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基于改进A^(*)算法的水空两栖机器人多目标路径规划 被引量：4
1
作者 沈跃 孙浩 +2 位作者 沈亚运 郭奕 刘慧 《农业工程学报》 北大核心 2025年第6期62-70,共9页
实现水空两栖机器人安全、高效进行多目标点跨塘水质检测作业,减少传统水质检测模式时间及经济成本,合理的路径规划十分重要。针对传统A^(*)算法路径曲折、搜索效率低、无法考虑多栖机器人约束特性等问题,该研究提出一种改进A^(*)的水... 实现水空两栖机器人安全、高效进行多目标点跨塘水质检测作业,减少传统水质检测模式时间及经济成本,合理的路径规划十分重要。针对传统A^(*)算法路径曲折、搜索效率低、无法考虑多栖机器人约束特性等问题,该研究提出一种改进A^(*)的水空两栖机器人路径规划算法。首先采集障碍物分布情况和高度信息,建立多水域2.5维栅格地图;其次在A^(*)算法评价函数中加入能耗、时间及安全代价,通过调节不同权重获取相应初始路径;然后通过动态分配权重改进启发式函数,加快搜索效率,并利用目标成本函数对所有目标进行优先级判定,实现多目标路径规划;最后通过增加空中模态切换点、删除冗余点及采用B样条曲线优化路径,生成可连接多水域多水质检测点的三维平滑轨迹。仿真试验结果表明:与传统A^(*)算法和陆空A^(*)算法相比,改进A^(*)算法迭代次数分别减少70.04%与68.07%,路径长度分别减少35.44%与7.6%,总转角分别减小83.63%与8.65%,危险节点数分别减少80.67%与33.33%。真实水域试验表明:改进A^(*)算法的迭代次数比传统A^(*)算法和陆空A^(*)算法减少84.89%与83.78%,路径长度分别减少12%与0.6%,总转角分别减小73.21%与22.1%,危险节点数分别减少84.62%与80%,可规划出通过多个目标点的安全、平滑路径,有效提高水质检测效率,为多栖机器人自主导航提供参考。 展开更多
关键词 多目标 路径规划 水空两栖机器人 ^A^(*)算法 轨迹优化
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改进邻域扩展A^(*)算法的移动机器人路径规划 被引量：3
2
作者 董雅文 杨静雯 +1 位作者 张宝锋 赵小惠 《机械设计与制造》 北大核心 2025年第1期291-295,共5页
为解决A^(*)算法在规划路径时存在转折角度过大、路径不平滑的问题,提出改进邻域扩展A^(*)算法。首先,对A^(*)算法搜索范围扩展至24邻域,然后对邻域进行二次数量优化处理得到最终邻域搜索节点。其次,设计具有双层位置导向信息的评价函数... 为解决A^(*)算法在规划路径时存在转折角度过大、路径不平滑的问题,提出改进邻域扩展A^(*)算法。首先,对A^(*)算法搜索范围扩展至24邻域,然后对邻域进行二次数量优化处理得到最终邻域搜索节点。其次,设计具有双层位置导向信息的评价函数,最后对所得路径进行二次平滑处理以剔除冗余节点并削弱路径尖峰的剧烈程度。仿真结果表明,改进邻域扩展A^(*)算法在路径长度、搜索节点数量、规划时间上均优于传统A^(*)算法,且路径无尖峰转角,整体趋势平缓。 展开更多
关键词 点对点路径规划 ^A^(*)算法 邻域扩展
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基于改进D^(*)Lite算法的疏散路径规划方法研究 被引量：1
3
作者 李墨潇 张建辉 +4 位作者 王晟旻 冯谦 张斌 邱绍峰 耿明 《中国安全生产科学技术》 北大核心 2025年第3期42-49,共8页
