检索结果-内蒙古大学图书馆

中国科学：信息科学 2016年第3期46卷 325-337页

作者：于乃功李倜方略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

针对连续动作和状态空间中面向目标的导航问题,依据海马结构中位置细胞相关特性和相关信息传递通路,构建海马位置细胞到前额叶皮层假设的动作细胞的脉冲神经网络模型.连续的状态空间和动作空间分别由位置细胞和动作细胞进行表征,模型采... 详细信息

针对连续动作和状态空间中面向目标的导航问题,依据海马结构中位置细胞相关特性和相关信息传递通路,构建海马位置细胞到前额叶皮层假设的动作细胞的脉冲神经网络模型.连续的状态空间和动作空间分别由位置细胞和动作细胞进行表征,模型采用直接强化学习与脉冲响应模型相结合的算法进行面向目标的自主导航.在Morris水迷宫环境中的仿真实验结果表明,该模型能够解决连续状态空间中面向目标导航问题,所采用算法在性能上优于传统的时间差分学习算法.调整网络中动作细胞的数量,模型的收敛性能不变,在改变状态空间和目标位置时,也可以实现面向目标的导航.

关键词：直接强化学习位置细胞动作细胞脉冲神经网络面向目标导航

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两轮机器人具有内发动机机制的感知运动系统的建立

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自动化学报 2016年第8期42卷 1175-1184页

作者：张晓平阮晓钢肖尧朱晓庆北京工业大学电子信息与控制工程学院中国北京100124 计算智能与智能系统北京市重点实验室中国北京100124 密歇根州立大学心理系美国密歇根州MI48824

针对两轮机器人运动平衡控制问题,为其建立起一种人工感知运动系统TWR-SMS(Two-wheeled robot sensorimotor system),使机器人在与环境的接触过程中可以通过学习自主掌握运动平衡技能.感知运动系统的认知系统以学习自动机为数学模型,引... 详细信息

针对两轮机器人运动平衡控制问题,为其建立起一种人工感知运动系统TWR-SMS(Two-wheeled robot sensorimotor system),使机器人在与环境的接触过程中可以通过学习自主掌握运动平衡技能.感知运动系统的认知系统以学习自动机为数学模型,引入好奇心和取向性概念,设计了能够主动探索环境以及主动学习环境的内发动机机制.实验结果证明内发动机机制的引入不仅提高了机器人的自学习和自组织特性,同时能够有效避免小概率事件的发生,稳定性较高.与传统线性二次型调节器(Linear quadratic regulator,LQR)控制方法的对比实验表明系统具有更好的鲁棒性.

关键词：两轮机器人自平衡控制感知运动系统内发动机机制

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基于RBF神经网络的出水氨氮预测研究

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控制工程 2016年第9期23卷 1301-1305页

作者：乔俊飞安茹韩红桂北京工业大学电子信息与控制工程学院计算智能与智能系统北京市重点实验室北京100124

针对污水处理中关键水质参数氨氮(NH4+-N)难以在线实时准确检测且实验室取样检测时间长,精度低等问题,提出了基于RBF神经网络的出水氨氮软测量模型研究。首先,选择出对出水氨氮影响较大的辅助变量去预测氨氮的变化,然后,利用梯度下降算... 详细信息

针对污水处理中关键水质参数氨氮(NH4+-N)难以在线实时准确检测且实验室取样检测时间长,精度低等问题,提出了基于RBF神经网络的出水氨氮软测量模型研究。首先,选择出对出水氨氮影响较大的辅助变量去预测氨氮的变化,然后,利用梯度下降算法优化RBF网络的结构和参数,结合北京市某污水处理厂的实测数据,对出水氨氮的预测进行仿真并与其他模型对比,结果显示,该模型具有预测误差相对较小,预测准确等优点,说明该预测模型对于氨氮的预测具有一定的实用价值。

关键词：径向基函数网络梯度下降算法氨氮预测软测量

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多层线性模型在肺癌患者肿瘤进展中的应用

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北京生物医学工程 2017年第1期36卷 77-81页

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

目的通过分析肺癌患者以随访方式收集的一组纵向数据,研究肺癌患者肿瘤大小随时间变化的趋势,同时分析这种变化趋势的个体症状之间的差异性。方法本文采用多层线性模型,对肿瘤发展的纵向数据进行了深入研究。首先对213例非小细胞肺癌患... 详细信息

