1、“.....所提出方法在路径长度和集中风险测量方面有很好性能。本文其余部分安排如下第二部分介绍了无人机威胁环境建模。第三部分和第四部分给出了算法主要组成部分。第五部分列出了大量实验结果，第六部分对全文进行总结。障碍物风险概率建模无人机通常在城镇低空它无人机碰撞。为确保安全飞行，无人机与高风险区域保持定距离是非常有必要。对障碍物网险概率测量被看作是个连续分布函数，如图和图所示。例如个障碍物位置是风险测量用表示，该参数与规划空间维度相关。在二维空间中，用,表示。本文中我们把它看作个正态分布地图上障碍物风险概率分布是个特征值集。例如无人机无法飞越地区风险概率表示为个非常大值。此外，当地图上多于个障碍物存在时，位置,风险概率通过下式进行计算基于几何距离和积分风险度量权重矩阵权重矩阵对路径规划问题非常重要。首先，为了在给定路径中找到当前点下个点，我们需要任何两个点之间关系或权重。其次，针对路径规划权重矩阵中无素需要包含任何两个点之间距离和风险信息。在下文中，我们首先讨论在传统学习方法中状态更新方法。方法缺点在我们研究中，在无人机路径规划里也试验了方法。决定取决于当前状态和下个状态权重......”。

2、“.....我们发现无人机飞行方向限定在图中显示个方向里，作为下个状态被限定在附近个状态里。因此，它会影响无人机飞行路径可行性和无人机轨迹复杂性。如图所示，从到几何距离会导致个更高效路径，而相应方法不得不通过点。此外，为得到状态转换，回馈矩阵应当包含几何距离和威胁状信息是合理。在中，在目标点上回馈权重必须是非常大，因此最终路径可能是不合理。在本文中，我们计算了地图上每两点之间整体距离，并进步提高了回馈矩阵更新机制。基于几何距离和积分风险度量权重矩阵更新方案在本文中，离散映射被用于验证我们方法。这是众所周知，离散映射是降低计算复杂度种有效方法。共享路径规划交效果比显好于没有应用信息共享。我们也可以看出效果不是很有效，它比其它有更多危险。结论本文提出了种新几可学习与协作方法来解决无人机路径规划问题。与其他方法相比，导致了个非常简单路径规划算法。中参数能使路径安全性与经济性之间得到平衡。调节参数以适合不同类型无人机飞行任务，这样设计是为了找到更灵活路径。也被用于设计多无人机路径协同规划。通过特定预定义参数和虚拟障碍物，能避免无人机之间碰撞。与此同时......”。

3、“.....通过信息共享方式，可以扩大视角范围，也可以得到具有更小风险更短路径。我们下步工作将关注于设置自适应参数来得到更高效路径规划。在实际应用中，我们也尝试将算法应用到个真正无人机中以测试其效果。中文字,单词，英文字符出处,,,无人机路径规划的几何学习与协作摘要为了解决无人机路径规划问题的可操作性避免碰撞和信息共享问题，我们提出了个新的学习算法，命名为几何学习与协作。 有三点好处利用个特定的矩阵，生成种针对多无人机路馈机制，所谓基于显色指数反馈，嵌入进最优模糊推理方法来解决多无人机路径规划。通过嵌我们创建了个完全图或权重矩阵，其中权重设定为图中两个点。在中，每步操作被限定在由状度量和路径长度两方面比较性能。图和表显示出其结果，注意这些对比方法路径长度被重新缩放到相同单元中显示出，而风险度量值保持来原值。我们第次引进风险度量被证明是个很好路径评价标准。无人机应当对路径规划中突然变化快速作出反应，并应当实时避免路径中威胁到达目地。与其它方法对比，对突发威胁是简单可靠强大。图中显示出不同值下仿真结果。从表中我们可以看到，值越大，无人机逃离危胁区域就越容易......”。

