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1.唐宏伟博士学位论文答辩公告01

学位论文简介

本文针对障碍物和目标位置无先验信息的未知环境，深入研究了基于智能优化算法的多机器人目标搜索问题。论文主要研究内容和主要创新点：

1)提出了一种基于粒子群优化与果蝇优化算法的多群混合算法。引入自适应惯性权重改进粒子群优化算法；通过改进的果蝇算法为改进的粒子群优化算法提供更好的初始值选择机制；采用多群策略扩大了搜索范围，引入多尺度协同变异逃逸机制提高机器人的逃逸能力和避障能力。

2)提出了一种自适应机器人蝙蝠算法。采用自适应惯性权重策略提高机器人搜索的多样性；引入多普勒效应来改进频率公式，有助于避免早熟收敛；引入多群策略，进一步提高机器人搜索的多样性，扩大机器人的搜索范围。

3)提出了一种未知环境下自适应机器人灰狼优化算法。引入最优学习策略将灰狼优化算法的位置更新公式进行改进，使得算法更加符合机器人的实际移动情况；采用自适应惯性权重，较好地解决了早熟收敛问题；采用自适应速度调整策略并引入了逃逸机制来避免陷入局部最优。

4)提出了一种结合动态窗口法的改进自组织映射神经网络方法。在自组织映射神经网络每个竞争神经元上建立一个锁定机制，避免机器人出现振荡和悬停的情况，利用自适应动态窗口法更新每个机器人的自组织映射神经网络竞争神经元的权重，优化运动轨迹并能避免速度跳跃。

5)提出了基于快速鲁棒特征的多机器人栅格地图拼接方法。将栅格地图拼接问题转化为图像配准的最小化问题；利用改进的快速鲁棒特征算法提取特征；利用随机抽样一致算法剔除误匹配得到初始拼接参数，并将它作为迭代最近点算法初值来求解目标函数。

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主要学术成果

[1]HongweiTang,WeiSun*,HongshanYu,AnpingLin,MinXue.Amultirobottargetsearchingmethodbased中科院2区).[2]HongweiTang,WeiSun*,HongshanYu,AnpingLin,MinXue,YuxueSong.Anovelhybridalgorithmbased中科院3区).[3]唐宏伟,孙炜*,张文洋,缪思怡,杨懿.电力线除冰机器人基于粒子群优化的小波神经网络障碍物识别方法[J].机械工程学报,,53(13):55-63.(校定重点期刊，EI源刊).[4]唐宏伟,孙炜*,杨凯,林安平,吕云峰,程熙.基于SURF特征的多机器人栅格地图拼接方法[J].电子测量与仪器学报,,31(6):-.(校定重点期刊).[5]孙炜,吕云峰,唐宏伟*,薛敏.基于一种改进A*算法的移动机器人路径规划[J].湖南大学学报（自然科学版）,,44(4):94-.(EI源刊).2.陈杰博士学位论文答辩公告01

学位论文简介

随着移动互联网时代的到来，与日俱增的私家车轨迹数据越来越多，轨迹数据挖掘是数据挖掘的重要分支，已经在智能交通、基于位置的服务、智慧城市等领域得到初步应用。并且在未来5G时代，基于轨迹数据的智能应用将迎来新的大发展。轨迹数据具有时序性、时空关联性的特点，导致传统的数据挖掘技术不再适合直接处理轨迹数据。轨迹数据相关任务中常常会面临数据不平衡、数据具有稀疏性等问题，这些问题是轨迹数据挖掘任务所重点

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