一种基于改进的遗传-蚁群算法的路径规划方法

    公开(公告)号:CN119356322A

    公开(公告)日:2025-01-24

    申请号:CN202411474075.3

    申请日:2024-10-22

    Abstract: 本发明公开了一种基于改进的遗传‑蚁群算法的路径规划方法,属于路径规划技术领域。该方法首先利用遗传算法初始化蚁群算法的信息素矩阵,然后执行蚁群算法,再次更新信息素矩阵,并选出适应度值最大的蚂蚁路径作为本次迭代的最优路径,接着生成下一代种群,如此迭代,最后计算各次迭代的最优路径的适应度值,选出适应度值最大的路径作为最终的规划路径。本发明利用遗传算法初始化蚁群算法的信息素矩阵,提高了初始解的质量,加速了算法收敛速度;根据适应度值对执行遗传操作的蚁群算法种群进行分类,进一步提高了解的稳定性,降低了路径规划时的时间损耗和路径损耗,提升了路径规划的效率和准确性。

    一种高灵敏度MEMS电容式加速度传感器

    公开(公告)号:CN115575669A

    公开(公告)日:2023-01-06

    申请号:CN202211249759.4

    申请日:2022-10-12

    Abstract: 本发明公开了一种高灵敏度MEMS电容式加速度传感器,属于微机电系统技术领域;其包含依次层叠的上极板层、中间极板层和下极板层;极板层的主体为上级板,上级板的上表面设有上电极引出位点;上级板的下表面设有上环形凹槽;上环形凹槽之间的区域为上电极面;上电极面具有上防过载凸点;中间极板层的主体包括紧贴的上中间极板和下中间极板,上中间极板的中心处设有通过环形梁连接的中间电极面,上中间极板上表面的一侧设有中间电极引出位点;下中间极板上表面设有环形空腔和导气槽,环形空腔之间的区域为质量块。本发明在提高传感器的灵敏度、稳定性和一致性,能够有效降低传感器的加工难度。

    一种三轴MEMS电容式加速度传感器及其制作方法

    公开(公告)号:CN113176423A

    公开(公告)日:2021-07-27

    申请号:CN202110578087.0

    申请日:2021-05-26

    Abstract: 本发明公开了一种三轴MEMS电容式加速度传感器及其制作方法,属于微机电系统技术领域。其包括用于检测x方向上加速度的上层结构、用于检测z方向上加速度的中层结构和用于检测y方向上加速度的下层结构;上层结构和下层结构均构成梳齿型倍增电容加速度传感器,分别由动电极及定电极组成;中层结构构成三明治式差分电容加速度传感器,包括上、下级板和质量块。本发明具有电容正对面积大、量程大、灵敏度高、可靠性高、集成度高、成本低、噪声低、性能稳定等优点。

    信号处理与深-浅网络多模型融合的水声目标识别方法

    公开(公告)号:CN112364779A

    公开(公告)日:2021-02-12

    申请号:CN202011264120.4

    申请日:2020-11-12

    Abstract: 本发明公开了一种信号处理与深‑浅网络多模型融合的水声目标识别方法,属于水声目标被动侦察技术领域。本方法首先用信号处理方法对被动侦察阵列采集的目标信号数据进行预处理,滤除干扰并提取目标特征,然后采用卷积神经网络和残差网络构建多模型识别架构,最后引入投票决策机制,实现对水中机动目标的分类识别。本发明以声纳信号处理为预处理应对复杂海况下干净样本获取困难的问题;采用多个维度的特征作为训练样本提升不同海况和工况下适应能力和识别正确率;基于多神经网路模型的融合识别提升本方法的识别正确率和鲁棒性。

    一种多子带融合的DEMON谱特征自动化提取方法

    公开(公告)号:CN116662791A

    公开(公告)日:2023-08-29

    申请号:CN202310612370.X

    申请日:2023-05-29

    Abstract: 本发明提出了一种多子带融合的DEMON谱特征自动化提取方法,属于舰艇辐射噪声的DEMON谱特征提取领域。本发明首先利用参数优化的小波包分解算法对待分析信号进行自适应分解,分解层数由经验模态分解算法预分解确定,解决了固化分解层数在不同信号分解过程中的盲目性和失配性问题,实现了分解参数的自适应选取;然后采用高阶谱分析法分别对各阶小波包分量计算DEMON谱,进一步抑制海洋环境噪声,提高了DEMON谱谐波组线谱的信噪比;最后,选取调制信息明显的小波包分量分别进行DEMON谱计算与融合,避免了在DEMON谱计算过程中需要人为选定带通滤波器截止频率的问题。