为应对应急疏散中大面积路网结构的路径规划问题,提出1种改进D^(*)Lite算法的疏散路径规划方法。首先,根据不同邻域结构的路网特点,采用多邻域网络流遍历方法;其次,为解决算法在路网结构的独头或环形路段中无法继续搜索的问题,提出1种... 为应对应急疏散中大面积路网结构的路径规划问题,提出1种改进D^(*)Lite算法的疏散路径规划方法。首先,根据不同邻域结构的路网特点,采用多邻域网络流遍历方法;其次,为解决算法在路网结构的独头或环形路段中无法继续搜索的问题,提出1种双层搜索的方式;此外,基于路径坡度变化,优化算法的代价计算方式;最后,为检验改进D^(*)Lite算法的路径规划能力,探讨区域危险发生、区域危险新增和区域恢复3种情景下的路径变化,研究D^(*)Lite算法在考虑路径坡度情况下的避险能力。研究结果表明:改进后的算法能够根据危险情况的变化调整路径,且考虑路径坡度能够获得更为准确的疏散时间。研究结果可为应急疏散工作提供指导。 展开更多
关键词 路径规划 应急疏散 改进算法 路径坡度
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改进A^(*)算法融合DWA机器人路径规划研究 被引量：4
4
作者 曾宪阳 张加旺 《电子测量技术》 北大核心 2025年第6期20-27,共8页
在物流机器人运输流程中,路径规划是核心环节,面临路径不够平滑及算法搜索效率低下的挑战。A^(*)算法作为广泛应用的全局路径规划方法,在应用于物流机器人时存在无法有效实现路径平滑等问题。为此,对传统A^(*)算法进行了改进,通过动态... 在物流机器人运输流程中,路径规划是核心环节,面临路径不够平滑及算法搜索效率低下的挑战。A^(*)算法作为广泛应用的全局路径规划方法,在应用于物流机器人时存在无法有效实现路径平滑等问题。为此,对传统A^(*)算法进行了改进,通过动态加权处理启发函数,并利用Floyd算法去除路径中的冗余点,同时引入安全距离机制以防碰撞。此外,还对路径进行了平滑优化,以更好地适应物流机器人的实际移动需求。MATLAB仿真结果显示,改进后的A^(*)算法相比传统算法在转折点数量上平均减少了58.5%,路径长度缩短了3.19%,遍历点数降低了59.9%。进一步结合DWA算法进行局部路径规划,实现了避障功能。通过仿真和实车实验验证了该融合算法的有效性。 展开更多
关键词 ^A^(*)算法 路径规划 DWA算法 物流机器人 MATLAB仿真
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A^(*)与NSGA-II融合的船舶气象航线多目标规划方法 被引量：1
5
作者 李元奎 索基源 +3 位作者 于东冶 张新宇 杨放 杨雪锋 《中国舰船研究》 北大核心 2025年第3期288-295,共8页
[目的]面向我国智能航运和气象导航国产化的发展要求,提出一种基于A^(*)与非支配排序遗传算法(NSGA-II)融合的船舶多目标航线规划方法,以适应复杂多样的远洋航行任务。[方法]通过将A^(*)算法引入至NSGA-II中引导搜索方向加快算法收敛速... [目的]面向我国智能航运和气象导航国产化的发展要求,提出一种基于A^(*)与非支配排序遗传算法(NSGA-II)融合的船舶多目标航线规划方法,以适应复杂多样的远洋航行任务。[方法]通过将A^(*)算法引入至NSGA-II中引导搜索方向加快算法收敛速度,然后通过构建环境数据模型和目标函数,采用跨太平洋航线对模型和算法进行仿真验证。[结果]仿真结果表明:设计的模型和算法可求解得到分布均匀、多样化的Pareto最优航线解集,所有航线均可以顺利躲避大风浪区域,且可根据决策者需求选择船舶最适航线。[结论]所提方法可用于多约束条件下的船舶远洋航线优化,求解符合航次目标的航线,从而降低营运成本、提高航运效率,对船舶气象导航和未来船舶智能航行具有一定的支撑作用。 展开更多
关键词 气象航线 多目标优化 ^A^(*)算法 NSGA-II 智能航行 遗传算法
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基于改进A^(*)平滑性路径规划算法研究 被引量：1
6
作者 王云亮 张赛 吴艳娟 《计算机应用与软件》 北大核心 2025年第1期258-263,276,共7页
