任意初态下的工业机器人迭代学习控制

对迭代初值为任意值的工业机器人轨迹跟踪控制系统,提出了一种基于滑模面的非线性迭代学习控制算法,使机器人轨迹能快速、精确跟踪上期望轨迹。基于有限时间收敛原理,构建了关于机器人轨迹跟踪误差的迭代滑模面,在滑模面内,机器人轨迹跟踪误差在预定时间内收敛到零。设计了基于滑模面的迭代学习控制算法,理论证明了随着迭代次数的增加,处于任意初态的轨迹将一致收敛到滑模面内,解决了迭代学习中的任意初值问题。数值仿真验证了该算法的有效性和抗干扰能力。     

k元n方体网络的子网络可靠性

并行计算机系统互连网络的拓扑性质对系统功能的实现起着重要的作用。为了衡量基于[k]元[n]方体网络构建的并行计算机系统的容错能力,研究了边故障模型下[k]元[n]方体网络中[k]元[(n-1)]方体子网络的可靠性。当[k(k≥3)]为奇数时,分别在固定划分模式和灵活划分模式下得出了[k]元[n]方体网络中不同数目的[k]元[(n-1)]方体子网络保持无故障状态的平均失效时间的计算公式,并通过仿真实验验证了理论结果的精确性。研究表明,当[k]为奇数的[k]元[n]方体网络中有边故障发生时,相比固定划分模式,在灵活划分模式下不同数目的[k]元[(n-1)]方体子网络保持无故障状态的平均失效时间更大。     

考虑心理行为的区间二元语义动态群决策方法

针对当前属性值为区间语言信息的群决策方法的不足,提出了一种考虑决策者心理行为的区间二元语义动态多属性群决策方法。定义了一种更接近决策者思维习惯的区间二元语义新的距离公式;引入时间度概念,结合考虑专家评价的综合一致性,建立优化模型求解时序权重;并基于前景理论,构建前景偏差值最小化的权重优化模型;采用基于新距离测度的交互式多属性决策（TODIM）方法计算方案的综合总体优势度,以此对方案进行排序。并以供应链协同合作伙伴的选择与评价为例,验证了所提方法的有效性和合理性。     

基于时间窗模型的双向机器人路径规划方法

随着智能化与自动化的发展,机器人应用越来越广泛;多机器人路径规划和协作问题就成为当前关注的焦点。针对以上问题,提出了一种改进的遗传算法。在初始化总群时,通过选择中点的相邻点扩大选择范围确保线路连续。通过种群适应度函数改进路径平滑度防止转向次数过多。为了防止遗传算法陷入局部最优解,通过轮盘赌的方法确保一部分非最优个体。在优化后的遗传算法基础上根据优先级顺序,并结合提出的时间窗模型,对冲突类型进行分类处理并制定对应的协调方案。仿真结果表明,该方法可以有效地解决多机器人的路径冲突问题,通过合理地规划线路提高系统效率。     

改进Mask R-CNN网络在医学图像识别与分割中的应用

针对现有医学图像处理方法在人体复杂结构组织器官分割中的不足,提出复用低层特征信息的Mask R-CNN网络。该网络可对特定组织器官识别时同时进行分割,为了提高包含较多细节信息的低层特征层的利用率,将低层的特征信息添加到高层的特征中,使低层与高层特性优劣互补,将原始图像首次长宽压缩两次后的特征层定义为C1层,而后分别通过复用C1层和复用依次卷积的C1层这两种方法实现。并将主干网络进行了精简,以加快网络的训练速度,降低识别和分割的时间。以下颌骨作为应用对象,自建包含1?064张下颌骨CT图片的数据集,按9∶1的比例划分为训练集和验证集进行训练,使得复用依次卷积C1层的Mask R-CNN网络的训练损失降至2.8%,验证损失降至6.6%,表明该网络在下颌骨的识别和分割上具有很高的准确率。     

基于BP-AdaBoost的电商短期销量预测模型

电子商务是伴随互联网技术快速兴起的一种规模大、潜力大的新型商业模式,对产品进行短期销量预测能够帮助电商企业对市场变化采取更加迅速的反应和措施.本文通过电商销量历史数据和门户商品链接点击量建立了一种应用于电子商务会计系统的短期销量预测模型.借助AdaBoost思想集合多个传统的BP神经网络的预测结果,使其具备更高的预测准确率,根据电商短期销量变化的特点规划时间窗口的时序设计,建立考虑周末效应的以日为单位的销量预测模型.实验证明,该预测模型的预测误差可以控制在20%以内.     

