检索结果-内蒙古大学图书馆

自动化学报 2016年第12期42卷 1839-1848页

作者：左国玉于双悦龚道雄北京工业大学电子信息与控制工程学院北京100124 计算智能与智能系统北京市重点实验室北京100124

设计了一种遥操作护理机器人系统,为实现从端同构式机器人的随动运动控制,对主端操作者人体姿态解算方法进行了研究.首先,构建由惯性传感单元构成的动作捕捉系统,对用作从端机器人动作指令的操作者人体姿态信息进行采集,采用四元数法对... 详细信息

设计了一种遥操作护理机器人系统,为实现从端同构式机器人的随动运动控制,对主端操作者人体姿态解算方法进行了研究.首先,构建由惯性传感单元构成的动作捕捉系统,对用作从端机器人动作指令的操作者人体姿态信息进行采集,采用四元数法对人体运动原始数据进行初步求解.其次,将四元数法得到的姿态数据解算成依据仿人结构设计的护理机器人各关节运动的目标姿态角,实现人体姿态到机器人动作的同构性映射.最后,为验证本文所提姿态解算方法的性能,设计了操作者控制护理机器人完成递送和拿取药瓶动作的实验.结果表明,本文姿态解算方法的解算性能与参考系统基本相同;在操作者动作姿态快速变化的时间段,系统仍可获得较高精度的目标姿态数据,其误差在动态条件下依旧能保持在2%以下;护理机器人可较好地实时复现操作者的人体动作.本文方法能满足机器人进行一般护理作业时对人体姿态数据处理的快速性和准确性要求.

关键词：遥操作护理机器人姿态解算同构映射人体运动跟踪

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基于多模板回归加权均值漂移的人体目标跟踪

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光学精密工程 2016年第9期24卷 2339-2346页

作者：贾松敏文林风王丽佳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 河北工业职业技术学院信息工程与自动化系河北石家庄050091

针对移动机器人跟踪人体目标时目标因角度大幅变化引起外观改变造成的跟踪无效,提出了多模板回归加权均值漂移跟踪方法。该方法通过建立目标的多模板模型,应用均值漂移算法实现目标跟踪。首先,根据前一帧均值漂移结果和当前帧头肩粗定... 详细信息

针对移动机器人跟踪人体目标时目标因角度大幅变化引起外观改变造成的跟踪无效,提出了多模板回归加权均值漂移跟踪方法。该方法通过建立目标的多模板模型,应用均值漂移算法实现目标跟踪。首先,根据前一帧均值漂移结果和当前帧头肩粗定位结果确定目标模板集,使其包含目标人体的位姿和角度改变。然后,采用多模板回归加权均值漂移实现目标的精确定位。在多模板均值漂移中引入回归模型实现颜色纹理特征与目标模型相似度之间的映射,从而控制模板数量,保证目标检测的实时性。最后,分别在视频图像和机器人目标跟踪平台上对所提方法进行实验验证。结果显示,图像处理平均时间为86.4s/frame,满足机器人跟踪的实时性要求。该方法解决了目标特征在跟踪过程中发生变化的问题,提高了机器人跟踪时对目标人体特征变化的鲁棒性。

关键词：机器人目标跟踪行人跟踪多模板均值漂移回归模型视频图像

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基于改进粒子群BP神经网络的PM2.5浓度预测研究

基于改进粒子群BP神经网络的PM2.5浓度预测研究

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第28届中国过程控制会议（CPCC 2017）暨纪念中国过程控制会议30周年

作者：梅建想李晓理张山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数字社区教育部工程研究中心

为了提高大气污染物浓度预测精度,本文提出了一种基于BP神经网络预测PM浓度模型。用改进粒子群优化算法来选择BP神经网络权值和阈值。根据北京市海淀区万柳监测站每三小时监测的大气污染物浓度和气象条件,选择了2014年9月1日-2014年11... 详细信息

为了提高大气污染物浓度预测精度,本文提出了一种基于BP神经网络预测PM浓度模型。用改进粒子群优化算法来选择BP神经网络权值和阈值。根据北京市海淀区万柳监测站每三小时监测的大气污染物浓度和气象条件,选择了2014年9月1日-2014年11月30日数据作为本次实验研究对象。仿真结果表明,改进粒子群优化的BP神经网络可以有效提高收敛速度和避免陷入局部最优解。同时,在PM浓度预测中,相比于传统的BP神经网络和遗传算法优化的BP神经网络,改进粒子群算法优化的BP神经网络预测效果更好。

关键词： BP神经网络 PM2.5浓度模型改进粒子群算法遗传算法

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一种基于改进型深度学习的非线性建摸方法

一种基于改进型深度学习的非线性建摸方法

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第28届中国过程控制会议（CPCC 2017）暨纪念中国过程控制会议30周年

