检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机工程 2018年第7期44卷 32-35,41页

作者：韩向敏鲍泓梁军潘峰玄祖兴北京联合大学北京信息服务工程重点实验室北京100101

自适应巡航控制是智能驾驶领域的核心技术,可通过分层控制或参数可变控制算法实现,但这些算法无法有效应对突发的跟车路况。为此,将深度强化学习与自适应巡航控制相结合,提出基于确定性策略梯度算法的自适应巡航控制算法,使智能车辆可... 详细信息

自适应巡航控制是智能驾驶领域的核心技术,可通过分层控制或参数可变控制算法实现,但这些算法无法有效应对突发的跟车路况。为此,将深度强化学习与自适应巡航控制相结合,提出基于确定性策略梯度算法的自适应巡航控制算法,使智能车辆可以在自学习过程中完成自适应巡航并不断改进。在开源平台上的测试结果表明,该算法可以使智能驾驶车辆在跟车时加速度保持在1.8 m/s^2以内的比例超过90%,达到人类驾驶员的巡航跟车水平。

关键词：智能驾驶自动控制自适应巡航控制深度强化学习确定性策略梯度算法

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DDS中正弦波每周期离散点数对失真度的影响研究

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计算机科学 2012年第S2期39卷 36-38页

作者：郑礼坤李哲英北京市信息服务重点实验室北京联合大学信息学院北京100101

失真度是评价数字合成波形质量的重要指标,主要取决于正弦波在一个周期内总的离散点数和数模转换器的位数。从频谱的角度分析DDS输出最高频率时每周期点数对失真度的影响,得出离散点数与失真度的关系表达式。同时,分析了不同阶次Butterw... 详细信息

失真度是评价数字合成波形质量的重要指标,主要取决于正弦波在一个周期内总的离散点数和数模转换器的位数。从频谱的角度分析DDS输出最高频率时每周期点数对失真度的影响,得出离散点数与失真度的关系表达式。同时,分析了不同阶次Butterworth低通滤波器的作用。

关键词：数字频率合成波形失真度离散点数

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改善DDS相位杂散的研究与仿真

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计算机科学 2012年第S2期39卷 30-32页

作者：陈娅丽李哲英北京市信息服务重点实验室北京联合大学信息学院北京100101

直接数字频率合成(DDS)技术由于输出杂散信号多且难预测,限制了其发展和应用。依据DDS基本原理,利用傅立叶变换法分析了理想DDS输出频谱特征,推导了相位截断引入杂散信号的频谱分布特点。采用相位随机抖动注入技术,对DDS杂散信号抑制进... 详细信息

直接数字频率合成(DDS)技术由于输出杂散信号多且难预测,限制了其发展和应用。依据DDS基本原理,利用傅立叶变换法分析了理想DDS输出频谱特征,推导了相位截断引入杂散信号的频谱分布特点。采用相位随机抖动注入技术,对DDS杂散信号抑制进行了系统建模和仿真,结果证明该技术对DDS杂散抑制效果显著,从而达到了改善DDS相位截断杂散的目的。

关键词： DDS 相位截断随机抖动

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基于网络点评的五星级酒店顾客满意度测评研究

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经济地理 2014年第5期34卷 182-186,192页

作者：丁于思肖轶楠北京联合大学旅游学院中国北京100101 北京联合大学北京市信息服务工程重点实验室中国北京100101

来自互联网的顾客点评信息在很大程度上反映了顾客的消费体验感受与期望的比较,从而体现顾客对酒店的满意程度。基于大量网络点评数据,对2013年上半年点评数在200以上的464家五星级饭店宾客满意度进行评价,从总体满意度、位置、服务、... 详细信息

来自互联网的顾客点评信息在很大程度上反映了顾客的消费体验感受与期望的比较,从而体现顾客对酒店的满意程度。基于大量网络点评数据,对2013年上半年点评数在200以上的464家五星级饭店宾客满意度进行评价,从总体满意度、位置、服务、餐饮、客房、整体舒适度六个方面对我国五星级酒店的网络点评进行分析。结果表明:①总体满意度中等偏上;②单维度分析中,顾客最关注酒店位置。研究认为,基于网评的酒店顾客满意度测评具有一定的理论参考价值和实践借鉴意义。

