检索结果-南通市图书馆

一流学科建设路径的探索与实践——以大连理工大学控制科学与工程学科为例

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工业和信息化教育 2024年第8期 1-6页

作者：仇森李旭青孙希明王开宇王哲龙王慧慧吴玉虎王宏伟大连理工大学控制科学与工程学院辽宁大连116024 大连东软信息学院智能与电子工程学院辽宁大连116023

文章梳理了一流学科建设研究现状,分析了大连理工大学控制科学与工程学科发展现状和建设过程中存在的问题,给出了以学科定位为前提、支撑平台为基础、建设策略为引领的一流学科建设路径的探索与实践。

关键词：一流学科建设路径控制科学与工程

基于Hopf振荡器实现的蛇形机器人的步态控制

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机器人 2014年第6期36卷 688-696页

作者：高琴王哲龙赵红宇大连理工大学控制科学与工程学院辽宁大连116024

针对生物蛇不同步态的运动特点,提出了一种基于Hopf振荡器实现的蛇形机器人的中枢模式发生器(CPG)运动控制方法.首先,利用具有非线性极限环特性的耦合的Hopf振荡器构建出能够实现蜿蜒运动和侧向蜿蜒运动两种步态的链式网络模型.然后,根... 详细信息

针对生物蛇不同步态的运动特点,提出了一种基于Hopf振荡器实现的蛇形机器人的中枢模式发生器(CPG)运动控制方法.首先,利用具有非线性极限环特性的耦合的Hopf振荡器构建出能够实现蜿蜒运动和侧向蜿蜒运动两种步态的链式网络模型.然后,根据动力学仿真软件建立机器人的虚拟样机,利用模型中振荡器的输出作为蛇形机器人分布式多冗余度关节的控制信号来驱动前进,成功实现了以上两种运动方式,并讨论了CPG的模型参数与机器人前进速度的关系.最后,在实物样机上的实验进一步验证了所提出的方法在实现蛇形机器人多种步态控制方面的有效性.

关键词：蛇形机器人中枢模式发生器 Hopf振荡器蜿蜒运动侧向蜿蜒运动

基于EPEA的SINS大失准角非线性初始对准方法

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大连理工大学学报 2012年第5期52卷 736-742页

作者：赵红宇王哲龙姜鸣宫少奇尚红大连理工大学控制科学与工程学院辽宁大连116024 中国科学院沈阳自动化研究所机器人学国家重点实验室辽宁沈阳100080 浙江中控技术股份有限公司浙江杭州310052 中国地震应急搜救中心北京100049

基于欧拉平台误差角(EPEA)的概念描述了理论导航坐标系到计算导航坐标系之间的失准角,推导了捷联惯导系统(SINS)在大失准角情况下进行初始对准的非线性误差模型.在系统噪声和量测噪声均为加性噪声且量测方程为线性方程时,给出了带阻尼... 详细信息

基于欧拉平台误差角(EPEA)的概念描述了理论导航坐标系到计算导航坐标系之间的失准角,推导了捷联惯导系统(SINS)在大失准角情况下进行初始对准的非线性误差模型.在系统噪声和量测噪声均为加性噪声且量测方程为线性方程时,给出了带阻尼解算的简化扩展卡尔曼滤波(EKF)算法和简化无迹卡尔曼滤波(UKF)算法,同时分析了不同失准角情况下初始对准过程的异同.静基座状态下的Monte Carlo仿真结果表明,大失准角和大方位失准角情况下,EKF和UKF算法都能满足对准要求,其中UKF算法较EKF算法具有对准时间更快、对准精度更高和适用范围更广的优点;小失准角情况下,由于捷联惯导系统的线性化误差变小,二者的对准时间和对准精度基本相同.

关键词：捷联惯导系统大失准角非线性初始对准扩展卡尔曼滤波无迹卡尔曼滤波

基于Logistic回归模型和凝聚函数的多示例学习算法

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大连理工大学学报 2010年第5期50卷 788-793页

作者：贺建军王欣顾宏王哲龙大连理工大学控制科学与工程学院辽宁大连116024

鉴于很多实际问题都可以转化到多示例框架下求解,多示例学习越来越受到机器学习领域内学者们的关注.提出了一个基于Logistic回归模型的多示例学习算法.首先定义了一个新的似然函数来表示每个包的标签与其示例的隐含标签之间的关系,然后... 详细信息

鉴于很多实际问题都可以转化到多示例框架下求解,多示例学习越来越受到机器学习领域内学者们的关注.提出了一个基于Logistic回归模型的多示例学习算法.首先定义了一个新的似然函数来表示每个包的标签与其示例的隐含标签之间的关系,然后利用凝聚函数把该似然函数转化为一个光滑的凹函数,从而使问题可以用常用的无约束优化方法快速求解.在一些标准数据集和一个文本分类问题上的实验结果表明,所提算法要优于其他常用多示例学习算法.

关键词：多示例学习 Logistic回归模型凝聚函数文本分类

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钢管混凝土系杆拱桥系梁应力状态分析

铁道建筑 2016年第11期56卷 23-25,30页

作者：王哲龙中铁第一勘察设计院集团有限公司陕西西安710043

以茅茨岘立交特大桥1×128 m系杆拱桥为依托,分系梁浇筑完毕和系梁纵向预应力张拉结束2种工况,将从实桥采集的应力数据进行温度修正后,与有限元模拟值和按1∶16缩尺室内模型的试验结果进行对比分析。分析结果表明：相同工况、相同位置... 详细信息

以茅茨岘立交特大桥1×128 m系杆拱桥为依托,分系梁浇筑完毕和系梁纵向预应力张拉结束2种工况,将从实桥采集的应力数据进行温度修正后,与有限元模拟值和按1∶16缩尺室内模型的试验结果进行对比分析。分析结果表明：相同工况、相同位置处实桥截面应力实测值、有限元模拟值和室内模型试验值大致相同,误差在0.6%～5%。

