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题名微扑翼飞行中的生物和仿生力传感器述评
被引量：2
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作者
陈国平
王姝歆
昂海松
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机构
南京航空航天大学
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出处
《传感器与微系统》
CSCD
北大核心
2008年第2期14-18,共5页
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基金
211工程振兴行动计划资助项目(3008002102)
国防科工委预研计划资助项目
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文摘
随着昆虫飞行机理和仿生扑翼飞行研究的不断进展,理解昆虫的传感系统并研制适于微型扑翼飞行器的仿生传感器逐渐成为目前关注的焦点,而MEMS的快速发展使得研制新型的仿生微型传感器成为可能。简要介绍仿生扑翼飞行中传感系统研究现状,对昆虫飞行中采用的力传感器原理、分类进行了介绍;重点分析了几种典型的力传感器;归纳和总结了基于昆虫毛状传感器、钟状传感器和平衡棒仿生,采用各种MEMS技术研制的微型力传感器的生产工艺和应用特点;探索和展望了仿生力传感器的发展特点和今后的发展趋势。
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关键词
昆虫
生物传感器
微型扑翼飞行器
力传感器
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Keywords
insects
biology sensor
flapping-wing MAV
force sensor
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分类号
TP891.9
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名基于改进遗传算法的自动组卷问题研究
被引量：25
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作者
周艳丽
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机构
河南工业贸易职业学院
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出处
《计算机仿真》
CSCD
北大核心
2010年第9期319-322,共4页
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文摘
研究自动组卷优化问题,由于题库组卷的随机性,难度很大。在自动组卷研究中,遗传算法(GA)容易出现早熟、收敛速度慢等问题,为了快速可信地组卷,提出一种基于改进遗传算法的智能组卷算法(IGA)。IGA算法在传统遗传算法的基础上,用符合组卷问题特点的实数编码、条件初始种群和分段交叉和变异算子来保证种群的多样性,防止早熟现象,采用加权误差的适应度函数加快收敛速度。通过进行仿真,结果表明,IGA相对于自适应遗传算法和标准遗传算法,提高了组卷有效性、稳定性和计算效率,能有效解决自动组卷问题。
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关键词
组卷算法
遗传算法
早熟
种群多样性
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Keywords
Composing paper algorithm
Genetic algorithm（GA）
Premature convergence
Population diversity
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分类号
TP891.9
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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