目的通过分析肺癌患者以随访方式收集的一组纵向数据,研究肺癌患者肿瘤大小随时间变化的趋势,同时分析这种变化趋势的个体症状之间的差异性。方法本文采用多层线性模型,对肿瘤发展的纵向数据进行了深入研究。首先对213例非小细胞肺癌患者进行了2年的随访记录,记录患者性别、是否抽烟、症状(咳嗽、痰中带血、胸痛、发热、神疲乏力)和肿瘤大小数据,然后通过建立多层线性模型分析肿瘤大小与患者性别、是否抽烟及患者所表现出症状之间的关系。结果通过对肺癌患者数据建立多层线性模型并进行数据分析,发现患者性别、是否抽烟与肿瘤的大小有密切关系,且不同个体特征对肿瘤大小的影响存在差异。结论多层线性模型可以分析肺癌患者肿瘤发展的纵向数据,得到肿瘤大小的发展趋势,并可以进一步分析这种趋势在个体之间的差异性。

关键词：肿瘤纵向数据多层线性模型肿瘤大小肺癌个体特征

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基于仿射传播聚类子集主元分析的间歇过程监测方法

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化工学报 2016年第5期67卷 1989-1997页

作者：胡永兵高学金李亚芬齐咏生王普北京工业大学电子信息与控制工程学院北京100124 数字社区教育部工程研究中心北京100124 城市轨道交通北京实验室北京100124 计算智能与智能系统北京市重点实验室北京100124 内蒙古工业大学电力学院内蒙古呼和浩特010051

针对间歇过程固有的多阶段特性,也为了克服传统阶段划分方法严格按照物理时刻顺序将采样点硬性分割而不能使其寻找数据特征最为相近的聚类中心的严重缺陷,提出基于仿射传播聚类(AP)的子集多向主元分析(subset-MPCA)监测新方法:采用全新... 详细信息

针对间歇过程固有的多阶段特性,也为了克服传统阶段划分方法严格按照物理时刻顺序将采样点硬性分割而不能使其寻找数据特征最为相近的聚类中心的严重缺陷,提出基于仿射传播聚类(AP)的子集多向主元分析(subset-MPCA)监测新方法:采用全新的乱序聚类思想,将时间片矩阵打乱用AP进行无约束乱序聚类,使样本突破时间顺序的约束自由找寻与其特征最为相近的聚类中心,获得聚类子集,建立精确的子集MPCA监控模型。在线监控时,引入信息度传递实现实时采样点的阶段归属判断,解决阶段不等长批次的最佳模型选择问题。对青霉素仿真数据的实验表明,该方法较传统方法可有效降低故障的漏报和误报,有着更加可靠的监控性能。

关键词：间歇过程子集聚类过程监测阶段归属子集多向主元分析

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基于深度自动编码器与Q学习的移动机器人路径规划方法

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北京工业大学学报 2016年第5期42卷 668-673页

作者：于乃功默凡凡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 数字社区教育部工程研究中心北京100124 城市轨道交通北京实验室北京100124

针对移动机器人在静态未知环境中的路径规划问题,提出了一种将深度自动编码器(deep auto-encoder)与Q学习算法相结合的路径规划方法,即DAE-Q路径规划方法.利用深度自动编码器处理原始图像数据可得到移动机器人所处环境的特征信息;Q学习... 详细信息

针对移动机器人在静态未知环境中的路径规划问题,提出了一种将深度自动编码器(deep auto-encoder)与Q学习算法相结合的路径规划方法,即DAE-Q路径规划方法.利用深度自动编码器处理原始图像数据可得到移动机器人所处环境的特征信息;Q学习算法根据环境信息选择机器人要执行的动作,机器人移动到新的位置,改变其所处环境.机器人通过与环境的交互,实现自主学习.深度自动编码器与Q学习算法相结合,使系统可以处理原始图像数据并自主提取图像特征,提高了系统的自主性;同时,采用改进后的Q学习算法提高了系统收敛速度,缩短了学习时间.仿真实验验证了此方法的有效性.

