检索结果-内蒙古大学图书馆

北京工业大学学报 2018年第10期44卷 1291-1296页

作者：李建更李立杰张岩王朋飞左国玉北京工业大学信息学部北京100124 计算智能与智能系统北京市重点实验室北京100124

为了提升视条件而定的深度卷积网络(conditional deep learning network,CDLN)的分类准确率,提出一种多分类器联合训练的方法.在训练网络时将多个分类器的输出误差同时进行反向传播,以校正网络权重.以Le Net-5、Alex Net为基础构造神经... 详细信息

为了提升视条件而定的深度卷积网络(conditional deep learning network,CDLN)的分类准确率,提出一种多分类器联合训练的方法.在训练网络时将多个分类器的输出误差同时进行反向传播,以校正网络权重.以Le Net-5、Alex Net为基础构造神经网络CDLN-L和CDLN-A,以MNIST、CIFAR-100和Pascal Voc数据集为实验样本进行实验,网络的分类准确率均得到提升,最高提升了4.39%.实验表明,提出的联合训练方法能够提升CDLN的分类准确率.

关键词：深度学习卷积神经网络(CNN) 视条件而定的深度卷积网络(CDLN) 多分类器多分类器联合训练图像分类分类准确率

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基于RNN的机械臂任务模仿系统

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北京工业大学学报 2018年第11期44卷 1401-1408页

作者：于建均吴鹏申左国玉阮晓钢张远北京工业大学信息学部北京100124 计算智能与智能系统北京市重点实验室北京100124

为了简化机械臂复杂的运动规划问题,且使机械臂具有适应新任务的泛化能力,研究并实现了一种基于循环神经网络(recurrent neural network,RNN)的机械臂任务模仿系统.首先,由示教者进行原始任务示教并采集示教数据;其次,通过构建RNN对原... 详细信息

为了简化机械臂复杂的运动规划问题,且使机械臂具有适应新任务的泛化能力,研究并实现了一种基于循环神经网络(recurrent neural network,RNN)的机械臂任务模仿系统.首先,由示教者进行原始任务示教并采集示教数据;其次,通过构建RNN对原始示教数据进行训练,得到机械臂对示教任务模仿的控制策略;然后,当任务发生变化时,观察新任务的运动并采集运动信息;最后,通过基于RNN的控制策略对新任务运动信息进行泛化输出,得到机械臂模仿新任务的控制信息,进而完成模仿.物理对象实验结果表明,系统具有简单高效的策略获取能力以及良好的泛化能力,使机械臂不仅能够模仿原始示教任务,而且可以通过泛化实现对新任务的模仿.

关键词：控制策略机械臂运动规划循环神经网络(RNN) 泛化

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基于质心校正补偿的仿人机器人模仿学习

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北京工业大学学报 2018年第2期44卷 193-199页

作者：于建均张远左国玉阮晓钢吴鹏申北京工业大学信息学部北京100124 计算智能与智能系统北京市重点实验室北京100124

由于仿人机器人自由度多、结构冗余,因此面对不同环境下的运动规划十分复杂.利用人体运动信息作为示教数据,实现仿人机器人对人体姿态的模仿学习,简化了仿人机器人的运动规划.为满足机器人在运动过程中的平衡性,提出了一种机器人质心补... 详细信息

由于仿人机器人自由度多、结构冗余,因此面对不同环境下的运动规划十分复杂.利用人体运动信息作为示教数据,实现仿人机器人对人体姿态的模仿学习,简化了仿人机器人的运动规划.为满足机器人在运动过程中的平衡性,提出了一种机器人质心补偿的方法:通过示教数据预估机器人的质心偏移,经质心-角度雅可比矩阵计算角度补偿量,并引入二次规划进行优化处理.基于Nao机器人的模仿学习系统实验研究结果表明:提出的质心补偿方法可以有效地保证机器人在模仿学习过程中的姿态平衡,引入的权值可调的二次规划有效地保证了姿态模仿的相似性.

关键词：仿人机器人模仿学习质心预估雅可比矩阵姿态映射

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基于快速密度聚类的RBF神经网络设计

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智能系统学报 2018年第3期13卷 331-338页

作者：蒙西乔俊飞李文静北京工业大学信息学部北京工业大学计算智能与智能系统北京市重点实验室

针对径向基函数(radial basis function,RBF)神经网络隐含层结构难以确定的问题,提出一种基于快速密度聚类的网络结构设计算法。该算法将快速密度聚类算法良好的聚类特性用于RBF神经网络结构设计中,通过寻找密度最大的点并将其作为隐含... 详细信息

