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当代教育 2024年第3期 26-27页

作者：刘涵不详

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刘涵作品——沈阳印象

旅游与摄影 2024年第1期 167-167页

作者：刘涵沈阳开放大学

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刘涵涵、徐梦辉、李志先、钱诗文作品

旅游与摄影 2023年第14期 165-165页

作者：刘涵涵徐梦辉李志先钱诗文山东工艺美术学院

基于SVR-LSTM的人体上肢运动遮挡轨迹补偿方法

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郑州大学学报（理学版） 2025年第1期57卷 1-7页

作者：彭金柱刘涵菲卞英楠郑州大学电气与信息工程学院河南郑州450001 河南交通职业技术学院物流学院河南郑州451460

在人机协作过程中,由于光照条件等环境因素和机器人设备摆放等遮挡原因,导致使用基于视觉的运动捕捉设备对人体运动进行捕捉时时间序列的轨迹数据有缺失,进而导致意图识别不准确,增加了机器人运动的不确定性。因此,提出了一种基于支持... 详细信息

在人机协作过程中,由于光照条件等环境因素和机器人设备摆放等遮挡原因,导致使用基于视觉的运动捕捉设备对人体运动进行捕捉时时间序列的轨迹数据有缺失,进而导致意图识别不准确,增加了机器人运动的不确定性。因此,提出了一种基于支持向量回归(support vector regression,SVR)和长短期记忆(long short-term memory,LSTM)的人体上肢运动时间序列轨迹缺失补偿方法。采用网格搜索法对SVR模型中的参数进行优化来完善历史样本数据集,结合长短期记忆网络对短、长时间序列轨迹缺失的预测补全更精确的优势,将SVR模型补全的历史样本数据集输入LSTM模型训练,进一步降低补偿误差。实验结果表明,在三维空间350 mm的运动尺度范围内,轨迹缺失程度为10%时,SVR-LSTM模型补偿轨迹的平均误差是0.14 mm;轨迹缺失程度为30%时,SVR-LSTM模型补偿轨迹的平均误差是0.47 mm。

关键词：遮挡轨迹时间序列意图识别轨迹补偿 SVR-LSTM模型

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基于复杂性理论的径流时间序列动力学特征分析

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系统工程理论与实践 2004年第9期24卷 102-107页

作者：佟春生黄强刘涵西安理工大学水利水电学院

　将三种复杂性测度——复杂性C2、算法复杂性C0和近似熵ApEn运用于径流时间序列的分析之中,计算过程简便,对时间序列长度等条件的要求相对较低,因而更具有实用价值,为了解径流变化的动态特性开辟了新的思路.通过分析可以发现:黄河干流... 详细信息

　将三种复杂性测度——复杂性C2、算法复杂性C0和近似熵ApEn运用于径流时间序列的分析之中,计算过程简便,对时间序列长度等条件的要求相对较低,因而更具有实用价值,为了解径流变化的动态特性开辟了新的思路.通过分析可以发现:黄河干流具有实测径流的随机性和混沌程度高于天然径流的随机性和混沌程度;上游的混沌程度高于下游,而随机性低于下游的动态特征.黄河干流整体上处于随机、混沌共存状态,随机强于混沌;各站径流序列中存在某种结构,这些结构可能是周期性变化、持续性变化或自相似结构.人类活动近十几年的影响,增大了上游径流变化的随机性、降低了上游径流的复杂性(混沌),使其对径流的预测能力下降,增加了径流序列的识别难度.黄河干流大型水利工程的运用,对径流的影响程度随着空间位置的加大而减弱.

关键词：复杂性理论径流时间序列动力学特征复杂度随机性混沌

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基于支持向量机的非线性离散动力学系统控制

控制理论与应用 2008年第2期25卷 193-198页

作者：刘丁刘涵西安理工大学自动化与信息工程学院陕西西安710048

提出了一种用支持向量机辨识系统状态空间模型的非线性离散动力学系统控制新方法.在本方法中,采用最小二乘支持向量机在每一个工作点辨识非线性系统的局部最优线性化模型.针对该模型,采用常规的线性控制方法在每个工作点设计局部线性控... 详细信息

提出了一种用支持向量机辨识系统状态空间模型的非线性离散动力学系统控制新方法.在本方法中,采用最小二乘支持向量机在每一个工作点辨识非线性系统的局部最优线性化模型.针对该模型,采用常规的线性控制方法在每个工作点设计局部线性控制器,并在整个控制任务的每个工作点重复此设计过程.用该方法对两个典型的非线性离散系统采用极点配置技术进行了仿真验证,结果显示系统对参考输入具有满意的跟踪性能,证明该方法是有效和可行的.

