检索结果-内蒙古大学图书馆

第十届全国人机语音通讯学术会议暨国际语音语言处理研讨会

作者：张钹清华大学信息科学与技术学院计算机科学与技术系清华国家信息科学与技术国家实验室、智能技术与系统国家重点实验室

通过计算机实现人类的视觉与听觉功能一直是人工智能追求的目标,经过半个多世纪人们不懈的努力,虽然取得一些进展,但至今依然是一个未解决的难题。报告将分析其中的原因以及探讨可能解决的思路与途径。

关键词：人工智能听觉信息

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基于分布式虚拟现实的高超声速飞行器仿真系统

基于分布式虚拟现实的高超声速飞行器仿真系统

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2011年中国智能自动化会议

作者：罗熊孙增圻郭国庆北京科技大学计算机与通信工程学院，北京 100083 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

针对高超声速飞行器X-38，基于Java和虚拟现实建模语言(VRML)，提出并具体实现了一个基于客户机/服务器模型的分布式虚拟仿真系统，重点讨论了其中的三维场景建立与动作事件建模、分布式网络结构设计与数据库管理、场景接口实现等关键... 详细信息

针对高超声速飞行器X-38，基于Java和虚拟现实建模语言(VRML)，提出并具体实现了一个基于客户机/服务器模型的分布式虚拟仿真系统，重点讨论了其中的三维场景建立与动作事件建模、分布式网络结构设计与数据库管理、场景接口实现等关键技术。虚拟仿真系统实际运行效果良好。该系统具有良好的可移植性和可扩展性，易于大规模部署，也可方便地进行二次开发。

关键词：高超声速飞行器虚拟现实技术仿真系统技术分析

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基于分布估计算法的轨道转移时间-能量最优求解问题

基于分布估计算法的轨道转移时间-能量最优求解问题

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2011 AASRI Conference on Artificial Intelligence and Industry Application (AASRI-AIIA 2011)

作者：张琪新孙富春闵海波王亚锋海军航空工程学院控制工程系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

本文研究了空间在轨服务飞行器实施轨道转移的时间和能量最优化问题。首先根据C-W方程,推导了空间在轨服务器在双冲量变轨时的特征速度,在此基础上以时间-燃料为指标构造了相应的模型,分析了单一和混合指标情况下对系统的影响后,探讨了... 详细信息

本文研究了空间在轨服务飞行器实施轨道转移的时间和能量最优化问题。首先根据C-W方程,推导了空间在轨服务器在双冲量变轨时的特征速度,在此基础上以时间-燃料为指标构造了相应的模型,分析了单一和混合指标情况下对系统的影响后,探讨了混合指标下时间和能量关系,设计了分布估计算法与遗传算法进行比较求解,通过数值仿真证明分布估计算法对求解轨道转移时间能量问题的有效性。

关键词：空间在轨服务飞行器时间能量双冲量变轨分布估计算法

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基于分布估计算法的轨道转移时间-能量最优求解问题

基于分布估计算法的轨道转移时间-能量最优求解问题

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2010 International Conference on Circuit and Signal Processing (ICCSP 2010) & 2010 Second IITA International Joint Conference on Artificial Intelligence (IITA-JCAI 2010)

作者：张琪新孙富春闵海波王亚锋海军航空工程学院控制工程系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

关键词：空间在轨服务飞行器时间能量双冲量变轨分布估计算法

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回声状态网络的研究进展

回声状态网络的研究进展

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2011年中国智能自动化会议

作者：罗熊黎江孙增圻北京科技大学计算机与通信工程学院，北京 100083 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

回声状态网络是近年来新兴的一种递归神经网络，独特而简单的训练方式以及高精度的训练结果已使其成为当前研究的热点之一。在该网络中，引入了储备池计算模式这一新的神经网络的建设方案，克服了之前网络模型基于梯度下降的学习算法所... 详细信息

回声状态网络是近年来新兴的一种递归神经网络，独特而简单的训练方式以及高精度的训练结果已使其成为当前研究的热点之一。在该网络中，引入了储备池计算模式这一新的神经网络的建设方案，克服了之前网络模型基于梯度下降的学习算法所难以避免的收敛慢和容易陷入局部极小等问题。围绕这种新型网络结构，国内外许多学者开展了多样的研究。本文全面深入介绍了回声状态网络这一新兴技术，讨论了回声状态网络的优缺点，并综合近年的研究现状，总结了回声状态网络的主要研究工作进展和未来的研究方向。

关键词：回声状态网络储备池计算模式优化设计性能评价

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THUUyMorph:维吾尔语形态分析语料库

THUUyMorph:维吾尔语形态分析语料库

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第十六届全国计算语言学学术会议暨第五届基于自然标注大数据的自然语言处理国际学术研讨会

作者：哈里旦木·阿布都克里木阿布都克力木·阿布力孜孙茂松刘洋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清华信息科学与技术国家实验室北京100084 清华大学人文学院计算语言学实验室北京 100084

该文介绍了维吾尔语形态分析语料库及其构建过程.从网上搜集了新闻、科技、小说、散文、日常用语和其它等不同领域的语料,采用制定切分规则(带语音变化和不带语音变化)、人工切分、错误分析和校对等过程建立了维吾尔语形态分析语料库.... 详细信息

该文介绍了维吾尔语形态分析语料库及其构建过程.从网上搜集了新闻、科技、小说、散文、日常用语和其它等不同领域的语料,采用制定切分规则(带语音变化和不带语音变化)、人工切分、错误分析和校对等过程建立了维吾尔语形态分析语料库.该语料库为50万词次规模,分为词级和句子级两类标注.该文工作不仅对相关维吾尔语语料库的建设具有参考意义,而且为维吾尔语的自然语言处理的研究提供了有益的资源.

