【摘 要】
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作战仿真实验范围通常依靠专家确定，耗费代价较大。为将作战仿真实验的历史数据中关于实验范围选择的知识迁移至新的作战仿真实验案例，提出一种基于妥协策略的案例推理方法。首先，根据案例的数据特点，提出作战仿真实验案例的表示方法；其次，根据案例的结构和属性特点，提出主客观综合赋权的混合相似度计算方法；再次，针对案例检索时出现检索失败和检索结果包含信息量较少的问题，提出基于妥协策略的案例检索方法；而后，根据检
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作战仿真实验范围通常依靠专家确定，耗费代价较大。为将作战仿真实验的历史数据中关于实验范围选择的知识迁移至新的作战仿真实验案例，提出一种基于妥协策略的案例推理方法。首先，根据案例的数据特点，提出作战仿真实验案例的表示方法；其次，根据案例的结构和属性特点，提出主客观综合赋权的混合相似度计算方法；再次，针对案例检索时出现检索失败和检索结果包含信息量较少的问题，提出基于妥协策略的案例检索方法；而后，根据检索结果的特点，提出实验范围的整合迁移方法。最后，基于历史数据进行了实验分析，证明了方法的有效性。
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同步定位和地图构建(Simultaneous Localization and Mapping，SLAM)是移动机器人在未知环境中完成地图构建和定位任务的关键技术。针对多机器人SLAM中的地图融合问题，提出一种启发式的搜索方法引导局部地图的重复区域进行地图融合。每个机器人可以在不了解其相对位置的情况下建立局部地图，并将局部地图信息发送至同一工作站中，以局部地图的相似性为判断指标融合得到最优的全局地
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