关键词：支持向量机最小二乘支持向量机非线性离散系统线性控制技术

基于递归神经网络的LS-SVM硬件实现与实验研究

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仪器仪表学报 2009年第8期30卷 1745-1751页

作者：刘涵叶平西安理工大学自动化与信息工程学院西安710048

在标准支持向量机(SVM)学习神经网络的基础上,将最小二乘支持向量机(LS-SVM)与递归神经网络相结合,提出一种新的最小二乘支持向量机学习神经网络。该网络直接采用Lagrange乘子进行训练,消除了标准SVM神经网络中的线性部分,可用于进行分... 详细信息

在标准支持向量机(SVM)学习神经网络的基础上,将最小二乘支持向量机(LS-SVM)与递归神经网络相结合,提出一种新的最小二乘支持向量机学习神经网络。该网络直接采用Lagrange乘子进行训练,消除了标准SVM神经网络中的线性部分,可用于进行分类和回归学习。并且其拓扑结构更适合于用简单的硬件模拟电路实现。对两种网络的稳定性进行了证明,并设计了相应的硬件电路,最后通过Simulink、Pspice仿真和硬件电路实验证明了所提出的方法是有效的。

关键词：最小二乘支持向量机递归神经网络模拟电路

基于支持向量机的参数自整定PID非线性系统控制

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控制理论与应用 2008年第3期25卷 468-474页

作者：刘涵刘丁西安理工大学自动化与信息工程学院陕西西安710048

对非线性系统提出了一种基于支持向量机的自整定PID控制新方法.用支持向量机辨识系统的非线性关系,并对之进行线性化,提取出瞬时线性模型,采用最小方差的准则获取PID控制器的最优参数.为改善控制器的性能,提出了一些改进措施,包括使用... 详细信息

对非线性系统提出了一种基于支持向量机的自整定PID控制新方法.用支持向量机辨识系统的非线性关系,并对之进行线性化,提取出瞬时线性模型,采用最小方差的准则获取PID控制器的最优参数.为改善控制器的性能,提出了一些改进措施,包括使用一阶滤波器、控制器参数更新标准及惩罚系数的调整等.通过对典型非线性系统的仿真.验证了该方法的有效性和可行性.

关键词：支持向量机非线性控制 PID控制器线性化自整定

基于X射线图像和卷积神经网络的石油钢管焊缝缺陷检测与识别

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仪器仪表学报 2018年第4期39卷 247-256页

作者：刘涵郭润元西安理工大学自动化与信息工程学院

研究了基于X射线图像和卷积神经网络（CNN）的石油钢管焊缝缺陷检测与识别问题。首先采用数字图像处理技术拟合提取出焊缝区域,验证了咬边缺陷的存在不影响焊缝边缘的提取;针对常用阈值分割方法不适于小面积区域缺陷分割的局限,采用基... 详细信息

研究了基于X射线图像和卷积神经网络（CNN）的石油钢管焊缝缺陷检测与识别问题。首先采用数字图像处理技术拟合提取出焊缝区域,验证了咬边缺陷的存在不影响焊缝边缘的提取;针对常用阈值分割方法不适于小面积区域缺陷分割的局限,采用基于排序点的聚类算法（OPTICS）对区域内任意形状大小的缺陷和噪声干扰点进行分割,然后对缺陷、噪声和无缺陷的正常图像进行提取并进行数据增强及尺寸归一化操作,从而完成焊缝图像的预处理以构建出样本图库。最后采用CNN与Softmax分类器相结合的算法,以缺陷和噪声为输入样本训练CNN并进行了实际应用实验,实验结果验证了方法的有效性。

关键词：缺陷识别边缘检测拟合图像分割深度学习卷积神经网络

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XPS数据用于计算薄膜厚度时的处理方法

光谱学与光谱分析 2024年第12期44卷 3301-3305页

作者：刘涵陈萌复旦大学材料科学系上海200433

X射线光电子能谱(XPS)技术能够提供样品表面各化学状态的元素的峰位、峰强等信息。通过这些信息以及光电子信号表达式,可以计算出薄膜厚度。介绍了三种光电子信号表达式的处理方法:直接求解法,基底-比值法和角度-比值法;分析了其推导过... 详细信息

X射线光电子能谱(XPS)技术能够提供样品表面各化学状态的元素的峰位、峰强等信息。通过这些信息以及光电子信号表达式,可以计算出薄膜厚度。介绍了三种光电子信号表达式的处理方法:直接求解法,基底-比值法和角度-比值法;分析了其推导过程。研究结果表明三种处理方式具有不同的精确度和适用范围。直接求解法没有适用限制,但精确度低;基底-比值法适用范围较小,仅适用于计算厚基底上的薄膜厚度,要求薄膜和基底组成成分具有相近的有效衰减长度λ,而这种方法受到仪器项和碳污染项误差的影响最小,具有最高的计算精确度;角度-比值法的适用范围和计算精确度适中,无需考虑基底层的限制条件,但出射角θ的变化幅度对计算精确度有较大影响。因此在使用XPS数据计算薄膜厚度时,研究者可以综合考虑上述各因素。

关键词： X射线光电子能谱(XPS) 角分辨X射线光电子能谱(ARXPS) 薄膜厚度