    一种基于模型迁移学习的跨场景水声目标分类方法

    公开(公告)号:CN113780242A

    公开(公告)日:2021-12-10

    申请号:CN202111160013.1

    申请日:2021-09-30

    Abstract: 本发明公开了基于模型迁移学习的跨场景水声目标分类方法,属于水声目标被动侦察技术领域,适用于分类基于阵列形式接收的水声目标信号。本方法将时频分析方法提取的目标信号特征作为跨场景分类的共享特征空间样本,对卷积神经网络进行训练,首先在源数据域将知识编码在模型参数、模型先验知识和模型架构中形成稳定分类能力。然后迁移至目标场景,基于知识蒸馏技术将模型中的类别关系知识在新的样本和标签空间进行拟合实现分类能力。本发明通过基于模型迁移学习技术解决已有水声目标分类方法跨场景应用泛化能力差的问题,在小样本和数据不均衡条件下可快速适应新环境和新任务,大幅节省目标域大量数据采集和模型重新训练所消耗的时间和精力和资源。

    一种螺旋梁结构MEMS电容式加速度传感器及制作方法

    公开(公告)号:CN112462092A

    公开(公告)日:2021-03-09

    申请号:CN202011397680.7

    申请日:2020-12-04

    Abstract: 本发明公开了一种螺旋梁结构MEMS电容式加速度传感器及制作方法,属于微机电系统技术领域。其包括上级板层、上级板电极引出点、上级板防撞框架、上级板键合环、上级板金环、上级板防撞凸点组、质量层、质量层电极引出点、质量层上键合环、质量层上悬臂圆环梁组、质量块、质量层下悬臂圆环梁组、质量层下键合环、下级板层、下级板电极引出点、下级板防撞框架、下级板键合环、下级板金环、下级板防撞凸点组。本发明工作频率可调,具有有效面积大、可靠性高、易制作、灵敏度高、成本低的优点,可用于不同环境的加速度信号拾取。

    一种螺旋梁结构MEMS电容式加速度传感器及制作方法

    公开(公告)号:CN112462092B

    公开(公告)日:2025-02-07

    申请号:CN202011397680.7

    申请日:2020-12-04

    Abstract: 本发明公开了一种螺旋梁结构MEMS电容式加速度传感器及制作方法,属于微机电系统技术领域。其包括上级板层、上级板电极引出点、上级板防撞框架、上级板键合环、上级板金环、上级板防撞凸点组、质量层、质量层电极引出点、质量层上键合环、质量层上悬臂圆环梁组、质量块、质量层下悬臂圆环梁组、质量层下键合环、下级板层、下级板电极引出点、下级板防撞框架、下级板键合环、下级板金环、下级板防撞凸点组。本发明工作频率可调,具有有效面积大、可靠性高、易制作、灵敏度高、成本低的优点,可用于不同环境的加速度信号拾取。

    一种高灵敏度MEMS电容式加速度传感器

    公开(公告)号:CN115575669B

    公开(公告)日:2025-01-28

    申请号:CN202211249759.4

    申请日:2022-10-12

    Abstract: 本发明公开了一种高灵敏度MEMS电容式加速度传感器,属于微机电系统技术领域;其包含依次层叠的上极板层、中间极板层和下极板层;极板层的主体为上级板,上级板的上表面设有上电极引出位点;上级板的下表面设有上环形凹槽;上环形凹槽之间的区域为上电极面;上电极面具有上防过载凸点;中间极板层的主体包括紧贴的上中间极板和下中间极板,上中间极板的中心处设有通过环形梁连接的中间电极面,上中间极板上表面的一侧设有中间电极引出位点;下中间极板上表面设有环形空腔和导气槽,环形空腔之间的区域为质量块。本发明在提高传感器的灵敏度、稳定性和一致性,能够有效降低传感器的加工难度。

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