为了解决传统A^(*)算法执行效率不高,转折点过多等问题,提出一种基于优化关键点选取和平滑路径的改进A^(*)算法。首先运用一种改进跳点搜索算法对A^(*)算法加快跳点搜索速度并对扩展子节点进行遴选,引入RRT*中剪枝思想在二次路径规划时... 为了解决传统A^(*)算法执行效率不高,转折点过多等问题,提出一种基于优化关键点选取和平滑路径的改进A^(*)算法。首先运用一种改进跳点搜索算法对A^(*)算法加快跳点搜索速度并对扩展子节点进行遴选,引入RRT*中剪枝思想在二次路径规划时剔除非必要的节点。最后将A^(*)算法结合Bezier曲线对生成路径进行平滑性处理。为测试改进A^(*)算法的可行性与有效性,在多种不同尺寸规格的栅格地图中和移动机器人平台上进行对比仿真实验。结果表明,改进后A^(*)算法相比于原A^(*)算法生成扩展节点数量更少、寻路时间缩短、执行效率更高,改进后A^(*)算法路径规划性能得到明显提升。 展开更多
关键词 移动机器人 ^A^(*)算法 贝塞尔曲线 路径规划
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动态环境下改进BIT^(*)算法的机器人路径规划 被引量：1
7
作者 王晓军 崔锡杰 李晓航 《计算机工程与应用》 北大核心 2025年第7期361-369,共9页
针对批量通知树算法在小样本中搜索路径成功率低、大样本中规划效率低、路径冗余节点多以及无法躲避未知障碍物的问题,提出动态环境批量通知树算法。利用改进批量采样点策略将样本点均匀等间距处理,并改进批量采样点数量以及偏置采样点... 针对批量通知树算法在小样本中搜索路径成功率低、大样本中规划效率低、路径冗余节点多以及无法躲避未知障碍物的问题,提出动态环境批量通知树算法。利用改进批量采样点策略将样本点均匀等间距处理,并改进批量采样点数量以及偏置采样点位置,弥补搜索路径成功率低的缺点;加入惩罚项改进启发式函数,弥补路径规划效率低的缺点;再引入路径拉伸优化减少路径长度以及冗余节点,缩小采样范围。面对未知障碍物,利用反向生长搜索树先验信息提出临时目标点选取策略,并结合改进随机点、转向角以及新节点的快速扩展随机树(RRT)算法,避免重规划路径过分偏离以及不能及时躲避。与其他算法进行对比,结果表明:动态环境批量通知树算法规划路径成功率和效率更高,路径长度和拐点数更少,躲避未知障碍物性能更高,重规划路径更接近全局路径。 展开更多
关键词 批量通知树算法 反向生长搜索树 批量采样点策略 启发式函数 快速扩展随机树(RRT)算法 路径重规划
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改进PSO-PH-RRT^(*)算法在智能车路径规划中的应用 被引量：1
8
作者 蒋启龙 许健 《东北大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第3期12-19,共8页
在机器人控制、智能车自主导航等应用场景中,路径规划需要考虑到环境中的障碍物、地形等因素.针对路径规划中快速拓展随机树(RRT)算法拓展目标方向盲目、效率较低的问题,提出了基于粒子群算法优化的均匀概率快速拓展随机树(PSO-PH-RRT^(... 在机器人控制、智能车自主导航等应用场景中,路径规划需要考虑到环境中的障碍物、地形等因素.针对路径规划中快速拓展随机树(RRT)算法拓展目标方向盲目、效率较低的问题,提出了基于粒子群算法优化的均匀概率快速拓展随机树(PSO-PH-RRT^(*))算法.该算法在基于均匀概率的快速拓展随机树(PHRRT^(*))算法的基础上,利用粒子群算法更新方向概率作为随机树节点的速度方向,从而改善了节点的位置更新策略,并将节点到目标向量的距离和轨迹平滑度作为粒子群算法的适应度函数.最后在多种障碍环境下进行仿真.结果表明,PSO-PH-RRT^(*)算法能大大减少迭代时间成本,同时改善路径长度和平滑度. 展开更多
关键词 路径规划 RRT算法 改进粒子群优化算法 目标向量 代价函数 适应度函数
