基于ICSO的DGPS整周模糊度的求解方法

针对差分全球定位系统(DGPS)模糊度解算过程中效率低,搜索慢的问题,对鸡群优化算法(CSO)进行适应性改进,并将改进后的鸡群优化算法(ICSO)应用到整周模糊度的快速解算中,利用卡尔曼滤波求出双差模糊度的浮点解和协方差矩阵,采用Lenstra-Lenstra-Lovasz (LLL)降相关算法对模糊度的浮点解和方差协方差矩阵进行降相关处理,以降低模糊度各分量之间的相关性,在基线长度固定的情况下,利用ICSO搜索整周模糊度的最优解. 采用经典算例进行仿真,仿真结果表明,与已有文献相比在整周模糊度的解算过程中改进的鸡群优化算法能有效提高搜索速度和求解成功率.      

情境教学的课堂评价与教学改进研究——以“资源枯竭型城市的发展方向”为例

情境教学是培养学生核心素养的重要教学方法,本文提出了情境教学的课堂评价原则:情境具有真实性、情境与教学目标具有关联性、情境应划分水平。同时提出从情境的结构和关系、解决情境中的问题所涉及地理要素的数量及其关联程度两个角度分别对情境水平进行划分,并结合“资源枯竭型城市的发展方向”课例,提出目前情境教学中存在的问题及教学改进建议。     

2020新年献辞

当日历翻开新的一页,崭新的一年开始了。在这辞旧迎新的时刻,我谨代表《地理教学》编辑部向各位长期关心、支持地理教育事业的老师、读者们表示衷心的感谢和诚挚的祝福,祝大家2020年新年快乐!回首2019年,是中华人民共和国成立70周年,也是深入贯彻落实全国教育大会精神的开局之年。习近平总书记指出:“用新时代中国特色社会主义思想铸魂育人,贯彻党的教育方针落实立德树人根本任务。”教育系统深入实施“奋进之笔”,攻坚克难、狠抓落实,谱写了一首首动听的教育改革发展之歌。     

上海天文台激光测距站的时频系统

本叙述了上海天台人卫激光测距站的时频系统。随着测距精度的提高，时频系统也要不断地加以改进，包括频率标准和时间同步技术。     

关于改进的Encke方法中参考轨道的选择和校正

对于改进的Ｅｎｃｋｅ方法，选择适当的参考轨道是一个关键．然而，对于人造地球卫星长弧轨道计算，目前所给出的几种参考轨道均需要逐段校正，这将给定轨问题带来附加的复杂性．本文将仔细探讨如何选择参考轨道和减少校正次数．     

贯彻落实科学发展观为北海经济发展服务

党的十六届三中全会提出了"坚持以人为本,树立全面、协调、可持续的发展观,促进经济社会和人的全面发展"的方针.科学发展观,对如何进一步加强土地、矿产、海洋管理工作,促进经济可持续发展,建设和谐社会提出了新的更高的要求.贯彻落实科学发展观,管好用好国土资源,为北海经济发展服务,是北海市国土资源管理部门的重要职责.笔者就此浅谈一些个人的看法.     

γ射线暴的logN(>P)～logP分布

本文用简单的宇宙学模型 ,在标准烛光和均匀分布的假设下计算了γ射线暴的logN(>P)～logP分布 (大小谱 ) .在考虑了探测效率修正和死时间修正后 ,由宇宙学模型计算的理论结果和BATSE实测的大小谱没有显著的偏离     

KP-90N电子数字求积仪分划值变形系数的测定方法

本文论述了KP-90N电子数字求积仪分划值变形系数的测定方法。从求积仪的脉冲变形,地形图的图纸变形两个方面进行综合考虑,最后导出了实用的分划值变形系数。并且指出了安置比例尺的计算方法。     

Incorporation of Perception-based Information in Robot Learning Using Fuzzy Reinforcement Learning Agents

Robot learning in unstructured environments has been proved to be an extremely challenging problem, mainly because of many uncertainties always present in the real world. Human beings, on the other hand, seem to cope very well with uncertain and unpredictable environments, often relying on perception-based information. Furthermore, humans beings can also utilize perceptions to guide their learning on those parts of the perception-action space that are actually relevant to the task. Therefore, we conduct a research aimed at improving robot learning through the incorporation of both perceptionbased and measurement-based information. For this reason, a fuzzy reinforcement learning (FRL) agent is proposed in this paper. Based on a neural-fuzzy architecture, different kinds of information can be incorporated into the FRL agent to initialise its action network, critic network and evaluation feedback module so as to accelerate its learning. By making use of the global optimisation capability of GAs (genetic algorithms), a GA-based FRL (GAFRL) agent is presented to solve the local minima problem in traditional actor-critic reinforcement learning. On the other hand, with the prediction capability of the critic network, GAs can perform a more effective global search. Different GAFRL agents are constructed and verified by using the simulation model of a physical biped robot. The simulation analysis shows that the biped learning rate for dynamic balance can be improved by incorporating perception-based information on biped balancing and walking evaluation. The biped robot can find its application in ocean exploration, detection or sea rescue activity, as well as military maritimeac tivity.