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下肢外骨骼机器人交互力激励估计与稳定性分析

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机器人 2024年第1期46卷 54-67页

作者：汪步云李正正许德章程军梁艺杨鸥安徽工程大学人工智能学院安徽芜湖241000 安徽工程大学机械工程学院安徽芜湖241000 芜湖云擎机器人科技有限公司安徽芜湖241007

为解决下肢外骨骼助行稳定性判据忽略人机交互需求的问题,提出了一种考虑人机交互力的助行稳定性判别和助行速度优化方法。首先,建立并分析了人行走和人-机协同行走的倒立摆模型,并融合质心加速度和足底压力信息来间接表达难以测量的人... 详细信息

为解决下肢外骨骼助行稳定性判据忽略人机交互需求的问题,提出了一种考虑人机交互力的助行稳定性判别和助行速度优化方法。首先,建立并分析了人行走和人-机协同行走的倒立摆模型,并融合质心加速度和足底压力信息来间接表达难以测量的人机交互力,进而给出了CoM-CoP-CoA(质心-足压中心-加速度合成点)数学表达式,探究了人机交互力对外骨骼助行稳定性的影响。其次,在上述数学表达式的基础上,采用区域比较法,提出了基于矩阵不等式的外骨骼助行稳定性判据。再次,为探究助行速度与稳定裕度的关联关系,通过改进的稳定裕度描述法,提出了一种稳定裕度评价函数,用以优化外骨骼的助行速度。最后,开展了3种助行速度下的人机协同行走对比实验,分析了实验结果,并优化了人机协同行走时的速度。实验结果表明,所提出的稳定性判据和评价函数能够实现对外骨骼助行稳定性的判别及助行速度的优化。

关键词：下肢外骨骼机器人人机交互多模信息融合助行稳定性稳定裕度优化

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数字经济对甘肃省高质量发展的影响研究

数字经济对甘肃省高质量发展的影响研究

作者：毕潇梅兰州财经大学

学位级别：硕士

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浅谈植物造景在环境艺术设计当中的运用

鞋类工艺与设计 2024年第7期4卷 27-29页

作者：梁艺瑶桂林电子科技大学北海校区广西北海536002

如同大自然的调色板与雕塑家之手的结合,植物造景在环境艺术设计中扮演着至关重要的角色,它不仅重塑了空间的灵魂,赋予其生命与活力,而且通过巧妙地融合生态美学与功能主义,创造出既能美化环境又利于生态平衡的独特景观。设计师犹如诗人... 详细信息

如同大自然的调色板与雕塑家之手的结合,植物造景在环境艺术设计中扮演着至关重要的角色,它不仅重塑了空间的灵魂,赋予其生命与活力,而且通过巧妙地融合生态美学与功能主义,创造出既能美化环境又利于生态平衡的独特景观。设计师犹如诗人,以绿色诗篇诠释着人与自然和谐共生的理念,通过精心选植、艺术布局与生态考量,构筑出层次丰富、意境深远的环境艺术画卷。

关键词：植物造景艺术设计实施方法

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价格与需求同时不确定的原材料占线采购问题

管理科学学报 2024年第6期 149-158页

作者：章潇月代文强周小渝电子科技大学经济与管理学院

市场价格剧烈波动与需求消耗不确定是许多企业在采购原材料时普遍面临的情景，因此研究价格与需求同时不确定背景下的最优采购问题至关重要.以往研究都聚焦于价格或需求的单参数不确定采购优化问题，并大多假设这些参数变化具有随机分... 详细信息

市场价格剧烈波动与需求消耗不确定是许多企业在采购原材料时普遍面临的情景，因此研究价格与需求同时不确定背景下的最优采购问题至关重要.以往研究都聚焦于价格或需求的单参数不确定采购优化问题，并大多假设这些参数变化具有随机分布信息，而实际情况中价格与需求往往是同时不确定且不可随机观测的.从占线理论出发，首次提出并研究采购价格和需求消耗同时不确定条件下的原材料占线采购问题，构造相应的数学模型，设计竞争采购策略，并证明其具有较好的常数竞争比，数值分析进一步表明了策略具有较好的竞争性能.