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改进Informed RRT^(*)算法移动机器人路径规划 被引量：2
9
作者 鲁宇明 周羽逵 +2 位作者 郭鑫 池吕庭 戴骏 《计算机工程与应用》 北大核心 2025年第8期283-293,共11页
Informed RRT^(*)算法对初始解不敏感,规划出的路径太接近障碍物,导致路径不平滑。提出一种改进的Informed RRT^(*)路径规划算法,该算法改进了约束采样空间和引导策略。在采样初期,将采样区域限制在一个圆形区域,加快初始解收敛,在算法... Informed RRT^(*)算法对初始解不敏感,规划出的路径太接近障碍物,导致路径不平滑。提出一种改进的Informed RRT^(*)路径规划算法,该算法改进了约束采样空间和引导策略。在采样初期,将采样区域限制在一个圆形区域,加快初始解收敛,在算法规划的过程中引入人工势场中引力场和斥力场的思想,使机器人与障碍物保持安全距离,并向目标位置行进。对Informed RRT^(*)算法和基于目标偏置的Informed RRT^(*)算法(Goal-bias-Informed RRT^(*))以及改进后的Informed RRT^(*)算法进行比较实验,实验结果验证了改进后Informed RRT^(*)算法的有效性和优越性及稳定性。该算法较Informed RRT^(*)算法和Goal-bias-Informed RRT^(*)效率更高、更容易得到初始解、更安全、更平滑、更稳定。 展开更多
关键词 移动机器人 路径规划 随机采样 Informed ^RRT^(*)算法 目标偏置 约束采样空间
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双邻域选择扩展A^(*)路径规划算法 被引量：1
10
作者 杨秀建 袁志豪 +1 位作者 白永瑞 敖鹏 《机械科学与技术》 北大核心 2025年第3期484-495,共12页
针对A^(*)算法在路径规划过程中存在的扩展节点过多、路径冗余点过多等问题,对经典A^(*)算法进行了改进研究。提出了斜八邻域扩展的概念,与四邻域扩展结合组成一种新的双邻域选择扩展策略,在路径搜索过程中可以有效减少扩展节点的数量... 针对A^(*)算法在路径规划过程中存在的扩展节点过多、路径冗余点过多等问题,对经典A^(*)算法进行了改进研究。提出了斜八邻域扩展的概念,与四邻域扩展结合组成一种新的双邻域选择扩展策略,在路径搜索过程中可以有效减少扩展节点的数量。为适应多种地图环境建立了新的启发函数,在相同地图环境下较经典A^(*)算法扩展的节点数量减少50%以上,路径搜索速度提高了一个数量级,算法效率明显提升。通过建立冗余点剔除策略与三次B样条曲线对初始路径进一步优化,剔除路径多余节点,减少路径转折,规划出一条符合机器人运动的最优路径。首先,在4种不同障碍物的地图环境下对改进后的A^(*)算法进行了仿真分析,并与Dijkstra、四邻域A^(*)算法、八邻域A^(*)算法进行了比较;然后,基于实验室的智能车试验平台进行了场地试验,对改进后的A^(*)算法进行了试验验证。结果表明:改进后A^(*)算法的路径搜索效率大幅提高,路径更有利于机器人运动,所提出的A^(*)改进算法是可行的、有效的。 展开更多
关键词 移动机器人 路径规划 ^A^(*)算法 邻域扩展 启发函数 冗余点剔除
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基于障碍密度优先策略改进A^(*)算法的AGV路径规划 被引量：1
11
作者 陈一馨 段宇轩 +2 位作者 刘豪 谭世界 郑天乐 《郑州大学学报(工学版)》 北大核心 2025年第2期26-34,共9页