关键词：移动机器人路径规划深度自动编码器 Q学习算法

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基于头肩模型的人体识别方法

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计算机测量与控制 2016年第12期24卷 205-208页

作者：林佳阮晓钢于乃功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

针对移动机器人跟踪特定人体的要求,提出了一种基于头肩模型的人体识别方法;首先从人体检后得到的图像中提取所有的人体头肩模型;接着提取各头肩模型的降维加权的Hu不变矩作为特征向量;然后根据一定的阈值将各头肩模型分类为正背面或侧... 详细信息

针对移动机器人跟踪特定人体的要求,提出了一种基于头肩模型的人体识别方法;首先从人体检后得到的图像中提取所有的人体头肩模型;接着提取各头肩模型的降维加权的Hu不变矩作为特征向量;然后根据一定的阈值将各头肩模型分类为正背面或侧面;最后采用正背面或侧面K最近邻(K NearestNeighbor,KNN)分类器判断哪个头肩模型属于移动机器人需要跟踪的人体;实验结果表明本方法具有较高的平均识别准确率98.3%,且满足实时性的要求。

关键词：人体识别头肩模型不变矩最近邻分类器

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数字出版资源库中的知识组织

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计算机工程与设计 2016年第5期37卷 1405-1410页

作者：李征李亚芬李茂北京工业大学电子信息与控制工程学院北京100124 北京工业大学数字社区教育部工程研究中心北京100124 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 北京工业大学城市轨道交通北京实验室北京100124

针对外研社数字出版业务中大量资源的内容价值难以挖掘、难以为读者提供知识服务的问题,对当前出版业中资源的利用现状进行调研。将知识组织理论引入数字出版资源库建设中,对资源进行结构化加工,实现数字内容资源的知识组织,建立资源之... 详细信息

针对外研社数字出版业务中大量资源的内容价值难以挖掘、难以为读者提供知识服务的问题,对当前出版业中资源的利用现状进行调研。将知识组织理论引入数字出版资源库建设中,对资源进行结构化加工,实现数字内容资源的知识组织,建立资源之间的知识关联,使资源库成为知识库。基于开源资源库Alfresco开发定制实现该资源库的应用平台。知识点检索实例验证了该资源库平台提供知识服务的可行性和实用性。

关键词：数字出版知识组织内容资源资源库 Alfresco

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网格细胞到位置细胞的竞争型神经网络模型

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控制与决策 2015年第8期30卷 1372-1378页

作者：于乃功王琳李倜陈焕朝北京工业大学电子信息与控制工程学院北京100124 北京工业大学计算机智能与智能系统北京重点实验室北京100124

针对老鼠海马结构中网格细胞到位置细胞的信息传递问题,构建网格细胞到位置细胞的竞争型神经网络模型.在一维和二维环境中的仿真结果均符合生物学研究事实,结果表明,模型能够模拟齿状回和海马中位置细胞的放电特性,可有效解释位置细胞... 详细信息

针对老鼠海马结构中网格细胞到位置细胞的信息传递问题,构建网格细胞到位置细胞的竞争型神经网络模型.在一维和二维环境中的仿真结果均符合生物学研究事实,结果表明,模型能够模拟齿状回和海马中位置细胞的放电特性,可有效解释位置细胞位置野的形成机理.

关键词：海马结构网格细胞位置细胞竞争型神经网络模型

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一种连续型深度信念网的设计与应用

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自动化学报 2015年第12期41卷 2138-2146页

作者：乔俊飞潘广源韩红桂北京工业大学电子信息与控制工程学院计算智能与智能系统北京市重点实验室北京100124

针对深度信念网(Deep belief network,DBN)学习连续数据时预测精度较差问题,提出一种双隐层连续型深度信念网.该网络首先对输入数据进行无监督训练,利用连续型传递函数实现数据特征提取,设计基于对比分歧算法的权值训练方法,并通过误差... 详细信息

针对深度信念网(Deep belief network,DBN)学习连续数据时预测精度较差问题,提出一种双隐层连续型深度信念网.该网络首先对输入数据进行无监督训练,利用连续型传递函数实现数据特征提取,设计基于对比分歧算法的权值训练方法,并通过误差反传对隐层权值进行局部寻优,给出稳定性分析,保证训练输出结果稳定在规定区域.利用Lorenz混沌序列、CATS序列和大气CO_2预测实验对该网络进行测试,结果表明,连续型深度信念网具有结构精简、收敛速度快、预测精度高等优点.

关键词：深度学习神经网络结构设计稳定分析时序预测

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