关键词：占线采购竞争策略竞争比

基于压电原理的装配式结构套筒灌浆饱满度检测方法研究

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铁道科学与工程学报 2024年第2期21卷 860-872页

作者：杜永潇孙晓立杨军全涌卞德存广州市市政工程试验检测有限公司广东广州510520 广州建筑股份有限公司广东广州510030 同济大学土木工程学院上海200092

为解决当前装配式结构套筒灌浆饱满度检测成本高、难以实时检测的技术难点,开发了基于压电测试原理的检测方法及设备,开展了相关的材料试验、模型测试和工程应用研究。首先,通过灌浆料的电学特性测试,探究灌浆料类型和凝固时间对压电测... 详细信息

为解决当前装配式结构套筒灌浆饱满度检测成本高、难以实时检测的技术难点,开发了基于压电测试原理的检测方法及设备,开展了相关的材料试验、模型测试和工程应用研究。首先,通过灌浆料的电学特性测试,探究灌浆料类型和凝固时间对压电测试结果的影响;然后,通过透明套筒的灌浆-漏浆循环试验,分析压电法对漏浆缺陷测试的有效性;进一步,通过预制模型试验,确定压电法判定灌浆饱满度的阈值;最后,依托广州东晓南路—广州南站连接线装配式桥梁工程,验证了压电法用于测试灌浆饱满度的有效性和实用性。研究结果表明:在埋没于灌浆料后,压电传感器测得的谐振电压显著降低,且该电压值在60 min内总体保持平稳,之后随着凝固时间的增加,电压值增长,且逐渐接近试验前初始电压值。在灌浆-漏浆循环试验中,无论传感器采用平放还是竖放的埋设方式,谐振电压均呈现出较明显的变化,说明压电法受传感器埋设方式的影响较小。对于套筒内灌浆饱满情况,其测量电压与灌浆前初始电压之比小于0.4,此数值可作为灌浆饱满度的判定阈值。工程应用结果表明,压电法现场操作方便,可指导现场对灌浆缺陷套筒进行补浆,满足对装配式结构套筒灌浆过程中的质量控制要求。研究结果为解决套筒灌浆质量检测难题提供了一种新途径和实践参考。

关键词：装配式结构灌浆套筒灌浆饱满度压电法模型试验工程应用

基于融合注意力机制LSTM网络的地下水位自适应鲁棒预测

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工程科学与技术 2024年第1期56卷 54-64页

作者：佃松宜厉潇滢杨丹芮胜阳郭斌四川大学电气工程学院四川成都610065 成都兴蓉市政设施管理有限公司四川成都610065

地下水水位是旱天污水管网地下水入渗量的重要影响因素,快速精准地预测地下水水位能有效提升旱天污水管网地下水入渗量估算准确度,辅助优化管网病害治理与维护策略。针对目前城市复杂水文预测存在的准确度低、灵敏度低、泛化能力弱等问... 详细信息

地下水水位是旱天污水管网地下水入渗量的重要影响因素,快速精准地预测地下水水位能有效提升旱天污水管网地下水入渗量估算准确度,辅助优化管网病害治理与维护策略。针对目前城市复杂水文预测存在的准确度低、灵敏度低、泛化能力弱等问题,本文提出了一种新的鲁棒自适应水位预测算法。首先,对水文数据进行预处理,解决了数据时间跨度大、噪声多、缺失及异常、非平稳等问题。其次,针对不同输入特征对预测指标的影响,在模型训练阶段提出一种新的空间变量注意机制,可快速识别与水位关联的关键变量,并对输入特征赋予不同的影响权重。然后,针对不同序列长度对预测效果的影响,还设计了自适应时间注意力机制,帮助网络自适应地找出与不同时间序列长度预测指标相关的编码器隐藏状态,以更好地捕捉时间上的依赖关系。在此基础上,以上下文向量作为输入,提出一种融合注意力机制的长短时记忆网络水文预测算法。最后,通过意大利Petrignano水文数据验证了所提算法的有效性,并与GRU、Elman、LSTM、VA–LSTM和S–LSTM等方法进行预测性能比较。结果表明,基于融合注意力机制的LSTM网络在面临大规模、噪点多的复杂数据时有优于其它几种算法的预测效果,表明该算法具有强自适应性和鲁棒性。本文研究结果可以为市政排水策略合理调整、及时控制提供参考。