针对径向基函数(radial basis function,RBF)神经网络隐含层结构难以确定的问题,提出一种基于快速密度聚类的网络结构设计算法。该算法将快速密度聚类算法良好的聚类特性用于RBF神经网络结构设计中,通过寻找密度最大的点并将其作为隐含层神经元,进而确定隐含层神经元个数和初始参数;同时,引入高斯函数的特性,保证了每个隐含层神经元的活性;最后,用一种改进的二阶算法对神经网络进行训练,提高了神经网络的收敛速度和泛化能力。利用典型非线性函数逼近和非线性动态系统辨识实验进行仿真验证,结果表明,基于快速密度聚类设计的RBF神经网络具有紧凑的网络结构、快速的学习能力和良好的泛化能力。

关键词： RBF神经网络快速密度聚类结构设计神经元活性二阶算法泛化能力函数逼近系统辨识

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基于改进SPEA2算法的给水管网多目标优化设计

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智能系统学报 2018年第1期13卷 118-124页

作者：孟勤超杨翠丽乔俊飞北京工业大学信息学部北京工业大学计算智能与智能系统北京市重点实验室

针对给水管网多目标优化设计问题,将管网造价、节点富余水头总和以及节点富余水头方差设为目标函数,从经济性和可靠性两方面对给水管网进行优化。为了获取多样性和收敛性好的解,本文结合选择机制中支配和分解的思想,引入参考向量到强度... 详细信息

针对给水管网多目标优化设计问题,将管网造价、节点富余水头总和以及节点富余水头方差设为目标函数,从经济性和可靠性两方面对给水管网进行优化。为了获取多样性和收敛性好的解,本文结合选择机制中支配和分解的思想,引入参考向量到强度帕累托进化算法(strength Pareto evolutionary algorithm 2,SPEA2)中,配合支配强度进行解的选择。通过双环管网和纽约管网两个管网案例,仿真结果表明了所提算法在解决管网多目标优化设计问题上的有效性,并最终应用于实际的管网工程建设中。

关键词：给水管网系统多目标优化强度帕累托进化算法参考向量经济性可靠性双环管网纽约管网

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基于ZMP判据的仿人机器人步态模仿

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北京工业大学学报 2018年第9期44卷 1187-1192页

作者：于建均张远左国玉阮晓钢吴鹏申北京工业大学信息学部北京100124 计算智能与智能系统北京市重点实验室北京100124

仿人机器人行走稳定性研究是机器人领域一大研究热点,目前主要依据动力学模型规划稳定步态,但依靠步态规划形成的运动模式往往需要复杂的运算,并且机器人的运动形式单一.为实现机器人多样化步态的生成,在模仿学习的框架下对机器人的步... 详细信息

仿人机器人行走稳定性研究是机器人领域一大研究热点,目前主要依据动力学模型规划稳定步态,但依靠步态规划形成的运动模式往往需要复杂的运算,并且机器人的运动形式单一.为实现机器人多样化步态的生成,在模仿学习的框架下对机器人的步态模仿问题展开研究,利用人体行走信息作为示教数据,实现仿人机器人对人体行走过程的模仿学习,在简化运动规划的同时使机器人的运动步态更具多样化与拟人化.为满足机器人在步态模仿过程中的稳定性,基于零力矩点(zero moment point,ZMP)判据补偿质心偏移,利用滞回曲线确定行走过程中支撑脚的切换以实现稳定性控制.基于NAO机器人的模仿学习系统仿真研究结果表明:ZMP判据的引入有效地保证了机器人对人体示教步态模仿的稳定性,基于滞回曲线的支撑脚选取保证了支撑脚切换的平稳.

关键词：仿人机器人模仿学习支撑脚选择零力矩点(ZMP)判据

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基于仿人机械手的五指力封闭抓取算法

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计算机测量与控制 2019年第5期27卷 192-198页

作者：于建均安硕阮晓钢于乃功张子豪北京工业大学信息学部自动化学院北京100124 计算智能与智能系统北京市重点实验室北京100124

手是人类在长期进化过程中形成的最完美的工具,能够灵活、精细的进行抓取物体等操作;机械手设计初衷是取代人手完成工作,是机器人系统的重要组成部分,因此抓取物体等操作一直是仿人机械手的研究重点;传统的抓取方法是利用机械手三指形... 详细信息

手是人类在长期进化过程中形成的最完美的工具,能够灵活、精细的进行抓取物体等操作;机械手设计初衷是取代人手完成工作,是机器人系统的重要组成部分,因此抓取物体等操作一直是仿人机械手的研究重点;传统的抓取方法是利用机械手三指形成力封闭完成任务;但由于机械手本身结构复杂等原因,易出现控制信号偏差或某自由度未达到要求水平,使得抓取过程中目标物体脱落等问题;为了使机械手达到稳定抓取的效果,本文提出了一种效仿人手抓取的五指力封闭抓取算法,其本质是利用冗余机制解决传统三指抓取过程中可能出现的抓取不平稳或脱落的问题;首先,基于三指力平衡算法的思想上提出了满足五指力封闭抓取算法的条件;然后,对五指力封闭抓取算法进行了充分性和必要性的证明;最后,通过仿真环境下的实验抓取不同目标物体,验证了五指力封闭算法的可行性及必要性。

