【摘 要】
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为了提高多机器人环境探测的效率和精度，本文提供了一种基于部分可观马尔可夫决策过程（Partially Observable Markov Decision Process， POMDP）的路径规划方法来控制多个装有传感器的机器人实现对环境的协同探测。本文建立了多机器人环境探测系统的POMDP模型，以信息熵作为回报函数，令机器人沿着信息熵最大的方向不断移动。机器人对环境的信念采用非参数的、基于样本的
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为了提高多机器人环境探测的效率和精度，本文提供了一种基于部分可观马尔可夫决策过程（Partially Observable Markov Decision Process， POMDP）的路径规划方法来控制多个装有传感器的机器人实现对环境的协同探测。本文建立了多机器人环境探测系统的POMDP模型，以信息熵作为回报函数，令机器人沿着信息熵最大的方向不断移动。机器人对环境的信念采用非参数的、基于样本的表示，并用贝叶斯滤波来更新机器人对环境的信念。在仿真实验中，对两种环境的CO浓度进行了探测，都得到了精确
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新增建设用地自动检测可以为自然资源保护提供一种新型有效的技术支持，本文以广西贵港市为研究区域，提出一种基于深度学习与多源遥感数据的新增建设用地自动检测方法。首先通过在训练区中对高分辨率遥感影像进行影像预处理、数据增广与差值处理得到训练数据，然后利用深度学习语义分割模型（DeeplabV3+）进行训练、调优，接着在测试区中结合遥感影像（Sentinel-2A）的变化区域提取结果对可能出现新增建设用地
近几年，基于卷积神经网络（CNN)的单图像超分辨率（SR)重建方法成为主流。通常情况下，网络层数越深，提取的特征越多，重建效果更好，但是随着网络层数的加深，不仅会出现梯度消失的问题，还会显著增加参数，增加训练的难度。针对以上问题，提出了一种基于密集Inception的单图像超分辨率重建方法，该方法引入Inception-残差网络（Inception-ResNet）结构提取图像特征，全局采用简化后的
基于机器学习语言建模时，传统方法仅以拟合均方误差（mean square error，MSE）最小为单一优化目标，容易引起过拟合问题。对此，基于关联向量机（relevance vector machine，RVM），建立了融合变形空间关联性的双优化目标约束下的概率性预测模型。利用形状相似度指标（shape similarity index，SSI）对拱坝变形的空间关联性进行量化，并将单测点MSE和
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以土壤动物为主的碎屑食物网是枯落物分解及养分释放的重要途径，也是维持干旱–半干旱区脆弱生态系统生物地球化学循环和稳定性的关键环节。目前，土壤动物对枯落物分解的影响机制研究已成为当前研究的热点，但土壤动物与枯落物分解如何响应气候变化缺乏系统总结。本文从气候变化对枯落物分解的影响、气候变化对土壤动物营养结构的影响和气候变化对枯落物分解和土壤动物关系的影响3个方面，阐明气候变化通过改变水热因子和枯落物质
为评价导流锥式同时采样-测量β射线颗粒物监测分析仪的测量准确度，以分步采样-测量β射线颗粒物分析仪采样分析作为参比方法，使用两类仪器对环境空气中可吸入颗粒物PM10和细颗粒物PM2.5进行长期平行比对监测，通过线性关系比对和有效性评价，结果表明导流锥式同时采样-测量结构和分步采样-测量结构的β射线颗粒物分析仪之间存在有效的线性关系。由于导流锥式同时采样-测量分析仪采样气路中存在除切割器之外的粒度分
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为研究适用于区域电离层总电子含量(total electron content, TEC)建模的方法和估计策略，对传统单层假设下的几种建模方法和估计策略进行了比较分析.基于我国中纬度武汉地区17个连续运行参考站的数据进行TEC建模，建模方法分别采用4×3阶多项式模型、2阶多项式模型、4阶球谐级数模型，估计策略使用分段常数估计策略和分段线性估计策略.在传统单层假设的基础上，本文还提出了三层电离层TE