关键词：钢管混凝土系杆拱桥相似理论有限元模拟缩尺模型应力分析

基于HMMs和SVM的人体日常动作序列分割识别研究

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大连理工大学学报 2015年第4期55卷 411-416页

作者：武东辉王哲龙陈野大连理工大学控制科学与工程学院辽宁大连116024

随着微机电系统(MEMS)研究的精细化,人体传感器网络(简称体感网)技术在医疗监护领域有了长足发展,而人体动作分析与识别是体感网中富有挑战性的研究课题.采用动态隐马尔可夫模型(HMMs)方法对基于用体感网技术的人体动作序列进行了分割,... 详细信息

随着微机电系统(MEMS)研究的精细化,人体传感器网络(简称体感网)技术在医疗监护领域有了长足发展,而人体动作分析与识别是体感网中富有挑战性的研究课题.采用动态隐马尔可夫模型(HMMs)方法对基于用体感网技术的人体动作序列进行了分割,并且对分割精准度进行了度量分析.从实验结果可以看到,动态HMMs方法优于LIR和Top-Down方法,其分割精准度达到了80%以上.对分割后的数据提取均值、方差等特征,采用支持向量机(SVM)方法分类识别的结果表明所提分割方法具有良好的稳健性,平均识别准确率在89%左右,与手动分割接近.

关键词：隐马尔可夫模型(HMMs) 支持向量机(SVM) 动作识别体感网(BSN)

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基于振荡器模型的蛇形机器人的步态仿真

系统仿真学报 2015年第6期27卷 1374-1380页

作者：高琴王哲龙胡卫建赵兰迎大连理工大学控制科学与工程学院大连116024 中国地震应急搜救中心北京100049

自然界中的生物蛇具有多种周期性运动方式如蜿蜒运动、直线运动和侧移运动等,步态的多样性极大的提高了自然蛇对复杂环境的适应性。生物学家通过研究证明脊椎动物的这种节律性运动方式是由中枢神经模式发生器(CPG)控制的。针对蛇形机器... 详细信息

自然界中的生物蛇具有多种周期性运动方式如蜿蜒运动、直线运动和侧移运动等,步态的多样性极大的提高了自然蛇对复杂环境的适应性。生物学家通过研究证明脊椎动物的这种节律性运动方式是由中枢神经模式发生器(CPG)控制的。针对蛇形机器人高自由度的机械结构和不同步态的运动特点,利用Hopf振荡器模型的稳态特性建立了蛇形机器人的CPG步态模型.通过ADAMS仿真实现了1种九连杆八关节机器人样机的蜿蜒运动和三维空间内的侧向蜿蜒运动,并讨论了2种步态之间的切换。仿真分析结果证明该CPG模型在实现蛇形机器人2种步态控制上的有效性。

关键词：蛇形机器人 Hopf振荡器蜿蜒运动侧向蜿蜒运动

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基于BSN识别双人交互动作方法的研究

计算机工程与应用 2014年第13期50卷 1-5,20页

作者：陈野王哲龙武东辉大连理工大学控制科学与工程学院辽宁大连116024 中国科学院沈阳自动化研究所机器人学国家重点实验室沈阳110016

基于体感网对人体动作进行识别的很多研究都是针对单人动作,很少有研究讨论双人交互动作的识别。针对双人交互动作中两人肢体行为的特点,提出了一种隐马尔可夫模型和马尔可夫逻辑网相结合的方法。其中,单人原子行为通过建立隐马尔可夫... 详细信息

基于体感网对人体动作进行识别的很多研究都是针对单人动作,很少有研究讨论双人交互动作的识别。针对双人交互动作中两人肢体行为的特点,提出了一种隐马尔可夫模型和马尔可夫逻辑网相结合的方法。其中,单人原子行为通过建立隐马尔可夫模型来进行识别,在两人交互行为的语义建模中,建立一阶逻辑知识库,并通过训练马尔可夫逻辑网来最终实现两人交互行为的决策。实验结果表明,与基于特征层数据融合的一些方法相比,该方法获得了更高的识别精度,能够有效地识别出双人交互动作。

关键词：体感网双人交互动作隐马尔可夫模型数据融合一阶逻辑马尔可夫逻辑网

基于BSN和神经网络的人体日常动作识别方法

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大连理工大学学报 2013年第6期53卷 893-897页

作者：陈野王哲龙李政霖李宏伟大连理工大学控制科学与工程学院辽宁大连116024 中国科学院沈阳自动化研究所机器人学国家重点实验室辽宁沈阳110016 大连市中心医院急诊ICU 辽宁大连116033 大连东软信息学院电子工程系辽宁大连116023

基于人体传感器网络(BSN)对人体动作的识别,在远程医疗服务中具有重要应用.搭建了一个基于BSN的人体动作监测平台,实验中通过固定在人体腰部和大腿上的两个加速度传感器节点,来采集人体日常生活中的7个动作所产生的加速度信号.特征提取... 详细信息

基于人体传感器网络(BSN)对人体动作的识别,在远程医疗服务中具有重要应用.搭建了一个基于BSN的人体动作监测平台,实验中通过固定在人体腰部和大腿上的两个加速度传感器节点,来采集人体日常生活中的7个动作所产生的加速度信号.特征提取包含传感器节点在3个轴上信号的时域和频域信息,并采用神经网络和分层的方法融合信息对7个动作进行分类和识别.实验结果表明,应用所搭建的BSN平台和识别方法,采用两个传感器节点识别人体日常生活中的7个动作具有很高的正确率.

关键词：人体传感器网络特征提取神经网络动作识别