关键词：力封闭运动规划机械手抓取 Matlab

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基于模糊神经网络的污水处理生化除磷过程控制

基于模糊神经网络的污水处理生化除磷过程控制

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第30届中国过程控制会议（CPCC 2019）

作者：韩红桂张嘉成乔俊飞北京工业大学信息学部计算智能与智能系统北京市重点实验室

针对污水处理生化除磷过程中出水总磷难以实时达标的问题,文中提出了一种基于模糊神经网络(Fuzzy neural network,FNN)的出水总磷控制方法。首先,通过分析污水处理生化除磷机理,确定了控制器的操作变量为生化反应池第五分区外部碳源与D... 详细信息

针对污水处理生化除磷过程中出水总磷难以实时达标的问题,文中提出了一种基于模糊神经网络(Fuzzy neural network,FNN)的出水总磷控制方法。首先,通过分析污水处理生化除磷机理,确定了控制器的操作变量为生化反应池第五分区外部碳源与DO传递系数;其次,设计了一种基于FNN的出水总磷控制器,采用梯度下降算法更新控制器参数,提高了其精度;最后,将基于FNN的出水总磷控制器应用于基准仿真1号模型(Benchmark simulation model No.1,BSM1),实验结果表明,基于FNN的出水总磷控制器能实现出水总磷浓度的达标。

关键词：污水处理生化除磷模糊神经网络过程控制

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城市污水处理过程出水氨氮优化控制

城市污水处理过程出水氨氮优化控制

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第30届中国过程控制会议（CPCC 2019）

作者：韩红桂杨士恒伍小龙乔俊飞北京工业大学信息学部计算智能与智能系统北京市重点实验室

为了优化调节城市污水处理硝化和反硝化过程,降低出水氨氮浓度,文中提出了一种城市污水处理出水氨氮浓度优化控制方法。首先,基于机理分析建立出水氨氮浓度与可控变量溶解氧之间的特征关系,以曝气能耗最小,出水氨氮浓度达标为目标,优化... 详细信息

为了优化调节城市污水处理硝化和反硝化过程,降低出水氨氮浓度,文中提出了一种城市污水处理出水氨氮浓度优化控制方法。首先,基于机理分析建立出水氨氮浓度与可控变量溶解氧之间的特征关系,以曝气能耗最小,出水氨氮浓度达标为目标,优化获取氨氮控制设定点;其次,通过模型预测控制方法(Model predictive control,MPC)对氨氮浓度实时跟踪,实现对出水氨氮浓度的精确控制;最后,将所提出的优化控制方法应用于基准仿真1号模型(Benchmark simulation model No.1,BSM1)。实验结果表明,该优化控制方法能够对出水氨氮浓度进行有效控制,确保氨氮达标。

关键词：氨氮城市污水处理过程模型预测控制 BSM1

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放空火炬高效燃烧控制系统设计

放空火炬高效燃烧控制系统设计

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第30届中国过程控制会议（CPCC 2019）

作者：谢晓添武利顾锞刘茂珅乔俊飞北京工业大学信息学部计算智能与智能系统北京市重点实验室

放空火炬广泛存在于石化企业的工业系统中,火炬气的排放会对环境造成污染,其高效燃烧有助于减少环境污染。控制助燃蒸汽流量是高效燃烧的关键。国内外石化企业主要通过人为调整助燃蒸汽流量,会导致响应时间慢、控制精度差等问题。论文... 详细信息

放空火炬广泛存在于石化企业的工业系统中,火炬气的排放会对环境造成污染,其高效燃烧有助于减少环境污染。控制助燃蒸汽流量是高效燃烧的关键。国内外石化企业主要通过人为调整助燃蒸汽流量,会导致响应时间慢、控制精度差等问题。论文设计了一种放空火炬高效燃烧控制系统,以PLC控制器为核心,接入仪器仪表完成数据采集与处理。采用FameView组态软件进行系统通信并编写上位机操作界面。通过高清摄像机获取燃烧场景图像,基于图像处理技术评估黑烟品质并反馈至PLC控制器。对系统进行了测试,结果表明系统响应时间不超过1.5秒,能够满足不同工况下的火炬气高效燃烧,同时助燃蒸汽用量尽可能少,减少了物耗能耗。

关键词：火炬高效燃烧控制系统 PLC FameView组态软件

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