作者：王盈旭韩红桂郭民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数字社区教育部工程研究中心

针对非线性系统难以建模的问题,文中提出一种基于改进型深度学习的非线性建模方法。首先,设计了基于高斯径向基函数的深度置信网络结构;其次,利用对比分歧算法对径向基函数的权值、中心和宽度进行调整,同时利用反向传播对网络连接权值... 详细信息

针对非线性系统难以建模的问题,文中提出一种基于改进型深度学习的非线性建模方法。首先,设计了基于高斯径向基函数的深度置信网络结构;其次,利用对比分歧算法对径向基函数的权值、中心和宽度进行调整,同时利用反向传播对网络连接权值进行优化;最后,将获得的改进型深度学习方法应用于非线性系统建模,结果表明,改进型深度学习算法具有较好的预测精度,并且收敛速度较快。

关键词：深度学习径向基函数深度置信网络非线性建模

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眼电伪迹自动识别与去除的新方法

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电子学报 2016年第5期44卷 1032-1039页

作者：李明爱郭硕达田晓霞杨金福郝冬梅北京工业大学电子信息与控制工程学院北京100124 计算智能与智能系统北京市重点实验室北京100124 北京工业大学生命科学与生物工程学院北京100124

为了改善脑电中的眼电伪迹过估计问题及环境干扰耦合引起的非线性混合对眼电去除效果的影响,提出一种基于快速核独立成分分析(Fast Kernel Independent Component Analysis,Fast KICA)与离散小波变换(Discrete Wavelet Transform,DWT)... 详细信息

为了改善脑电中的眼电伪迹过估计问题及环境干扰耦合引起的非线性混合对眼电去除效果的影响,提出一种基于快速核独立成分分析(Fast Kernel Independent Component Analysis,Fast KICA)与离散小波变换(Discrete Wavelet Transform,DWT)的眼电自动去除方法,即(Fast Kernel Independent Wavelet Transform,FKIWT)方法.首先,利用Fast KICA方法对脑电信号进行分离得到独立成分,并以相关系数为依据识别出眼电伪迹;进而,基于DWT对眼电伪迹进行多分辨率分析,将逼近分量置零,而细节分量保持不变,使得重构所得眼电伪迹成分保留更多有用脑电信号;最后,利用Fast KICA逆变换重建眼电去除后的脑电信号.实验结果表明:FKIWT不仅有效改善了眼电过估计问题,增强了抗干扰能力和鲁棒性,而且在线性混合和非线性混合情况下,均得到较好的伪迹去除效果,特别是在非线性混合时优势更为明显,适合于实际在线应用.

关键词：非线性混合模型快速核独立成分分析离散小波变换眼电过估计鲁棒性

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一种增量式模块化回声状态网络

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控制与决策 2016年第8期31卷 1481-1486页

作者：李凡军乔俊飞北京工业大学电子信息与控制工程学院北京100124 北京工业大学计算智能与智能系统北京市重点实验室北京100124 济南大学数学科学学院济南250022

针对传统回声状态网络(ESN)难以解决多振荡子叠加(MSO)问题,提出一种增量式模块化回声状态网络(IM-ESN).该网络储备池由多个相互独立的子储备池组成.利用矩阵的奇异值分解(SVD)构造每个子储备池的权值矩阵,并依据分块对角矩阵原理,将子... 详细信息

针对传统回声状态网络(ESN)难以解决多振荡子叠加(MSO)问题,提出一种增量式模块化回声状态网络(IM-ESN).该网络储备池由多个相互独立的子储备池组成.利用矩阵的奇异值分解(SVD)构造每个子储备池的权值矩阵,并依据分块对角矩阵原理,将子储备池逐一添加至网络中.在网络增长过程中,IM-ESN无需放缩权值矩阵便能保证网络的状态回声特性.MSO问题的仿真结果表明,IM-ESN能够自主确定与问题复杂度相匹配的网络规模,具有较好的预测性能和鲁棒性.

关键词：回声状态网络储备池多振荡子叠加问题奇异值预测

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反渗透膜故障的案例推理诊断方法

反渗透膜故障的案例推理诊断方法

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第28届中国过程控制会议（CPCC 2017）暨纪念中国过程控制会议30周年

作者：严爱军余凌云倪鹏飞北京工业大学信息学部自动化学院北京工业大学计算智能与智能系统北京市重点实验室北京工业大学数字社区教育部工程研究中心北京工业大学城市轨道交通北京实验室

案例推理的增量式学习过程会导致推理效率降低,本文将模糊自适应谐振理论(Fuzzy ART)应用于案例库的维护过程,得到一种改进的案例推理方法。首先,采用Fuzzy ART神经网络将源案例划分为多个聚类簇,然后,删除每一个聚类簇内的噪声案例和... 详细信息

