【摘 要】
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针对三维空间鲜有人研究烟羽源自主定位的问题,引入利用历史数据机制,提出了布谷鸟搜索算法结合改进的模糊C均值聚类算法的自主定位策略。采用布谷鸟搜索算法产生机器人定位
【基金项目】
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国家自然科学基金(No.61863033),新疆维吾尔自治区自然科学基金(No.2016D01C032),辽宁省重点研发计划指导计划(No.2018104013),辽宁省教育厅高等学校创新人才支持计划(No.LR2016074),沈阳市中青年科技创新人才支持计划(No.RC180338)
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针对三维空间鲜有人研究烟羽源自主定位的问题,引入利用历史数据机制,提出了布谷鸟搜索算法结合改进的模糊C均值聚类算法的自主定位策略。采用布谷鸟搜索算法产生机器人定位的位置信息,避免了机器人采集烟羽浓度的盲目性,实现了定位的自主性。将产生的位置信息及采集的该位置处烟羽浓度构成特征向量,采用改进的模糊C均值聚类算法对该组特征向量和历史特征向量构成的一组新的特征向量聚类分析,获取三维空间烟羽浓度分布区域,为布谷鸟搜索算法提供了搜索范围。通过实例对所提出的方法进行验证,并与最近两年的定位算法进行对比,结果表明:该方
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