关键词：维吾尔语形态分析语料库自然语言处理

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基于Kinect的SLAM方法

基于Kinect的SLAM方法

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2013年中国智能自动化会议

作者：李海洋李洪波林颖刘贺平杨东方北京科技大学自动化学院北京100083 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

本文利用逆深度参数化方法研究Kinect摄像机在未知环境下的同时定位与地图构建问题.利用SURF特征提取和扩展卡尔曼滤波实现摄像机的位置和环境地图的更新,从而提高算法的精确度和鲁棒性;在此基础上有效融合Kinect摄像机采集的图像深度信... 详细信息

本文利用逆深度参数化方法研究Kinect摄像机在未知环境下的同时定位与地图构建问题.利用SURF特征提取和扩展卡尔曼滤波实现摄像机的位置和环境地图的更新,从而提高算法的精确度和鲁棒性;在此基础上有效融合Kinect摄像机采集的图像深度信息,加快滤波算法的收敛速度.实验结果证明了所提方法的有效性和可用性.

关键词：摄像机标定图像处理数值仿真同时定位构图算法

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仿人机器人步态模型的抗干扰分析

仿人机器人步态模型的抗干扰分析

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2007年足球机器人大会

作者：周珂冯帅孙增圻华芳徐正光北京科技大学信息工程学院自动化系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

针对双足机器人行走运动周期中干扰信号难以收敛控制的问题进行了分析。文中针对 Hrimthurs 机器人采用被动式两足步行原理建立倒立摆模型,并引入人体动力学原理对摆动腿、质心轨迹进行了规划分析,加强机器人步行曲线的平滑效果,增强模... 详细信息

针对双足机器人行走运动周期中干扰信号难以收敛控制的问题进行了分析。文中针对 Hrimthurs 机器人采用被动式两足步行原理建立倒立摆模型,并引入人体动力学原理对摆动腿、质心轨迹进行了规划分析,加强机器人步行曲线的平滑效果,增强模型在实际运用中的鲁棒性。

关键词：双足机器人稳定性倒立摆模型约束

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中文搜索引擎用户行为的演化分析

中文搜索引擎用户行为的演化分析

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中国中文信息学会成立三十周年学术年会

作者：马少平刘奕群刘健张敏祝建华茹立云智能技术与系统国家重点实验室清华信息科学与技术国家实验室(筹)清华大学计算机系北京 100084 香港城市大学媒体与传播系互联网挖掘实验室香港特别行政区九龙达之路

搜索引擎已经成为人们生活和工作中不可或缺的信息获取工具，对于互联网信息的合理、充分利用发挥着至关重要的作用。用户行为分析一直是搜索引擎提升性能的重要途径，但当前的搜索用户行为分析技术多局限在较短时间段，缺乏对长期时间... 详细信息

搜索引擎已经成为人们生活和工作中不可或缺的信息获取工具，对于互联网信息的合理、充分利用发挥着至关重要的作用。用户行为分析一直是搜索引擎提升性能的重要途径，但当前的搜索用户行为分析技术多局限在较短时间段，缺乏对长期时间内用户行为的演化分析研究。基于商业搜索引擎提供的海量规模日志数据，对2006年到2011年间中文搜索引擎用户行为的演化规律进行了分析挖掘，从中得到的结论对于进行搜索技术未来发展方向的讨论具有一定的参考价值。

关键词：网络信息搜索引擎技术用户行为分析

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基于BIC测度和混合遗传算法的BNC结构学习

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计算机技术与发展 2007年第3期17卷 84-87页

作者：蒋望东林士敏鲁明羽湖南财经高等专科学校信息管理系湖南长沙410205 广西师范大学计算机科学系广西桂林541004 清华大学智能技术与系统国家重点实验室北京100084

贝叶斯网络分类器(BNC)结构学习是一个NP难题。贪婪搜索(GS)算法是一种有效且准确性较高的结构学习算法,但贪婪搜索算法很容易陷入局部最优。标准遗传算法是一种全局搜索优化算法,它通过模拟生物种群的进化过程,得到全局最优解。但就其... 详细信息

贝叶斯网络分类器(BNC)结构学习是一个NP难题。贪婪搜索(GS)算法是一种有效且准确性较高的结构学习算法,但贪婪搜索算法很容易陷入局部最优。标准遗传算法是一种全局搜索优化算法,它通过模拟生物种群的进化过程,得到全局最优解。但就其个体而言,个体局部解的质量无法保证,不具备局部寻优的能力。提出了将两种算法相结合,以贝叶斯信息标准(BIC)测度为评价函数,得到一种混合遗传算法,实现了它们的优势互补。实验表明:该算法优于单独利用GS算法进行Bayesian网络结构学习,从而说明该算法的正确性和有效性。

关键词：贝叶斯网络结构学习贪婪搜索算法遗传算法

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