4、“.....多无人机路径规划仿真多无人机路径规划多无人机路径规划需要考虑无人机之间碰撞问题。无人机在飞行过程中相互影响，也可能相互碰撞。因此，很显然无人机之间必须保持个安全距离。我们为每个无人机引进个虚拟障碍。我们想法是，当两个无人机之间距离太近时，个无人机被视为其它无人机威胁对象或障碍物。图中，无人机红色从，。开始，无人机蓝色从，开始，他们目标都是终点，。如图所示，无人机以相同速度飞行，在位置，附近会引起碰撞。在同仿真下，如果每个无人机虚拟障碍物被设置，那么无人机会自动改变路径以避免碰撞，如图所示。在下面小节中，我们将讨论如何设置每个无人机虚拟障碍物。虚拟障碍物设置当无人机被任意其它无人机影响时，它可以被看作是路径规划过程中威胁对象。不同于公式中真实风险，威胁无人机是个虚拟，并且通常设定在其他无人机正前方。我们从大量和定量实验中获取个经验值，最小步是图中单元。前面频数由表示，它代表了任何无人机和虚拟障碍物之间距离。图显示对危胁区域效果。当为时，无人机能很好完成任务到达目标点避免碰撞，如图所示。我们也可以看到，当被设置为或时，无人机会互相碰撞。避免局部最优我们共享协作路径规划无人机风险信息......”。

5、“.....无人机有个更广阔视角范围，并能有效避免局部最小。两个无人机仿真结果在图和中显示。没有信息共享时，个无人机检测到位于，和，两个威胁不能被用于其它无人机。两架无人机仍然向着高风险区域飞，并造成局部最小。很显然，宝贵操作时间和能量浪费也大大地增加了旅途风险。图和图显示了在路径长度和风险度量方面是否有信息共享性能调查。表中显示出多无人机路径规划信息共享效果定量比较。通过使用来自其他无人机信息，在风险度量和路径长度方面有个更好性能，因为视角范围大大扩展和产生更好路径规划。当两个无人机从，和，开始，图和表显示了其结果。用信息配制为最优路径规划问题。本文中连续威胁函数被用来模仿无人机飞行真实情况。为了减少计算复杂性，我们详细调节参数来控制地图大小。我们通过使用来自其它无人机共享信息归纳出针对多无人机算法，它提供了针对路径规划和避免局部最优个有效解决方案。在我们方案中，无人机实时侦测有威胁物体和分享彼此信息。碰撞是通过从个无人机新建出来虚拟机避免，这个无人机被看作是其它无人机新障碍。再者，我们可以在显露风险功能方面改变回馈矩阵。目标规划者根据已知威胁信息和无人机实时位置得到最终路径。最后......”。

6、“.....各项异性磁体占，其磁能积在，主要用于各种类型的微电机。近几年，中国铁氧体磁体的产品质量和档次有很大的提高，基本上能生产日本公司的各种牌号标准的产品，用铁鳞为原料生产的烧结铁氧体永磁性能达到，用氧化铁为原料能产生的磁体性能达到。锰锌软磁铁氧体功率材料性能普遍达，少数能生产等牌号的产品高导磁率材料普遍达到，少数能生产的材料。锰矿资源分布及各产地的锰矿成分锰矿资源分布自然界中锰矿资源丰富，海底锰矿资源比陆地多上保持在以上速度增长，平均每五年产量翻番。万吨，钕硼磁体万吨，铝镍钴金属磁体万吨，上述数据均包括在中国的外资企业。中国的铁氧体工业基本机。近几年，中国铁氧体磁体的产品质量和档次有很大的提高，基本上能生产日本公司的各种牌号标材料软磁铁氧体。体软磁材料的重要原料。它与铁锌的氧化物起按定的配比混合后，制模烧结成型，制成高性能的导磁部分内容简介现在，各向同性磁体占粘结永磁产量达到万吨，除原来传统的各向同性粘结用永磁铁氧体，如电冰箱门封磁条和显像管调焦磁环片增长外，各项异性粘结永磁铁氧体，如微电机用的磁体和薄纸广告贴片磁体增长幅度加大。四氧化三锰市场调查与分析市场现状目前......”。

