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题名日本《科学技术基本计划》评估分析及其对我国的启示
被引量：4
- 1
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作者
陈光
陶鹏
张小秋
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机构
科技部科技评估中心
中国科学院自然科学史研究所
中国科学院大学
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出处
《中国科技资源导刊》
2015年第1期49-56,共8页
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文摘
对日本政府自2003年开始连续三次开展的《科学技术基本计划》评估实践进行系统介绍。分析其在实施中期开展评估、以专业科技评估机构为核心组织实施的模式特点；通过逻辑模型和评估角度对其调研专题的内在联系与设置情况进行比较分析，得出有关发现和结论；在评估方法上，总结出注重目标量化考核、大规模开展文献计量、广泛运用标杆分析、创新借鉴其他学科模型方法、系统开展案例分析等5个特点，提出加强我国科技规划评估的若干参考性的建议措施。
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关键词
日本
科技基本计划
科技规划
评估
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Keywords
Japan
basic science and technology plan
science and technology plan
evaluation
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分类号
G203
[文化科学—传播学]
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题名宏观科技决策与证据:以日本科学技术基本计划为案例
被引量：5
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作者
刘海波
武彦
靳宗振
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机构
中国科学院科技政策与管理科学研究所
吉林建筑大学
北京城市系统工程研究中心
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出处
《科学与社会》
CSSCI
2015年第2期83-97,共15页
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基金
中国科学院科技政策与管理科学研究所重大研究任务项目(Y201241Z04)
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文摘
研究循证决策在宏观决策的应用情况发现,宏观决策的证据支撑需要专业研究力量的论证与辩论,并且知识精英的纳入应成为性质特殊的科技决策体系的关键议题。本文以日本科学技术基本计划中证据搜索与提出机制为例,结合我国实际情况,认为日本引入知识精英、听取一线人员的声音、有效发挥专业研究力量的作用、采用循证决策的思维等作法,可为我国宏观科技决策提供借鉴。
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关键词
循证决策
宏观决策
科技政策
日本科学技术基本计划
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Keywords
evidence-based policy, macro policy-making, science and technology policy, Japan Sci-ence and technology basic plan
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分类号
G323.13
[文化科学]
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题名日本科技创新政策科学的实践及启示
被引量：11
- 3
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作者
樊春良
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机构
中国科学院科技政策与管理科学研究所
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出处
《中国科技论坛》
CSSCI
北大核心
2014年第4期20-26,共7页
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基金
中国科学院"一三五"重大研究任务重点学科培育方向项目"科技政策学"(Y201241Z01)
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文摘
科技政策科学是在国家层面促进科技政策研究发展的一种新形式,目的是推进科技政策成为一门科学,对国家决策提供持续和系统的支持。日本是继美国之后,第二个在国家层面上推进科技政策成为一门科学的国家。本文指出,日本科学、技术与创新政策科学的发展既是当今世界科学技术决策科学化趋势的反映,又有日本国家及其科学技术自身发展的需求。日本采取设立专门计划的方式从重点任务、竞争性项目、人才培养和教育培训以及数据基础等方面全面推进STI政策科学的发展,其特点是:强调形成以证据为基础的政策,开展战略研究、精心设计项目,全面布局、重视人才建设,重视国际合作与交流。
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关键词
科技政策科学
日本
以证据为基础的政策
第四期科学技术基本计划
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Keywords
science of science Policy
Japan
Policy based on evidence
the 4th science and technology basic plan
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分类号
G311
[文化科学]
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题名自适应多启发蚁群算法的无人机路径规划
被引量：10
- 4
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作者
尹雅楠
甄然
武晓晶
张春悦
吴学礼
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机构
河北科技大学电气工程学院
河北省生产过程自动化工程技术研究中心
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出处
《河北科技大学学报》
CAS
北大核心
2021年第1期38-47,共10页
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基金
国防基础计划项目
河北省重点研发计划项目(19250801D)
+1 种基金
河北省研究生创新资助项目(CXZZSS2020098)
河北省军民融合发展研究课题(HB19JMRH009)。
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文摘
为了解决蚁群算法在无人机实现路径规划中容易陷入局部最优的问题,提出改进的蚁群算法。对信息素的挥发因子以及信息素进行上、下限设置,防止由于较短路径上的信息素过高以及较长路径上的信息素过低,使蚂蚁陷入局部最优,同时在多启发因素的影响下,将路径的整体长度作为决定状态转移概率的一个自适应启发函数因子,当路径长度很大时,自适应启发函数因子较小,使得蚁群选择该路径的概率减小。实验结果表明,改进的算法在路径长度上减少了6.4%,最优路径长度方差降低了85.78%,增加了对环境整体性的考虑,缩短了路径长度,降低了迭代次数,跳出局部最优。在环境复杂度加大的情况下,引入自适应启发函数因子之后的算法可以有效地选择较好的路径,为无人机路径规划提供了理论依据。
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关键词
航空、航天科学技术基础学科其他学科
无人机
蚁群算法
路径规划
启发因素
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Keywords
basic science and technology of aeronautics and astronautics other disciplines
UAV
ant colony algorithm
route planning
heuristic factors
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分类号
TP301.6
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
V279
[航空宇航科学与技术—飞行器设计]
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题名基于粒子群算法的固定时间多约束无人机轨迹规划
被引量：5
- 5
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作者
邵士凯
石伟龙
杜云
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机构
河北科技大学电气工程学院
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出处
《河北科技大学学报》
CAS
北大核心
2022年第3期259-267,共9页
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基金
国家自然科学基金(61903122,U20A20198)
河北省教育厅科学技术研究项目(BJ2021003)
河北省自然科学基金(F2021208015)。
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文摘
针对粒子群算法在轨迹规划时,将无人机视为质点,未考虑无人机的飞行时间、角度等参数的不足,提出一种数值方法结合粒子群算法的轨迹规划求解方法。首先,考虑到对每个时刻控制变量进行优化会耗费大量的时间,将无人机的飞行时间离散为一定数量的切比雪夫配点,在这些离散的配点处优化控制变量以减小计算负担;其次,将角速度作为控制变量,运用曲线拟合求解出角速度与时间的函数,经过积分求出无人机的角度、位置与时间的函数;再次,将结果代入粒子群优化模型并结合无人机运动学模型进行优化求解,根据分配的时间计算出最终的角速度、角度以及位置坐标;最后,在复杂环境下进行无人机轨迹规划仿真,通过与已有方法的对比,验证所提求解方法的有效性和可行性。结果表明,所提出的轨迹求解方法可以求出包括位置在内的各个运动学参数,规划出光滑的轨迹并且成功避开前进过程中的障碍物。所提方法有效提升了轨迹规划的求解维度,对实现智能自主化飞行有一定的参考价值。
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关键词
航空、航天科学技术基础学科其他学科
轨迹规划
无人机
粒子群算法
运动学模型
曲线拟合
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Keywords
basic science and technology of aeronautics and astronautics other disciplines
trajectory planning
UAV
particle swarm optimization(PSO)
kinematic model
curve fitting
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分类号
TN958.98
[电子电信—信号与信息处理]
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