关键词：地下水位预测时间与空间注意力机制 LSTM网络自适应预测鲁棒预测

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卖空机制对高管减持的影响研究

卖空机制对高管减持的影响研究

作者：祝潇涵山东财经大学

学位级别：硕士

自1990年股市成立至今,中国的证券市场已历经30多年的发展。虽然中国资本市场的发展情况,基本上是呈现稳健上升的趋势,但当前资本市场仍存在一些亟待解决的问题,比如资本市场中的减持乱象。这种乱象是上市公司高管们为追求新盈利点的手... 详细信息

自1990年股市成立至今,中国的证券市场已历经30多年的发展。虽然中国资本市场的发展情况,基本上是呈现稳健上升的趋势,但当前资本市场仍存在一些亟待解决的问题,比如资本市场中的减持乱象。这种乱象是上市公司高管们为追求新盈利点的手段,他们在股权分置改革政策的推进下,以非流通股开始进入市场流通为契机,采用股票减持的方式实现这一目的。由于资本市场上信息不对称问题普遍存在,公司高管作为公司内部人员掌握更多信息,利用操纵信息披露等方式抬高股价,许多管理者通过减持股份获得了利益,这对公司的价值产生了深远的影响。据相关统计数据显示,从2007年到2021年,中国A股市场共有134,140次董事、监事和高级管理人员股份减持的行为。这些高管减持的消息频繁传出,引起了市场的广泛关注。随着主流媒体的广泛报道,这些减持行为引发的股价波动和资产转移背后的动机成为了投资者热议的焦点。为了保护投资者的权益和维护市场的稳定,相关部门出台了一系列规则和规定来规范高管的减持行为。这些措施在一定程度上缓解了减持乱象,但问题仍然严峻。目前,监管部门正持续严格规范减持行为,2023年8月27日,中国证监会发布《进一步规范股份减持行为》,堪称“史上最严减持新规”。但是新规发布后高管近亲仍旧是短线交易“重灾区”。基于此,能否通过市场化的视角找寻到一种治理高管减持的新方式,进而对董监高减持行为产生一定影响,为目前的减持制度提供一定参考。对此,本研究立足卖空机制实施这一事件,研究卖空机制与高管减持行为的关系,以期为规范董监高减持提供新视角。首先,本文在相关理论的基础上,深入分析了卖空机制的引入是否会对高管的减持行为产生一定的影响。卖空机制的引入,一方面,能够使得投资者获得更多的信息。另一方面,抑制了代理人的违规倾向。其次,以2007年到2021年沪市深市上市公司数据为样本,运用多时点双重差分模型进行实证分析。研究发现:卖空机制的实施能够显著抑制公司高管的减持行为。本研究的结果在经过平行趋势检验、倾向匹配得分法、更改年份区间、安慰剂检验一系列稳健性检验后依然成立。随后,通过分析机制检验结果可知,一方面卖空机制会通过提高公司内部控制质量对高管减持产生抑制作用;另一方面,卖空机制能够降低股价波动进而对高管减持行为产生抑制作用。进一步研究发现,无论是在“国有企业”还是“非国有企业”的股权性质下,卖空机制均对高管的减持行为产生显著的抑制效果。卖空机制对机构投资者持股比例高的公司抑制效果更加显著。在区分市场行情的检验中发现,市场行情的不同会影响卖空机制对高管减持所产生的治理效果,在牛市行情下,能够抑制高管的减持行为。同时,机构投资者持股情况的差异也会影响卖空机制对高管减持的抑制作用。综上所述,高管减持行为与金融市场稳定之间存在着密切的联系,研究高管减持行为的影响因素对于完善资本市场监管、促进市场健康发展具有重要的意义。同时卖空机制能够有效地应对高管减持行为,抑制其减持。其存在为一方面能够降低股价的异常波动,优化上市公司内部控制质量进而减少减持乱象的发生;另一方面也为完善我国资本市场中的交易体系提供了一些证据支持。