7、“.....其中铁氧体生产企业家，稀土磁体和金属磁体生产企业家，其余为配套设备生产企业和辅助原料生产企业。透式围墙大门隔油池污水处理系统生活水池消防水池合计推荐方案方案项目总投资及资金筹措预计工程投产后不会给当地环境造成新污染。项目总投资万元，全部为固定资产投资。资金筹措方案洋浦海事局原办公楼拆迁补偿款万元，申请地方财政安排万元，其余资金由海南海事局自筹。预计工程投产后不会给当地环境造成新污染。结论预计工程投产后不会给当地环境造成新污染。洋浦海事局负责管辖海南北部辖区水域范围内的水上交通防止船舶污染船员考试发证等工作。辖区水域范围为海南省洋浦经济开发区儋州市临高县及白沙县海水域，是区市两县的水上交通安全和防止船舶污染实施统监督管理的主管机关。目洋浦海事局业务用房工程项目可行性研究报告前洋浦海事局办公场所为临时办公场所，建设洋浦海事局业务用房是十分必要的。经分析论证认为，项目技术方案成熟，资所需的水电路等外部协作条件具备，工程建设是可行的。预计工程投产后不会给当地环境造成新污染。经过对两个建设方案进行比较，二个方案中，方案和方案二的使用目的和总体功能基本是致的......”。

8、“.....工程投资比方案二的工程投资多万元。二者相差不大。综合从造型美观简洁，通风节资金筹措方案洋浦海事局原办公楼拆迁补偿款万元，申请地方财政项目总投资万元，全部为固定资产投资。污染船员考试发证等工作。辖区水域范围为海南省洋浦经济开发区儋州市临高县及白沙县海水域该场地平整，视野开阔，交通便利，是建洋浦海事局业务用房用地位于海南省洋浦开发区新英大道的东侧，场地宽约米，长约米，总用地面积平方米。部分内容简介投产后不会给当地环境造成新污染。预计工程投产后不会给当地环境造成新实验已经表明，所提出方法在路径长度和集中风险测量方面有很好性能。本文其余部分安排如下第二部分介绍了无人机威胁环境建模。第三部分和第四部分给出了算法主要组成部分。第五部分列出了大量实验结果，第六部分对全文进行总结。障碍物风险概率建模无人机通常在城镇低空它无人机碰撞。为确保安全飞行，无人机与高风险区域保持定距离是非常有必要。对障碍物网险概率测量被看作是个连续分布函数，如图和图所示。例如个障碍物位置是风险测量用表示，该参数与规划空间维度相关。在二维空间中，用,表示......”。

9、“.....例如无人机无法飞越地区风险概率表示为个非常大值。此外，当地图上多于个障碍物存在时，位置,风险概率通过下式进行计算基于几何距离和积分风险度量权重矩阵权重矩阵对路径规划问题非常重要。首先，为了在给定路径中找到当前点下个点，我们需要任何两个点之间关系或权重。其次，针对路径规划权重矩阵中无素需要包含任何两个点之间距离和风险信息。在下文中，我们首先讨论在传统学习方法中状态更新方法。方法缺点在我们研究中，在无人机路径规划里也试验了方法。决定取决于当前状态和下个状态权重。在我们仿真结果中，我们发现无人机飞行方向限定在图中显示个方向里，作为下个状态被限定在附近个状态里。因此，它会影响无人机飞行路径可行性和无人机轨迹复杂性。如图所示，从到几何距离会导致个更高效路径，而相应方法不得不通过点。此外，为得到状态转换，回馈矩阵应当包含几何距离和威胁状信息是合理。在中，在目标点上回馈权重必须是非常大，因此最终路径可能是不合理。在本文中，我们计算了地图上每两点之间整体距离，并进步提高了回馈矩阵更新机制。基于几何距离和积分风险度量权重矩阵更新方案在本文中，离散映射被用于验证我们方法......”。