针对传统A^(*)算法在障碍物较多的实际场景下进行AGV路径规划时,存在路径拐点多、路径冗余节点过多以及易陷入局部最优解等问题,提出一种改进A^(*)算法,采用栅格法进行环境建模。首先,在启发函数中引入障碍物密度函数K(n)改进代价函数,... 针对传统A^(*)算法在障碍物较多的实际场景下进行AGV路径规划时,存在路径拐点多、路径冗余节点过多以及易陷入局部最优解等问题,提出一种改进A^(*)算法,采用栅格法进行环境建模。首先,在启发函数中引入障碍物密度函数K(n)改进代价函数,用于更准确地估计当前节点到目标节点的实际代价;其次,采用动态邻域搜索策略提高算法的搜索效率和运行效率;最后,通过冗余节点处理策略减少路径拐点和删除冗余节点,得到只包含起点、转折点以及终点的路径。采用不同尺寸和复杂度的栅格环境地图进行仿真实验,结果表明:所提改进A^(*)算法与传统A^(*)算法以及其他改进的A^(*)算法相比,路径长度分别缩短了4.71%和2.07%,路径拐点数量分别减少了45.45%和20.54%,路径存在节点分别减少了82.24%和62.45%。 展开更多
关键词 路径规划 栅格地图 ^改进A^(*)算法 启发函数 动态邻域搜索 冗余节点优化
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融合改进A^(*)算法和TEB算法的AGV路径规划
12
作者 彭可 刘宏胜 +5 位作者 张志成 朱亮 贺劢勍 张旭辉 曾启瑾 张嗣愿 《计算机科学》 北大核心 2025年第S2期163-169,共7页
为提高AGV的自主导航和自主避障性能,针对A^(*)算法路径规划中存在的长度非最短、拐点多、易碰撞等问题,提出了一种将改进后的A^(*)算法与TEB算法相融合的AGV路径规划方法。首先将搜索领域根据一定的规则增加至12个,扩宽了AGV的搜索视... 为提高AGV的自主导航和自主避障性能,针对A^(*)算法路径规划中存在的长度非最短、拐点多、易碰撞等问题,提出了一种将改进后的A^(*)算法与TEB算法相融合的AGV路径规划方法。首先将搜索领域根据一定的规则增加至12个,扩宽了AGV的搜索视野并使搜索更具导向性;接着在启发函数中添增障碍物因子,使启发函数能够根据地图中障碍物的分布情况自适应改变,有效减少了函数预估误差;最后将改进A^(*)算法规划的全局最优路径分解为全局领航点,在两领航点间采用TEB算法进行局部路径规划,保证AGV在全局最优路径的基础上对动态障碍物进行实时规避。仿真表明,改进A^(*)算法能够显著减少路径的拐点数、长度和节点数。另外,利用全向麦轮底盘搭建AGV实验平台,搭载融合算法进行自主导航和自主避障测验,结果表明,所提算法能够有效缩短AGV的路径长度及行驶时间,且能够安全抵达目标点,验证了其优越性。 展开更多
关键词 AGV 路径规划 ^A^(*)算法 TEB算法 融合算法
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结合A^(*)与速度障碍法的无人机路径规划混合算法
13
作者 屈景怡 黄达权 +1 位作者 许楠 王鹏 《兵器装备工程学报》 北大核心 2025年第8期70-79,共10页
针对城市复杂低空场景中无人机面临的静态与动态障碍物协同避障难题,提出“全局-局部”分层协同路径规划架构,突破传统单层规划范式。针对静态障碍物构建三维栅格化全局导航框架,改进A*算法通过三维空间拓展与优先遍历策略,在保证路径... 针对城市复杂低空场景中无人机面临的静态与动态障碍物协同避障难题,提出“全局-局部”分层协同路径规划架构,突破传统单层规划范式。针对静态障碍物构建三维栅格化全局导航框架,改进A*算法通过三维空间拓展与优先遍历策略,在保证路径最优长度的前提下提升搜索效率,并采用关键节点保留技术减少冗余路径点,生成兼具平滑性与实时性的全局路径;针对动态障碍物开发多维度避障决策模型,将速度障碍法升级至三维模型,结合无人机运动学约束生成符合加速度限制的避障轨迹,解决动态环境下的实时避障问题。通过分层递进式算法融合机制,以全局路径引导局部动态规划,构建全环境适应性混合路径规划算法,并完成全链路仿真环境部署验证。实验结果表明,改进算法在全局规划中路径效率较传统方法提升60%,局部动态避障成功率超过90%,且轨迹平滑性满足无人机动力学约束。本研究形成的分层协同规划框架为高密度城市空域无人机自主导航提供理论创新性与工程实用性兼备的解决方案,推动低空交通系统智能化发展。 展开更多
