检索结果-内蒙古大学图书馆

清华大学学报（自然科学版） 2004年第1期44卷 78-80,84页

作者：蔡俊良孙晓民清华大学计算机科学与技术系智能技术与系统国家重点实验室北京100084

为了提供一个开放、自主、实用的汽车电子软件开发平台,在结合OSEK(汽车电子的开放式系统及接口)规范和Linux操作系统的基础上设计了车用实时操作系统OSEKLinux。OSEK规范定义的小型实时操作系统与Linux差别较大,OSEKLinux基于Linux通... 详细信息

为了提供一个开放、自主、实用的汽车电子软件开发平台,在结合OSEK(汽车电子的开放式系统及接口)规范和Linux操作系统的基础上设计了车用实时操作系统OSEKLinux。OSEK规范定义的小型实时操作系统与Linux差别较大,OSEKLinux基于Linux通过采用实时策略、重写任务调度算法、增加OSEK适配层、为用户提供OSEK编程环境来达到兼容OSEK规范。OSEKLinux按照功能的不同被设计成两类:无文件系统基本型和带文件系统增强型。OSEKLinux的设计在PC机上基于RTLinux和Redhat7.1平台已经得到了实现和验证。

关键词： Linux操作系统车用实时操作系统 0SEK规范汽车电子控制软件开放式系统

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时序规则分布挖掘方法

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清华大学学报（自然科学版） 2003年第7期43卷 972-976页

作者：靳晓明陆玉昌石纯一清华大学计算机科学与技术系智能技术与系统国家重点实验室北京100084

发现时序规则的有效时间段,即规则的分布,有助于对序列行为进行更深入的了解。论文介绍了一种时序规则分布的挖掘方法:描述了相应的分割选择策略、频繁度量算法、知识表示生成方法、以及针对时间序列数据的规则分布挖掘系统的体系结构... 详细信息

发现时序规则的有效时间段,即规则的分布,有助于对序列行为进行更深入的了解。论文介绍了一种时序规则分布的挖掘方法:描述了相应的分割选择策略、频繁度量算法、知识表示生成方法、以及针对时间序列数据的规则分布挖掘系统的体系结构。该方法对于序列长度来说,时间消耗是线性增长的,并且支持在线的知识发现。使用人工生成数据与真实数据进行了实验,结果表明该方法可以有效地生成符合问题定义的规则分布表示,以应用于发现新奇的有用知识。

关键词：数据挖掘时序序列局部时序规则分布挖掘人工智能知识发现

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非线性系统神经模糊自适应控制的问题与策略

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清华大学学报（自然科学版） 2003年第4期43卷 470-474页

作者：孙富春刘华平孙增圻清华大学计算机科学与技术系智能技术与系统国家重点实验室北京100084

针对具有未知动力学的机械臂系统 ,提出一系列神经模糊自适应控制方法。提出神经模糊动态逆稳定自适应控制方法 ,该方法使用动态神经模糊系统逼近非线性动态系统 ,设计的动态逆控制器可以通过参数的设定保证闭环系统在初始控制段的动态... 详细信息

针对具有未知动力学的机械臂系统 ,提出一系列神经模糊自适应控制方法。提出神经模糊动态逆稳定自适应控制方法 ,该方法使用动态神经模糊系统逼近非线性动态系统 ,设计的动态逆控制器可以通过参数的设定保证闭环系统在初始控制段的动态性能 ,而无需事先要求机械臂状态位于某一紧集的假设。结合延时神经模糊网络 ,引入降维观测器估计输出重定义后机械手的速度矢量 ,从而建立了非线性系统的控制器观测器设计的新方法。采用了动态逆和“Back-stepping(后退 )”的技术。

关键词：非线性系统神经模糊自适应控制神经模糊网络动态神经模糊系统稳定性

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基于模糊逻辑的直升机终端滑模控制

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清华大学学报（自然科学版） 2004年第4期44卷 554-557,562页