关键词：卖空机制股价波动内部控制质量高管减持行为市场化治理

面向可穿戴行为识别的特征自适应学习方法研究

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面向可穿戴行为识别的特征自适应学习方法研究

作者：王贻潇齐鲁工业大学

学位级别：硕士

随着社会老龄化进程的加快,慢性病已经成为困扰人们健康的主要因素。一些慢性病在发病初期会导致个体行为发生变化,对日常行为进行实时监护有助于及早发现健康异常并提供及时的医疗干预。可穿戴行为识别的低功耗、非干扰特性使其成为实... 详细信息

随着社会老龄化进程的加快,慢性病已经成为困扰人们健康的主要因素。一些慢性病在发病初期会导致个体行为发生变化,对日常行为进行实时监护有助于及早发现健康异常并提供及时的医疗干预。可穿戴行为识别的低功耗、非干扰特性使其成为实时、长期日常行为监护的一种重要手段。传统的可穿戴行为识别模型是在静态和预定义传感器配置的离线模式下训练的,无法适应特征动态变化的学习环境,而特征自适应学习能够根据不断变化的特征空间进行学习,可以有效实现模型的自适应更新。因此,本文主要研究面向可穿戴行为识别的特征自适应学习方法,重点解决可穿戴行为识别面临的以下两个挑战:1)在现实动态的环境中,数据通常以流的形式出现,可穿戴传感器动态地出现和消失,特征空间出现动态演化,导致预训练模型失效;2)演化数据流具有实时性强和数据量大等特点,导致数据标注难度大、成本高,少量带有标记的数据不足以构建一个表现良好的行为识别模型。本文针对上述两个挑战展开研究,具体的创新如下:(1)针对传感器数目变化导致的特征空间发生相应变化的问题,提出了一种面向完全标记特征演化流的在线学习方法,以实现完全标记场景下的特征自适应行为识别。该方法主要由基于对冲反向传播的在线深度学习方法、基于类别一致性的特征空间生成策略以及基于加权组合的集成预测方法三部分构成。基于对冲反向传播的在线深度学习方法采用对冲反向传播在线更新分类器,并根据数据流的复杂性学习最优的模型深度,实现从浅层模型到深层模型的转换。基于类别一致性的特征空间生成策略利用演化阶段新旧特征空间共存数据建立生成模型,以便在旧特征空间消失后利用新旧特征空间之间的关系来恢复消失的旧特征空间,从而利用旧模型中学习到的知识。基于加权组合的集成预测方法通过结合新旧特征空间的预测结果来得到最终的预测结果。在三个数据科学数据集和三个可穿戴行为识别数据集上的实验结果表明,该方法具有更高的行为识别准确率。(2)针对特征演化数据流实时性强和数据量大导致的数据标注难度大、成本高的问题,提出了一种面向部分标记特征演化流的在线半监督学习方法。该方法主要由基于Tri-training的在线伪标签生成策略以及基于特征生成的自适应加权预测两部分构成。其中,基于Tri-training的在线伪标签生成策略在数据流的初始标记阶段构建多样化的初始模型,旨在通过不同的模型结构减少预测风险。随后在数据流的无标记阶段利用构建好的初始模型以在线的方式生成可靠的伪标签,降低标签稀缺环境下数据标注的难度和成本。基于特征生成的自适应加权预测通过特征生成策略恢复消失的特征空间,并将新旧两个特征空间的预测进行加权组合。在三个数据科学数据集和五个可穿戴行为识别数据集上的实验结果表明,该方法在减少了大量标签需求的同时,能够达到与有监督方法相比类似的行为识别准确率。(3)基于以上研究成果,本文构建了一个特征自适应的可穿戴行为识别系统。该系统能够利用可穿戴设备收集到的数据构建行为识别模型,实时识别用户当前行为;同时,支持可穿戴设备的动态增加和删除,动态适应特征空间的动态变化。本文通过不同的设备采集了四名受试者在真实场景中的六种日常行为,通过两个现实场景中的应用实例验证了该系统的有效性和可用性。