关键词：网络点评五星级酒店顾客满意度测评

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五星级酒店服务质量评价指标体系研究——基于网络点评内容分析

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消费经济 2014年第3期30卷 64-69页

作者：丁于思肖轶楠北京联合大学旅游学院北京100101 北京联合大学北京市信息服务工程重点实验室北京100101

来自互联网的顾客点评信息在很大程度上反映了顾客消费的体验感知与期望的比较,体现了顾客对酒店服务质量的关注重点和感知评价。本文基于网络点评数据,初步遴选五星级酒店服务质量评价指标,面向五星级酒店常客进行问卷调查,并对调查数... 详细信息

来自互联网的顾客点评信息在很大程度上反映了顾客消费的体验感知与期望的比较,体现了顾客对酒店服务质量的关注重点和感知评价。本文基于网络点评数据,初步遴选五星级酒店服务质量评价指标,面向五星级酒店常客进行问卷调查,并对调查数据结果进行因子分析,从而构建五星级酒店服务质量评价指标体系,对传统的评价指标体系进行改进,以期对提高五星级酒店服务质量,提升顾客满意度有一定的理论参考价值和实践借鉴意义。

关键词：五星级酒店服务质量评价指标体系网络点评

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螺旋管在小倍线充填中的应用及充填倍线公式修正

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工程科学学报 2016年第8期38卷 1069-1074页

作者：牟宏伟吕文生杨鹏北京科技大学土木与环境工程学院北京100083 北京科技大学金属矿山高效开采与安全教育部重点实验室北京100083 北京联合大学北京市信息服务工程重点实验室北京100101

为解决小倍线充填管道局部压力过大、管路磨损严重等问题,本文提出用螺旋管增阻调压的结构与实施方案.结合计算流体力学（computational fluid dynamics,CFD）对增阻调压结构与实施方案进行模拟分析,基于模拟计算的结果提出增加螺旋管... 详细信息

为解决小倍线充填管道局部压力过大、管路磨损严重等问题,本文提出用螺旋管增阻调压的结构与实施方案.结合计算流体力学（computational fluid dynamics,CFD）对增阻调压结构与实施方案进行模拟分析,基于模拟计算的结果提出增加螺旋管道增阻调压结构后计算充填倍线的修正公式.研究结果表明,在2 m·s-1的模拟流速下,螺旋管增阻调压结构所产生的阻力可达同等高度直管的10.1~16.8倍,在保证料浆连续输送的前提下可以有效的起到增阻降压的作用.结合数值模拟的充填倍线修正公式能够较为完善地计算增阻降压后的有效充填倍线.

关键词：充填螺旋管阻力充填倍线计算流体力学

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基于SAC的自动驾驶车辆控制方法应用

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计算机工程与应用 2023年第8期59卷 306-314页

作者：宁强刘元盛谢龙洋北京联合大学智慧城市学院北京100101 北京市智能机械创新设计服务工程技术研究中心北京100101 北京联合大学北京市信息服务工程重点实验室北京100101

为了改善SAC(soft actor critic)算法样本等概率采样以及网络随机初始化造成网络收敛速度慢、训练过程不稳定问题,提出一种结合优先级回放和专家数据的改进算法PE-SAC(priority playback soft actor critic with expert)。该算法依据样... 详细信息

为了改善SAC(soft actor critic)算法样本等概率采样以及网络随机初始化造成网络收敛速度慢、训练过程不稳定问题,提出一种结合优先级回放和专家数据的改进算法PE-SAC(priority playback soft actor critic with expert)。该算法依据样本价值将样本池分类,使用专家数据预训练网络,缩小无人车无效探索空间、降低试错次数,有效提升算法学习效率。同时设计一种面向多障碍物的奖励函数增强算法适用性。在CARLA平台进行仿真实验,结果表明所提出方法可以更好地控制无人车在环境中安全行驶,同等训练次数下所得奖励值和收敛速度优于TD3(twin delayed deep deterministic policy gradient algorithm)和SAC算法。最后,结合雷达点云地图与PID(proportional integral derivative)控制方法缩小仿真环境与真实场景差异性,将训练所得模型移植到园区低速无人车中验证算法泛用性。