案例推理的增量式学习过程会导致推理效率降低,本文将模糊自适应谐振理论(Fuzzy ART)应用于案例库的维护过程,得到一种改进的案例推理方法。首先,采用Fuzzy ART神经网络将源案例划分为多个聚类簇,然后,删除每一个聚类簇内的噪声案例和冗余案例,并保留离群案例,从而实现案例库的维护,最后,将这种维护策略应用于案例推理过程中,并使用某冶炼厂反渗透膜故障的历史数据进行对比实验,结果表明改进的案例推理方法在诊断性能方面优于其它方法,具有一定的实际应用价值。

关键词：案例推理反渗透膜模糊自适应谐振理论故障诊断

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基于可信度阈值优化的案例推理评价分类方法

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控制与决策 2016年第7期31卷 1253-1257页

作者：严爱军赵辉王普北京工业大学电子信息与控制工程学院北京100124 北京工业大学计算智能与智能系统北京市重点实验室北京100124 北京工业大学数字社区教育部工程研究中心北京100124 北京工业大学城市轨道交通北京实验室北京100124

为了提高案例推理(CBR)分类器的性能,提出一种基于可信度阈值优化的CBR评价分类方法.首先,通过一种可降低时间复杂度的改进型可信度评价策略对案例重用得到的建议解的可信度进行计算;然后,通过遗传算法(GA)对可信度阈值进行迭代寻优;接... 详细信息

为了提高案例推理(CBR)分类器的性能,提出一种基于可信度阈值优化的CBR评价分类方法.首先,通过一种可降低时间复杂度的改进型可信度评价策略对案例重用得到的建议解的可信度进行计算;然后,通过遗传算法(GA)对可信度阈值进行迭代寻优;接着,根据得到的优化阈值将目标案例及其建议解划分为可信集或不可信集;最后,对不可信集按多数重用原则进行分类结论的调整,从而实现可信的CBR评价分类.对比实验表明,改进的可信度评价策略能有效提高分类性能,从而可提高CBR分类器的决策与学习能力.

关键词：案例推理评价分类可信度阈值遗传算法

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基于RGB-D数据的自适应局部时空特征提取方法

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北京工业大学学报 2016年第11期42卷 1643-1651页

作者：林佳阮晓钢于乃功 Ouattara Sie 朱晓庆北京工业大学电子信息与控制工程学院北京100124 北京工业大学计算智能与智能系统北京市重点实验室北京100124

对于一次学习手势识别,噪声和全局经验运动约束严重影响时空特征的精确与充分提取,为此提出了一种融合颜色和深度(RGB-D)信息的自适应局部时空特征提取方法.首先建立连续两灰度帧和两深度帧的金字塔以及相应的光流金字塔作为尺度空间.... 详细信息

对于一次学习手势识别,噪声和全局经验运动约束严重影响时空特征的精确与充分提取,为此提出了一种融合颜色和深度(RGB-D)信息的自适应局部时空特征提取方法.首先建立连续两灰度帧和两深度帧的金字塔以及相应的光流金字塔作为尺度空间.然后根据灰度和深度光流的水平与垂直方差自适应提取运动感兴趣区域(motion regions of interest,MRo Is).接着仅在MRo Is内检测角点作为兴趣点,当兴趣点的灰度和深度光流同时满足局部运动约束时即为关键点,局部运动约束是在每个MRo I内自适应确定的.最后在改进的梯度运动空间计算SIFT-like描述子.Chalearn数据库上的实验结果表明:提出方法得到了较高的识别准确率,其识别性能优于现已发表的方法.

关键词：手势识别一次学习时空特征自适应运动感兴趣区域

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分层特征移动机器人行人跟踪

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浙江大学学报（工学版） 2016年第9期50卷 1677-1683页

作者：贾松敏卢迎彬王丽佳李秀智徐涛北京工业大学电子信息与控制工程学院北京100124 计算智能与智能系统北京市重点实验室北京100124 数字社区教育部工程研究中心北京100124

利用行人头肩或者颜色特征,实现行人外层初定位;在初定位区域上,应用改进的尺度不变特征变换(SIFT)特征匹配实现对目标的精确定位.根据SIFT特征确定目标尺寸,解决行人尺度变化问题;将SIFT特征模板库更新机制引入特征保留优先级,解决行... 详细信息

利用行人头肩或者颜色特征,实现行人外层初定位;在初定位区域上,应用改进的尺度不变特征变换(SIFT)特征匹配实现对目标的精确定位.根据SIFT特征确定目标尺寸,解决行人尺度变化问题;将SIFT特征模板库更新机制引入特征保留优先级,解决行人短暂遮挡和形变的问题.为解决传统Cam-Shift算法的椭圆核函数自适应问题,将SIFT特征尺度变化与Epanechnikov函数融合,构成自适应带宽核函数,克服背景对目标的干扰.外层粗定位结果限制了Harris算子的检测范围,提高了SIFT特征匹配的实时性.实验结果证明,所提出移动机器人行人跟踪算法可以在目标尺度变化、短暂遮挡以及形变情况下实现行人跟踪.

关键词：移动机器人行人跟踪分层特征自适应带宽核函数 Cam-Shift算法 SIFT特征

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