模式分类的最受欢迎的选择。通过总结多篇使用了基于kNN算法的文献，详细阐述了每篇文献所使用的改进方法，并对其实验结果进行了分析；通过分析kNN算法在人脸识别、文字识别、医学图像处理等应用中取得的良好分类效果，对kNN算法的发展前景无比期待。

大量数据的分析是一项复杂的任务，如果没有合适的系统就无法执行。 许多运输机构和警察部门已使用地理信息系统（GIS）来分析和管理城市交通事故（UTA）数据，并进行旨在降低事故率和提高安全性的决策。 由于UTA发生在具有特定特征的特定位置，因此必须分析事故的确切位置和环境特征。 ArcGIS软件是在观察时间内从UTA获取有意义的信息和分析结果的最佳选择。 GIS技术是调查和评估不同组件之间复杂的空间关系的基本要素，城市交通事故就是其中之一。 通过地理环境和城市结构内的空间预期对UTA进行微观或宏观分析，除了可以帮助决策外，还可以对UTA模式进行深入的微观了解。 可以将UTA视为发生在两个方面的复杂事件，换句话说，就是时空或时空。 GIS可以集成两个以上不同且不相关的数据库。 地理信息系统规范之一是对地理环境中不同空间物体之间的评估以及城市结构中的相关因素的评估，这些评估因素包括但不限于土地使用类别，道路运输网络资格，人口密度等。 交通安全组织和UTA研究人员使用GIS作为支持其研究和运营需求的关键技术。 特别是，GIS-T是一种经常使用的GIS应用程序，用于交通运输的计划和决策。