关键词：深度强化学习无人驾驶控制现实场景

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基于卷积神经网络融合SIFT特征的人脸表情识别

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计算机应用与软件 2019年第11期36卷 161-167页

作者：张俞晴何宁魏润辰北京联合大学北京市信息服务工程重点实验室北京100101 北京联合大学智慧城市学院北京100101

表情识别技术是计算机从静态表情图像或动态表情图像中识别出特定的表情,是实现人机交互的基础.提出一种融合卷积神经网络(CNN)与SIFT特征的人脸表情识别方法.通过图像预处理得到规范化的表情图像;采用视觉词袋模型将图像提取的SIFT特... 详细信息

表情识别技术是计算机从静态表情图像或动态表情图像中识别出特定的表情,是实现人机交互的基础.提出一种融合卷积神经网络(CNN)与SIFT特征的人脸表情识别方法.通过图像预处理得到规范化的表情图像;采用视觉词袋模型将图像提取的SIFT特征作进一步处理,将得到的图像特征向量作为局部特征,CNN提取的特征作为全局特征,全局特征用以描述表情的整体差异,局部特征用以描述表情的局部差异;将提取出的两组特征融合后采用Softmax分类.与流形稀疏表示(Manifold Sparse Representation,MSR)及3DCNN等方法在CK+及FER2013数据集上的实验表明,该方法是一种有效的表情识别方法.

关键词：卷积神经网络 SIFT特征视觉词袋模型特征融合表情识别

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基于改进SSD的鲁棒小目标检测算法

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东北师大学报（自然科学版） 2023年第4期55卷 59-66页

作者：秦振李学伟刘宏哲北京联合大学北京市信息服务工程重点实验室北京100101 北京联合大学机器人学院北京100101

为提高各种场景中目标检测性能,解决小目标检测困难问题,提高小目标的检测精度,提出一种基于新的特征融合方法与特征增强模块改进的SSD鲁棒小目标检测算法.通过将相邻特征进行融合来有效利用上下文信息,而后通过不同尺寸特征之间的非局... 详细信息

为提高各种场景中目标检测性能,解决小目标检测困难问题,提高小目标的检测精度,提出一种基于新的特征融合方法与特征增强模块改进的SSD鲁棒小目标检测算法.通过将相邻特征进行融合来有效利用上下文信息,而后通过不同尺寸特征之间的非局部关系来增强特征映射,从而提高对小目标的检测精度,与Faster R-CNN、SSD、SD-SSD、FD-SSD等目标检测模型在PASCAL VOC、KITTI公开数据集对比以验证其小目标检测性能.实验结果表明:所提出方法的A mAP值在两个数据集上达到了81.3%与80.6%,其中针对小目标的检测性能提升尤为显著,在一定程度上解决了小目标检测难的问题,对于自动驾驶等应用有着现实意义.

关键词：目标检测小目标特征融合特征增强非局部关系

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基于特征融合级联网络的交通标识牌检测算法

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计算机应用与软件 2022年第4期39卷 193-198,268页

作者：魏威李学伟北京联合大学北京市信息服务工程重点实验室北京100101 北京联合大学机器人学院北京100101

准确检测交通标识牌对提高驾驶的安全性具有十分重要的作用,随着深度学习的不断发展完善,基于深度学习的检测算法也应运而生,但这些方法存在检测小目标精度低的问题。针对这一问题,提出一种基于特征融合级联网络的标识牌检测算法。该算... 详细信息

准确检测交通标识牌对提高驾驶的安全性具有十分重要的作用,随着深度学习的不断发展完善,基于深度学习的检测算法也应运而生,但这些方法存在检测小目标精度低的问题。针对这一问题,提出一种基于特征融合级联网络的标识牌检测算法。该算法在Faster R-CNN框架的基础上增加了特征融合模块,将网络中提取的浅层特征信息与深层特征信息相融合,这样就能够同时利用深层特征图中语义信息和浅层特征图中小目标的特征信息来检测标识牌。在特征融合网络后级联一个网络来解决特征融合网络误分类。在Tsinghua-Tencent 100k交通标识数据集上进行实验,结果表明该算法对标识牌的检测的平均检测率有明显提升。

关键词：深度学习小目标检测标识牌检测特征融合级联网络

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