关键词 无人机 路径规划 A~*算法 速度障碍法 混合算法
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融合改进D^(*)与RRT算法的单AGV路径规划算法
14
作者 赵学健 叶昊 +2 位作者 江宇航 袁凯 孙知信 《小型微型计算机系统》 北大核心 2025年第8期1847-1860,共14页
本研究针对单自动导引车(AGV)的路径规划问题,深入剖析了现有多阶段路径规划方法的局限性,并提出了一种融合改进D^(*)与快速探索随机树(RRT)算法的路径规划算法.该算法结合了改进D^(*)算法的高效性与RRT算法的灵活性,通过动态避障策略... 本研究针对单自动导引车(AGV)的路径规划问题,深入剖析了现有多阶段路径规划方法的局限性,并提出了一种融合改进D^(*)与快速探索随机树(RRT)算法的路径规划算法.该算法结合了改进D^(*)算法的高效性与RRT算法的灵活性,通过动态避障策略和目标约束优化,显著提升了路径规划性能.引入自适应视野、步长、威胁因子及目标点采样率等参数,以适应多变环境需求.利用Rich_Moore元胞自动机方法扩展可行区域并确定最短路径,并通过高阶贝塞尔曲线平滑路径,减少转向,提高路径平滑度.实验结果证明,该算法在精度和效率上均优于传统方法,对提升AGV作业实时性和准确性,推动自动化物流系统发展具有显著意义. 展开更多
关键词 AGV 随机树算法 ^D^(*)算法 路径规划 智能物流
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基于改进A^(*)和DWA融合的机器人路径规划
15
作者 崔鹏鹏 张梅 周伸伸 《传感器与微系统》 北大核心 2025年第7期144-148,154,共6页
针对传统A^(*)算法在复杂环境中存在的路径冗余、贴近障碍物及动态避障不足等问题,以及动态窗口法(DWA)算法易陷入局部最优、动态响应滞后等问题,本文提出一种改进A^(*)与DWA算法融合的路径规划算法,融合算法将全局路径关键节点与动态... 针对传统A^(*)算法在复杂环境中存在的路径冗余、贴近障碍物及动态避障不足等问题,以及动态窗口法(DWA)算法易陷入局部最优、动态响应滞后等问题,本文提出一种改进A^(*)与DWA算法融合的路径规划算法,融合算法将全局路径关键节点与动态避障结合,兼顾全局最优与动态适应性。在全局规划中,改进A^(*)算法通过自适应评价函数动态调整启发式权重,引入安全距离惩罚项与障碍物密度感知机制,来优化路径安全性与平滑性,并结合线段可达性检测策略消除冗余转折点;在局部规划中,改进DWA算法通过多目标评价函数融合全局路径跟踪、障碍物距离及轨迹平滑性指标,增强避障灵活性与实时性。实验结果表明,该算法在路径全局最优性、动态避障效率及轨迹平滑度方面均表现出显著优势。 展开更多
关键词 机器人路径规划 ^改进A^(*)算法 改进动态窗口法算法 融合算法 动态避障
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基于改进A^(*)算法的矿用巡检机器人路径规划
16
作者 张辉 苏国用 +2 位作者 赵东洋 杨宇豪 何凯 《太原理工大学学报》 北大核心 2025年第3期559-566,共8页