信息化运维系统的图模型存储

基于新型IT基础设施,如云计算环境,大数据平台等,信息化应用获得了灵活可靠的底层服务.同时通过新型服务形式,如物联网应用,移动端服务等,增强了业务服务能力.但这些新技术使得信息运维面临运维对象频繁变化,对象关系不断调整,运维数据格式多样的难题.本文基于电网企业当前运维现状,给出一种基于图模型的运维数据存储设计,提高了对动态,非结构化运维数据的处理能力.经实测验证,模型处理普适性更广,数据读写性能稳定,方案有效解决了新运维形式下的电网企业信息化运维系统的业务难点.     

基于ZYNQ飞艇囊体应变在线监测系统设计

针对当前高空飞艇囊体的应变实时测量装置无法同时具备体积小和实时测量的工作属性,创新性地用光学器件和感光元件配合,对工作中飞艇囊体两个固定点的相对位移量进行测量,提出了一种能够在线监测飞艇囊体应变的测量装置,能够实现应变在线测量且测量精度高;采用TCD1500C电荷耦合器件作为数据来源;主芯片采用ZYNQ处理器,ZYNQ能够具备FPGA的并行处理能力和Cortex的数据调度能力,能够处理CCD高速数据;通过自定义IP核,使用PS端与PL端互联AXI协议,实现了高速、大量数据传输;为了得到应变信号,采用了将应变信号转化为位移信号进行采集的方法,之后将位移信号采集存储至SD卡中并周期性显示到上位机上,实现地面对飞艇囊体应变的实时监控;实现了飞艇囊体应变的实时测量并把测量精度提高至0.1％.     

基于RFID技术的四旋翼无人机轨迹跟踪控制系统设计

为促进四旋翼无人机的飞行自主性,增强无人监管情况下飞行器主机所具备的避障行进能力,设计基于RFID技术的四旋翼无人机轨迹跟踪控制系统;采用RFID标签识别技术,调制处理既定控制信号,利用标签识别协议,连接微型四旋翼轨迹控制器与内环姿态控制器,通过数据通信链路,提取轨迹跟踪控制所需的传输电子量,完成轨迹跟踪控制系统硬件设计;利用动力系统中的参数辨识策略,确定与轨迹姿态控制相关的物理规律标注,实现四旋翼无人机轨迹跟踪控制;实验结果表明,与机器视觉型控制系统相比,基于RFID技术的控制系统的SSI避障行进指标数值相对较高,全局最大值达到了 79％,四旋翼无人机滚转角平均值为85°,能够有效抑制四旋翼无人机滚转角的数值上升趋势,增强无人监管情况下飞行器主机避障行进能力.     

新冠肺炎疫情趋势预测模型

2019年新型冠状病毒肺炎(corona virus disease 2019,COVID-19)的爆发对人们的健康和生活造成了极大的危害和影响。预测疫情的发展趋势可帮助人们提前制定应对措施。SEIR模型是经典的传染病模型之一,由于该模型中病毒传染率为常数,难以对新冠肺炎传播情况进行准确建模并完成疫情趋势预测。针对此问题,本文提出基于长短期记忆网络(long short-term memory,LSTM)的病毒传染率预测方法,并将其与SEIR模型结合,建立新冠肺炎疫情趋势预测模型(LSTM-SEIR network, LS-Net)。为了验证本文提出的方法,收集了国内多个省市官方公布的疫情数据进行实验。实验结果表明,本文提出的LS-Net可对疫情发展趋势进行有效预测,并优于传统SEIR模型。