作者：苏心怡朱纪洪胡金春孙增圻清华大学计算机科学与技术系智能技术与系统国家重点实验室北京100084

为解决终端滑模控制在系统远离平衡点时收敛速度较慢以及在平衡点附近存在高频抖振的问题,提出一种用于直升机控制的双层模糊终端滑模控制策略。该方法综合了终端滑模控制和模糊逻辑的优点,系统状态位于终端区外时采用基于模糊比例型达... 详细信息

为解决终端滑模控制在系统远离平衡点时收敛速度较慢以及在平衡点附近存在高频抖振的问题,提出一种用于直升机控制的双层模糊终端滑模控制策略。该方法综合了终端滑模控制和模糊逻辑的优点,系统状态位于终端区外时采用基于模糊比例型达到律的模糊终端滑模,在终端区内采用基于连续型达到律的无抖振终端滑模。采用该方法为某型直升机的姿态稳定设计了控制律。仿真结果表明,该方法不仅保留了滑模控制所具有的鲁棒性强的特点,而且使得系统状态在远离平衡点和平衡点附近时都能快速收敛,同时消除了高频抖振。

关键词：模糊逻辑直升机终端滑模控制飞行控制收敛速度高频抖振

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结合预测仿真的两级规划方法

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清华大学学报（自然科学版） 2005年第4期45卷 463-466页

作者：唐华斌王磊孙增圻清华大学计算机科学与技术系智能技术与系统国家重点实验室北京100084

为了实现移动机器人实时控制系统中机器人运动学、动力学和系统时延等物理约束下的运动规划,提出一种结合预测仿真的两级规划方法。该方法不仅具有近似规划方法的实时性优点,而且避免了运动规划中速度和位置的失真,大大提高了运动精度,... 详细信息

为了实现移动机器人实时控制系统中机器人运动学、动力学和系统时延等物理约束下的运动规划,提出一种结合预测仿真的两级规划方法。该方法不仅具有近似规划方法的实时性优点,而且避免了运动规划中速度和位置的失真,大大提高了运动精度,实现了运动轨迹和时间的优化。实验结果表明,这种方法明显改善了移动机器人实时系统的运动性能。

关键词：机器人运动规划运动动力学约束时延

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基于行为的多机器人对手意图识别二次估计方法

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清华大学学报（自然科学版） 2005年第10期45卷 1421-1424页

作者：王磊孙增圻清华大学计算机科学与技术系智能技术与系统国家重点实验室北京100084

在动态对抗性环境下竞争的多机器人系统,对于对手的意图进行有效而准确的识别,从而有针对性地提出对策,是获得优势的必要条件。该文针对多机器人系统的对手意图识别提出了基于行为的行为序列估计和行为规则拟合的二次估计方法,引入环境... 详细信息

在动态对抗性环境下竞争的多机器人系统,对于对手的意图进行有效而准确的识别,从而有针对性地提出对策,是获得优势的必要条件。该文针对多机器人系统的对手意图识别提出了基于行为的行为序列估计和行为规则拟合的二次估计方法,引入环境约束、危险评价和行为概率作为判据对多个意图进行排序,避免单一行为结果的推断,实时准确地为决策提供支持。通过机器人足球这一典型的对抗性多机器人系统平台进行了验证,证明该方法在实时性和准确性上均比现有方法有很大提高。

关键词：多机器人系统意图识别二次估计行为

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汉语连续语音识别中上下文相关的声韵母建模

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清华大学学报（自然科学版） 2004年第1期44卷 61-64页

作者：李净郑方张继勇吴文虎清华大学计算机科学与技术系智能技术与系统国家重点实验室北京100084

声学建模是汉语连续语音识别中的关键步骤之一。根据汉语语音的特点,采用扩展声韵母(XIF)作为识别基元,并针对XIF基元设计了相应的问题集,利用基于决策树的状态共享策略建立上下文相关声韵模型(Tri-XIF)。将Tri-XIF模型与上下文相关音... 详细信息