【目的】针对煤矿井下环境非结构化、局部可通行区域窄以及传统A^(*)算法规划路径存在搜索时间长、搜索节点多、路径冗余节点多、路径平滑度较差等问题,提出一种基于改进A^(*)算法的矿用巡检机器人路径规划算法。【方法】首先在传统A^(*... 【目的】针对煤矿井下环境非结构化、局部可通行区域窄以及传统A^(*)算法规划路径存在搜索时间长、搜索节点多、路径冗余节点多、路径平滑度较差等问题,提出一种基于改进A^(*)算法的矿用巡检机器人路径规划算法。【方法】首先在传统A^(*)算法的启发函数中引入预估消耗的指数函数和障碍物覆盖率之和,以提高搜索效率,缩短搜索时间;其次改进传统8邻域搜索为9邻域搜索,从而避免无用搜索,减少搜索节点数量;然后通过Floyd算法剔除路径中的冗余节点;最后采用改进3阶贝塞尔曲线完成路径平滑任务。【结果】结果表明:相较于传统A^(*)算法,在特定的20×20、30×30和40×40栅格地图下,改进A^(*)算法使得搜索时间分别缩短44.1%、63.8%和84.8%,搜索节点分别减少31.6%、47.9%和71%;路径平滑算法能够减少路径节点,改善路径平滑度,更适用于矿用巡检机器人的路径规划。 展开更多
关键词 矿用巡检机器人 路径规划 ^改进A^(*)算法 FLOYD算法 贝塞尔曲线
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薄源^(110 m)Agγ级联符合修正分析 被引量：1
17
作者 杜云武 毕朝文 +3 位作者 王亮 王茜 李元东 余强 《核电子学与探测技术》 北大核心 2025年第5期658-667,共10页
核电厂环境介质中^(110 m)Ag放射性水平一般较低,经浓缩富集制得薄厚度源,薄源的^(110 m)Agγ能谱级联符合效应较大,为了准确测量薄源^(110 m)Ag活度浓度,研究薄源^(110 m)Ag衰变过程γ能谱探测具有重要意义。依据衰变纲图分解^(110 m)A... 核电厂环境介质中^(110 m)Ag放射性水平一般较低,经浓缩富集制得薄厚度源,薄源的^(110 m)Agγ能谱级联符合效应较大,为了准确测量薄源^(110 m)Ag活度浓度,研究薄源^(110 m)Ag衰变过程γ能谱探测具有重要意义。依据衰变纲图分解^(110 m)Ag衰变为12个过程,采用蒙特卡罗仿真^(110 m)Ag衰变过程,记录每个过程无符合计数和符合计数,开展薄源^(110 m)Agγ能谱特征峰和级联符合修正分析。研究表明:^(110 m)Agγ能谱不同能量的特征峰由一个或几个不同衰变过程决定,并且每个衰变过程均发生3或4条γ级联符合相加,使其全能峰计数减少;1384.31 keV、1475.79 keV、1505.04 keV、1562.30 keV全能峰同时受到其他衰变过程级联符合相加峰影响,使其全能峰计数增加;其符合修正因子最大值、最小值分别为1.89、0.77。 展开更多
关键词 衰变纲图 ^^(110 m)Ag Γ能谱 符合修正
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基于改进RRT^(*)算法的无人机三维航迹规划
18
作者 陈明强 周子杨 +2 位作者 张勇 解靖涛 刘俊杰 《兵器装备工程学报》 北大核心 2025年第4期192-199,234,共9页
针对渐进最优快速随机树(RRT^(*))算法在求解无人机三维航迹规划的问题时会出现搜索效率低下、随机性较强与航迹曲折的问题,提出了一种基于改进RRT^(*)算法的无人机三维航迹规划方法。该算法将贪婪算法思想融入目标偏置策略,同时考虑目... 针对渐进最优快速随机树(RRT^(*))算法在求解无人机三维航迹规划的问题时会出现搜索效率低下、随机性较强与航迹曲折的问题,提出了一种基于改进RRT^(*)算法的无人机三维航迹规划方法。该算法将贪婪算法思想融入目标偏置策略,同时考虑目标点的引导搜索与环境的影响,将算法搜索过程中的采样范围约束在指向目标点的一定角度方向内,并根据环境动态调整方向,减少采样点的无效搜索;对障碍物引入人工势场法中的斥力场,根据斥力势能大小相应地改变步长长度,进一步提高搜索效率;对航迹过于冗长曲折的问题,进行剪枝优化与B样条曲线平滑处理以提高航迹的平滑性。通过Matlab仿真实验,验证了所提出的改进算法在不同环境中均能以较快的搜索速度得到更优的航迹。 展开更多
关键词 ^RRT^(*) 三维航迹规划 贪婪算法 斥力场 B样条曲线
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应用磁共振T2^(*)mapping成像分层评估正常髌软骨 被引量：1