关键词：可穿戴行为识别在线学习特征自适应半监督学习

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融合边缘与灰度特征的形变工件精准定位方法

中国图象图形学报 2024年第1期29卷 192-204页

作者：李思聪朱枫吴清潇中国科学院光电信息处理重点实验室沈阳110016 中国科学院沈阳自动化研究所沈阳110016 中国科学院机器人与智能制造创新研究院沈阳110169 中国科学院大学北京100049

目的工业机器人视觉领域经常需要对一些由拼装、冲压或贴合等工艺造成的形变工件进行精准定位,工件的大部分特征表现出一定程度的非刚性,其他具备良好一致性的部分通常特征简单,导致一些常用的目标检测算法精度不足或鲁棒性不强,难以满... 详细信息

目的工业机器人视觉领域经常需要对一些由拼装、冲压或贴合等工艺造成的形变工件进行精准定位,工件的大部分特征表现出一定程度的非刚性,其他具备良好一致性的部分通常特征简单,导致一些常用的目标检测算法精度不足或鲁棒性不强,难以满足实际需求。针对这一问题,提出融合边缘与灰度特征的形变工件精准定位方法。方法第1阶段提出多归一化互相关的模板匹配MNCC(multi normalized cross correlation)方法检测形变目标,利用余弦距离下的灰度聚类获得均值模板,通过滑动窗口的方式,结合金字塔跟踪,自顶向下地优先搜索类均值模板,得到类匹配候选,然后进行类内细搜索获得最佳位置匹配。第2阶段提出一种改进的形状匹配方法T-SBM(truncated shape-based matching),通过改变原始SBM(shape-based matching)的梯度方向内积的计算方式,对负梯度极性方向截断,削弱目标背景不稳定导致局部梯度方向反转时对整体评分的负贡献,改善边缘稀疏或特征简单导致检测鲁棒性低的问题。最后提出二维高斯条件密度评价,将灰度特征、形状特征和形变量进行综合加权,获得理想目标评价,实现序贯检测。结果实验部分分别与SBM、归一化互相关匹配算法(normalized cross correlation,NCC)、LINE2D(linearizing the memory 2D)算法和YOLOv5s(you only look once version 5 small)算法在5种类型工件的472幅真实工业图像上进行了对比测试,在检出分值大于0.8(实际常用的阈值区间)时,提出算法的召回率优于其他几种测试算法;在IoU(intersection over union)阈值0.9时的平均检测准确率为81.7%,F1-Score为95%,两组指标相比其他测试算法分别至少提升了10.8%和8.3%。在平均定位精度方面,提出算法的定位偏差在IoU阈值0.9时达到了2.44像素,在5种测试算法中的表现也为最佳。结论提出了一种两阶段的定位方法,该方法适用于检测工业场景中由拼装、冲压和贴合等工艺制成的形变工件并能够进行精准定位,尤其适用于工业机器人视觉引导定位应用场景,并在实际项目中得到了应用。

关键词：机器视觉目标定位二阶段检测归一化互相关匹配形状匹配(SBM)