声学建模是汉语连续语音识别中的关键步骤之一。根据汉语语音的特点,采用扩展声韵母(XIF)作为识别基元,并针对XIF基元设计了相应的问题集,利用基于决策树的状态共享策略建立上下文相关声韵模型(Tri-XIF)。将Tri-XIF模型与上下文相关音素模型(Tri-phone)、上下文无关音节模型进行了对比。提出了几种方法用于改善标注、改进问题集和降低模型规模。实验结果表明,Tri-XIF模型与Tri-phone模型、音节模型相比,识别性能有了很大提高,其音节误识率分别降低了24.53%和41.65%。采用了所提出的优化策略后,模型规模降低20%以上,而性能下降很少。

关键词：汉语连续语音识别上下文相关声母韵母决策树

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关于文本特征抽取新方法的研究

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清华大学学报（自然科学版） 2001年第7期41卷 98-101页

作者：李凡鲁明羽陆玉昌清华大学计算机科学与技术系智能技术与系统国家重点实验室北京100084

该文研究了已有和最新的各种基于评估函数的特征筛选方法 ,评价了它们的优缺点和适用范围 ,并实现了一种用评估函数代替 TFIDF法中 IDF函数进行分类的新算法。然后进一步从如何放宽特征独立性假设。

关键词：文本挖掘词袋法评估函数特征独立性假设等级树特征抽取文本分类

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基于HowNet构造语义场的方法

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清华大学学报（自然科学版） 2005年第1期45卷 77-80页

作者：王大亮孙建涛陆玉昌夏克俭王泉德清华大学计算机科学与技术系智能技术与系统国家重点实验室北京100084

为了能尽量消除传统语义场研究中的主观随意性,提出一种基于HowNet构造语义场的新方法,并充分利用语义场的空间特性,将词语相似度计算引入语义场用于划分语义场结构。计算实例表明:提出的构造语义场、划分语义场结构的方法,有利于计算... 详细信息

为了能尽量消除传统语义场研究中的主观随意性,提出一种基于HowNet构造语义场的新方法,并充分利用语义场的空间特性,将词语相似度计算引入语义场用于划分语义场结构。计算实例表明:提出的构造语义场、划分语义场结构的方法,有利于计算机自动获得语义场,具有客观性和可计算性的特点,有效排除了以往构造语义场的主观随意性,可应用到各种基于语义的文本处理方法中。

关键词：信息处理语义场词语相似度 HowNet 文本挖掘

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RNA二级结构预测的神经网络方法

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清华大学学报（自然科学版） 2006年第10期46卷 1793-1796页

作者：张秀苇邓志东宋丹丹清华大学计算机科学与技术系智能技术与系统国家重点实验室北京100084

针对利用经典的随机上下文无关文法(SCFG)等模型对RNA(R ibonucle ic ac id)二级结构进行预测时,存在计算复杂性问题,该文给出了RNA二级结构的“新二级结构单元标签”(N SSEL)表示,相应提出了一种新的RNA二级结构预测的神经网络方法。... 详细信息

针对利用经典的随机上下文无关文法(SCFG)等模型对RNA(R ibonucle ic ac id)二级结构进行预测时,存在计算复杂性问题,该文给出了RNA二级结构的“新二级结构单元标签”(N SSEL)表示,相应提出了一种新的RNA二级结构预测的神经网络方法。这种二级结构的N SSEL表示格式很容易转换成常用的CT格式。基于tRNA数据集的实验表明,在完全相同的训练与测试数据集下,该方法,较之性能最好的B JK与BK 2等SCFG模型,其预测精度与相关系数都有所提高,证明了所提方法的可行性与有效性。由于神经网络启发式方法不存在计算时间复杂性问题,因此可望将此法用于预测SCFG等算法难以处理的大于1 000个碱基的长RNA序列的折叠问题。

关键词：神经网络 RNA二级结构预测 SCFG模型

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