19
作者 陈曦 胡杰 杨献峰 《中国医学计算机成像杂志》 北大核心 2025年第2期237-241,共5页
目的:探讨使用T2^(*)mapping定量评估髌软骨的可行性。方法:对33例正常髌软骨T2^(*)mapping序列进行定量分析。将髌软骨分为6个亚区,分别测量并比较各区髌软骨厚度、深浅层T2^(*)值的差异及不同性别和内外侧间T2^(*)值的差异。结果:正... 目的:探讨使用T2^(*)mapping定量评估髌软骨的可行性。方法:对33例正常髌软骨T2^(*)mapping序列进行定量分析。将髌软骨分为6个亚区,分别测量并比较各区髌软骨厚度、深浅层T2^(*)值的差异及不同性别和内外侧间T2^(*)值的差异。结果:正常髌软骨各区外侧厚度均大于内侧,各区的浅层T2^(*)值均大于深层,差异均具有统计学意义(P<0.05)。外侧中部深层T2^(*)值大于内侧中部深层(Z=-2.796,P=0.005),外侧中部浅层T2^(*)值大于内侧中部浅层(t=-2.918,P=0.005)。外侧上部及下部深层的T2^(*)值均大于中部深层,差异具有统计学意义(P=0.001,P=0.003)。女性的内侧上部深层和浅层的T2^(*)值均大于男性(t=-3.317,P=0.002;t=-2.222,P=0.034)。结论:T2^(*)mapping可以定量测量正常髌软骨各区的T2^(*)值及厚度,为软骨定量评估提供参考。 展开更多
关键词 磁共振成像 髌软骨 ^T2^(*)值 软骨厚度
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基于算法优化极限学习机的香芋皮改性膳食纤维制备及其NO_(2)^(-)吸附量预测
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作者 邓忠惠 谢微 《中国无机分析化学》 北大核心 2025年第6期889-897,共9页
在响应面法的基础上,收集所有实验数据,包括工艺参数和NO_(2)^(-)吸附量。对数据进行预处理,选择合适的输入变量(料液比、盐酸浓度、反应温度和反应时间),使用训练数据建立初始ELM模型。采用遗传算法(GA)、粒子群优化算法(PSO)、麻雀搜... 在响应面法的基础上,收集所有实验数据,包括工艺参数和NO_(2)^(-)吸附量。对数据进行预处理,选择合适的输入变量(料液比、盐酸浓度、反应温度和反应时间),使用训练数据建立初始ELM模型。采用遗传算法(GA)、粒子群优化算法(PSO)、麻雀搜索算法(SSA)、灰狼优化算法(GWO)和海鸥算法(SOA)对ELM进行优化。使用训练数据集对优化后的ELM模型进行训练。使用测试数据集对模型进行验证,评估模型的性能指标。结果显示,5种优化后的ELM模型在各项性能指标上均优于初始ELM模型。在5种优化算法中,SSA-ELM模型表现最为显著,其绝对误差(MAE)、均方误差(MSE)、均方误差根(RMSE)、平均绝对百分比误差(MAPE)分别为0.023498、0.0007391、0.027186和0.037267%,是所有优化算法测试模型中最低值。在测试模型中,原始ELM模型的R^(2)为0.013291,而GA-ELM、PSO-ELM、SSA-ELM、GWO-ELM和SOA-ELM模型的R^(2)分别0.86709、0.98016、0.99971、0.99998和0.99969。这表明5种优化ELM模型具有更高的拟合度、更好的泛化能力和稳定性,且相对于原始ELM模型,R^(2)值有显著提升。优化后的ELM模型,可以快速、准确地预测不同工艺条件下香芋皮改性膳食纤维的NO_(2)^(-)吸附量,减少实验成本和时间,提高生产效率和产品质量,为实际应用提供可靠的预测工具。 展开更多
关键词 香芋皮改性膳食纤维 响应面法 极限学习机 算法优化 预测
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