作者：程志; 張志安; 李金芝; 江濤 刊期：2019年第23期

傳統(tǒng)人工勢場法在路徑規(guī)劃過程中易陷入勢場局部最小點和陷阱區(qū)域,面對較為復雜的障礙物環(huán)繞環(huán)境也難以規(guī)劃出完整路徑。針對這個問題,提出了一種改進人工勢場法。引入機器人前進的方向向量,對斥力的生成和計算機制進行了調(diào)整以解決其處于局部最小點情況下無法繼續(xù)規(guī)劃路徑的問題;添加了判斷機制以識別周邊環(huán)境狀況,當機器人處于陷阱區(qū)域等復雜...

作者：楊明慧; 鄒翔 刊期：2019年第23期

隨著計算機技術的發(fā)展,網(wǎng)絡空間已經(jīng)成為各國關注的焦點,有第五大戰(zhàn)略空間之稱。但網(wǎng)絡空間面臨著日益加劇的安全威脅,網(wǎng)絡身份信息泄露是其中最為突出的一項。世界多數(shù)主要國家已開始制定網(wǎng)絡可信身份管理規(guī)則和策略,從規(guī)范網(wǎng)絡各個參與者為入手點來保護網(wǎng)絡空間安全。以美國出臺的第三版《電子身份指南》為例,介紹該指南的主要內(nèi)容,對比分析各...

作者：羅雄; 錢謙; 伏云發(fā) 刊期：2019年第23期

柔性作業(yè)車間調(diào)度問題是典型的NP難問題,對實際生產(chǎn)應用具有指導作用。近年來,隨著遺傳算法的發(fā)展,利用遺傳算法來解決柔性作業(yè)車間調(diào)度問題的思想和方法層出不窮。為了促進遺傳算法求解柔性作業(yè)車間調(diào)度問題的進一步發(fā)展,闡述了柔性作業(yè)車間調(diào)度問題的研究理論,對已有改進方法進行了分類,通過對現(xiàn)存問題的分析,探討了未來的發(fā)展方向。

作者：楊俊闖; 趙超 刊期：2019年第23期

K-均值(K-Means)算法是聚類分析中一種基于劃分的算法,同時也是無監(jiān)督學習算法。其具有思想簡單、效果好和容易實現(xiàn)的優(yōu)點,廣泛應用于機器學習等領域。但是K-Means算法也有一定的局限性,比如:算法中聚類數(shù)目K值難以確定,初始聚類中心如何選取,離群點的檢測與去除,距離和相似性度量等。從多個方面對K-Means算法的改進措施進行概括,并和傳統(tǒng)K-Mean...

作者：安維華 刊期：2019年第23期

傳統(tǒng)的漢字書寫教學方法具有一定的局限性,為此人們開始關注計算機輔助的漢字書寫教學技術。它主要研究漢字書寫規(guī)范的智能化、自動化評判方法以及可視化的反饋形式。對近20年來計算機輔助漢字書寫教學技術的發(fā)展情況進行了綜述;詳細介紹了數(shù)字化展示、書寫評判、水平評測等幾個研究分支的特點、關鍵問題以及主要成果;結合相關技術的發(fā)展和需求...